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用数据告诉你数据师能挣

除去计算机、数学和统计学这些科班出身的童鞋,想要转行投身数据的其他行业人士也绝不在数。但数据到底是什么、想要成为一名数据行业的从业者又要具备哪些素质,恐怕这才是大家真正需要关注的焦点。 而传统行业对数据人才的需求目前并不显著,相信随着互联网+对传统行业的革命加深,越来越的传统行业会对数据产生需求。 对数据人才有需求的企业都处在怎样的一个发展阶段? ? 天使轮及其他不需要融资的企业规模较小,对数据与数据挖掘的需求也小很。 丰富的数据从业经验是否就以为着30K以上的工资? ? 就前述展示的一样,本科学历是数据行业资质的主流学历。相应的高学历也并一定意味着有超高薪的加成,本科学历且有一定的行业积累后拿到31-100K的薪资并不见。 不同行业的开出的薪资布有何区别? 剔除了数据挖掘和数据等大频干扰词之后的词云: ? 将上转化为我们熟悉的条形形式,技能要求一目了然。所以,当我们在谈论数据挖掘时,我们谈论的是如下内容。 ?

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数据告诉你,Papi酱的广告应该值

papi酱广告到底价值?用数据papi酱视频广告的价值。 4、papi酱的广告到底值 从上述中可以看出,papi酱每一期内容的播放量主要集中在2000w-2500w次之间(基于各大平台的公开数据)。 除了用户画之外,广告价值还有另外重要的一点就是粉丝忠诚度。 5、转发深度 ? 6、互动方式 ? 由于papi酱的内容以及两性话题为主,更站在女性用户视角,内容偏吐槽,整体的情绪反馈为吐槽/负面情绪。 在新媒体的2.0时代,网红更是一个流量入口亲民明星,内容流量价值逐步出现在资本的视野中。那些控制一部流量并且有一部高粘度的粉丝的网红们,商业化路径有哪些呢?

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    数据:男人需要挣才能维系一个家庭?

    男人需要挣才能维系一个家庭?看完后,你打游戏的手有没有稍微颤抖一下? ? ? ? ? ?

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    标签

    CNN Framework for Multi-Label Image Classification PAMI 2016 本文提出了一个 CNN 网络 HCP 不需要真值训练数据的情况下可以完成对标签类问题 单标签和标签 ? HCP 是怎么处理一幅的了? ? 首先提取中的候选区域,然后对每个候选区域进行类,最后使用 cross-hypothesis max-pooling 将中所有的候选区域类结果进行融合,得到整个类别标签。 HCP 的框架示意: ? ? 性能提升对比: ? ? ?

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    【目标检测实战】检测器至需要

    作者:Changsin Lee 翻译:Happy 链接:Changsin Lee@Medium 不知你有没有想过:训练一个检测器至需要?又该如何处理数据不平衡问题? 2Korean Sidewalk 该数据集包含670000+带标注信息的,其中有约352810带有bbox标注信息,故我们采用这部用于模型训练,下给出了该部数据的布以及类别信息。 同一存在实例:在每个中,存在个同类别目标。比如,每个中包含3-4个car目标(这个很容易理解,因为数据就是人行道拍摄)。 上给出了采样前后模型的性能对比。当然,性能增益不能只看数值。低频类别增就意味着高频类别减。可能低频类别的性能提升了,而高频类别的性能变差了很。那么,我们该如何知道这是不是真的呢? 6Conclusion 从上述实验中我们学到了以下三点: 用于训练的最数据量在150-500; 采用过采样与欠采样补偿类别不平衡问题,但需要对重平衡的数据布非常谨慎; 模型的更新建议在新+旧组合数据集上进行迁移学习

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    什么是域名解 域名注册需要

    那什么是域名解? 什么是域名解 什么是域名解?域名解听起来有些学术化,所以在看见这个词汇的时候,很人并不了解是什么意思。 所以很人都会选择进行域名解。 域名注册需要 当我们进行网站的建设时,就需要注册域名了,域名注册的价格并没有一个统一的标准,域名注册的价格有高有低,有些好的域名价格是比较贵的,上万都是有可能的,而有些域名并不太好,价格就会便宜很 ,可能十几块就可以注册了。 使用好域名,可以为大家省去不的时间,因为域名记忆起来是比较简单,什么是域名解?它指的是将域名转换为IP地址的过程,了解一些域名方面的知识,这对于大家今后使用互联网绝对是有益无害的。

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    二值之轮廓

    的二值化 在先前的文章二值:案例实战(文本离+硬币计数)中已经介绍过,什么是的二值化以及二值化的作用。 这次,我们借助cv4j来实现简单的基于内容的。 完整的轮廓大致是这样的: 第一步,先对片进行二值化。当然,也可以直接用Canny进行检测边缘,在本文中我们采用二值化。 轮廓一.jpeg 第三步,进行轮廓。 矩是描述特征的算子,主要应用于检索和识别 、匹配 、重建 、数字压缩 、数字水印及运动序列等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ? 该系列先前的文章: 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值:案例实战(文本离+硬币计数) Java实现高斯模糊和的空间卷积 Java实现片滤镜的高级玩法 Java实现片的滤镜效果

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    java之StringBuilder源码?

