现TWeb大会针对直播套票进行为期7天的限时优惠折扣，此外IMWeb公众号粉丝在限时优惠30元基础上，额外再优惠10元，请领取优惠券后，扫描下图二维码购买～ IMWeb粉丝额外优惠10元 请扫描二维码领取优惠券后再购买...直播套票限时优惠30元 单独会场购买入口（单独单会场购买无法享受限时优惠折扣） | 主会场直播购票地址 | | Node & 大前端 会场直播购票地址 | | 低代码 & 可视化 会场直播购票地址
今天我们来看下基于算法怎么进行定向优惠券发放。...3.算法模型搭建 我们采用数栈的算法开发（AIWorks）平台进行算法模型的搭建： 1）数据分析 首先从Hive库中读取到原始数据（即上面提到的表），算法工程师需要对数据质量进行评估，分析每个特征的数据缺失情况...· Python脚本_目标用户：将KMeans聚类模型划分出属于“1”类别（重要价值客户：购买金额高、购买频率高、购买时间近），且XGB分类模型预测出来的今天不会购买的用户筛选出来，针对这部分人群发放优惠券...AIWorks-企业级算法开发平台 AIWorks是集可视化建模与交式代码编写于一体的企业级算法开发平台，支持从数据接入、算法建模、模型训练、任务运维到模型部署全链路流程，帮助企业快速构建高效、安全、稳定的分布式算法运行环境...，提升算法服务能力。
一、框架结构 前文对优惠券模板规则进行了总结，优惠券规则主要可分为：优惠规则、有效期和余量控制。...满减券 优惠金额和限额要求为固定数值的优惠券，属于最常见的优惠券类型。 规则结构为：满x元减y元，例如满100元减20元；其中，x为满额限制，可为0；y为抵扣金额。...满额限制为0时即为无满额要求的优惠券，通常称为立减券或无门槛优惠券。 2. 折扣券 优惠金额为折扣模式的优惠券。...指定商品 指定商品模式，优惠券模板和特定商品建立关联。仅指定的多个商品可使用优惠券。例如上文提到的酒仙网合作类优惠券，仅特定商品可用。 2....七、小结 优惠券模板作为优惠券系统的基础和核心模块，本文仅从业务附属型自营商城角度来梳理优惠券模板的基础框架。
在整个APP开发产品发展的整个周期中，运营活动必不可少，而发放优惠券已成为运营活动的一种基本形式，而关于优惠券设计的整体流程尤为重要。接下来，分享一下自己的经验，希望对大家有帮助，感谢支持！...整体架构分析： 一、确认优惠券的类型 首先我们要区分优惠券和代金券： 优惠券 给持券人的某种特殊权利的优待券，可以折抵商品价值，给消费者带来了优惠。...而我们常见的优惠券类型有：体验券、礼品券、折扣券、特价券、换购券等，我们要根据运营活动选择合适的优惠券类型。 在确认优惠券类型的同时，一定要注意区别每一类优惠券的形式及使用条件。...三、确认优惠券使用范围 其实使用范围一般在优惠券的使用条件中有所呈现，但使用范围更多的是阐释此优惠券是全场通用还是限制品类？是只能在某个店铺使用还是该品牌下的所有店铺都可以用？...当然我们也见过“可跨店铺”优惠券，跨店铺使用首先要满足“满减梯度”，如买100减50，，买家在跨店满减活动页面上购买商品，达到满减金额即可享受跨店满减优惠。
04 《Python数据可视化：基于Bokenh的可视化绘图》 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出，适合零基础入门，包含大量案例
正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ 正文 #in...
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2.
本文是其中第二篇，介绍了图算法。...前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。...一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样，并查集通常用在分析的早期阶段，以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤，为了理解图的结构，在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
商户发的优惠券只能用于商户自身的商品，平台发的优惠券适用的范围就非常广了。...优惠券基本属性 优惠秋的类型：立减券，满减券，折扣券等 优惠券基本描述：比如活动名称等 优惠券发行方： 优惠券的发行方式： 优惠券的有效期：一般有两种，固定起止时间的有效期，领取后一定时间内过期 优惠券面额...： 优惠券的满减条件： 优惠券的发行量： 领券 领取限制 谁能领：一张优惠券是所有用户都可以领取还是只能指定的用户可领取 领取上限：一个优惠券最多能领取多少张？...流程交互 那么对于一个优惠券系统，一般的流程交互如下： image.png 需要解决的问题 那么对于一个优惠券系统，需要解决的问题主要有两点 安全性： 优惠券超： 高并发的情况下优惠券领取的数量超过了发行量...后记 本文主要讨论了一个优惠券系统设计时候该考虑的一些问题，除了优惠券的一些属性细节之外，重点讨论了下一个优惠券系统再高并发时候的安全性 和可扩展性。
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。... 图的拓扑排序以下图来举例，假设你要学课程A，但是课程A有先导课，必须上完先导课才能上A，因此你必须先上BCD，但是由于BD也有先导课K，所以必须先上K。... 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个...，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。
比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，如下图所示： ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典，作为算法的输出，初始时，统一设置为 -1， ?...选取最小距离，即B进入S集合，并且，Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较， 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说)： 初始化： PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。...这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。...大致算法就是这样，汉明距离的代码我没给出，这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算，得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然，实际应用中很少用这种算法，因为这种算法比较敏感。...在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。...pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
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关于Map数据类型可以访问，算法：列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap extends AbstractMap implements...这个算法直接看容易懵，需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1，父亲节点在祖父节点左边，且叔叔节点为红色。 ?...fixAfterInsertion方法逻辑顺序图 ? 引入图 在树的基础上，我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用，假如还存在零个及以上指向上一节点（或者根节点）的引用，我们称之为图。...图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 ?...JDK源码中好像并没有图这种数据结构。 下面给出几个Java实现图的博文。 Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
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