Ce este valoarea p și cum se fac concluzii pe baza acesteia în timpul calculului unui test A/B (respingerea sau ne-respingerea ipotezei nule)?
Data Analyst
Explică în cuvinte algoritmul pentru calcularea produsului scalar al doi vectori comprimați (codificați în RLE) într-o singură trecere fără a-i decomprima. Care este complexitatea asimptotică în timp?
S-a folosit ML pentru selecția caracteristicilor în sarcina de clasificare a mașinilor?
Povestește-mi despre cele mai interesante proiecte ale tale și de ce vrei să te dezvolți în analiză.
D. Focuri de artificii chinezești Vladimir a cumpărat un set de 3 focuri de artificii chinezești. Arată exact la fel și sunt amestecate într-o cutie, dar conform instrucțiunilor, au fiabilități diferite: 1. "Elită" — rată de defect 10% (probabilitatea de succes 0.9). 2. "Standard" — rată de defect 20% (probabilitatea de succes 0.8). 3. "Econom" — rată de defect 40% (probabilitatea de succes 0.6). Vladimir ia aleator primul foc de artificii, îl aprinde, și acesta funcționează cu succes. Fericit, Vladimir decide să lanseze restul de două focuri unul după altul. Care este probabilitatea ca și al doilea și al treilea foc de artificii să funcționeze cu succes — fără defect? Rotunjiți răspunsul la trei zecimale.
Ar funcționa soluția propusă pentru SQLite?
A fost odată ca niciodată, un stagiar antifraudă de la Yandex Ads s-a alăturat echipei. În timp ce grupul de fraudă era activ, simulând trafic pe site-urile lor prin vizite de roboți, și astfel primind bani pentru afișări de reclame de către roboți, sarcina stagiarului era să găsească toate aceste site-uri frauduloase cu trafic fals. Interesant este că tot traficul pe aceste site-uri era generat cu substituție de IP, făcând să pară că un robot vizita din orașul A, dar în realitate, dispozitivul era într-un loc complet diferit. A trecut mult timp, iar stagiarul a încercat să acopere întregul grup de fraudă, reușind chiar să prindă unele site-uri parțial. Dar nu a reușit să prindă întreaga rețea. După un timp, a observat o știre: în orașul A, pe 02.08.2025, nu exista deloc internet mobil. Cu toate acestea, internetul prin cablu (de acasă) continua să funcționeze. Având în vedere acest lucru, cum poate stagiarul să găsească toate site-urile false? Ai loguri ale site-urilor în format tabel pentru perioada 30.07.2025 - 10.08.2025: timestamp | site_id | city_id Fiecare înregistrare corespunde unei vizite pe un site de către un dispozitiv. Se știe că traficul de roboți se schimbă mult mai puțin decât traficul real pe zi. Sarcina ta este să găsești toate site-urile al căror trafic a fost în mare parte format din roboți care și-au falsificat regiunea în orașul A. Notă Tabelul care conține datele se numește logs. Exemplu de înregistrare în tabel: timestamp | site_id | city_id [phone]:13:53 | 6e84d9b71ca44aea | A
Care este complexitatea asimptotică a soluției propuse în termeni de timp și memorie?
De ce are în continuare sens standardizarea formatului de răspuns în benchmark, chiar dacă limitează modelul?
Se poate rezolva Product of Array Except Self mai simplu dacă este permisă utilizarea oricăror operații?
-- 1.2 Cum se va schimba răspunsul dacă se schimbă tipul de JOIN în LEFT? -- 1.3 Indicați ordinea de executare a operatorilor în această interogare. from join group by select order by limit -- 2. Tabela campaigns a fost corectată: s-au eliminat duplicatele, s-a adăugat cheia (PK). -- S-au realizat mai multe campanii, din cauza bug-urilor, utilizatorii au început să aibă tentative eșuate de livrare a comunicațiilor, iar unii nu au reușit deloc să le afișeze. -- Despre campaniile promoționale trimise utilizatorilor: -- 2.1 Scrieți o interogare care afișează numărul de utilizatori care au primit cu succes comunicarea pentru fiecare campanie. -- 2.2 Modificați interogarea pentru a afișa: numărul de utilizatori care nu au primit nicio comunicare de succes, pentru fiecare campanie.
Care este complexitatea memoriei soluției pentru problema Product of Array Except Self și ce variabile suplimentare sunt utilizate?
Cum compari răspunsul modelului cu adevărul de bază (ground truth) într-un benchmark? Ce metrică să folosești?
A. Cel Mai Bun Laborator Științific Într-un anumit oraș, mai multe laboratoare științifice se ocupă de cercetarea culturilor bacteriene. Studiază o secvență de probe, unde fiecare probă aparține unui anumit tulpini (tip de bacterii). Universitatea principală de cercetare biologică a anunțat un concurs: trebuie să găsească numărul maxim de probe consecutive care pot fi analizate ținând cont de restricție. Mai precis: în orice segment continuu al secvenței, să nu existe mai mult de K tulpini diferite. Laboratorul nostru aspiră să devină cel mai bun din oraș. Pentru a câștiga concursul, trebuie să găsim exact o astfel de lungime maximă a unui segment care satisface condiția strictă. Contăm pe tine, deoarece în caz de victorie, laboratorul va primi un grant care va deschide noi orizonturi pentru cercetările noastre. Format de intrare Prima linie conține două numere: N — lungimea secvenței de probe și K — restricția asupra numărului de tulpini diferite. A doua linie conține N numere — elementele secvenței. Format de ieșire Programul trebuie să afișeze numărul lungimii maxime a unui segment al secvenței de probe. Exemplu 1 Intrare [phone] Ieșire 3
Pentru o listă de numere întregi, returnați o listă de aceeași dimensiune, unde pe poziția i se află produsul tuturor elementelor listei, cu excepția elementului de pe poziția i din lista originală Exemple: [2, 3, 4] -> [3*4, 2*4, 2*3] -> [12, 8, 6] def product_except_self(nums: list[int]) -> list[int]: # codul tău aici
Puteți să ne spuneți ce stivă tehnologică și ce instrumente ați folosit și ați reușit să stăpâniți?
Scrieți o funcție completă sum_series în Python și verificați-o cu exemplul din problemă.
Cât de interesat ești de învățarea automată și ai dori să o aplici în munca ta ca instrument?
Ce se va schimba dacă înlocuiți COUNT(*) cu COUNT() fără argument?
Cum ai crea un benchmark pentru geometrie? Descrie lanțul de la idee până la setul de date final.