众所周知,GA里面是没有提供IP这个字段的,而且也明文规定不准上传能够识别用户的信息。但是很多用户,特别是大陆地区的用户在习惯了百度统计提供IP用于用户计数,也希望GA能够获取的到用户IP,实际上是可以实现的,但是不要明文上传IP,做些装饰,还是可以实施的。获取IP还有一个实用的作用就是可以用于垃圾流量的分析,如某个IP的访问很多,跳出率很高,那这个基本就可以判定是刷量。
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随着互联网行业的高速发展,人们获取信息的方式越来越多。人们对信息获取的有效性和针对性的需求随之出现,推荐系统也应运而生。推荐系统就是互联网时代的一种信息检索工具,推荐系统的任务就是连接用户和信息,创造价值。
要想了解YouTube的召回模型,需要依次掌握召回算法、召回模型网络结构,以及召回特征和样本设计。
array_change_key_case($arr, $case=CASE_LOWER): 将数组键名修改为全大写或全小写, 返回是否成功
OLAP(On-Line Analysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果,辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释,本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎:Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
去年的某个时候就想写一篇关于接口的吐槽,当时后端提出了接口方案对于我来说调用起来非常难受,但又说不上为什么,没有论点论据所以也就作罢。最近因为写全栈的缘故,团队内部也遇到了一些关于接口设计的问题,于是开始思考实现接口的最佳实践是什么。在参考了许多资料之后,逐渐对这个问题有了自己的理解。同时回想起过去的经验,终于恍然大悟自己当时的痛点在哪里。
来源 | juejin.im/post/5cfbe8c7e51d4556da53d07f
在实际的应用中,我们往往需要将我们自己后台的数据库里面的数据跟GA里面的用户匹配起来,或是想知道不同用户在不同设备的使用情况,跨设备的使用情况,这一切都有赖于使用User ID来实现,实现的原理如图3-53所示。
本文介绍了Spark基于MLlib的机器学习,包括机器学习算法、数据类型、操作向量、算法、统计、分类和聚类等。同时,还介绍了主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等降维方法在Spark上的应用。
以上就是文章全部内容,感谢你的辛苦阅读。对你有帮助的可以关注此专栏,不定期更新文章,在此也准备了一些资料给大家。 获取laravel,YII2,Redis,Swoole、Swoft、Kafka、Mysql优化、shell脚本、Docker、微服务、Nginx等多个知识点高级进阶干货:点击此处
array_flip($arr);数组中的值与键名互换(如果有重复前面的会被后面的覆盖)
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 (GA4) 上发布的指南,您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
“Logistic Regression——Advanced optimization”。
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
请点击蓝字 关注我们 不知从何时开始,大家基本上无时无刻不在面对着电子屏幕 。吃饭、聚会、学习、工作... 甚至蹲坑的时候仍旧在倒腾微博、微信、知乎、淘宝、视频、读书 ... 每天都有大量的信息从网络向我们输入。 同时,无论是去过的地方、喜欢过的人还是生活中的琐碎,大家都喜欢统统寄存到网上。 基于此,想要博取眼球、获得关注和流量的淘金者们也都把目光转到线上。当然,转到线上有诸多便利,比如基础设施变得简单易操作、坐着就能搞定大部分工作、相比线下更能增加曝光量、也不像线下流程那么冗长繁杂。 所以很
PHP 中的数组实际上是一个有序映射。映射是一种把 values 关联到 keys 的类型。此类型在很多方面做了优化,因此可以把它当成真正的数组,或列表(向量),散列表(是映射的一种实现),字典,集合
Selenium是一个Web测试自动化框架,最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API,供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器,完全模拟用户的操作,比如点击链接、输入表单,点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
功能留存分析矩阵是什么意思?通过这个矩阵,帮你分析出产品中的哪个功能对留存的价值最高。
在产品设计和交互过程中,用户体验是一个非常重要的部分。随着产品的逐渐完善,主创团队也需要通过各个维度来了解用户需求,完善用户的整体体验。在这里,我们经常用到的一个实践是用户故事地图。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外,与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
3.1.3 基金 基金是账户分配要素中的一个维度,在具体实施时,可以按照特定目的来的划分来设定,以达到该维度反映特定报表的需求,比如,预算资金来源,预算资金管理门。 3.1.3.1 基金配置 1)创建