    每个人都会有不同的理解和心得,自己在这享一下自己的一些理解了。我还是按照自己的风格,先写上代码然后慢慢的过程进行咯,希望可以帮助到你。 Tips:代码左右滑动,可以看到完整代码。 } 好的,将上面的代码在自己的IDE环境里面运行一下,效果一目了然,清晰可见,下面我们说下他们的区别吧,StringBuffer相对于StringBuilder主要是在方法上进行了加锁的限制,线程下是线程安全的 ,StringBuilder在方法上没有加上synchroized关键字的修饰,没有进行同步锁的限制,线程下未必安全。 ); 当然了,这是常规的写法,还有特别的,就是个字符串进行拼接,可能会存在这样的写法: System.out.println("==============下面介绍useStringAppend用法= 很感谢在这里遇到你阅读这篇文章 private static String useStringAppend(String str){ return "hello,"+"很感谢在这里遇到你"+"阅读这篇"+str; } 个字符串拼接时

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    做数据,要懂excel

    一提起数据,很人都会自然而然联想到Excel,SQL,Python等工具。搞得很小伙伴深陷书海无法自拔,经常问:到底要学到什么程度,才算能懂呀? 今天先从最简单的Excel讲起吧。 这样的习惯,能在计算的时候清晰指标间逻辑关系,不但不容易出错,而且可以基于新衍生的类标签/指标,做更(如下)。 操作三:熟练使用数据透视表。 做一张很容易,但是根据实际需要选择表,才是数据人员的要求(如下)。 掌握了上边四大操作,就已经能把一个数据萌新与财务、HR区开。 “小熊妹,预测下下个月业绩有?” Excel里可没有一个按钮能直接点出上边几个问题的答案,需要我们自己转化问题。 常见的需求有三种: 需求一:提供数据。比如“小熊妹,最近的销售情况怎么样?” 此时要把下面三个问题讨论清楚,做好Excel示例,再对应提取数据(如下): 谁和谁进行对比 对比哪些指标 是否要类 需求三:预测。比如“小熊妹,预测一下下个月业绩有?”

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    类】 基于Pytorch的类别类实战

    欢迎大家来到类专栏,本篇基于Pytorch完成一个类别类实战。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ? 实现一个完整的类任务,大致需要为五个步骤: 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等; 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜集相关搭建相应的数据集 需要特别强调的是对进行去均值处理,很同学不明白为何要减去均值,其主要的原因是作为一种平稳的数据布,通过减去数据对应维度的统计平均值,可以消除公共部,以凸显个体之间的特征和差异。 总结 以上就是整个类别类实战的过程,由于时间限制,本次实战并没有对个数据集进行训练,因此没有列出同一模型在不同数据集上的表现。 往期精选 【技术综述】你真的了解类吗? 【技术综述】标签类综述 【类】类专栏正式上线啦!初入CV、AI你需要一份指南针!

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    SEO丨网站内容与收录PY关系

    收录内容是否取决于网站内容? 格物致知,大家不妨跟着V站的步伐踏上求知之旅。 关系: ①域名新旧。 ②域名受搜索引擎的青睬程度。 ③受访客的青睬程度。 ④网站内容的含金量与新鲜感。 ⑤当然是即将揭晓的“网站内容”了。 访客青睬度与内容新鲜感: 直接点,看吧! 同是文章,为什么只有一篇文章能蹭上“西顾博客”关键词,碾压新浪博客呢? 关键就在于访问的人数,与内容新鲜感。 问题来了,到底和“网站内容”有什么关系? 详细解: 首先先来一下本站的友链流年博客的收录情况,相信大家会领悟的更深。 正如西顾所猜想,主要是了其增加的子目录的影视站而导致页面大量增而造成的结果。再重新往下翻,结果亦复如是。结论十显然:网站内容与收录有莫大的联系!

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    GPUImage滤镜01

    GPUImage 的部滤镜效果展示。 ? IMG_1283.PNG ? IMG_1284.PNG ? IMG_1285.PNG ? IMG_1287.PNG ? IMG_1288.PNG ? IMG_1372.PNG 以上只是它的部滤镜效果,还有更的效果,请自行下载代码尝试。 看效果,不是我的初衷,接下来,我将GPUImage框架进行解讲解,可以让移动开发者,能够创造出更的效果出来,或者是能用它的基础知识,做出更有用的产品出来。

