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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

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中国围棋等级分Top15（截止2024-10-31）「围棋超话」「围棋」杨鼎新连续2次，最长连续2次，总2次第1；无人进出榜；附前5历史名次趋势图+韩国Top15+寄榜TopN

「excel」「powerquery」Power Query嵌套表提取TOPN条记录王厚东-数据分析的微博视频

杭州必吃川菜小酒馆，人均40元！杭州探店｜𐟌𖯸 各地霸榜的4.8高分餐厅，人均仅需40元！店名𐟏 ：先启半步颠小酒馆地址𐟓：城西银泰城5F09 听说这家餐厅𐟍𔥜襐„地的美食榜单𐟓œ上都名列前茅𐟧𐟤芊主打地道的川菜𐟥Ⱏ嘯𜌥–œ欢吃辣的我当然不能错过啦𐟌𖯸𐟥𓰟”。这次我点了榜单上排名前几的菜𐟔，先帮你们尝尝𐟑𛰟™Œ𐟏𛊊Top1：泰椒土豆丝土豆是一个怎么做都好吃的食材没人反驳吧‼️𐟒‚酸辣开胃，爽脆可口𐟥” Top2：吃不得辣子鸡第一次见到辣椒𐟌𖯸和鸡块𐟐”数量旗鼓相当的辣子鸡（⚠️：稍稍有点辣，不太能吃辣的姐妹慎点～） Top3：小炒汤圆作为一个浙江人第一次吃到炸的汤圆𐟍᯼Œ好吃到震惊𐟤‚一定要趁热吃！趁热趁热趁热！ Top4：黯然销魂饭大份的令人销魂，好吃到第二天加热也很香𐟑Œ𐟏𛰟岣€‚小份也够四个人吃了，切记𐟘�˜튊TopN（榜上无名但我爱的𐟘‰）：掌柜口水鸡就是说冰箱冷藏一晚会更好吃，鸡肉𐟐”很嫩～ ‼️⚠️️：这家店的菜量巨大，川菜的名头，东北菜的内核！胃口小的姐妹记得带上胃口大的朋友，不然就像我们一样最后要用八个打包盒𐟘�˜⊊𐟙Œ𐟏𛯼š这家店还有什么好吃的菜欢迎大家留言告诉我𐟘œ𐟘œ，我会再二刷的𐟥𓰟‘𐟏𛯼ˆ下次一定要多带点人！！！）

sql执行顺序终于有时间来分享一些SQL面试题的心得啦！以下是我总结的一些重要方面，希望对大家有所帮助。如果有任何疑问，欢迎多多交流哦！留存率问题 𐟓Š 这个问题非常常见，主要考察的是通过DATEDIFF和表的自连接找到7天后还在活跃的用户，然后使用COUNT函数进行计算。连续N天活跃的用户 𐟏ƒ‍♂️ 这个问题需要通过LEAD窗口函数找到每个用户根据时间排序后的N条记录，然后筛选出DATEDIFF为N的用户，最后取出他们的UID。 TOPN问题 𐟏† TOPN问题的主要题型是分组排序后取出前几名的数据。需要用到ROW_NUMBER和RANK等排序函数，然后利用WHERE对RANK进行限制。一周内最大活跃天数 𐟓… 这个问题需要先根据日期排序，再用DATE_SUB或DATE_ADD函数增加一列辅助时间列，最后将两个时间列相减分组计算0的个数，即可得到用户最大活跃天数。不同工资区间的员工数占比 𐟒𐊦𖉥Š到分段的问题通常使用CASE WHEN，通过GROUP BY实现分组。涉及占比时，可以使用SUM_OVER窗口函数得到整体的和。个人总结 𐟓 掌握了以上几方面的问题，基本上可以应付大多数面试。在此基础上，可以熟悉更多函数的使用，比如时间函数和PERCENT_RANK百分比排序等。一定要善用表连接，如FULL JOIN、LEFT JOIN等，它们会产生不同的效果。 SQL语句的执行顺序 𐟛 ️ SQL语句的执行顺序是：FROM-JOIN-WHERE-GROUP BY-HAVING-SELECT-DISTINCT-ORDER BY-LIMIT/OFFSET-UNION。很多题目不是简单的一个函数就能实现，更多的是需要先筛选再分组。比如找每个部门带学生最多的三个老师，需要先计算每个老师带了多少学生，再根据部门分组排序。最重要的一点是，要清楚每个表在每段代码执行后会出现什么变化。如果能弄清楚这个，其实就能很快上手解决问题啦！

