实操案例6-11

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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Sparkcore实操案例----Top10热门品类（笔记）
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一、需求说明： 品类是指产品的分类，大型电商网站品类分多级，咱们的项目中品类只有一级，不同的公司可能对热门的定义不一样。我们按照每个品类的点击、下单、支付的量来统计热门品类。 例如，综合排名= 点击数*20%+下单数*30%+支付数*50% 本项目需求优化为：先按照点击数排名，靠前的就排名高；如果点击数相同，再比较下单数；下单数再相同，就比较支付数。 二、需求实现 方案一 1、需求分析 分别统计每个品类点击的次数，下单的次数和支付的次数：（品类，点击总数）（品类，下单总数）（品类，支付总数
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金蝶EASCloud产品财务供应链生产成本实操案例指南-20210411
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一、建管理单元（金蝶集团） --行政 财务 采购 销售 库存 成本 徐州金蝶软件有限公司 行政 财务 采购 销售 库存 成本 南京软件有限公司 行政 财务 采购 销售 库存 成本 徐州金蝶软件有限公司 --生产部 成本中心实体组织 **类型：直接生产部门 库存组织页签 行政委托组织：生产...
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Java总结进阶之路 （基础二 ）
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上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
Python自动化测试框架开发
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封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
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