150+面试题,十大必读书,数据挖掘offer轻松搞定 | 开发者必读(051期)

简介: 最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!

最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!

每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家。


每日头条

150+面试题,十大必读书,数据挖掘offer轻松搞定 | 面试宝典系列

这是一个曾荣登国内最受欢迎IT行业职位排行榜首位的职业!他们通过算法挖掘隐藏数据,使企业决策智能化和自动化,让企业在激烈竞争中立于不败之地。

这么“挟天子以令诸侯”的职业一定是成就感满满的了!心动的你那还不快来看看数据挖掘的面试宝库?


最强干货

如何造一个“钉钉”?谈谈消息系统架构的实现

消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。在推出Timeline(v1、v2两个版本)模型以来,受到了大量用户关注。但依然会有用户困惑,“框架、结构、模型等概念介绍了这么多,该如何基于Timeline模型,实现具体场景呢?”。本文详细讲解如何实现一个简易的IM系统。

一文带你盘点最新热门技术话题,技术圈潮人必读!

在这个不断变化的环境中,我们很难成为技术圈的潮人,软件开发人员今天谈论的内容也许明天就过时了。

考虑到这一点,我们聚焦于DZone数据库中285800篇文章标签的热度趋势,对比2018第四季度和2019第一季度中DZone上不同技术话题的热门程度,分析哪些是当前的流行话题,哪些话题的热度减退,帮你成为技术圈的潮人!

中国工业需要什么样的智能?

智能工业体制是我们围绕工业体制进行网络化、数字化、智能化的一种新探索,在我们中机内部及我们的工业园、产业客户进行验证的一种新型模式,本文通过分析工业智能化的误区和新工业时代结构,剖析中国智能工业体制,希望更多企业结合自身发展情况进行借鉴,希望中国工业走出自己的新型道路,让中国工业快速走向世界工业的发展之巅。


每天读本书

《亿级流量网站架构核心技术》| 每日读本书

提前看到这部著作的人这样评价——

√ 高可用和高并发总体原则、关键技术、实战经验的总结,以及曾经踩过的坑。
√ 从前端到DB底层设计,本书无不精细阐述。
√ 一个亿级流量网站和一个中小型网站的技术架构难度截然不同。
√ 一本互联网高并发架构设计的百科全书。
……


精品公开课

利用开放 API 管理资源成本和账单

OpenAPI七节课速成系列第五课,从开发者角度,讲述利用交易和账单管理API,实现从查询价格、创建云资源、续费资源、对资源成本账单进行管理等功能,实现交易和账单管理完整生命周期的操作。


每日集成开发者社区精品内容,请持续关注开发者必读

相关实践学习
阿里云表格存储使用教程
表格存储(Table Store)是构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据存储服务,根据99.99%的高可用以及11个9的数据可靠性的标准设计。表格存储通过数据分片和负载均衡技术,实现数据规模与访问并发上的无缝扩展,提供海量结构化数据的存储和实时访问。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/ots
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历
百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历
141 1
|
SQL 人工智能 数据挖掘
面试现场!月薪3w+的这些数据挖掘SQL面试题你都掌握了吗? ⛵
真实面试题分享!本文基于餐饮业数据,使用SQL分析挖掘客户的就餐模式、点餐花费和菜品喜好等,以提升餐厅的业务经营水平。
4185 3
面试现场!月薪3w+的这些数据挖掘SQL面试题你都掌握了吗? ⛵
|
人工智能 运维 Cloud Native
【精品问答】110+数据挖掘面试题集合 | 技术日报(17期)
阿里云开发者社区超大技术福利!80+阿里系电子书开放下载,覆盖 Java、物联网、云原生、前端、大数据、开源、AI 等技术领域,深度分享阿里工程师实践精华,顶级技术内容一手掌握。快快收藏吧~
922 0
|
数据挖掘 机器学习/深度学习
150+面试题,十大必读书,数据挖掘offer轻松搞定 | 面试宝典系列
这是一个曾荣登国内最受欢迎IT行业职位排行榜首位的职业!他们通过算法挖掘隐藏数据,使企业决策智能化和自动化,让企业在激烈竞争中立于不败之地。面试宝典双手呈上数据挖掘工程师面试宝典,快来收藏吧!
8238 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
数据挖掘和机器学习的面试问题
本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。
2704 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
数据挖掘和机器学习的面试问题
原文链接:https://towardsdatascience.com/data-science-and-machine-learning-interview-questions-3f6207cf040b 译者:Ray 在过去的几个月里,我面试了许多公司涉及数据科学和机器学习的实习岗位。
1789 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
我有一个计划001之数据挖掘面试(更新ing)
    本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z 1.吴恩达的机器学习基础知识     首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。
1187 0
|
监控 算法 数据挖掘
百度数据挖掘工程师实习生笔试面试题
笔试题: 一、简答题30分 1. extern”C”{}的作用好应用场景; 2.写出两者你熟悉的设计模式,及应用场景,可以给出伪代码; 3.TCP中time_wait是表示那种状态,及应用场景,以及起好处和坏处; 二、算法题40分 1. 有一个任务执行机,任务数N<1000,该机器每次只能执行一个任务,而任务之间存在依赖关系, 但是任务之间没有循环依赖,请给出适
6279 0