大厂数据分析实习全攻略：从入门到精通 𐟌Ÿ想要进入大厂从事数据分析实习？这里有一份详尽的指南，帮助你了解大厂对实习生的要求，并提供必要的学习路径。 𐟔首先，大厂对实习生的基本要求是满足岗位描述（JD）的大部分内容。通常，你需要具备至少3/5的关键技能。那么，如何判断哪些技能是关键的呢？ 𐟒𜦠𙦍⨯•经验，能够稳定进入大厂二面并进入横向比较环节的实习生，通常具备以下能力： 𐟓Š编程：掌握SQL基本语法（增删改查、内外连接），然后通过Leetcode刷完easy题，最后练习经典面试题。面试中最重要的函数是窗口函数（如rank）和时间函数（如datediff）。题目类型包括次日/七日留存率、topN、沉默用户召回率、最大连续登陆天数等。 𐟓ˆ统计：熟悉ABtest、假设检验、第一/二类错误、参数检验和非参数检验、t检验和z检验、中心极限定理和大数定理。 𐟓Š业务：掌握DAU下降、GMV下降、指标异动分析流程等业务知识。 𐟓Œ小贴士：硕士学历在投大厂数分岗时更具优势，92本也有机会。专业要求包括计算机、数理、统计、经济金融等。最佳投实习HC的时间是开学季前后，9、10月目前也还有不少HC，可以抓紧机会尝试。 𐟚€总的来说，大厂数据分析实习岗位的面试较为模板化。掌握上述内容并将其写入简历，经过几次面试练习后，基本能稳定进入二面。后续的横向比较则取决于面试官的判断和个人其他素质。 𐟌Ÿ希望这份指南能帮助你更好地准备大厂数据分析实习的面试，祝你成功！

小米产品经理二面：问题犀利，差点招架不住刚从小米的产品经理二面回来，真是惊心动魄啊！面试官的问题问得那叫一个细，差点让我招架不住。不过，好在平时准备得比较充分，最后还是硬着头皮撑下来了。总结一下这次面试经历，希望能给同样在求职路上的小伙伴们一些参考。如何判断一个产品是否好？𐟤” 这个问题几乎是必问的，面试官还特意强调了“好产品”的定义。他问了几个方面：满足需求：产品首先要解决用户的问题，满足他们的需求。比如12306虽然UI不怎么样，但能解决排队买票的问题，所以初步符合好产品的定义。用户友好：大多数产品都是面向普通用户的，产品的易用性很重要。如果产品能自然地让用户使用，那就加分不少。恰到好处：产品的需求要恰到好处，尽量做到极致和简洁，不要画蛇添脚。好的商业模式：产品要有良好的商业模式才能长久生存，比如共享经济、共享单车、农村电商等。其他维度：创新、黏性、差异化等也是评价一个产品好坏的重要标准。产品经理和项目经理的区别？𐟤𗢀♂️ 这个问题也很经典，面试官解释说：产品经理：靠想，做正确的事，确保产品符合市场需求并能带来利润。项目经理：靠做，把事情做正确，在时间、成本和资源约束的条件下完成任务。你的日常工作是什么？𐟒𜊊这个问题让我详细介绍了产品经理的日常工作内容。比如策划运营项目、数据分析和策略制定等。以产品策划为例，典型的一天可能包括：产品体验：了解产品的用户体验。竞品分析：分析竞争对手的产品。数据采集：收集相关数据。特性设计：包括特性文档的撰写、低保真原型的制作等。需求评审：与开发团队进行需求评审。跟踪开发进度：解答开发过程中的问题。用户咨询：回答用户的问题。产品经理是做什么的？𐟤” 这个问题很直接，我的回答是：为用户解决痛点或者产品问题，优化用户使用体验，同时为企业创造价值。不同阶段的产品经理工作内容不同，包括需求调研、产品设计、项目跟踪和产品运营等。你为什么要做产品经理？𐟒ꊊ这个问题让我思考了自己的职业目标和发展方向。我的回答是：产品经理是目前市场上比较火的职位，收入不错，也符合自己的职场定位与发展。希望自己能成为一个善于思考学习、逻辑清晰、综合能力强的人才，未来能真正做一款有价值的产品。如何进行用户群特征分析？𐟧 这个问题让我详细介绍了如何进行用户群特征分析：特征范围：包括用户年龄、性别、地区、学历、知识水平、家庭背景、个人成长环境、操作习惯、消费能力等。分析方式：关联特性分析、聚类分析与预测、异常行为特征分析、TopN用户分析、单因素方差分析、描述性统计等。产品经理应具备哪些基本素质？𐟌Ÿ 这个问题让我总结了产品经理需要具备的基本素质：懂用户、市场、运营、设计、技术，会调研、分析、策划、管理项目，能组织、协调、管理团队。虽然不需要样样精通，但需要样样都懂。总结𐟓 这次小米的产品经理二面真是让我大开眼界，面试官的问题不仅细致还很有深度。虽然有点紧张，但最后还是顺利通过了。希望我的总结能对大家有所帮助！加油！𐟒ꀀ

