Jafka Acceptor接受client而建立后的连接请求，Acceptor会将Socket连接交给Processor进行处理。Processor通过下面的...
一、明确问题 1.明确据来源和准确性 从时间、地点、数据来源这3个维度来展开确定数据的来源和准确性。...时间：3.10-3.12的时间范围内出现问题 地点： 全国地区 数据来源：与相关人员沟通后，数据准确无问题 2.业务指标理解 充值收入=付费人数*平均单价 因为问题中还提到收入上升、下降的问题，所以，我们要清楚这是在和谁比...可以从指标构成维度进行拆解，整体充值=占收入80%以上的功能充值（记为原核心充值）+占收入20%以下的功能充值（记为其他充值） 整体充值收入提升，其中原核心充值收入下降，根据上图的拆解可以得出，其他充值收入是上升的...所以，现在的问题明确为：为什么原核心充值收入下降？ 二、分析原因 当需要分析问题出现的原因时，可以使用多维度拆解分析方法对“充值收入”这个指标进行拆解。 充值收入=付费人数*平均单价。...明确数据来源和准确性，理解业务指标，把问题定义清楚。 第2步：分析问题。
本文编译自Social Capital关于在SaaS领域如何分析用户增长，创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法，以密切关注自身成长和不断提升收入增长。分享给大家，希望你会觉得有用！...在上一篇中，我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析，探讨了如何分析用户增长，更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。...APP月活跃用户的分析，速动比率在1.5是不错的数据，但就常规收入而言却不是。...如何分析其它因素 我们已经探讨了如何分析月活跃用户和月常规收入，其实对所有一切相关量的分析对生意而言都有必要。假如你做了一个社交消费类APP，觉得仅月活跃用户还远远不够，期望他们每天都能用你的APP。...这就得到了日活跃用户的月度增长分析。 如果不想分析活跃用户或收入，可以尝试分析链接分享（如分享至Twitter）。
对比2015.11.1的TCGA数据，最新的TCGA数据，GOBO数据三种数据来源的CCR1，CCL23两种基因在乳腺癌病人中的生存分析。...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...两个数据来源都是和老版本TCGA数据库的结果有些许的差别，但大致的趋势是一致的。 GOBO 最后再用文献的数据来源试试。...总结 三种数据来源的结果大体趋势一致，但是显著性和一些细节上有差别。
在这里，将网站分析的数据分成两个大类，一个是内部数据，另一个是第三方数据，如图1-3所示 ?...图1-3 网站分析的数据来源结构 1.内部数据：包含数据库和服务器日志 （1）数据库上的数据包括并不局限于用户的资料，网站内容，订单数据和用户行为，主要是以post或get的形式抛出的数据，让后台程序接收后在数据库记录...2.第三方数据：网站分析工具和第三方评估数据 （1）网站分析工具，如GA、Adobe Analytics、百度统计等，通常这类工具只需要在页面加一段跟踪代码就可以提供详尽的分析报告了，也是很多中小企业使用的方案...一般来说，如果是流量数据，以网站分析工具的为主，如果订单数据，以自己的BI为主，当然GA的数据和自己BI的数据通过User ID打通的了，还可以做其他的一些分析工作。...当前网站分析的数据采集主要是两个方向：服务器日志技术和页面标签技术，页面标签技术就是对应前面的网站分析工具了，现在主流的是采用页面标签技术，可以看到现在盛行的GA、百度统计、CNZZ、Adobe Analytics
一般来讲，我们会使用反射来调用Acticity中的mReferrer字段来获取跳转来源的包名。...一旦mReferrer被伪造，轻则业务逻辑出错，重则造成经济损失，针对这种情况，有没有办法找到一种较为安全的来源获取方法呢？ 这就需要对mReferrer的来源进行一次分析。...下面我们来进行一次mReferrer来源的另类源码分析。之所以说另类，是因为这次会大量使用调试手段来逆向进行源码分析。...[a5ae8b6d5cb247bb92d71b226a8aa06e~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 分析到这里已经接近真相了。...调试查找Uid的来源，在ActivityRecord的初始化方法中断点查看callingUid的来源。
误差的来源和分类 误差的分类 这两种不是数值分析的重点内容，主要是不可避免的，所以不考虑。下面的才是实际上重点关注的内容。...绝对误差只用于理论分析，因为精确值往往是不可知的。 例题： 可知这里的误差是截断误差。 这里用到的知识点就是绝对误差限和相对误差限。...参考 东北大学公开课——数值分析