一、数组操作的基本函数 数组的键名和值 array_values($arr); 获得数组的值 array_keys($arr); 获得数组的键名 array_flip($arr); 数组中的值与键名互换(如果有重复前面的会被后面的覆盖) in_array("apple",$arr); 在数组中检索apple array_search("apple",$arr); 在数组中检索apple ,如果存在返回键名 array_key_exists("apple",$arr); 检索给定的键名是否存在数组中 isset($arr[apple]): 检索给定的键名是否存在数组中 数组的内部指针 current($arr); 返回数组中的当前单元 pos($arr); 返回数组中的当前单元 key($arr); 返回数组中当前单元的键名 prev($arr); 将数组中的内部指针倒回一位 next($arr); 将数组中的内部指针向前移动一位 end($arr); 将数组中的内部指针指向最后一个单元 reset($arr; 将数组中的内部指针指向第一个单元 each($arr); 将返回数组当前元素的一个键名/值的构造数组,并使数组指针向前移动一位 list($key,$value)=each($arr); 获得数组当前元素的键名和值 数组和变量之间的转换 extract($arr);用于把数组中的元素转换成变量导入到当前文件中,键名当作变量名,值作为变量值 注:(第二个参数很重要,可以看手册使用)使用方法 echo $a; compact(var1,var2,var3);用给定的变量名创建一个数组 二、数组的分段和填充 数组的分段 array_slice($arr,0,3); 可以将数组中的一段取出,此函数忽略键名 array_splice($arr,0,3,array("black","maroon")); 可以将数组中的一段取出,与上个函数不同在于返回的序列从原数组中删除 分割多个数组 array_chunk($arr,3,TRUE); 可以将一个数组分割成多个,TRUE为保留原数组的键名 数组的填充 array_pad($arr,5,'x'); 将一个数组填补到制定长度 三、数组与栈 array_push($arr,"apple","pear"); 将一个或多个元素压入数组栈的末尾(入栈),返回入栈元素的个数 array_pop($arr); 将数组栈的最后一个元素弹出(出栈) 四、数组与列队 array_shift($arr);数组中的第一个元素移出并作为结果返回(数组长度减1,其他元素向前移动一位,数字键名改为从零技术,文字键名不变) array_unshift($arr,"a",array(1,2));在数组的开头插入一个或多个元素 五、回调函数 array_walk($arr,'function','words'); 使用用户函数对数组中的每个成员进行处理(第三个参数传递给回调函数function) array_mpa("function",$arr1,$arr2); 可以处理多个数组(当使用两个或更多数组时,他们的长度应该相同) array_filter($arr,"function"); 使用回调函数过滤数组中的每个元素,如果回调函数为TRUE,数组的当前元素会被包含在返回的结果数组中,数组的键名保留不变 array_reduce($arr,"function","*"); 转化为单值函数(*为数组的第一个值) 六、数组的排序 通过元素值对数组排序 sort($arr); 由小到大的顺序排序(第二个参数为按什么方式排序)忽略键名的数组排序 rsort($arr); 由大到小的顺序排序(第二个参数为按什么方式排序)忽略键名的数组排序 usort($arr,"function"); 使用用户自定义的比较函数对数组中的值进行排序(function中有两个参数,0表示相等,正数表示第一个大于第二个,负数表示第一个小于第二个)忽略键名的数组排序 asort($arr); 由小到大的顺序排序(第二个参数为按什么方式排序)保留键名的数组排序 arsort($arr); 由大到小的顺序排序(第二个参数为按什么方式排序)保留键名的数组排序 uasort($arr,"function"); 使用用户自定义的比较函数对数组中的值进行排序(function中有两个参数,0表示相等,正数表示第一个大于第二个,负数表示第一个小于第二个)保留键名的数组排序 通过键名对数组排序 ksort($arr); 按照键名正序排序 krsort($arr); 按照键名逆序排序 uksort($arr,"function"); 使用用户自定义的比较函数对数组中的键名进
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐,以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类: 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
作者:zuliyang,腾讯PCG高级产品经理 |导语 常言道“物以类聚,人以群分”,运用在推荐策略上和常见的用户精细化运营策略类似,不同的用户群体行为存在差异,定向的归类建模单独施策以寻求差异化推荐,寻求各个分层用户的定向转化,最终实现业务核心指标的增长。 做过to C的产品人都经历过从前期的用户粗犷式运营到后期的流量精细化运营阶段,当业务指标提升空间遇到瓶颈或用户规模体量达到一定规模后,深耕用户流量精细化运营或许能带来些突破与可能。对于推荐业务用户分层是基于当前存量用户的行为或者属性做定向的划分,以
直方图在计算机视觉中应用广泛。例如,通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化,来检测视频中场景的变换。通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图,来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征,可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列,可以用来判断视频是否拷贝自网络。这样的应用数不胜数,直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。
微服务架构,这 5 年左右一直被认可,是软件架构的未来方向。需要大家理解的是,为什么需要服务化。比如微服务架构对企业来说,带来什么价值?有啥弊端?
