比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。 三、数据形式 输入的数据(表示某人某天买了某个类目多少单)：用户 id、日期、类目 id、订单数 最终产出数据：用户 id 对每个类目的购买意愿分 ? 三、实现方式 1） 要求 transaction 发生时间和现在的距离越小，这条记录越大，就像一个热门事件，会被人慢慢遗忘，且后续遗忘的速度越来越慢。 基于这个需求，很容易让人想到基于热力学的牛顿冷却定律：物体的冷却速度，与当前温度与室温之间的温差成正比。 换成数学语言表达： 其中H为室温，初始时刻的温度为： ? eg: 人体在死亡后，温度调节功能随即消失，由此正常温度(假设37)与室温比较，利用牛顿冷却定律可以获得死亡时间。
一年多以前，Google大脑的科学家、程序员和软硬件工程师们在Google园区另一侧的小楼里。 Google云计算团队的Diane Greene就表示，任何公司的CEO都去思考“谁坐哪儿”的问题，这会增加日常沟通。 Google系CEO李志飞评价：这是移动互联网时代见不到的，当初Google为了维护安卓生态的开放，甚至可以购而复卖摩托罗拉。 可见Google对AI的决心。 △ 扎克伯格工位 但不为外人所知的是：铁打的扎克工位，流水的周边团队。 最早坐在小扎旁边的肯定是社交网络的技术团队，但就在Facebook上市并开始大力推动营收后，广告组的重要成员开始坐在了老板旁边。
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但是对于大多数人来说，阅读的可能更多是一些代码片断、示例，或者在老师、同事的指导下，先对要阅读的项目代码有了整体的了解之后，再进行针对性的阅读。 所以这个文章系列叫作“剥开比原看代码”。 说明 在系列中的每一章，我通常都会由一个或者几个相关的问题入手，然后通过对源代码进行分析，来说明比原的代码是如何实现的。 对于与当前问题关系不大的代码，则会简单带过，等真正需要它们出场的时候再详细解说。 为了保证文章中引用代码的稳定性，我将基于比原的v1.0.1代码进行分析。 随着时间推移，比原的代码也将快速更新，但是我觉得，只要把这个版本的代码理解了，再去看新的代码，应该是一件很容易的事情。 在文章中，将会有一些直接指向github上bytom源代码的链接。 为了方便，我专门将bytom v1.0.1的代码放到了一个新的仓库中，这样就不容易与比原官方的最新代码混淆。
域名出现的时间很久了，但是人们接触的时间比较短，了解程度比较低。在心底里会感觉域名的价格比较高，实际上域名的高价与低价相差甚远，只要域名不是特别的优质，基本上可以购买到。 image.png 域名注册需要多少钱 人们查询域名的时候会发现不同的域名价格是不一样的，域名价格影响因素比较多，域名之间相差的价格比较大，有的域名只需要几十元就可以购买到，而有的域名需要花费上千或者上万元 现在域名的价格比较透明，在域名查询网站上都可以看到价格，不过对于优质的域名基本已经被其它人员注册，想要购买域名需要联系购买者，花费的资金会比较贵。 购买的域名有时间限制吗 人们在购买域名的时候会选择购买的期限，至少都会购买一年。对于短期购买域名的企业应该要及时关注域名的期限，域名到期后就会被自动回收进行出售，一旦被其它人员注册后无法再次使用。 在购买域名后应该注意域名到期的时间，避免出现不可挽回的现象。 以上就是关于域名注册需要多少钱的相关内容，域名的价格不能够衡量域名的价值，只要域名能够达到预期的效果就是优质的域名，值得人们购买。
使用R包Mfuzz进行时间序列数据分析是很简单的 通常R包Mfuzz，Mfuzz采用了一种新的聚类算法fuzzy c-means algorithm。 预处理：去除表达量太低或者在不同时间点间变化太小的基因等步骤 # Mfuzz聚类时要求是一个ExpressionSet类型的对象，所以需要先用表达量构建这样一个对象。 # 在cl这个对象中就保存了聚类的完整结果，对于这个对象的常见操作如下 cl$size # 查看每个cluster中的基因个数，看的出来与文章每个类别基因个数差了一些 [1] 2269 1982 2289 sequencing》，就是一个时间序列分析，6组不同时间点的单细胞转录组数据： 6组不同时间点的单细胞转录组数据 从标题就可以看到本文更新 EMT 过程，它涉及到如下所示的3种基因； epithelial ： 随着时间变化的关键变量 学徒作业 多时间点多药物多浓度处理的多种细胞系的表达量的趋势分析； 数据集是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?
