点云采样的方法有很多种,常见的有均匀采样,几何采样,随机采样,格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
b. 一定要注意边界条件,面试者在写边界条件时面试官可能会说“这个没关系,主体对就行”,但是如果面试者不主动去写边界条件,面试官可能会说你的答案不是很完整,有因此扣分的可能性。
导读: 直观来看,处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量,从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是,抽样主要依赖随机化技术,从数据中随机选出一部分样本,而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
主调函数和被调函数之间是有数据传递关系的,在调用函数时,函数是带参数的,参数分为形式参数和实际参数
上周有位粉丝给我发了一个这样的问题:怎么处理17G的sql数据库文件。这个问题的其实有些大数据的处理的方向,当然肯定是把这些数据放在mysql数据库里或者Hive里查询操作比较方便。毕竟像Hadoop全家桶就是为了解决大数据而生的。
今天和大家讨论的算法是高精度,对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的,以字符串的形式给定两个数字,要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大,题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题,但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的,所以必须要使用字符串来接收。
我们知道IFAA标准、SOTER标准所定义的加解密算法为RSA2048,FIDO方案所定义的加解密算法为椭圆曲线算法,今年特火的区块链技术也采用的是椭圆曲线算法。那么今天我们先来聊聊RSA算法的基本原理!只需要具备高中数学基础知识,花1个小时即可理解。 (以下内容为网络内容整理)如果没有理解,请告诉我,保证让你明明白白。 祝大家中秋快乐! 进入正题之前,我先简单介绍一下,什么是"公钥加密算法"。 一、一点历史 1976年以前,所有的加密方法都是同一种模式: (1)甲方选择某一种加密规则,对信息进行加密; (
题目:两个文件各存50亿个url,每个url64个字节,内存限制4G,找出A,B共同的url
C语言中可以单独操控变量中的位,例如:通常向硬件设备发送一两个字节来操控这些设备,每个位(bit)都有特定的含义,另外,与文件相关的操作信息经常被存储,通过特定的位表明特定的项。许多的压缩和加密操作都是直接除理单独的位。
抽屉原理 百科名片 桌上有十个苹果,要把这十个苹果放到九个抽屉里,无论怎样放,我们会发现至少会有一个抽屉里面放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为:“如果每个抽屉代表
linux下文件分割可以通过split命令来实现,可以将一个大文件拆分成指定大小的多个文件,并且拆分速度非常的快,可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。Linux下文件合并可以通过cat命令来实现,非常简单。
每当学习一门计算机语言,我们也要做一些练习以便逐步熟悉。随着我们对这种编程语言本身支持的抽象手段理解的过程,以下这些问题,基本可以在几乎每门编程语言学习的过程中完成,这些语言可以包含但不限于C、C++、Shell、awk、Python、JavaScript、Java、Scala、Ruby、Lisp(Common Lisp、Scheme、Clojure)、Prolog、Haskell等。
2.原文对边界条件的说明有误。当数组A所有元素都小于数组B时,j的值并不会等于0。
上图这两个给定数组A和B,一个长度是6,一个长度是5,归并之后的大数组仍然要保持升序,结果如下:
一面:技术人员面,先自我介绍,项目经验相关介绍,问比较细,问了一些Hadoop、HBase的问题,JAVA基础,JVM内存分配小于32G原因,G1和CMS对比,问关系型数据库事务级别,脏读、幻读意思。
大家好,很高兴又和大家见面了,在上一篇中我们通过6道题练习咱们的编码能力,今天咱们继续来做几道题,话不多说,咱们开始今天的练习题。
【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 来源:CSDN 作者:geekmajia 本人住在有人间天堂之称的城市,6年多开发经验,最近2年主要在做大数据相关的开发,最近考虑换工作,基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好,但想分享最近面试的失败经历(成功的那些就不讲了),吐槽吐槽,跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得,我的语文体育老师教的,还请大家莫怪。 1国内知名电信运营商,其下面的大数据研
本人住在有人间天堂之称的城市,6年多开发经验,最近2年主要在做大数据相关的开发,最近考虑换工作,基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好,但想分享一下最近面试的失败一些经历(成功的那些就不讲了),吐槽吐槽,跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得,我的语文体育老师教的,还请大家莫怪。 1.公司:国内知名电信运营商,其下面的大数据研究院,面两轮 一面:技术人员面,先自我介绍,项目经验相关介绍,问比较细,问了一些Hadoop、HBase的问题,JAVA基础,JVM内存分配小于32G原因,G1和CMS对比,
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Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce。
今天我们介绍两个复杂点的排序算法随机快排和希尔排序,这也是面试的重点,考察范围包括代码书写,复杂度分析以及稳定性比较!好吧,让我们开始今天的算法之旅吧!
假如你是一个初创公司的 CTO,想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品,还得有差异化的功能(不然谁会用一个新产品),你会怎么做呢?
