在当今的社交App推广领域，广告买量已成为企业获取用户的重要手段。然而，如何准确衡量这些买量活动的成效，即用户从广告访问到安装后行为的完整转化路径，一直是运营人员关注的焦点。归因统计是一种评估营销效果的关键技术方案，也因此在社交产品的买量领域中显得尤为重要。社交产品如何在买量领域进行归因统计？重点要关注其中的核心要素和实践工具。
本文字数为10000字，阅读全文约需25分钟 本文为回归分析学习笔记。 前言 1.“回归”一词的由来 我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton,1822—1911）是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣，并致力于此方面的研究。高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但从平均意义上说，给定父母的身高，儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身
以及其他无数个争论不休的问题。这些问题困扰了广大程序员不知道多久，让多少个程序员吵得不可开交、头破血流。
应当根植在我们脑海里的原则 PS 我不管我最可爱 这几天看完了 RAY ☻ DALIO 的《 Principles 》这本书，有一些话觉得受益匪浅。分享给大家。全文大概需要阅读十分钟，如果不想看完可以直接看结论。 Tips 人类各自思维和反应都是有局限性的，而且当事人一般认知不到，还以为自己很厉害。 接受痛苦，接受建议，进行反思，请求帮助。进步最快 你设计的东西未必一定要你亲自实施。 按目标、发现问题、分析、设计、实施五个步骤解决问题，每一步要专注。 有三个图，在文中反复出现。第一个图是关于改进与进步的。
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
新型冠状肺炎已经持续一段时间了，在这期间，大多数人都体验了“给你吃喝、手机和Wifi，但只能待在一间房子里，你能待多久？”这个问题。不知道那些回答“我能待一辈子”的人心中是否有了新的答案。
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
作者简介：张渐修，任职于上海同悦信息科技有限公司，从事P4可编程交换机市场工作，Wechat: Tooyumzjx。
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
总之，避免线程阻塞的关键是合理设计并发策略、合理使用线程同步和I/O操作，并使用工具来诊断和解决线程阻塞问题。
不过这几个u盘没有一个是我出钱买的，要么是公司发的，要么是搞活动送的。我也不是啥u盘重度用户，但偶尔带出去复印文件还是挺方便的。
端口镜像（Port Mirroring）在 OpenStack 中是一个重要的网络功能，用于监控和诊断网络流量。下面详细介绍端口镜像、其使用场景、技巧，以及使用案例。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域中的一项巨大的创新，它正在深刻地改变着各行各业，其中医疗领域是一个备受关注的领域。医疗健康是人工智能有望实现伟大突破的领域之一。从辅助医生进行精确诊断到加速新药研发，AI在医疗领域展现了广泛的应用前景。本文将深入探讨人工智能在医疗领域的创新，重点从诊断到治疗两个方面进行分析，同时我们还将介绍一些相关的代码示例以便更好地理解这些创新。
【新智元导读】医疗AI越来越成熟，有了越来越多的落地，显示出变革传统医疗行业的潜力。本文介绍了综合护理、制药、心脏病、医疗成像等领域值得关注的10家医疗AI公司。 医疗领域正在经历变革——人工智能在推动这场变革。人工智能，包括深度学习和机器学习，正在从研究实验转变为实际的应用，驱动更加个性化、综合、而且易得的医疗服务。 Clearview Diagnostics 目前正在为其基于 AI 的癌症诊断工具获取 FDA 批准，该工具旨在提供准确率更高、成本更低的乳腺癌诊断。公司联合创始人 Rick Mammone
场景描述：人工诊断车辆故障的方法并不少，但流程相对繁琐费时。基于大数据，利用计算机视觉技术以及传感器监测手段，对车辆故障进行诊断，能够减少人工工作时间以及检测准确率。
在Python开发过程中，使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案，内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者，特别是对初学者友好。通过本文，您将学会如何高效解决pip版本匹配问题，确保项目顺利进行。关键词：Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
🎉各位亲爱的读者，大家好！我是猫头虎博主！在微服务架构中，如何追踪一个请求在多个服务之间的完整生命周期，是许多开发者和运维人员头疼的问题。Jaeger作为一个开源的分布式跟踪工具，为我们提供了答案。在这篇博客中，我将带领大家探索如何在服务网格中使用Jaeger来捕获、分析请求的跟踪信息，并提供深入的性能诊断。对于关心分布式跟踪、性能监控和服务网格的 热门词汇的朋友，这篇文章将为你打开一个新世界的大门！🚀
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。 尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。 Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。
对于网络管理员来说，一款 WiFi 分析工具非常重要，扫描WiFi环境并形成拓扑，可视化查看 WiFi 覆盖范围。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。
线上运行的Java应用突然没有响应、响应缓慢，进程突然消失，遇到这些情况应该如何应对呢？
现在机器学习应用非常流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 所有性能相关的文章，均会同步发布至性能测试专用公众号，
上面这些问题其实是围绕着技术的点去询问的。和真实的业务场景还是有一点的距离，这点距离就是在业务需求到技术实现的分析上。 所以这个时候就要和面试官做一个探讨：具体是什么样的场景，导100个G的数据到线上？或者说这100G的数据导到线上的用途是什么？ 举个例子，商家侧有一个报表，里面有个指标的口径要变更，历史数据都要刷。那么就需要继续探讨：
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。
Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.
Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
摘要：性能诊断是软件工程师在日常工作中需要经常面对和解决的问题，在用户体验至上的今天，解决好应用的性能问题能带来非常大的收益。Java 作为最流行的编程语言之一，其应用性能诊断一直受到业界广泛关注。可能造成 Java 应用出现性能问题的因素非常多，例如线程控制、磁盘读写、数据库访问、网络I/O、垃圾收集等。
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化，例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里，左边离出发日期越近，右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天（当天）的机票价格，第二格代表距离出发日期1天的机票价格，以此类推，最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高，颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文作者做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
Multisim软件是一款使用广泛的电路仿真软件，具有多种仿真模型和工具，广泛应用于电子工程、自动化控制和通信等领域。本论文将介绍Multisim软件的主要功能、使用方法和实际案例，并探讨其在不同领域中的应用价值。
随着医学科技的不断进步，医学图像分析在疾病诊断中的作用日益凸显。传统的医学影像学诊断主要依赖于医生的经验和视觉判断，但随着医学图像分析技术的发展，计算机辅助诊断已经成为现实。本项目旨在利用医学图像分析技术，提高疾病诊断的准确性和效率，为患者的健康提供更好的保障。
云原生架构（Cloud-Native Architecture）是一种以云计算为基础的软件架构范式，旨在利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和灵活性，以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中，"可观测性"（Observability）是一个关键概念，它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性，以确保应用程序的健康运行。
解释性AI，也称为XAI（Extended AI），是一种综合了多种AI技术的智能系统或工具，旨在帮助人们理解和解释数据、信息和知识，以辅助决策制定。XAI可以应用于各种领域，包括但不限于预测分析、风险评估、医疗保健、教育、人力资源、项目管理等。
【新智元导读】3月29日，阿里巴巴副总裁、达摩院机器智能技术实验室副主任华先胜出席 2018 新智元 AI 产业跃迁峰会，做了题为《深入行业，智创未来》的演讲。华先胜分享了视觉智能技术在阿里巴巴的应用实例，对智能设计、拍照搜索、视觉诊断和城市大脑四个领域做重点介绍。本文带来精彩演讲实录。 华先胜：非常高兴有机会来到这里分享阿里巴巴在人工智能方面的研发和实践，前不久我们看到美国总结了二十项在未来三十年可能会改变世界的技术，我把前十项列在了这里。可以看到多多少少都和人工智能直接或者间接相关，也就是说人工智能会是
在当今数字化时代，网络连接已经成为我们日常生活和商业活动的不可或缺的一部分。无论是在家里浏览网页，还是在企业环境中进行复杂的数据传输，网络的可靠性和性能都至关重要。为了确保网络设备的稳定性和性能，网络工程师需要进行各种测试和诊断。而在这个过程中，环回电缆（Loopback Cable）成为了一个不可或缺的工具，它在网络测试中发挥着重要的作用。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，再加上其简单、易学、速度快、开源免费、可移植性、可扩展性以及面向对象的特点，Python成为2017年最受欢迎的最受欢迎的编程语言！ 人工智能是当前最热门话题之一，机器学习技术是人工智能实现必备技能，Python编程语言含有最有用的机器学习工具和库，以下是Python开发工程师必知的十大机器学习库！ 一、Scikit-Learn 在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们
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