提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
用户画像分析需要使用众多标签来描述用户属性，通常有两类标签。...在用户画像分析场景中，往往要对这两类标签的组合条件做过滤计算，例如：查询出中年、大学学历、注册、活跃用户，并且是去年黑五大促的目标用户。 总数据量很巨大时，运算性能的瓶颈常常集中在这个条件过滤上。...IN计算的性能较差，主要由于其中有太多的比较运算。要判断字段d是否包含在值集合中，如果采用顺序查找，需用d与值集合中的成员做1到n次的比较计算。即使在值集合有序的情况下用二分法查找，也要比较数次。...dName则是虚表中的枚举维度字段，其值是T表中的d字段序号对应的名称。 有了虚表后，实际的存储和计算方法不变，SPL会自动完成上述算法。...而且，过滤条件中可以使用普通的布尔值，结果集中分组值也会变成容易阅读的字符串，不必再做序号和名称的转换。虚表的具体使用方法参见SPL 虚表的数据类型优化。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
Vue3 在经过多个开发版本的迭代后，迎来了它的正式版本，，其中最重要的一项RFC就是 Vue Function-based API RFC，很巧的在不久前正好研究了一下react hook，感觉2者的在思想上有着异曲同工之妙...，所以有了一个想总结一下关于hook的想法，同时看到很多人关于hook的介绍都是分开讲的，当然可能和vue3.0对于这个特性的说明刚刚问世也有一定的关系。...首先我们需要了解什么是hook，拿react的介绍来看，它的定义是： 它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。...在16.8以前的版本中，我们在写react组件的时候，大部分都都是class component，因为基于class的组件react提供了更多的可操作性，比如拥有自己的state，以及一些生命周期的实现...这是一个我们需要首先思考明白的问题。 首先抛出 Vue2 的代码模式下存在的几个问题。随着功能的增长，复杂组件的代码变得越来越难以维护。尤其发生你去新接手别人的代码时。
以下是一个使用 Ruby 的 Nokogiri 库编写的爬虫程序，用于爬取全国企业信用信息抓取网站上的内容。这个程序使用了一个爬虫ip服务器，爬虫ip服务器的地址是 duoip:8000。...这个地址是一个 HTTP 爬虫ip服务器，它用于隐藏你的真实 IP 地址，从而避免被网站屏蔽。第 4 行：定义了要爬取的 URL。在这个例子中，我们想要爬取全国企业信用信息抓取网站的首页。...这些信息都是在一个名为 div.item 的 HTML 元素中。第 10 行：遍历每一个企业信息。第 11 行：获取了企业的名称。第 12 行：获取了企业的地址。第 13 行：输出了企业的名称和地址。...注意：这个程序只是一个基本的示例，实际的爬虫程序可能需要更复杂的功能，比如处理网页中的 JavaScript 内容，或者处理分页的问题。...在编写爬虫程序时，一定要遵守网站的使用条款，不要对网站造成过大的负担。
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...这其实也要考虑横表和竖表的特性，整体来讲就是竖表对计算层支持的好，横表对查询层支持的好。那么设计的化就可以这样： ? 0x02 如何存储？ 关于存储，我们以前文说的第三种方案为例。
理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程： 第一，打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据，从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上，链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...另外，由于链上数据难以篡改，不良行为对个人和组织的负面影响往往是永久持续的。数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范，做到自觉抵制不良行为。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出，在 Web3 社交中展现良好画像，并利用信用报告获得潜在福利。...可以发现，对于 Web3 信誉体系，我们已经有了非常明确的需求，但目前 Web3 还没有一套达成共识的信誉体系。这又是什么原因？难点在哪里？
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣...画像依托于标签，当提到画像的时候，往往是一组具体标签值的组合，比如兴趣爱好包含军事且性别为男的用户。用户画像字面含义偏重“用户”，往往是指对“人”这一主体的画像。...画像开发依托于比较成熟的大数据技术体系，各类企业可以借助大数据技术快速进行画像开发并构建完善的画像数据体系，最终通过工程化手段提高画像数据使用的便利性，借助画像释放大数据的价值。画像应用场景广阔。...画像平台是一款可视化的用于体现画像数据价值的应用，其底层依托于画像数据，借助工程手段以平台功能或服务接口的形式对外提供广泛的画像服务，并由此提高画像数据利用率、扩大画像数据价值。...画像平台的目标就是放大画像数据的价值。对画像数据的具体需求可以抽象为画像平台功能并通过可视化的页面提供给用户使用，如画像平台常见的标签管理、人群圈选及画像分析等功能都依赖前端和服务端研发工程师来实现。
