又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
找到参照物和使用场景比数值精确更重要 之前网上选购台灯，台灯的设计、功能都挺满意的，但是有个问题让我停止了下单动作，如下图。 因为这个台灯不能调整灯光亮度，于是就产生了一个问题，灯泡我到底是买5瓦还是
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。
首先说了复杂过程，其实可以考虑一些灰箱的模型，我个人是觉得这个过程是无比的复杂的，里面有着大量的变化。只是我们选取了几个我们认为重要的参数来表达这个质量，本身来讲是失真的。正是这种特性，可以让我们把它模糊化。
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能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？网络上各种旅游“业内人士”也说提前一个月可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期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，本文数据侠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。
有同学问：老师，我看数据，完全得不出结论。都不知道这些数字在说什么。可有的人就能看出很多问题。甚至我们做销售的领导，只要看一两个数就能做判断。我该怎么办呢？
关于系统的定义，《软件方法》一书给出了2个关键点，后来在答疑时补充了系统要满足充分,必要条件。现实中做系统增量开发时，并不是很好分辨。
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：
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。
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
毕业设计的东西卡了几周之后终于有所进展，快马加鞭做了几天还算顺利。 正好相机到了，纪念一下！
近期再给一个用户更换服务器硬盘时发现，一是RAID配置错误，使用300GB的硬盘给600GB的磁盘做热备，另外是更换的硬盘型号不对导致数据没有同步。新近入职的管理员如果接手的有旧的服务器，有时间应重点检查一下硬盘及RAID信息，看是否有离线的硬盘或配置不合适的地方好及时纠正。
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。 再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？ 《网
近年来，AI 与人类的生活越来越紧密，慢慢变得无处不在。那么提到 AI ，我们会想到什么？小编最先想到的是机器人。早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。 再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
最近看了一下百度的热力图，通过百度地图，确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式，正好借这个机会学习一下，刚买的机械键盘，发现有两个好处：每天不写点代码（或调试），感觉对不起这价钱啊，估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵；其次就是控制自己不再吃零食了，怕掉进键盘里心疼啊。 好了，热力图还是相对比较容易，我们主要讨论如下3+1点吧，主要是前三部分，后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
2020年3月18日，苹果悄然在官网上架了新款 iPad Pro 和 MacBookAir。看完了 MBA 的升级内容，我用了四年的电脑就开始卡了起来：
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 一、枚举法 1.说明 列举问题的所有可能的答案，然后根据条件判断此答案是否合适，合适就保留，不合适就丢弃。 逐一列举问题所涉及的所有情形，并根据问题提出的条件检验哪些是问题的解，哪些应予排除。 通过循环
第一次听说到「机械键盘」是在逛掘金技术社区的时候，翻「沸点」看到有很多程序员 dalao 在推荐来自日本富士通的 HHKB 静电容机械键盘...与 Herman Miller 并称「程序员奢侈品」。当时是掘金站长阴明(就是那个剑桥大学计算机科学硕士毕业的 dalao)收到的建站周年礼物(xmsl)。复古的风格，紧凑而和谐的键盘布局，看了看价格暗暗看了看手下「毫无质感」的薄膜键盘，觉得瞬间更(不)好用了...
拼多多，新电商开创者，3亿人都在拼的购物APP。社交电商？消费降级？到底是什么成就了拼多多？
哈喽！各位小伙伴大家好呀！还记得很久很久以前，小编写过系列文章，关于电脑硬件的各种详解，虽说算不上真正意义上的详细，也好过什么都没有，对吧。
说到比1小的数，不得不提概率公理中所谓的sigma代数上的归一化测度。这个归一化测度，就是强行在样本空间上使得大家和为1，然后每个正数概率值自然就是[0, 1]的实数了，也可以用小数近似表达来使用。
设计模式作为我们程序员必备的基本功，由此，很多人也很纳闷，到底什么时候开始学设计模式？工作三年后？工作一年后？工作之前？
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 下午，有一位学姐在微信上找我，“看到你微信公共号发的分析房价的文章了，挺有意思的，能不能帮我在北京选一套婚房啊？”学姐求我，焉有不应！于是我们约了晚上在北邮校园的零壹咖啡见面。 学姐一身漂亮的装束，香水扑鼻，是实验室比我大两级的女神，追求者众，据说只找BAT的高富帅。毕业三年，就准备买婚房了。 我开始询问她对婚房具体需求，同时为了保证准确，我重新抓取
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
如果一个完整的包裹有多少物品组成？在打包的之前需要对这些零件进行清点看有没有多了什么或者少了什么。一旦需要打包的东西太多，靠人工就很容易出错了。
前言 这几天一直在进行MySQL和PHP的学习,读的书好几本了,恰逢当当网的书香节和京东的4月读书月.我花了近1000块买了属于我自己的第一批实体书,当然是分批购买的. 第一次买实体书,不知道该买什么
首先，从字面上理解，代理的意思是代替办理，就是一方委托另一方办事，在计算机网络的世界里,代理通常是指客户端与服务端之间的中介。
2、买房真理：买涨不买跌，涨了买不起，跌了不敢买，钱多新盘大户型，钱少认命老破小。
建设网站的服务器怎么买？这是很多公司在建设网站时无法避免的一个话题，如果需要搭建自己的网站，那么选择一个合适的服务器就显得至关重要，对新手而言买不如租划算。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
过年之后，很多人选择租房。我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房
因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。在企业方面，基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估
今天这篇可以说是思维方式的总结，一共十四对我个人而言较为重要的思维方式，分享给大家。请不要嫌弃我的灵魂画作。 1.信号与噪音（信度与效度） 信度的英文为Reliability，简单就是说可信度。在看数据的时候有时会出现与日常数据相差很大的点，这时就需要注意了。效度的英文为Validity，代表测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。这个概念代表着数据的精确程度，越精确越可靠。但是在实际的操作中一味的追求效度可能会导致成本升高，效率下降。通过信度分析可以隔离信号中的噪音，通过效度分析可以提高信号的精确
当你阅读过大量Apple官方发来的邮件或是说明文档、说明网页时，你会由衷地感觉通篇所说的基本都是些完全正确但又毫无意义的东西，根据业内一位资深朋友所述，一切Apple官方文档和邮件的开头内容你都可以理解为：亲爱的开发者您好，我是你爸。为什么这么说呢，其实很简单，Apple是一家十分严谨并且严格的公司，一切解释权归他们所有，不得有任何疑义。
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
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