具体问题可以看笔者的以往博客。 : 持续时间就如图中所示的2MSL。 这个slot余下的time_wait会交给Kernel的work_queue机制去处理。 值得注意的是。由于在这个slow_timer时间轮判断里面，根本不判断精确时间，直接全部删除。 而小时间轮(tw_cal)会精确的判定时间,由于篇幅原因，就不在这里细讲了。 注: 小时间轮(tw\_cal)在tcp\_tw\_recycle开启的情况下会使用 先作出一个假设 我们假设，一个时间轮的数据最多能在一个slot间隔时间，也就是(60/8=7.5)内肯定能处理完毕。
那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。 因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。 一、时间复杂度 我们想要知道一个算法的「时间复杂度」，很多人首先想到的的方法就是把这个算法程序运行一遍，那么它所消耗的时间就自然而然知道了。 这种方式可以吗？当然可以，不过它也有很多弊端。 我们继续看上面的例子，假设每行代码的执行时间都是一样的，我们用 1颗粒时间 来表示，那么这个例子的第一行耗时是1个颗粒时间，第三行的执行时间是 n个颗粒时间，第四行的执行时间也是 n个颗粒时间（第二行和第五行是符号 ，因此，我们可以简化的将这个算法的时间复杂度表示为：T(n) = O(n) 为什么可以这么去简化呢，因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。
从一些简单的例子看算法时间复杂度 在编程中，一段代码的执行效率实际上很难估算和预测，其主要受到如下几个方面的影响： 1.算法依据的数学基础。 2.编译器产生的代码质量和语言的执行效率。 在理解时间复杂度之前，你应该先了解什么叫做算法的时间频度，所谓时间频度即是一个算法解决问题所消耗的时间。 时间复杂度是用来描述随着问题规模n的变化时间频度t的变化规律。 当算法的执行时间频度和n无关时，算法的时间复杂度为O(1)，这是时间复杂度最小的函数，但是需要注意，时间复杂度小并不能说明算法执行耗费的时间短，比如一万行代码每行只执行一次的算法时间复杂度也为O(1)。 的代码，从数学上看，这种代码随着输入复杂度的增加性能会急剧下降，在使用递归加循环时，还是要多多注意，示例代码如下： function func(n) { //n if (n<0) { return
我们发现，睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加，而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。 然而，SD对时间变异性的影响尚未得到描述。在本研究中，我们调查了一个晚上的SD对55名健康青年受试者的时间变异性的影响。 2.2.2 FC结构时间变异性图1说明了计算时间变异树类型的分析管道。FC架构与大脑区域相关的时间变异性是基于先前描述的方法进行评估的。 第k个区域的时间变异性计算为：其右边部分的后式计算了i时间和j时间区域k的FC矩阵的相关性的平均值，是k区域在不同时间窗平均相似性的度量。 然而，时间变异性的差异与PVT测量值的差异之间没有显著的关系。图7 时间变异性与SD状态下PVT的表现相关4.