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    标签类综述

    本篇综述将带领大家了解标签类这一方向,了解更具难度的类。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 随着科学技术的进步与发展,作为信息传播的重要媒介,在通信、无人驾驶、医学影、航天、遥感等个领域得到了广泛的研究,并在国民社会、经济生活中承担着更加重要的角色 如今,在我们的生活中随处可见——智能手机的相册自动类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。 ? 根据类任务的目标不同,可以将类任务划成两部:(1)单标签类;(2)标签类。 单标签类是指每张片对应一个类别标签,根据物体类别的数量,又可以将单标签类划成二类、类别类。 覆盖率用来度量“排序好的标签列表”平均需要移动步数,才能覆盖真实的相关标签集合。

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    做数据,要懂模型

    一提起数据,很人都会联想到“模型”,似乎模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据到底需要懂模型?今天简单跟大家享一下。 一、什么是模型 模型,指的是对复杂现实的逻辑抽象。 这样利用模型进行,能避免大海捞针一样的找数据指标,提升效率。 第二类:算法模型。比如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等等。一般数据、开发部门的人,更喜欢聊这些。 “算法”需要有专业训练才能搞懂,以后单独开一个专题讲:做数据,需要懂算法。今天集中享:需要懂业务模型。 二、要懂业务模型? 的问题的时候,从人(消费者与业务员)、货(商品)、场(卖场)进行(如下)。 掌握人货场的意义是:人货场模型是一个典型的并行逻辑模型。从三个角度解读问题,找到影响最大的因素。 的问题的时候,从拉新、促活、留存、转化、转介绍五个角度进行(如下)。 掌握AARRR的意义是:AARRR是一个典型的串行逻辑模型。要先拉新,再有促活和留存,再有转发和转介绍。

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    免疫浸润方法知

    背景介绍 最著名的标记基因方法是基因集富集(GSEA)。 下是几个从转录组学数据定量肿瘤浸润免疫细胞的计算工具: M = marker genes, P = partial deconvolution, C = complete deconvolution )来自大量RNA-seq数据来定量肿瘤浸润免疫细胞;(iv)通过表达数据量化肿瘤的免疫原性。 用越来越小的一组T细胞标记重复估计几次,以减CD8 +和CD4 + T细胞比例之间的相关性。 小编总结 今天我们简单介绍了一些关于免疫浸润的方法,之后会有更详细的压箱底使用方法享,不要错过呀。 REF: Finotello, F., & Trajanoski, Z. (2018).

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    这次又坑人? 深度解 Dash 包关键漏洞!

    针对一事,成都链安技术团队做出详细: 其主要原因在于在线包用户在创建 HD 包和解锁 HD 包时,网页插件会将用户的 keystore 加密数据以及解密密码以 post 的方式发送到 https ://api.dashcoinanalytics.com/stats.php 具体步骤如下: 在 https://mydashwallet.org/ 上创建 HDWallet 以后,网页会直接向 https ://api.dashcoinanalytics.com/stats.php 以 POST 的方式传送数据,如所示: ? 从上面的来看,攻击者通过某种方式在在线包中插入恶意插件,用户使用在线包时,加载了恶意插件,恶意插件设置循环执行函数获取到 seed 的值和解锁的密码。从而获取到包的控制权。 存在的危害: 在线包,顾名思义,它是在联网状态下进行交易的包,一般又称“热包””。其种类样,有电脑客户端包、手机 APP 包、网页包等。

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    域名如何解 建一个网站大概要花

    说到域名,大家可能还不知道,域名还没出现的时候,用户想要访问网站,还得输入一连串的IP地址才能访问,这一连串数字很难让用户记住,十的不方便。 image.png 域名如何解 域名如何解?当大家在网上购买域名之后,还不能马上使用,还需要做认证跟解操作。 建一个网站大概要花 网站的搭建是有三部组成,程序+服务器+域名。 服务器的价格,每个平台都不一样,小平台一年的服务器费用是在六百,还是在做活动有优惠的时候,而域名基本都是透明性了,几块到几十,这取决域名的后缀,后缀com的域名就六七十一个。 之后就是网站源码,这个得看网站的框架,有些只是用来做展示站,网上下载个模板改改相关的标颜色跟信息就可以了,普通的网站价格在300-800之间。

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    梯度直方(HOG)用于类和推荐

    介绍 机器学习的神奇之处在于,我们对原理的概念和思路理解得越,它就变得越容易。在本文中,我们将研究在类和推荐中使用定向梯度直方的方法。 数据集 ? 目的是将数据集用于类和推荐。让我们先看看数据布! ? 每个列的惟一值。 使用不同的特征检测器(例如:SIFT, Shi-Thomas, ORB, FAST等),我们可以定位特征,并在之间匹配提取的特征。 当人类看到某一物体时,大脑皮层会引起人们的注意,或者人类为了看得更清楚而改变观察的角度 由于是类问题,而且类内布也不均匀,建议采用层抽样。 在一些情况下,被错误地标记,或者个对象但被标记在一个类中,这会影响我们的模型。下一步是确定错误类的根本原因,并制作一个更好的类和推荐引擎。

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