拉斯维加斯美高梅，半价住！ 𐟌ž拉斯维加斯的夏季，走在Strip上5分钟就感觉快要被烤化了，但43度的高温也挡不住我想去感受这个不夜城的热情。今天推荐一家超高性价比的平价酒店——MGM Grand Hotel and Casino。 𐟓酒店位于拉斯维加斯3799 Las Vegas Boulevard South，距离市中心7.8公里。价格在5折到7折之间，性价比超高！ 𐟍𝯸楼下大约一分钟就能到达Tom Colicchio's Craftststeak，步行3分钟左右可以到达Morimoto Las Vegas，5分钟左右可以到达Hard Rock Cafe。 𐟏Š‍♂️酒店设施齐全，日光浴场和阳光泳池非常值得期待，行李寄存（免费）也很方便。健身房（免费）还有私人教练，小哥哥们都很帅哦！高尔夫球场非常适合商务局。 ❌当然，酒店也有一些小缺点，比如停车费有点贵，牙刷不太舒服，建议自带一个。酒店没有冰箱，餐饮价格也稍贵，不建议在酒店用早餐。 𐟎�Ž高梅大酒店花园体育场有太阳马戏团KA剧场的舞台表演，还有无烟会议中心、水疗中心和Cristopnhe沙龙。日光泳池狂欢派对和闻名的Wet Republic超级泳池也是不容错过的。 𐟌ˆ总的来说，这家酒店位于拉斯维加斯著名的大赌场大道上，毗邻各种商店、博物馆和文化景点，性价比非常高！

拉斯维加斯美高梅酒店全攻略 𐟌ž拉斯维加斯的夏天，走在Strip上5分钟就感觉快要被烤熟了，但43度的高温也挡不住我想探索这个不夜城的热情。今天推荐一家超高性价比的平价酒店——美高梅大酒店。 𐟓酒店位于拉斯维加斯3799 Las Vegas Boulevard South，距离市中心仅7.8公里。价格非常亲民，适合各种预算。 𐟍𝯸酒店楼下有一分钟就能到的Tom Colicchio's Craftststeak，还有大约3分钟路程的Morimoto Las Vegas，以及5分钟路程的Hard Rock Cafe。 𐟏Š‍♂️酒店设施丰富，日光浴场和阳光泳池让人期待满满。行李寄存服务免费且方便，健身房也免费开放，还有私人教练提供服务。高尔夫球场非常适合商务局。 𐟚—不过需要注意的是，停车费有点贵，如果对停车没有特别要求，可以忽略这一点。牙刷使用起来不太舒服，建议自带一个。酒店没有冰箱，餐饮价格也稍高，不太推荐在酒店用早餐。 𐟎�Ž高梅大酒店花园体育场有太阳马戏团KA剧场的舞台表演，还有无烟会议中心、水疗中心和Cristopnhe沙龙。日光泳池狂欢派对和著名的Wet Republic超级泳池也是不容错过的体验。 𐟌Ÿ性价比方面，美高梅大酒店位于拉斯维加斯著名的大赌场大道上，毗邻各种商店、博物馆和文化景点，性价比非常高。