stop-mess-around 项目介绍 减少摸鱼的时间和频率的Chrome插件：在上班/学习期间很容易下意识的打开摸鱼网站，插件帮助我们减少摸鱼的时间和频率，提高我们上班和学习的效率，节省时间用于学习提升自己或者享受生活 [摸鱼倒计时以及摸鱼时间统计] 近百日摸鱼时间统计表 插件会统计近一百天的摸鱼数据，超过一百天则会被删掉。 每天会根据摸鱼耗时进行排序，会统计摸鱼休息时间的点击情况。 在摸鱼的时候知道自己摸鱼，休息好之后，就又可以投入学习和工作了。 而不是下意识的打开网页浏览摸鱼网站，因为奶头乐比较爽，然后一看就是好几个小时过去了，事后又会觉得内疚与空虚。 插件使用时间久了，自然而然也会降低自己摸鱼的频率和时间的。 摸鱼少了，工作和学习的效率就高了。 后记 鉴于上次刚开源宣传(我用来阻止你摸鱼看沸点、知乎和微博的Chrome插件)的时候，因为不让大家摸鱼，被大伙儿“举报”、怒斥为“资本家的走狗” 。
利用vue的filter过滤器 这里用到的是局部过滤器 首先需要安装moment时间插件 moment文档 npm install moment 然后在需要过滤的文件中引入moment时间插件 import
导致 19:27:13左右 虚拟机发生挂起（此时虚拟机的任何操作都不能进行，包括监控脚本、时间、MGR的心跳等）。 关于时间对MGR的影响既然该问题最终确认是由于虚拟机挂起导致主节点被驱逐。那么如果不是挂起，只是虚拟机的时间发生跳变，那还会触发故障切换么？？ 该时间随着系统时间的改变而改变。 此后，只要MGR正常运行，MGR节点所获取时间等于=此处获取的差值(offset)+启动计时。 // 因此，无论系统时间如何变化，MGR都将获取“正确”的时间。 MGR 集群中获取时间=初始化时获取的固定差值(offset)+启动计时。由于offset是不变的值，启动计时在OS正常运行时，是一个恒定增加的数字。 即MGR集群心跳的时间不受系统时间的控制。
所以，有一个很大的云，要比你把它分散成很多小的网络的价值更多。 从这个互联网角度看，人数越多，你提供每个客户的成本就向零无限靠近，你基本上可以提供一个免费的服务。 ◆◆◆ 注意力在哪儿，钱就在哪儿 注意力经济是一个颠覆性的领域，注意力在哪儿，钱就在哪儿。很多人每天都在看邮件，花很多时间在邮件上，它占用我们的时间。 于是有人说，你读邮件是应该能拿到钱的，因为你在花时间。如果读邮件都要给钱的话，那读广告是不是更要给钱呢?现在的广告投放模式是花钱投给广告公司，为什么不去直接把钱花在你的用户上，让他看广告就能拿到钱呢? ◆◆◆ 人工智能是可购买的智慧 苹果的SIRI就是人工智能，你可以跟它对话。但我们看到的大多数人工智能没那么酷，都在后台运行。它可以处理X光片、处理法律证据、飞行问题等等。 现在图形处理芯片的进步提升了机器学习能力，有一些机器可以看懂你的照片，告诉你这些照片是关于什么的，还可以跟你进行人际交互对话，目前还处在实验室阶段。 人工智能是你可以花钱购买的一种服务。
“体素建模”：用户可以 “点击” 添加体素方块的模式进行模型构建。 动画预览：软件支持人物运动绑定与动画时间轴。 - 市场 能在 The Sandbox 市场平台上买到什么? 在 The Sandbox 市场平台，用户可以购买体素 ASSET (NFT 资产)(如建筑、装饰、非玩家角色、敌对的敌人等)，并导入到 LAND 上成为游戏体验的元素或为作收藏品。 用户也可以购买 LAND（土地） 和 GEM（游戏）。 就算隔壁项目很火，但与我的地不是邻居，开个传送门就是了，所以地在哪儿根本不重要，重要的只有项目。 但元宇宙问题在于， 前期就把地都卖了。那这个运营的强度就看怎么能把控好，把平台搞活跃，吸引用户。 不明白那些炒地的什么逻辑。 所以最关键的还是内容与流量。crypto voxles 是一个视觉效果很差的元宇宙游戏，但是内容却很丰富。 现在阶段平台还是有稀缺度， 但长期看元宇宙一定会走向平台互通。
stop-mess-around chrome插件通过强制的手段禁止大家浪费时间摸鱼，在上班/学习期间下意识的打开摸鱼网站, 自动检测摸鱼网站, 提示激励信息后, 关闭摸鱼网站。 Github地址 stop-mess-around 插件解决的问题: 停止下意识的摸鱼 在工作、学习期间，如果事情不是太忙，或者说在学习/忙碌一小段时间之后。 就会下意识的打开或者输入知乎、掘金沸点、微博等网站，开始了摸鱼时光。 可能是摸鱼奶头乐太快乐了，时间很快就过去两三个小时，而忘记自己的工作、学习初衷了。 久而久之我就戒掉了在休息的间隙没事做就打开摸鱼网站的习惯了。 就我个人而言，真的很有用，很有效果，为我节省了很多时间。 所以我将它做成chrome插件，开发了可视化的界面，方便不懂技术的人也可以直接上手使用。 希望这个开源工具可以有效的帮助大家减少摸鱼时间，提高工作和学习的效率。
首先来看下效果图： 目前的时间是下午5点钟，变成了日落时的样子。 ? 在晚上9点钟的时候，变成了夜间。 ? 然后是下午2点时的景象。 ?