这道题实际上是一道面试题的拓展,原题是要求打印1到最大的n位数。原题是这样描述的:输入数字n,按顺序打印出1到最大的n位十进制数。比如输入3,则打印出1,2,3,4,5一直到最大的三位数999。拿到这道题之后,对于没有大数经验的面试者估计立马就想到了一种简单的解法。首先求出这个最大的n位数,然后来一个for循环从1开始逐个打印。假如这么想那就掉入面试官的陷阱中去了。实际上这道题远没有这么简单,必须从大数的角度来解答。对于计算机而言,它的任意一个数据类型都是有范围的。如果我们输入的数据大于计算机所能表示的范围,那么计算机必然会报错。所以这个时候需要使用另外一种方法来表示这些大数。至于这道题是怎么解决的,自行百度,网上有很多资源。
思路: 第一种思路,使用一个堆栈去保存所有的节点,然后再进行依次弹出后并连接起来即可!
导语 :随着大数据时代的来临,使用机器学习算法对大规模数据处理逐渐成为各个业务的核心场景。如何利用相对廉价的机器搭建分布式超大规模机器学习集群是一件非常复杂的事情,对工程和算法都有极高的要求,本文尝试
我们今天接着来看《算法第四版》这本书,在上一篇文章当中我们一起搞定了归并排序。归并排序非常出色,也是性能最好的排序算法之一,这一篇我们继续研究排序问题,来看一看另外一种常用的排序算法——快速排序。
两年前,我曾经写过一篇文章:一日一技:使用异或寻找孤独的数,当时,在一个列表里面,只有一个数字只出现一次,所以一轮异或就能解决问题。
最大公约数算法不是很无聊,计算最大公约数是数学中一个重要的概念,可以用于判断两个数是否互质、求分数的约分等,在很多领域都有广泛的应用。具体如下:
这类问题被称为 :欧拉猜想, 其中4和5的都有正整数解, 3的被证明了无整数解,其它的都还不知道。
我们在2019年的寒假,参加了 2019 ITMO Chinese Winter Camp ,十几个队伍在北京连续进行了六天的训练。
从真实世界中获取数字图像有很多方法,比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法,我们(人类)看到的是图像,而让数字设备来“看“的时候,都是在记录图像中的每一个点的数值。
如何将数据组织成某些可理解的形式,使得他可以比较容易地发现数据的趋势,并与其他人交流,这就是描述性统计的任务:简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
With their tears and regrets today, as with sweat hard today.
给定一个整数的数组,要求寻找当中所有的a,b,c三个数的组合,使得三个数的和为0.注意,即使数组当中的数有重复,同一个数也只能使用一次。
回想一下,一般情况下求中位数的做法:类似于快排的partition,找到一个数,使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
在深入研究特征工程之前,让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此,让我们从数据和模型等基本概念入手。
今天我们继续来看《算法第四版》一书,在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理,并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上,更重要的是把数据(包括训练数据以及中间结果)分布开来。因为在大数据时代,一台机器的硬盘往往装不下全部数据,或者即使装下了,也会受限于机器的I/O通道的带宽,以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
这个问题时常有人问我,单单是知乎里的付费咨询就很多次。最近新增了许多关注,所以今天再拿出来聊一聊,相当于给大家画一个学习路线,帮助大家更好入门。
(注:文章中的算法顺序是按照下面的图片中的分类进行,你可以不按照这个顺序。根据你的个人喜好、时间以及上面的侧重点分析,按照自己的需求学习即可。)
已知由n(n>=2)个正整数构成的集合A ,将其划分成两个不相交的子集A1和A2,元素个数分别为n1和n2,A1和A2中元素之和分别为S1和S2。设计一个尽可能高效的划分算法,满足|n1-n2|最小且|S1-S2|最大。要求: 1)给出算法的基本设计思想。 2)根据设计思想,采用C或C++语言描述算法,关键之处给出注释。 3)说明你所设计算法的平均时间复杂度和空间复杂度。
大家好,我是大老李。这集节目属于补课,因为我们讲了半天质数,还没有讲质数定理,虽然我在节目里已经多次提到质数定理。
全排列在近几年各大网络公司的笔试中出现的比较频繁 首先来看看题目是如何要求的(百度迅雷校招笔试题)。 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, 如 abc 的全排列: abc, acb, bca, dac, cab, cba
首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。
介绍 Nim语言不限制开发人员使用哪种具体的编码风格, 但为了社区的发展,在编写一些标准库的时候还是应该遵从统一的编码风格 这篇文章会列出一系列的编码风格准则,供大家参考。 但值得注意的是,有很多例外场景会与这些准则相悖, 而且,nim语言非常灵活,在一些特定上下文中,这些编码风格准则也不适用。 跟python相似,python的编码风格在不断演化、改变, nim语言也是这样,随着时间的推移,这个编码风格准则也会改变。 在编写nim的基础类库、编译器、官方工具的时候, 强制要求遵从这些编码风格准则 间距和空
在C++中,指针变量也可以指向一个函数,一个函数在编译时被分配给一个入口地址,这个函数入口地址就称为函数的指针,可以用一个指针变量指向函数,然后通过该指针变量调用此函数。
全排列在近几年各大网络公司的笔试中出现的比较频繁 首先来看看题目是如何要求的。 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, 如 abc 的全排列: abc, acb, bca, dac, cab, cba 一、 递归版本 1、算法简述 简单地说:就是第一个数分别以后面的数进行交换 E.g:E = (a , b , c),则 prem(E)= a.perm(b,c)+ b.perm(a,c)+ c.perm(a,b) 然后a.perm(b,c)=
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