参考 2024中国中文数论 可使用AI工具 也欢迎超算工具和EI工具等

比如认购规划 用工数据分析 企业需求指标等技术分析 工程化划分类目名录词条等编辑 III 级及以上 GA （HA） 转岗 分流

比如说你在公司上班或者在 其他部门 或者军事单位等 因为 钱的 缘故

要求 新婚未育夫妻 自备资金约30万元人民币 产品适用年龄段分析 一般值（初级证书制定） ... 军事单位 证书制定 要求自备及规划

基于2025年中国工程师薪资水平与雇佣成本，1000万元人民币可等价雇佣的工程师数量在18至83人之间，具体数值受行业、地域、企业类型等多重因素影响。 实际发行 1000万人民币 工程师数量 18-83 可否乘以1000万？

离散 型分析 特别是传统 文化数据 在材料应用方面的稳定轨迹 和 国资形成 等 指引型分析数据 等

数学联席会 是我个人创立的 如果没有CDA证书 或者没有意愿进入CDA这个由复杂复合体发源的组织 国内也可以以 数学联席会 的方式 存在 一般 地方上都有 老干局什么的 会议室都可以作为 数学联席会 的常用会议地点

为什么不能？ 首先CDA的起源是一个复合型 经济体 CDA 的合力 数据分析演算能力 甚至已经能够达到 活死人肉白骨 但这个星球上能有那么多人能够起死回生吗？ 有那么多可分配权利权益吗？答案是没有 所以CDA 需要有独立的 分析能力 哪怕是个人怀疑的或者是 在数学中公理定理一般的存在 都可以怀疑 甚至提出意见 CDA的过程 就是 在 无数个 1中找到与众不同的那个0 或1

1-18岁为例： 6岁小孩 如果在 某个地点或亲友家宣称 自己 ”货币“ 丢失了 一般多少面额 算大人需要涉入管理的？？

如题，不推荐去。老师水平高低不一，就业的时候全靠自己吹逼

你们猜猜里面摆了几台游戏机？？

失恋小伙半夜睡不着 下楼整理电动车源上游新闻2025-02-08 23:26

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吧主 能提供一份一级的资料吗 我想考下CDA

谁有cda证书，要出的，有单位需要

从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力： 存储数据的能力、分析数据的能力 Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不是自己实现了上述 两种能力，而是借助Hadoop。Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据. 这样突然发现Hive没啥用，不过是套壳Hadoop罢了。其实不然，Hive的最大的魅力在于用户专注于编写HQL， Hive转换成为MapR

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机械制图学起来总的来说难度不是太大，但是要有兴趣学习才行，不然过程会有点枯燥。 学习的时候选择一本教材进行系统学习。 当然了，书本上的东西也是需要选择性的学习，有些章节可以略带性的看看就可以了，大概有个概念，所以***好是有个老师指导就会比较好。 不然这么厚的一本书，学起来还是会有点头大，关键是里面有些知识很少用到，还有很多是国家标准等参考资料。 学习的过程要有配套的练习，一边学一边绘图会学的比较深刻。 主

课程介绍: AutoCAD概论；二维绘图与编辑命令；文本图表与尺寸标注；快速绘图工具；三维绘图相关命令；通用标准设计；轴套、联接件、盘盖类、齿轮类、箱体类零件设计；轴总成与齿轮泵总线设计；齿轮泵装配图设计等内容。 课程安排如下： 1、机械制图的基础知识 2、机械常用零件绘制实战 3、机械零件设计方案的表达 4、机械零件图的绘制 5、绘制机械装配图 6、绘制机械等轴测图 7、机械图形输出 8、机械模型图设计 仪征CAD机械制图培训班 仪征

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如何搭建一套用户画像方案？ 搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设 1·用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。 这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。 2·数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等

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CDA L1 BI多维数据透视分析时表的连接方式 在power BI中，多维数据透视分析时，维度筛选度量的汇总方式有两种： 第一种是传统的普通连接类型。在传统的普通连接情况下，是维度对度量直接合并同类项计算。 例如下表中如果用订单提成表和订单表直接连接，以订单ID来作为连接字段,则计算出赵大的订单金额合计值为7000。 第二种是跨表连接类型。在跨表连接的情况下，对维度下的所有连接用关键字段项在度量值所在表里做汇总计算这些关键字段所对

以管理员身份启动cmd窗口，执行如下命令 pip install ruamel-yaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple C:\Users\Administrator>pip install ruamel-yaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu .cn/simple 回车 提示已经安装成功了 接下来启动jupyter notebook,看能否正常导入 这里需要注意的是不要在jupyter notebook或者spyder中执行安装库的命令，这样做经常看不到安装进度和容易死机。 直接在cmd窗口中用pip命令安装就行 如果在cmd窗口无法识别pip命令，则可以将pip.exe所在文件路径添加到path环境变

AARRR模型，是从用户生命周期入手进行分析的一种方法，包括获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、变现（Revenue）和传播（Refer）五个阶段。 例如一款互联网产品，在不同阶段的思考： 用户获取：如何推广，获取用户？ 用户激活：如何将用户转换为活跃用户？ 用户留存：如何提高已有用户的留存率？ 获得收益：产品的盈利模式是什么？收入来源有哪些？ 推荐传播：如何让用户自发宣传？

1、因子分析方法 　　所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。 　　2、回归分析方法 　　回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计

普通公式和数组公式的区别如下：●普通公式通常只返回一个结果，而数组公式返回的结果与其执行的计算和设置的参数有关，可能返回多个结果，也可能返回一个结果。●普通公式只占用一个单元格，而数组公式如果返回的结果不止一个，该公式就要占用多个单元格。●普通公式和数组公式的显示方式不同。在公式编辑栏中，数组公式的最外层总有一对大括号“{}”，而普通公式没有，这是数组公式与普通公式在外观上最明显的区别。●普通公式和

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统计类标签 这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用 户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天 数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据 中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。

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数据倾斜是开发画像过程中常遇到的问题，当任务执行一直卡在 map 100%、reduce 99%，最后的1%花了几个小时都没执行完 时，这时一般是遇到了数据倾斜。 问题出现的原因是当进行分布式计算时，由于某些节点需要计算 的数据较多，导致其他节点的reduce阶段任务执行完成时，该节点的 任务还没有执行完成，造成其他节点等待该节点执行完成的情况。比 如两张大表在join的时候大部分key对应10条数据，但是个别几个key 对应了100万条数据，对应10条数据的task

吧友们有好的机构推荐吗，线下的，感谢大家！

1.把出生年月日提取出来：可以使用EXCEL中的LEFT、RIGHT或MID函数来截取字符串中的一段字符。 2.可以使用EXCEL的DATEVALUE函数，将身份证号中的出生日期转换为日期格式，然后再用TODAY函数减去DATEVALUE函数的结果，即可得出相应年龄。 DATEVALUE函数用于将文本形式的日期转换为Excel日期值，其语法为：DATEVALUE(date_text)，其中date_text为文本形式的日期。

三、第三阶段：使用 PPO 模型微调 SFT 模型 本阶段不需要人工标注数据，而是利用上一阶段学习的RM模型，根据RM打分结果更新预训练模型参数。具体来说，首先从用户提交的prompt中随机选择一批新的指令（指的是不同于第一阶段和第二阶段的新提示），PPO模型参数由冷启动模型初始化。然后对于随机选取的prompt，使用PPO模型生成答案，使用前一阶段训练好的RM模型，提供一个评价答案质量的奖励分数，即RM对所有答案给出的整体reward。有了单词序列的