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有友友招银base杭州收到资料评审邮件了9.28吗收到资料评审就稳了吗

已知多边形A的内角和是外角和的6倍，则比多边形A变数大的两位整数有： A84，B85，C83，D86

定义一种运算s，如果815238946s423985062 = 225847456，623895s1644 = 596682，那么27s5 =？  #24届秋招就业# A 32 B 67 C 22 D 77 #秋招#

0 2 2 8 26 ？A 234B 242 C216D 268

题目1：80  10  268  1    1796  8    ?A. 3 B.6 C34 D31题目2：87  30  4931  13  1074  27  ？A 11 B 59 C 39 D 25有大佬知道这两题规律是什么吗？？#行测题技巧##测评##秋招##24届秋招就业#

大家有碰到过这个题吗？北森的题库如果1，4，6，那么3，2，_？_找不到这个规律是什么，有小伙伴知道吗？#数据分析#选项ABCD分别是：A. 4B. 8C. 7D. 9——————————————————————————————————————————已破案 应该选D，每组顶点依次为321到底在考什么

简介：- 支持向量机是一种机器学习算法，主要用于分类和回归问题。- 基于统计理论的结构风险最小化原则，通过寻找最优超平面将数据集划分成不同的类别，让不同类别之间的边界最大化。- 核心思想：通过寻找最大间隔超平面将数据分成不同的类，同时用kernel function将数据映射到高维空间，以解决非线性分类问题。优点：1. 可以处理高维度数据&非线性分类问题2. 用不同的kernel function适应不同的问题（线性KF- 线性可分问题；高斯KF-非线性可分问题）3. 对噪声数据的鲁棒性比较强，可以通过设置软间隔来避免过于依赖噪声数据缺点：1. 二分类模型，对于多分类需要进行多次训练2. 对于参数选择和KF选择敏感，要进行反复实验和调整3. 不适合处理大规模的数据集，需要进行降维度/使用随机采样的方法4. 不直接给出概率估计，需要使用间接的方法进行概率估计，eg: Platt缩放对噪声和缺失值敏感：1. 噪声：对于噪声数据的鲁棒性强，如果噪声数据太多，会影响模型性能，导致过拟合/欠拟合。为了避免过拟合可以使用软间隔来降低对噪声数据的依赖性。2. 缺失值：svm需要对整个数据集进行训练，如果存在缺失值，就要对缺失值进行处理，否则回影响模型的性能。

数据分析校招冲刺训练营-数据分析：第一章和第二章

select d1.dept_no, d1.emp_no, s1.salaryfrom dept_emp as d1 inner join salaries as s1 on d1.emp_no = s1.emp_nowhere s1.salary in ( select max(s2.salary) from dept_emp d2 inner join salaries s2 on d2.emp_no = s2.emp_no AND d2.dept_no = d1.dept_no...

先上代码：select *from employeesorder by hire_date desclimit 2,1 一般人可能思路和我差不多，都是按照orderby和limit的思路去写。先说一下limit单独使用以及limit和offset组合使用的差距： 当 limit和offset组合使用的时候，limit后面只能有一个参数，表示要取的的数量,offset表示要跳过的数量。 当limit后面跟两个参数的时候，第一个数表示要跳过的数量，后一位表示要取的数量。 实际上这个写法存在一个bug就是可能入职时间相同的员工可能不止一人。推荐写法如下：select *from employee...

思路一：select *from employeeswhere hire_date = (select max(hire_date) from employees) 解释： 直接取出最大值，用最大值匹配剩下的字段 思路二：selectfrom employees order by hire_date desc limit 0,1 解释： 让hire_date从大到小排序，然后取第一个（最大值） LIMIT(m, n) 从第 m + 1 行开始取 n 条记录