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DevOps

但已经听说过太多次有关组织通过工具“转变为DevOps”的消息。尽管工具是DevOps旅程中必不可少的一部分,但仅靠工具本身并不能创建DevOps环境。 决定工具是朝正确方向迈出的重要一步;更重要的是首先定义决策背后的“为什么”或最终目标。这使我们回到了冠军的心态;以奥林匹克金牌得主迈克尔·菲尔普斯(Michael Phelps)为例。 无使用信用卡更改文化和流程。工具可以使组织更好地协作或自动化或持续交付;但是,如果没有正确的思维方式和采用方式,则可能无实现工具的全部功能。 对于团队来说,工具绝对是一个胜利,但是工具并不是DevOps。使工具和最佳实践对团队有用,并实现短期和长期目标,这就是我们围绕成为冠军的话题。 在领导变革的Kotter 8步流程中,它是阐明改变的必要性,围绕原因为何而创建紧迫感,然后从小处着手并寻找和培养内部拥护者,然后再尝试证明胜利或在这种情况下工具 。

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用 PowerBI 交叉分析实现物车推荐

我们需要计:在选择一个基准产品类别A时,观察A而且同时B的用户量,以及占比。模型基本模型并没有什么需要特别介绍之处。 那么,A类产品同时B类产品的客户数为:这里分成两步完成计,首先先计过A类产品的客户(集合),然后用该集合作为筛选器参数来计过B类产品的客户数。 AB类客户的占比时,是相对于A类产品的客户来计呢,还是相对于B类产品的客户来计。 分析在分析时,这里采用了散点来进行,散点是PowerBI可以将多个指标同时进行分析的视觉对象,我们考察:注意这里的三点:同时AB类别的客户数占B客户数的占比达50.7%。 推广本例从简单的场景出发,解释了交叉分析的原理,这个原理首先可以直接应用于分析某种特定产品后可能的推荐。从推广的角度来看,如果考虑了用户画像,就可以针对不同用户画像下的实际情况来进行推荐。

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    Vultr 注册文教程

    兰克福、阿姆斯特丹、伦敦)和澳大利亚(悉尼)等全球 15 个机房线路。 在现有的美国云主机商家中是提供节点较多的服务商了。Vultr VPS 主机的产品设置、性价比都特别吸引人,虽然仅成立了 3 年,就从竞争激烈的主机市场抢占了大量的用户。 3、为了更多的吸引新注册用户,vultr 经常推出注册即送美元的活动,也带动了国外 VPS 商家就送的热潮。 假如我自己上传一个 windows2003 系统,就在上面截的“Custom ISO”选项。 以上是博主写的如何注册 vultr 的教程,2016 年 vultr 的界面和操作与旧版本相比有一点变化,但是基本操作还是那些,希望可以帮到你。有任何疑问请在下面留言。

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    Siteground注册文教程

    GrowBig :允许建多个网站,提供20G SSD储存空间,按照一个网站1G左右空间(实际上根本用不了这么大)来,放10多个网站没问题。 GoGeek:用苹果手机的词来说就是 bigger 的空间,几个高级功能一般也用不到,一般不推荐。?4、不推荐在这里注册域名,15.95美元年太贵了。好处是直接绑定虚拟空间,不用再改NS记录了。 参考资料:namesilo 注册域名的教程Namesilo要修改NS记录参考下,把NameServer1和2后面的网址换成siteground提供的就行了,第三条要删除,留空。? 19.80 美金一年不很贵,大家按需选择。填写账号信息,包括email、password,contry填写China,City写真实的。First Name是名字,Last Name是姓。 所以老魏强烈建议独立IP使用。?在上右侧的绿色按钮(Get Dedicated IP)就可以看到下独立IP页面了。

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    iOS内-部分玩家无恢复

    重现:在设备1上兑换了A商品,恢复和再次免费,是无效的,而在设备2上用同一个账号却是有效的。在设备上再次的A商品,提示已将免费获取,点击后却无反应。 的,找了一些主流的内插件,甚至Unity自带的Unity IAP,底层原理都一样,还是无解决问题,所以需要自己去写OC代码,把内信息从OC转发到C#去验证#import #import NSString (char *p) { ]; } void Restore() { ; ; }}结果上线了一个新的版本还是一样,没有解决Apple bugApple TSI(苹果技术支持)在设备1上兑换了A商品,恢复和再次免费 这个是无恢复的 ? 通过另外的方式去恢复或兑换Apple TSI的技术提供了新思路,通过刷新收据,解析收据去恢复NSString *receiptCompletedFuncName = @OnReceiptCompleted

