## Greenplum内核揭秘之 ## ☐ ☐ ☐ ☐ ## 排序算法 钉钉直播 | 9月25日 16:00 - 17:00 #### Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文·资料·文档·项目 ## GREENPLUM DATABASE $ ^{®} $ ![Image](/uploads/documents/9/3/1/2/93129f4 ## Greenplum内核揭秘之排序算法 ## Outline • 内排序算法 • 外排序算法 • Greenplum TupleSort 排序在Greenplum中的应用 ## 内排序算法 冒泡排序 • 插入排序 • 快速排序 • 堆排序 • 基数排序 ## 快速排序 快速排序是最常用的排序算法，由Tony Hoare在1959年发明。 快速排序算法的三个步骤： 挑选基准值: 从数列中挑选出一个基准元素, 称为pivot 分割: 重新排序数组, 所有比基准元素小的元素排放到基准元素之前; 所有比基准元素大的元素排放到基准元素之后。分割完成后, 我们完成了对基准元素的排序, 即基准元素在数组中的位置不再改变 递归排序子序列: 递归地将小于基准元素的子序列和大于基准元素的子序列分别进行排序 ## 快速排序 - 快速排序算法每次选取一个基准元素，将比基准元素小的排到基准元素左

2017-至今，阿里妈妈定向广告&信息流广告Rank团队 TABLE OF CONTENTS 大纲 阿里妈妈精准定向广告业务简介 精准定向广告排序算法创新之旅 ’ alt=‘OCR图片’/> TABLE OF CONTENTS 大纲 阿里妈妈精准定向广告业务简介 精准定向广告排序算法创新之旅 ’ alt=‘OCR图片’/> 阿里妈妈精准定向广告业务简介 Banner广告 首页猜你喜欢 CONTENTS 大纲 阿里妈妈精准定向广告业务简介 精准定向广告排序算法创新之旅 ’ alt=‘OCR图片’/> 精准定向广告排序算法创新之旅 大规模MLR 稀疏分组全连接GwEN 深度兴趣网络DIN 兴趣演化模型DIEN 用户兴趣Life-long建模MIMN ’ alt=‘OCR图片’/> 精准定向广告排序算法创新之旅 大规模MLR 稀疏分组全连接GwEN 深度兴趣网络DIN 适合大规模化高纬度数据 训练数据 例子：分类问题 线性模型（LR） 分片线性模型 MLR https://arxiv.org/abs/1704.05194 ’ alt=‘OCR图片’/> 精准定向广告排序算法创新之旅 大规模MLR 稀疏分组全连接GwEN 深度兴趣网络DIN 兴趣演化模型DIEN 用户兴趣Life-long建模MIMN ’ alt=‘OCR图片’/> 稀疏分组全连接GwEN一定向广告0-1深度学习突破

## Python for Good >>> PyCon China 2022 Python分析alpha vaults策略 主讲人：代少飞－量化开发 Python  HELLO WORLD ## 个人简介 主要从事量化开发相关工作 8.6 days ## 大纲 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 ## 策略介绍 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天，Charm 部署了其第三款产品：Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault，并且已经被证明是非常成功的产品：利润比 last_price=1900 入参 last_price 为上一次调整的值 说明： 默认 gap0_alter 为 3.19%（看事例说明） ## 出参 true 为应该调整 false 为不应该调整 ## 策略回测 原理： 统计一段时间每小时呆在价格区间的命中率，暂时不考虑小时流动性 区间下沿价格 $ p_{-1} $ 区间上沿价格 $ p_{-u} $ 选取每小时平均值p作为参考，区间命中率

基础篇：webpack 基础用法 03 | 基础篇：webpack 进阶用法 04 | 进阶篇：编写可维护的webpack 构建配置 05 | 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 06 | 原理篇：通过源码掌握webpack 打包原理 07 | 原理篇：编写 Loader 和插件 08 | 实战篇：React 全家桶 和webpack 开发商城项目 ## //huayang.qq.com/polyfill_service/v2/polyfill.min.js?unknown=polyfill&features=Promise,Map,Set ## 体积优化策略总结 Scope Hoisting Tree-shaking 公共资源分离 图片压缩 动态 Polyfill ## ☐ ☐ ☐ ☐ ## 扫码试看/订阅 《玩转webpack》

·负责酒旅搜索排序推荐 ·负责酒旅数据仓库和数据产品建设 ·2014年之前 美团网技术部数据组 ·参与数据平台搭建 ·负责全平台数据仓库和数据产品建设 ·2011年 百度电子商务事业部 ·有啊商城的开发 ·2010年毕业于中科院计算所 ## 美国点评 技术团队 ## Outline ·美团点评酒旅业务简介 ·基于用户画像的召回策略演进 ·基于L2R的排序策略优化 ·从海量 .jpg) 八达岭长城、水立方、鸟巢纯玩团游 $ ^{*} $ 不早起，深入八达岭 景点下有大量相似门票,不适合按Deal样式展现 跟团游、景酒套餐关联多个景点，不适合按POI样式展现 智能排序 ## 季节性明显 ●●●● 中国联通 下午2:33   < 全城 智能排序 筛选 景点 呀路古热带植物园(3A) 很好，4.6分 | 50000+人消费 温泉 ￥45起 大兴区, 距我40.2km ![Image](/uploads/documents/f

