陪审团数组

2018年美团点评技术文章集合涵盖前端、后端和大数据等多个技术领域。

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

阐述了Kafka在美团数据平台的应用实践，介绍了美团数据平台的架构，Kafka在数据采集、数据处理、数据存储和数据服务中的具体应用场景，以及在美团海量数据场景下的实践经验。

这篇案例分析深入探讨了美团和大众点评如何整合其云计算和大数据技术，展示了它们在技术创新和企业整合方面的领导地位。推荐给那些希望深入了解企业技术整合的读者。

基于 FP-tree 的极大超团模式挖掘算法，思路清晰、剪枝策略挺巧妙，适合研究复杂关联模式的同学研究。文章在原有剪枝基础上加了优化，还引入了“极大超团模式树”这个结构，感觉思路蛮新鲜。实验效果也验证了正确性和效率，值得一读。如果你正在折腾频繁项集的挖掘，尤其是对复杂结构感兴趣，这篇可以看看，启发会不少哦。

美团电影票如何自助取票？通过数字输入或扫码方式操作，简化验证码输入过程，提升取票效率。在取票机上操作简单，只需点击屏幕上的按钮并扫描手机中的二维码即可完成取票。

将列表转换为数组。

Matlab编程中，如何将逻辑数组转换为字符串表示的单元格数组，然后再将其转换回逻辑数组？

近年来，随着技术的不断演进，美团的大数据平台架构在实战中展现出其独特的优势和应用价值。通过深入探讨美团大数据平台的实际运作，可以更好地理解其在解决实际问题和优化服务中的作用。