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    贪心求解:王者荣耀点券最优策略

    我竟然不能够随心所欲的点券数量,只能按照腾讯规定的数量点券。这应该是腾讯为了刺激用户消费所设置的规则。毕竟自己去凑点券数量也不太好计,嫌麻烦的用户可能就会直接超量的点券。 于是阐述问题试求解:如果我想一个韩信街头霸王的皮肤,已知皮肤的价格为888点券,而我有50点券的优惠卷,余额为8点券,也就是说我需 要830点券。但是点券的数量又不能随心所欲,如上所示。 问:如何花最少的次数刚好到830点券?贪心这个时候,可能大都会想到两种:动态规划和贪心。 这里容我偷个懒,采用简单易行的贪心。 static int args) { 初始化变量,通过减去余额优惠卷等计出实际需要的点券数量 int money = getMoney(); 根据贪心得到如何的点券集合 List buy (b->{ 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + ); }); } ** * 根据贪心求出点券的策略 * @param money 实际需要的点券数量 * @return

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    腾讯云-如何云资源最划

    经常在“知乎”或社区看到一些网友在问:我是初学者想创建自己的网站如何服务器最划?云提供那么多方式,他们之间的差别又是什么? 为什么“包年包月”的服务器半路退费折下来要比时写的更贵? 所以让我们带着这些问题看如何云资源最划,不同的方式适用的场景又如何和如何避免时的一些“坑”。 c=E4A0A0 为什么“包年包月”的服务器半路退费折下来要比时写的更贵? 我们发现通过“秒杀活动”与“包年包月”的方式很相同都是一段时间,但阅读文档后发现还是有很大的区别的,最重要的区别可以看以下截5,6。 image.png很多人的用户习惯是只管看“便宜”就直接,没有看清里边的细则而入“坑”,体验了几天退资源的时候发现并非是时价格折的使用天数而被动的来投诉云服务商,所以这里特别提示大家关注,实际这里折方式按时间天数

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    在腾讯云的域名无备案,必须要云服务器才可以

    今天,刚了一个域名,1evauto.xyz,还好是使用了优惠券的,只用了1块钱,的一年的域名,但是在备案的时候,显示无备案,因为没有云服务,没有备案授权码,所以无备案,为什么域名不能备案 为什么一定要云服务才能备案。为什么不提前说,虽然只是花了一块钱,本来还打一次性5年的com域名的,遇到这种情况,还是庆幸自己没有一时的冲动。image.png image.png

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    京东JData大赛-高潜用户意向预测(github源码)

    ;3.物车删除;4.下单;5.关注;6.点击 cate 品类ID 脱敏 brand 品牌ID 脱敏 二 任务描述:参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据,构建模型,预测用户在未来5天内,对某个目标品类下商品的意向 对于训练集中出现的每一个用户,参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否目标品类下的商品以及所商品的SKU_ID。评测将针对参赛者提交的预测结果,计加权得分。 3.1 数据清洗 data_cleaning.ipynb数据与程序在相同目录,data文件夹下,如下,比大赛提供的数据多了JData_Action_201603_extra.csv【作者在git中已经说明 ;然后通过ui_record_in_batch_data方,拿到用户的行为序列(不只是行为);more_than_a_day方:最后日期:行为序列中,类型行为的最后日期(last_buy_day 有过浏览等行为,但最终没有行为的用户记录初步的目标,就是从有非行为,且有行为的用户中,分析出其中隐藏的规律,并利用这个规律,对其他有行为的用户进行行为的预测。

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    如何腾讯云服务器(文教程)

    好了,废话不多说,我现在教下新手怎样选择和腾讯云服务器。这篇教程我写的很详细,因为有些个人建议和忠告,帮助你不要选错。第一步:选择云服务器型号腾讯云的云服务器也是分型号的。目前有两种大型号的分类。 如果你开发应用不是那种平衡计,内存,网络资源的需求,比如你需要更多的内存,或者更多的计,建议选择标准型的云服务器,标准型号可以自定义计CPU,内存,网络资源,更具有个性化。 2,选择常规标准型CVM云服务器,如果你的应用是计,内存,IO处理各方面都均衡的话,就选择标准型。如果你的应用是计科学相关,或者计频率很高,就选择计型。 原文地址: http:cloud.yundashi168.comarchives268查看更多腾讯云服务器优惠:---------------------------如何腾讯云服务器(文教程) 腾讯云服务器怎么选服务器配置 《学生用户独享优惠》腾讯云学生服务器如何最强攻略(文详解) 腾讯云学生服务器1核2G1年120元《企业用户独享优惠》腾讯云服务器中小企业特惠活动 2核4G1年499元 --------------