866da02b085a6156/p2_1.jpg) 微博Feed流排序场景介绍  常规CTR方法排序 深度学习应用与实践 ## 微博Feed流产品介绍—排序场景  微博Feed流排序场景介绍  常规CTR方法排序 ![Image](/uploads/documents/5/1/0/2/510241bd830a2

技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator，内存管理与对象生命周期 ## set 和 vector 的区别 • 都是能存储一连串数据的容器。 - 区别 1：set 会自动给其中的元素从小到大排序，而 vector 会保持插入时的顺序。 - 区别 2：set 会把重复的元素去除，只保留一个，即去重。 - 区别 3：vector 中的元素在内存中是连续的，可以高效地按索引随机访问，set 则不行。 8,5,2,1,1} set={1,2,5,8,9} ## set 的排序：string 会按“字典序”来排 - set 会从小到大排序，对 int 来说就是数值的大小比较。那么对字符串类型 string 要怎么排序呢？ - 其实 string 类定义了运算符重载 <，他会按字典序比较两个字符串。所谓字典序就是优先比较两者第一个字符（按 char*> ## set 的排序：自定义排序函数 - set 作为模板类，其实有两个模板参数：set - 第一个 T 是容器内元素的类型，例如 int 或 string 等。 - 第二个 CompT 定义了你想要的比较函子，set 内部会调用这个函数来决定怎么排序。 - 如果 CompT 不指定，默认会直接用运算符 < 来比较。

二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法 11.2 選擇排序 11.3 泡沫排序 11.4 插入排序 11.5 快速排序 11.6 合併排序 11.7 堆積排序 11.8 桶排序 11.9 計數排序 11.10 基数排序 11.11 小結 第12章 第12章 分治 12.1 分治演算法 12.2 分治搜尋策略 12.3 構建二元樹問題 12.4 河內塔問題 12.5 小結 第13章 回溯 13.1 回溯演算法 13.2 全排列問題 13.3 子集和問題 13.4 n 皇后問題 13.5 小結 第14章 動態規劃 14.1 初探動態規劃 14.2 動態規劃問題特性 14.3 動態規劃解題思路 別、示例等。 · 資料結構：基本資料型別和資料結構的分類方法。陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖等資料結構的定義、優缺點、常用操作、常見型別、典型應用、實現方法等。 演算法：搜尋、排序、分治、回溯、動態規劃、貪婪等演算法的定義、優缺點、效率、應用場景、解題步驟和示例問題等。 ![Image](/uploads/documents/a/1/6/3/a1630e300b84e0dde

10.3 二分查找边界 10.4 哈希优化策略 10.5 重识搜索算法 10.6 小结 第11章 排序 11.1 排序算法 11.2 选择排序 11.3 冒泡排序 11.4 插入排序 11.5 快速排序 11.6 归并排序 11.7 堆排序 11.8 桶排序 11.9 计数排序 11.10 基数排序 11.11 小结 第12章 第12章 分治 12.1 分治算法 12.2 分治搜索策略 12.3 构建二叉树问题 12.4 汉诺塔问题 12.5 小结 第13章 回溯 13.1 回溯算法 13.2 全排列问题 13.3 子集和问题 13.4 n 皇后问题 13.5 小结 第14章 动态规划 14.1 初探动态规划 14.2 动态规划问题特性 14.3 动态规划解题思路 法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤和示例问题等。 ![Image](/uploads/documents/3/e/b/2/3eb28f4b59465ff9d753a268eab4c5b5/p9_1

二分搜尋邊界 10.4 雜湊最佳化策略 10.5 重識搜尋演算法 10.6 小結 第11章 排序 11.1 排序演算法 11.2 選擇排序 11.3 泡沫排序 11.4 插入排序 11.5 快速排序 11.6 合併排序 11.7 堆積排序 11.8 桶排序 11.9 計數排序 11.10 基数排序 11.11 小結 第12章 第12章 分治 12.1 分治演算法 12.2 分治搜尋策略 12.3 構建二元樹問題 12.4 河內塔問題 12.5 小結 第13章 回溯 13.1 回溯演算法 13.2 全排列問題 13.3 子集和問題 13.4 n 皇后問題 13.5 小結 第14章 動態規劃 14.1 初探動態規劃 14.2 動態規劃問題特性 14.3 動態規劃解題思路 別、示例等。 · 資料結構：基本資料型別和資料結構的分類方法。陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖等資料結構的定義、優缺點、常用操作、常見型別、典型應用、實現方法等。 演算法：搜尋、排序、分治、回溯、動態規劃、貪婪等演算法的定義、優缺點、效率、應用場景、解題步驟和示例問題等。 ![Image](/uploads/documents/d/a/c/9/dac94a617d7c3d7b3