2、企业信用，包括大型企业信用和中小微企业信用。...大型企业的信用评估在国内主要是信用评级，这些大型机构可以借助信用评级在资本市场进行债券的发行；而中小微企业信用评估属于企业征信主要开拓的业务领域，因为中小微企业的信用信息不如大型企业充分、对称，其信用信息不对称问题十分严峻...近年来，中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务，并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年，电子科技尚未普及，数据量相对匮乏，想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今，互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长，IDC预测，2022年全球数据量将超过40ZB（ZB的概念就是万亿的GB）；大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用，使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...想要服务用户首先要了解用户，今天96新媒体就来为大家介绍一下如何通过用户画像来了解用户。...一、基础数据 用户的基础数据包括用户的一些基本的信息，例如年龄、性别、收入、教育情况等等，这些是最底层的数据，通过这些数据可以对用户有一个基本的了解，然后再深入去探索用户关注我的原因是什么，用户所需求的点是什么...不仅如此，在了解了用户还喜欢哪些人以后，还可以对竞争对手研究分析，了解竞争对手的长处在哪里，自己与同类竞争对手相比起来自己有什么不足的地方，自己的优势在哪里，取长补短的同时放大自己的优势，提高自己的竞争力...另外，如果用户所关注的很多都是跨领域的其他人，那么这样来说可以主动与其他主播进行联动，给用户惊喜，毕竟每天用户所能看到的信息就这么多，看了你的就没法看我的，看了我的就没法看他的，那么当两个用户都喜欢的主播进行联动的时候
客户画像会用聚类分析 实际工作中，最常使用的当属回归类模型，其次便是客户画像。...即便是评分模型也会涉及到客户画像，由于首富客户的违约特征与普通百姓不同，故需进行区分，信用分池即为客户画像。...客户画像使用的技术为聚类分析，在营销场景中经常会逻辑回归模型与聚类分析一起配合构建模型。 聚类分析是什么？...由于与预测类模型相比，模式发现对数据的要求极高，例如，在从实际应用效果的角度来看，聚类分析对数据的要求要比所有的分类选择模型的要求高许多，即聚类分析的假定要严格许多，只是大部分情况下， 人们使用聚类分析的时候...可见聚类分析是如此的不稳定，因此想做好聚类分析，必须要遵循完整的数据分析流程，才能够保证建模数据的稳定以及结果的可靠。 ? 聚类分析的流程？
引言 随着全网步入大数据时代，企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上，各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起，而数据应用的底层——数据治理，却鲜有整体的理论体系。...如何避免治理工作自身“无的放矢”，如何量化数据基础建设的贡献，我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富，在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。...01 用户体验的数字画像 基于不同的感知角度，将用户分为外部客户、内部用户、管理层、技术人员四类，针对特定的业务场景刻画四类使用者所体会到的“科技赋能”。...02 架构质量的数字画像 全行统一的数据架构应在追求高效率的同时降低成本，根据《华为数据之道》中信息架构的经典四范式，我们将从模型、分布、标准、资产四个角度对架构赋能能力进行度量。...03 结语 伴随着企业数字化转型不断深入，“数据治理的数字画像”从方法论到实践都将趋于完善，内容价值、安全性能、用户体验也会随之提高。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。...画像宽表 本小节将首先介绍画像宽表的表结构以及在人群创建中的主要优势，然后通过一个示例介绍画像宽表的生成方式及优化手段，最后介绍画像宽表数据写入ClickHouse的实现方案。...，很方便拉起各标签的数据时间 常见的画像宽表表结构设计如图5-4所示，其中包含的关键元素主要是日期分区p_date，画像数据主键user_id以及各画像标签列。...本书技术方案支持多日期画像数据下的人群圈选等功能，自然兼容单日期下的各类功能。 画像宽表生成 画像宽表的表结构已经明确，那如何生成宽表数据？...图5-6中采用了分治的思路逐层生成画像宽表。所有标签被划分成多个分组，每个分组下的标签自行产出中间宽表，最后将所有的中间宽表合并成最终的画像宽表。
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