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    腾讯云服务器如何?(文教程)

    好了,废话不多说,我现在教下新手怎样选择和腾讯云服务器。这篇教程我写的很详细,因为有些个人建议和忠告,帮助你不要选错。第一步:选择云服务器型号腾讯云的云服务器也是分型号的。目前有两种大型号的分类。 AMD云服务器 国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例,提供平衡的计、内存和网络资源,是多种应用程序的最佳选择。 具有超高性价比,确保您的工作负载获得业界领先的性价比。 如果你开发应用不是那种平衡计,内存,网络资源的需求,比如你需要更多的内存,或者更多的计,建议选择标准型的云服务器,标准型号可以自定义计CPU,内存,网络资源,更具有个性化。 2,选择常规标准型CVM云服务器,如果你的应用是计,内存,IO处理各方面都均衡的话,就选择标准型。如果你的应用是计科学相关,或者计频率很高,就选择计型。

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    腾讯云服务器怎么?(文说明)

    好了,废话不多说,我现在教下新手怎样选择和腾讯云服务器。这篇教程我写的很详细,因为有些个人建议和忠告,帮助你不要选错。 AMD云服务器 国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例,提供平衡的计、内存和网络资源,是多种应用程序的最佳选择。具有超高性价比,确保您的工作负载获得业界领先的性价比。 如果你开发应用不是那种平衡计,内存,网络资源的需求,比如你需要更多的内存,或者更多的计,建议选择标准型的云服务器,标准型号可以自定义计CPU,内存,网络资源,更具有个性化。 2,选择常规标准型CVM云服务器,如果你的应用是计,内存,IO处理各方面都均衡的话,就选择标准型。如果你的应用是计科学相关,或者计频率很高,就选择计型。

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    【数据挖掘】客户价值分析

    使用RFM方(最近日Recency, 各期频率Frequency, 各期平均单次金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推 RFM方是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方,RFM实际上是一整套分析方中的部分内容,但最具代表性,其它还包括客户行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方、贝氏机率推导状态移转概率方、回归拟合方等 p=8.57, q=1.53, k=3224.1512曲线形状均由其参数a、b、p、q、k决定。频率概率分布列符合负二项分配,参数a、b由客户的平均频率计出来。 平均金额概率密度符合伽玛-伽玛分配,参数p、q、k由客户的平均金额计出来。 频率移转期望值也类似,只是频率概率为离散函数。3、推导频率、平均金额移转概率从随机模型推导移转概率要复杂些,与上述求面积不同,它是一个求体积的计(二重积分),较为抽象。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:最近邻分类(4.2节)

    在MNIST数字识别的案例中,测量像相似性的一种常见方式是计每个像素的匹配。换句话说,我们将每幅像左上角的像素相互比较,如果它们的颜色越接近(灰色阴影),则两幅像越相似。 我们假设,在类似物品后,其他用户也可能sunscreen。要应用最近邻的方,我们需要定义最近邻的含义。这可以通过许多不同的方式实现(当然有好有坏)。 我们使用物历史记录通过计两个用户已了多少物品来计的相似性。例如,Ville和Henrik的用户都了T恤,因此它们的相似性为1。 注意,flip flops不被计在内,因为在计它们之间的相似之处时,我们不包括最近一次,它有其他用途。我们的任务是预测了以下产品的顾客Travis的下次:? 按以下步骤进行:计Travis相对于训练数据中6个用户的相似度(通过将用户的类似数量加起来完成)。计了相似度后,通过选择计出的相似度中的最大值来识别与Travis最相似的用户。

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    用Python开始机器学习:推荐之推荐矩阵

    所有这一切,都是背后的推荐运作的结果。最经典的关联规则是大名鼎鼎的Apriori,源自一个超市物篮的故事:啤酒总是和尿布一起被。有兴趣的可以去看看。 本章我们来学习一种最简单的推荐:推荐矩阵。虽然简单,但是却被广泛应用着。1、推荐矩阵为描述方便,以下我们以“物推荐”作为背景进行介绍。假设你有个卖商品的网站,拥有每个用户每个物品的数据。 这种情况适用于A已经过一些商品,能够根据A已经的物品作为特征,去匹配与A习惯最相近的用户。 上中每一行代表一个用户,每一列代表一个商品,对应的颜色不同表示的数量不同,深蓝色表示数为0。 从上很容易看出,用户0与用户1同时了商品0,1,2,仅仅数量不一样;而商品0和商品1售出的情况一模一样——只被用户0,1,3,8过,看上去就像是捆绑销售的一般。