DMP为Data Management Platform的缩写,通常译作数据管理平台。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体,需要更了解用户,自然而然就会去认知用户,收集用户的相关信息,这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来,我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
一个得心应手的数据分析工具,是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据,如何选择合适的数据分析工具,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用数据分析工具,企业可以整合多种渠道的数据,快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢?笔者总结了以下五点供大家参考。
大家周末好,今天给大家分享c++中的动态数组和动态结构体以及string类的学习总结,在今天写文章之前,给大家分享一个可以面试刷题的地方,如果大家平时没啥事情或者离面试时间比较久,可以尝试去牛客网里面去刷题,如下图所示:
用户分析(或帐户分析),是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有:用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。
何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师 曾供职于中国联通信息计费部、卓望数码,系统支撑部首席DBA,负责中国移动全网梦网业务和移动应用商城数据库维护。后供职于IBM,负责米其林项目和澳洲电信(Telstra)项目数据库管理。现供职于Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师。多年从事第一线的数据库运维工作,有丰富项目经验、维护经验和调优经验,专注于数据库的整体运维。 1 Oracle 12.2的重磅特性及发布时间 2016年2月,Oracle出了12.2的beta2版本,并
阅读建议:本文站在数分同学的角度,分享工作中需要用到算法的地方,聚焦实际应用场景,算法不会展开(网络上有很多资料),内容相对轻松。
Rainbond 是以企业云原生应用开发、架构、运维、共享、交付为核心的Kubernetes多云赋能平台, 向下结合Kubernetes云原生资源管理模式,对接管理各类基础设施,通过多维度的软件定义屏蔽了底层资源的差异,甚至包括CPU架构差异和操作系统差异,从而对上层提供以应用为中心的基础设施;向上定义了标准应用模型(RAM,OAM),内置ServiceMesh微服务架构框架, 提供用户基于源码/已有镜像构建服务组件的能力,编排服务组件的能力,发布共享完整应用模型的能力,交付运维业务应用的能力。
相信很多前端开发在写单测的时候,最大的问题就是:“我应该测什么东西?” 没错,解决问题不是最难的,发现问题才是!知道要测哪个远比怎么测重要很多!
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体,需要更了解用户,自然而然就会去认知用户,收集用户的相关信息,这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
在产品初期,当用户量比较少,原始粗犷的运营方式可以满足日常产品的需求。但随着产品逐步扩张,用户量也逐步增加,互联网流量红利的时代逐渐结束,粗暴的方式难以继续,多样化的用户需要精细化的运营。这个时候数字化精细化运营的价值将得到体现,提升效率,降低运营成本,把钱花在刀刃上。数字化运营包含有很多种如用户分层、用户分群、用户画像等多种方式。本篇主要介绍用户分层。
激活是针对新用户来说的,引导用户去完成某些指定动作,目的是让用户体验到产品的价值,产生使用兴趣。
对长期历史记录进行建模有利于提升推荐系统的性能,它可以捕获用户不断变化的需求,从而产生更准确和个性化的推荐。针对长期历史记录建模这一问题,Google研究人员引入了一个新的用户嵌入模型(UEM),可以有效的处理自由格式文本中的用户历史记录。与传统基于文本的提示方法相比,该方法在处理更长历史记录方面具备卓越的能力。与基于文本的提示基线相比,F1 点提高了 0.21 和 0.25。
array_diff_uassoc() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值 ,并返回差集。
基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是,与协同过滤算法不同,这种算法是根据内容(比如标题、年份、描述),而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。例如,如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部,那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。在基于内容的过滤算法中,会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量(y)(比如标题、年代、描述),而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。
平时我们看到的邀请码一般有两种类型:纯数字、数字+字母(通常大写),而邀请码的长度通常在6位左右就是为了满足简洁性。
(11)array_pop() 弹出并返回 array 数组的最后一个单元(出栈)
在完成前面的教程之后,我们有一个基于线条的视图,并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话,Unity会暂停执行,保存当前的游戏状态,然后重新编译脚本,最后重新加载游戏状态并恢复播放。
推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品,这种联系需要以来不同的媒介。GroupLens在一篇文章中表示目前流行的推荐系统基本上通过3种方式联系童虎兴趣和物品。
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