这是个很好玩、很普遍、少有人认真思考，却又实际上值得注意的现象： 我们每个人都一样的，都是一不小心就忘了“最重要的是什么”…… 你看，花钱买来那么贵的音响设备，更好地欣赏音乐可能是更重要的吧？ 3 需要养成的几个习惯 注意力养成记：以前有个前辈说过，你的注意力在哪儿，你的成绩就在哪儿~这句话对我至今都很受用，注意力决定了你成长的轨道；注意力提高关注点的深度和广度；注意力可以让你在单位时间内获得的价值更多 什么最重要：最重要的事情只有一个，因为一个最字，可以看或挑选出事物的优先级，就好像我们做需求管理一样，本期上什么，下期上什么，都是由一个一个的最重要筛选出来的，你说，什么最重要？ 消费者购买手机大方向会从实用性、美观度、手机配置、手机价位等综合因素考虑，消费者不会考虑情怀！不会考虑手机的成本！不会考虑手机的故事会！ 消费者只关注是否是我需要的！！！ 这是什么？ 无所谓手机的背后一切，购买手机只因为需求，至于高中低端的不同需求导致了不同价位的手机，那么到底什么是最重要的？最重要的是用户需要手机这个智能商品以及手机给人们带来各个维度的满足感！
cat.hi(); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("传统方法掉执行的时间 hi.invoke(o); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("反射调用执行的时间 hi.invoke(o); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("优化-反射调用执行的时间 ：" + (end - start)); } 输出结果 传统方法掉执行的时间：3 反射调用执行的时间：114 优化-反射调用执行的时间：80 3 Class类介绍 3.1 基本介绍 1、Class 字节码验证和符号引用验证 可以考虑使用 -Xverify:none 参数来关闭大部分的类验证措施，缩短虚拟机类加载的时间 ?
所以，有一个很大的云，要比你把它分散成很多小的网络的价值更多。从这个互联网角度看，人数越多，你提供每个客户的成本就向零无限靠近，你基本上可以提供一个免费的服务。 注意力在哪儿，钱就在哪儿 注意力经济是一个颠覆性的领域，注意力在哪儿，钱就在哪儿。很多人每天都在看邮件，花很多时间在邮件上，它占用我们的时间。于是有人说，你读邮件是应该能拿到钱的，因为你在花时间。 现在的广告投放模式是花钱投给广告公司，为什么不去直接把钱花在你的用户上，让他看广告就能拿到钱呢？这样我们就可以看这人的关注度在哪儿，然后用钱去买他的注意力，让他看我们的广告。 人工智能是可购买的智慧 苹果的SIRI就是人工智能，你可以跟它对话。但我们看到的大多数人工智能没那么酷，都在后台运行。它可以处理X光片、处理法律证据、飞行问题等等。 现在图形处理芯片的进步提升了机器学习能力，有一些机器可以看懂你的照片，告诉你这些照片是关于什么的，还可以跟你进行人际交互对话，目前还处在实验室阶段。 人工智能是你可以花钱购买的一种服务。
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