女儿的中考：一场意难平的较量从中考成绩公布到现在，已经三天了，胸口的那股堵劲儿终于稍微舒缓了一些。今天，我代替女儿去取了纸质成绩单。为什么是我去？原因不言而喻。还有一个信封，当我拆开时，再次泪崩——那是女儿在中考前写给未知中考成绩后的自己的信。从没想过，中考的“坠崖事件”会发生在自己家身上。我一度怀疑这三年的成绩是否都是假的。如果仅凭一次一模的成绩，我可能不会这么深度地自我怀疑。回想起这一周的经历，感觉像是做梦，原来一切都是真实的发生了。如果不是发生在自己女儿身上，我也难以相信从冲高中top1掉到topn的巨大落差。出分的当晚，等成绩的那刻，我的心都在颤抖。微信那头传来消息说不会有问题，我们的社会感觉要8打头了！语文作文说偏了！那一刻，讽刺的是我收到的成绩和微信那头家长的担忧形成了鲜明对比。一夜未眠，眼泪不自觉地往下流。如果考后我就预感到不好，可能还有一个缓冲期。考后自从数学对了答案全对后，我就觉得妥了！数学一直是起伏最大的科目。最后却被自我感觉最好的语文和社团成绩压得喘不过气来！意难平的是家长，虽然多年后回过头来看，没什么大不了，但当下就是过不了这个坎。我对女儿说：“妈妈还得管你三年，如果你到了头部，妈妈可以把你交给老师。以后环境师资差了！就得更自律！” 也许，难以释怀也得释怀！这周我想了无数种方式：借读县中？我得找关系；换高中国际赛道？以我的条件需要更多考虑性价比；高中继续转美术赛道？终归轻松点。从班主任开玩笑说可以顺着12345678所填志愿，排名第八的高中总录取了；从被排名第七的重高签约理由是你们不会来我们这里的，我当时和老师说，老师，中考仅一次区分度那么低，掉了几所是非常正常的，并非失误，才答应签的强基班。过不去的终会过去，也许自我安慰都是苍白的。感谢女儿三年来的努力，虽然努力没化为成果。我安慰自己，最后唯一的两所托底无论eq还是gt走，都要放下吧！女儿还说：“妈妈，你这一年搞的玄学没有用啊！”我一时也回答不了：“以后会一直保佑你的，这是在考验你……” 我是个很怕麻烦的人，也很怕写长篇大论。今晚，我却写了一千字还受限，却还不足以平复我的内心。从女儿中考失败的情况来看，当孩子发生这样的情况时，真的不能说太多，只能安慰他们。爸妈的安慰足以抵御整个世界对他们的质疑。

大模型rag怎么测试在应用大模型RAG技术时，我们经常会遇到一些痛点，比如文档加载的准确性和效率、文档切分的粒度、内容缺失、错过排名靠前的文档、提取上下文与答案无关、格式错误、答案不完整或过于具体等问题。下面我们来详细探讨这些痛点，并提供一些解决方案。文档加载的准确性和效率 𐟓ˆ 问题：如何确保文档加载的准确性和效率？解决方案：优化文档读取器：针对不同格式的文档，设计专门的读取器，如LangChain中的WebBaseLoader。数据清洗与增强：去除特殊字符和不相关信息，进行实体解析和同义词扩展，以增加语料库的多样性。文档切分的粒度 𐟔 问题：如何选择合适的文档切分粒度？解决方案：固定大小分块：简单直接，但可能不够灵活。内容重叠分块：保持文本块之间语义连贯，适合长文档。段落分块：适用于段落间关系不大的文档。递归分块：根据块大小不断细分，灵活调整块大小。内容缺失 𐟚늩—˜：如何处理内容缺失的问题？解决方案：让大模型说“No”：通过Prompts让大模型在找不到答案时输出提示。增加相应知识库：将缺失的知识加入到向量知识库中。错过排名靠前的文档 𐟓‘ 问题：如何避免错过排名靠前的文档？解决方案：增加召回数量：虽然不推荐，但可以尝试增加topK数量。重排（Reranking）：先检索出topN个知识块，再进行重排序，取前K个。提取上下文与答案无关 𐟤” 问题：如何处理提取的上下文与答案无关的问题？解决方案：优化Prompt：逐渐让大模型返回正确的格式。 Pydantic方法：使用Pydantic进行结果格式验证。格式自修复：利用Auto-FixingParser自动修复错误格式。答案不完整或过于具体 𐟓 问题：如何处理答案不完整或过于具体的问题？解决方案：增加相应知识库：将缺失的知识加入到向量知识库中。多步查询：使用Langchain Multi Query Retriever进行多步查询。混合检索：结合向量检索和传统检索手段，提高准确性。前沿优化方法 𐟌Ÿ T-RAG Fine-tunedLLM Search&Retrieval：将企业中的实体信息构造成树结构，补充到上下文中。 CRAG Retrieval：使用LLMs评估检索到的文档，分类为Correct、Incorrect、Ambiguous，并生成答案。 Self-RAG：学习检索、批判和生成文本，生成高质量的答案。多步查询和混合检索：结合多种查询和检索手段，提高准确性。总结 𐟓 大模型RAG技术的优化是一个不断探索和实验的过程。通过解决上述痛点，我们可以更好地利用大模型的能力，生成更准确、完整的答案。希望这些方法和建议能帮助你在实际应用中取得更好的效果！

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