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 决策树分析

    这些有很多底层作支撑,我们只需要记住他们的应用场景和不同所具有的特性即可。下面的分步骤分析过程我会总结每种能干什么,能够分析出什么。 (2)点击下一步,选择一种,这里列出了几种我们比较常用的数据挖掘,我们选择“Microsoft 决策树”? (3)点击下一步,选择我们可以应用的数据源视? 整幅片中,整个显示结果是一种树状结构,从顶端依次展开的横向片,从例中我们就可以看到,其中红色的也就是值为1的为自行车的比例,蓝色的就是没自行车的比例,这里有个选项比较重要,就是背景,默认为全部值 嘿嘿,从中可以看到我们上面推测的年龄因素已经浮出水面了,家里没有车,然后年龄在45岁以下自行车的概率已经飙升到73.49%,有有真相,45岁以下,然后还没有小汽车,在大米国应该也是屌丝一级别了 以上是对决策树所推测出的结果进行分析,我们下一步要做的就是要验证我们的分析结果正确率有多高,还会增加其它不同的作对比,然后在根据正确率最好的推测上面我们已有的顾客列表中找到自行车概率最高的那群人

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    技术前沿 : 大数据下的用户与价值分析。

    使用RFM方(最近日Recency, 各期频率Frequency, 各期平均单次金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推 频率概率分布列符合负二项分配,参数a、b由客户的平均频率计出来。 平均金额概率密度符合伽玛-伽玛分配,参数p、q、k由客户的平均金额计出来。 从上面随机模型中您已能初步观察到频率、平均金额的概率分布情况。 2、推导频率、平均金额移转期望值 以平均金额为例,观察以下形:? 频率移转期望值也类似,只是频率概率为离散函数。 3、推导频率、平均金额移转概率从随机模型推导移转概率要复杂些,与上述求面积不同,它是一个求体积的计(二重积分),较为抽象。

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    2021年最新Siteground主机教程(文详解)

    选择好后,点击黄色按钮的Get Plan此外,这个主机还有30天的无理由退款政策,也就是说这款主机在30天内你都是可以退款的。3. 添加或者域名当我们选择好主机计划后,下一步,添加我们的域名,Siteground主机提供域名服务,所以你可以在Siteground主机域名,但是这里的域名价格偏贵,我们一般在Namesilo或者 Namecheap上面构面,后我们直接添加我们的域名。 选择I already have a Domain,并且输入我们一好的域名。 如5.填写付款信息,并且付款最后一步,我们填写付款信息,并且付款,如果我们是首次,我们需要创建账号,客户信息,信用卡,选择主机节点和年限等信息。

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    【推荐系统】推荐系统中的网络模型

    推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方以及各种混合方。对用户和 item 之间的交互进行建模一种很直观的方是使用二部。在下面的示例中,用户与之前的商品建立了关联。 该方通过最大化模块度 Q 来获得最优的网络社区划分。这是一个 NP 难问题,因此研究人员开发了各种启发式(例如 Louvain ),以找到兼顾准确性和速度的良好解决方案。 计概率用户排名最后,将上一步中的概率从最大到最小排序,得出客户对目标商品意向的排名。然后,可以向排名靠前的客户发送优惠券并将新用户介绍给品牌。 这表明我们可以根据客户与社区中客户之间的相似性,而不仅仅是他们过去的记录,来了解客户对商品的意向。总结二部数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边,可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。 例如,如果客户只了一种或两种产品,则受监督的方可能会因缺乏足够的训练数据而苦苦挣扎。相反,将此类用户分配给社区并计相应的边概率不会带来任何问题。

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    聚类简析(一):朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯常用于分类与预测的问题,比如给一个1000本书进行分类,可以分为文学类,管理类,技术类,教育类等等,即得到的结果是一组离散的代表类别的数据。 条件概率表示为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”,看下下边的这张:?根据文氏,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。 首先,先来计下顾客与不的概率:的衣服总数为6,衣服的总数为10,那么顾客衣服的概率为:P(A1) = 610.0不衣服的总数为4,衣服的总数为10,那么顾客不衣服的概率为:P( A2) = 410.0 或 P(A2) = 1 - P(A1) = 1 - (610.0)下面分别来计下,在顾客的情况下,各类情况下的概率:顾客,品牌为ONLY的条件概率:的衣服中,为ONLY 的个数为2,衣服的总数为6,衣服的总数为10,则品牌为ONLY顾客的条件概率为:P(B1|A1) = 2 / 6.0在总样本中,衣服为ONLY概率为:P(B1) = 5 10.0同理可以计

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