本文转载自公众号【法纳斯特】，详情可以点击上方卡片，关注该公众号，获取更多好文推荐。一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有100的免费数据接口。GitHub：htt

C/C是比其他语言难些，但差距不大。以往很多人说C/C难，那是旧时代的产物。那时操作系统（例如DOS）还没有如今这么强大的功能，像界面设计和底层设计都要靠应用程序来实现。由于C的高效率，高端设计大都用C语言和汇编语言来写，程序搞得很复杂，初学者有望尘莫及的感觉。C的简捷表达法比Fortran,Cobol,Pascal和BASIC

最近遇到个需求是这样的：写一个类似于通讯录的简单功能，要求是首先按照部门显示列表，然后点击部门下拉显示部门里面的人员信息，且人员信息按照职位排序。先分析数据结构：最外层是部门，部门里面是员工，且项目是统一返回数据格式。{   "code":0,   "data":\       {

ConcurrentSkipListMap在JDK并发工具类使用范围不是很广，它是针对某一特殊需求而设计的——支持排序，同时支持搜索目标返回最接近匹配项的导航方法。一般情况下开发者很少会使用到该类，但是如果你有如上的特殊需求，那么ConcurrentSkipListMap将是一个很好地解决方案。JavaCollectionsFramework中另一个

KeyValue是用一个不可重复的key集合对应可重复的value集合。（典型的例子是字典：通过页码的key值找字的value值）。例子：key1—value1;key2—value2;key3—value3.SortedMap：如果一个Map可以根据key值排序，则称其为SortedMap。（如字典）!!注意数组和集合的区别：数组

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

转自：上海数据分析!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/8638b045fcc14d04a1ad6f5216fe55d4.png)模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对问题进行分析的方法。在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模

Redis有序集合(sortedset)Redis有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。集合是

引用计数法：当给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用这个对象时计数器值就1；引用失效时，计数器值就1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能在被使用。优点：引用计数收集器可以很快地执行，交织在程序运行中。缺点：无法检测出循环引用。例如：MyObjectobject1newMyObject();MyObjectobject2

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章