pipeline的来源 继续跟踪源码EchoClient中得Bootstrap类。...根据前面得分析总结如下过程： Bootstrap中channel(NioSocketChannel.class) -》NioSocketChannel的初始化时创建-》NioSocketChannel...ChannelPipeline p = channel.pipeline(); // config使用bootstrap.handler()，就是最初ChannelInitializer，可参考上面分析...图片.png 下一节再具体分析pipeline和handler的具体实现细节：
最后，重点来了，从右上往左下，看收入。...= 500/x y = 400/x y = 300/x y = 200/x y = 100/x y = 50/x y = 40/x y = 30/x y = 20/x y = 10/x 这些曲线代表了收入水平...比如第一条曲线上的每个点，预计收入都是 700 万元。与第一篇星图分析的文章相同，我们对收入采取了近似估算，估算的方法是用达人现在的短视频报价乘以近期的接单量。...预计收入在 100 万和 50 万之间，达人就比较扎堆了，相似性也更高。 ? 我就纳闷了，怎么都是美妆达人呢？ 我就纳闷了，怎么都是美妆达人呢？ 我就纳闷了，怎么都是美妆达人呢？
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...for_surv$CCR1=as.numeric(for_surv$CCR1) for_surv$CCL23=as.numeric(for_surv$CCL23) head(for_surv) 生存分析中用到的数据长下面这个样子...as.numeric(sample_code)>=20 & as.numeric(sample_code)<=29,] 选择 tumor 的数据继续走生存分析流程
featureCounts我们粉丝都耳熟能详了，我们转录组流程介绍的对比对后的bam文件基于基因注释文件定量的首选软件，用法非常简单，关键是速度飞快，吊打htseq-counts几条街，而用DEXSeq分析可变剪切...用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达 回顾一下featureCounts的命令及表达矩阵结果 使用featurecounts时候，我们通常的命令及参数是： gtf="/home/yb77613/...认识一下DEXSeq的输入表达矩阵 但是使用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达，需要的不是基于基因的表达矩阵，而是基于exon的，比如官网例子： ?
这次分析用到pandas、matplotlib 以及一些分析思路，比较浅显求评论区多指教。...分析部分 上边的数据概览跟索引列设置完了，下边开始一些简单分析 2017年收入排序 我想取出2009，2017年数据，按照2017数据降序排列，然后做柱状图 x=dtincome[2009].sort_values...通过得到的addnum列可以看到9年间收入都是翻了一番的。...分析差异原因有两点： 2018-2019两年经济形势不好，所以用前9年增长率保持不变来预测2019年工资会导致偏高。 年收入包括奖金、各类补助补贴的合计值，并不是月薪*12这么简单。...参考来源： ^kaggle数据集https://www.kaggle.com/tduan007/china-marriage-and-divorce-data#income.xls https://www.xinchou.com
===================================================== SDL源代码分析系列文章上市： SDL2源码分析1：初始化（SDL_Init()） SDL2源码分析...2：窗体（SDL_Window） SDL2源码分析3：渲染器（SDL_Renderer） SDL2源码分析4：纹理（SDL_Texture） SDL2源码分析5：更新纹理（SDL_UpdateTexture...()） SDL2源码分析6：拷贝到渲染器（SDL_RenderCopy()） SDL2源码分析7：显示（SDL_RenderPresent()） SDL2源码分析8：视频显示总结 ===========...上篇文章分析了该流程中的第6个函数SDL_RenderCopy()。本文继续分析该流程中的最后一个函数SDL_RenderPresent()。...源码分析 SDL_RenderPresent()的源码位于render\SDL_render.c中。 例如以下所看到的。
