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[閒談] 統計資訊討論

看板Gov_owned (國營事業)作者 (123)時間7年前 (2018/10/29 09:47), 7年前編輯推噓11(11推 0噓 22→)
留言33則, 7人參與, 7年前最新討論串1/1
統計資訊好少人討論啊 專A感覺比往年簡單 但是專B出題模式跟前三年不太一樣 前三年都是2題data mining，1題資料庫的啊 今年竟然變成2題資料庫… 資料庫看的最少的說 我覺得很討厭的就是考古題也只有3年能參考 有點難抓出題的方向 然後後面的部分整個爆炸 之前不是都考資料結構的嗎…… 今年只出一題，我寫起來也沒啥把握 畢竟主要都在看後面的樹跟圖跟hashing 大家覺得寫得如何呢？ ----- Sent from JPTT on my Sony D6653. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 115.165.249.40 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gov_owned/M.1540777632.A.094.html ※ 編輯: jimmy12332 (115.165.249.40), 10/29/2018 09:50:47
推
10/29 13:29, 7年前 , 1F
這次專a真的出比較簡單 專b整個架構都不一樣了
10/29 13:29, 1F
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10/29 13:42, 7年前 , 2F
終於有人回了QQ 專b空了30分在那啊 不知道大家專a對完
10/29 13:42, 2F
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10/29 13:42, 7年前 , 3F
多少？ 感覺今年專a分數會飆高？ 之前寫
10/29 13:42, 3F
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10/29 13:42, 7年前 , 4F
考古題都只有80左右
10/29 13:42, 4F
推
10/29 14:04, 7年前 , 5F
假設專b大家都一樣不會寫，決勝在國英跟面試了嗎？
10/29 14:04, 5F
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10/29 14:48, 7年前 , 6F
今年名額大增但是專b爆了還是抖抖的
10/29 14:48, 6F
推
10/29 15:00, 7年前 , 7F
那麼好靠考古題預測出題方向的話就簡單啦……
10/29 15:00, 7F
推
10/29 15:31, 7年前 , 8F
我覺得難度專b比之前要簡單
10/29 15:31, 8F
推
10/29 15:33, 7年前 , 9F
缺考率也滿高的，我那班13/36
10/29 15:33, 9F
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10/29 15:39, 7年前 , 10F
真假 我第四題跟第五題那個正規表示法直接空在那 保守
10/29 15:39, 10F
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10/29 15:39, 7年前 , 11F
估計只有40分
10/29 15:39, 11F
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10/29 15:39, 7年前 , 12F
第四題那個真的沒看過 連掰都掰不出來
10/29 15:39, 12F
推
10/29 15:46, 7年前 , 13F
剛看一下題目 發現跟資訊的重複率蠻高的 4.5.6 一模一
10/29 15:46, 13F
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10/29 15:46, 7年前 , 14F
樣
10/29 15:46, 14F
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10/29 16:06, 7年前 , 15F
是啊 統計資訊的後面部分都跟資訊一樣 結果今年資訊還
10/29 16:06, 15F
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10/29 16:06, 7年前 , 16F
考nosql結果統計資訊沒有QQ
10/29 16:06, 16F
推
10/29 17:50, 7年前 , 17F
和資訊都會有一部份考題一樣，因為你進去也都會被當資訊
10/29 17:50, 17F
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10/29 17:51, 7年前 , 18F
用啦XDD
10/29 17:51, 18F
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10/29 18:25, 7年前 , 19F
我好奇台電裡面有分散式系統可以玩hadoop spark嗎
10/29 18:25, 19F
推
10/29 18:30, 7年前 , 20F
hadoop spark 是free的 想灌就可以灌
10/29 18:30, 20F
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10/29 18:32, 7年前 , 21F
覺得專B難度比以往簡單+1 第五題憑以前寫程式的印象
10/29 18:32, 21F
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10/29 18:32, 7年前 , 22F
寫 但沒有寫得很完全......
10/29 18:32, 22F
推
10/30 01:45, 7年前 , 23F
英文84, 專a:84, 專b:50左右
10/30 01:45, 23F
推
10/30 08:25, 7年前 , 24F
專a中有一題:說聚類方法沒降維度，這個有問題，tdsn
10/30 08:25, 24F
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10/30 08:25, 7年前 , 25F
e法就是聚類法可以降維
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10/30 10:46, 7年前 , 26F
樓上滿高的 那題我也有想一下 但後來覺得想太多反而不
10/30 10:46, 26F
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10/30 10:46, 7年前 , 27F
好就選了XD 不過要提疑議在這個領域似乎不太好找到有
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10/30 10:46, 7年前 , 28F
力的資料
10/30 10:46, 28F
推
10/30 11:42, 7年前 , 29F
這領域資料很好找啊，機器學習現在很熱門，一堆pape
10/30 11:42, 29F
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10/30 11:42, 7年前 , 30F
r跟書
10/30 11:42, 30F
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10/30 11:58, 7年前 , 31F
我的意思是比較難找到什麼大咖作者的書或是經典教材有
10/30 11:58, 31F
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10/30 11:58, 7年前 , 32F
寫到這個 畢竟現在機器學習領域推陳出新 paper很多 但
10/30 11:58, 32F
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10/30 11:58, 7年前 , 33F
是不知道會不會被接受
10/30 11:58, 33F
※ 編輯: jimmy12332 (115.165.249.40), 12/09/2018 21:09:22
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