文章来源：沈浩老师（ID：artofdata），作者：沈浩。 假设一家商业网站开发了软件产品，他们希望知道都是来自哪里的用户下载或更新我们的软件，并进行可视化分析。...地址库，能够表征一个geoIP地址的具体位置（至少到国家或具有服务器ISP位置） Weblog记录了用户下载或更新软件的IP地址 能够将下载用户的IP地址匹配到geoIP地址数据库 在地图上可视化呈现用户来源...GeoIP2 Precision Insights 现在可以提供人均收入（美元）以及每平方公里的人口数量（仅限美国）。...借助平均收入，精调广告定向和优惠券发放；加入人口密度数据，作为渠道分析和评估市场需求的一项因素。...接下来主要是可视化技术了，我们可以用更丰富的地理信息可视化进行展现或实时分析。 后续，我们可以通过Python进行实时分析和流分析纳入用户分析系统。
===================================================== SDL源代码分析系列文章上市： SDL2源码分析1：初始化（SDL_Init()） SDL2源码分析...2：窗体（SDL_Window） SDL2源码分析3：渲染器（SDL_Renderer） SDL2源码分析4：纹理（SDL_Texture） SDL2源码分析5：更新纹理（SDL_UpdateTexture...()） SDL2源码分析6：拷贝到渲染器（SDL_RenderCopy()） SDL2源码分析7：显示（SDL_RenderPresent()） SDL2源码分析8：视频显示总结 ===========...这篇文章继续分析SDL的源码。 本文分析SDL的渲染器（SDL_Renderer）。 SDL播放视频的代码流程例如以下所看到的。 初始化: SDL_Init(): 初始化SDL。...上篇文章分析了该流程中的第2个函数SDL_CreateWindow()。 本文继续分析该流程中的第3个函数SDL_CreateRenderer()。
这一消息着实让人有点震惊： EVGA和英伟达合作了20多年，80%的收入都依赖于英伟达的显卡，怎么说“翻脸”就“翻脸”呢？ EVGA：伤我心了 EVGA从1999年开始和英伟达合作。...就像业界分析师Jon Peddie所说，随着时间的推移，EVGA和英伟达之间的关系已经从EVGA自认为的真正合作伙伴转变为普通的买卖方。...evga-wont-offer-nvidia-next-gen-series/ [3]https://forums.evga.com/Official-Message-from-EVGA-Management-m3574574.aspx — 完 — 「人工智能...欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。 PS.
现在人工智能提的非常多，那么什么才算真正的人工智能？人工智能技术又和其他技术有何不同之处？本文简要分析一下近年来的人工智能技术。 ? 所谓人工智能，就需要有人类的智能体现。...因此，深度神经网络技术在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工智能技术普及的基础，也使得机器越来越智能，越来越接近人的智能。
昨日浏览微博，在一个名为社会网络与数据挖掘的博主主页上，看到了经济学人做的一个关于全球主流社交媒体上网红收入统计的图表，图表制作精良，数据维度精准有趣，于是赶紧保存下来慢慢研究。 图表如下： ?
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？...我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。...因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。...人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买？某些设备会坏吗？哪种价格能使利润较大化？...来源：数盟 英文原文：https://datafloq.com/read/yes-artificial-intelligence-is-analytics/3687
数据思维不仅仅是数据分析师才需要具备的，其实每位职场人士都需要具备。 不懂数据的人，不管是在IT、医疗还是互联网行业，也不管是做运营、电商还是产品经理，都有着被同事甩在身后的感觉。...不仅如此，数据能力入门科学，行业适应性强，零基础也可轻松掌握，而一旦具备了过硬的业务及分析操作能力，拿高薪就并非难事。 想成为高薪数据型人才的你，不仅要先人一步尽快取得提升，更要找对路子。
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