社区产品的一个很重要的目标就是让用户能够在社区里面创造内容，同时，用户留下的内容成为了他在这个社区的个人沉底，而这种个人沉底也是社区能够留住用户的一个重要砝码。那么，我们应该如何处理和利用这些用户的个人沉淀呢？这一期的社区类APP分析主要以豆瓣APP为例，围绕用户内容沉淀的展开分析，思考手游宝需要如何整理和利用用户沉淀下来的内容。 为什么要重视用户的个人沉淀？ 从沉淀的对象来看，用户在一个社区活跃一段时间后，首先会关注一些自己感兴趣的人或者是加入一些群组，产生一定的关系沉淀。再进一步，用户通过对平台内容
【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文，列出了这些文章的内容，包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题，提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案，并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法，人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最
本文根据王义成在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
相信大家都玩过贪食蛇游戏，现在有一个改版贪食蛇游戏，跟传统的贪食蛇游戏一样，贪食蛇在活动区域内运动，吃食物，但是这个改版的贪食蛇游戏有着一些特别的规则。
2021年，来自麻省理工和多伦多大学的团队在2021 CVPR（全球计算机视觉三大顶级会议之一）预发表文章，利用流模型（Flow Models）合成药物分子作用于细胞后的显微图像，以此模拟药物分子的加入对细胞形态的影响。
光标位置回忆上次内容上次了解了 新的转义模式 \33 逃逸控制字符 esc 这个字符让输出退出标准输出流进行控制信息的设置 可以设置光标输出的位置📷ASR33中的ALT MODE 是 今天的ESC吗？？？？🤔查询文档http://bitsavers.org/communications/teletype/33/310B_Vol_1_33_Teletypewriter_Sets_Technical_Manual_Sep74.pdf📷在当时还没有esc键的时候 使用ctrl + shift + k实现esc效果
医学需要回答的第一个问题就是：什么是正常的，什么是不正常的？然后再回答不正常的原因，也就是病理学。要回答以上问题，起初我们用的是望闻问切的方法，也就是通过对个体、组织的观察来实现。随着技术的发展，我们可以用不同的技术在不同的水平上来对疾病的表症进行观察研究。有些已经成为单细胞测序研究中重要的下游验证手段。
Power BI 2023年6月新推出的卡片图（不了解新卡片图可参考这篇文章：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图）可以借助SVG矢量图实现计算器字体效果，本文讲解实现原理。
今天我要用python赋能一下自己 背景：最近会用excel处理数据，需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并，然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六，我都是手动合并，做多了感觉很浪费时间，所以就产生了用python来处理的想法 例如，原始表格如下
2014，Google携Android 5.X重装回归。全新设计的UI和更加优化的性能，再一次奠定了Android 的霸主地位。
在最近几个月里，由共识驱动的比特币社区在关于Segwit2x硬分叉上出现了两极分化。“纽约协议”计划在11月中旬激活这个硬分叉，但在11月8日，数个主要利益相关方宣布反对这次分叉。
每年新的科研论文数量都在不断增长，这给想要快速了解学术领域主流信息的研究人员造成了很大的困扰。为了帮助研究人员克服这一难题，UCSB的学者在KDD2019发表了Mining Algorithm Roadmap in Scientific Publications，提出了能够自动生成学术路线图的算法，刻画不同算法之间的演进路线。
所谓让机器自己去玩俄罗斯方块，就是让机器计算当前方块的所有形态可放置的所有位置，然后根据统一的评价标准，计算出最优的位置进行放置。这个评价的标准简单的来说就是：板块放置的位置越靠下越好，方块之间越紧密越好，自身对消除行的方块贡献数量越多越好，但是这里还要注意的是不可为了追求消除行数，而去造成过多的空洞，这样也是不合理的。
10月24日，第二届云原生技术实践峰会（CNBPS 2019）在北京圆满落幕。CNBPS是云原生领域重要峰会，每年一届，以汇聚前瞻洞察和技术干货为目标，展现全年云原生趋势和优秀实践。本文为腾讯云架构师孔令飞在CNBPS 2019上的演讲实录“一讲了解Serverless”。
图片来源：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
https://www.nature.com/articles/s42003-024-06037-4
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口（或称滤波器模板、kernel），如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素，如下图的绿色部分所示，被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算，这样在该像素点上就会得到一个新的像素值，当窗口沿着图像逐个像素进行计算，就会得到一幅新的图像。
墨墨导读：本文是对GaussDB 200产品的整体描述，包含产品架构、数据流程、组网方案、服务部署原则、企业级增强特性等。
很多伙伴都不太喜欢这种展示，于是可以在【格式】的【行标题】【渐变布局】处，关闭。则有：
R的数据结构是数据类型的封装方式，就是怎么把各种数据类型的数据组合起来，储存相同类型的数据的（同质的），储存不同类型的数据的（异质的），
随着万千企业数字化转型提速，对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以其独特的技术特点，正在成为驱动云计算“质变”的技术内核，腾讯云在云原生数据库领域进行了全方位技术创新和应用实践，本文将分别从海量存储、弹性缩扩容、秒级快速备份与回档和支持serverless4个维度分享腾讯云原生数据库TDSQL-C的显著特性，以及在不同业务应用场景中的内核技术优化实践。 传统数据库架构瓶颈 在自研云原生数据库TDSQL-C之前，我们也做多年其他的云数据库产品，越到后面越发现传统数据架构存在着几方面问题： 1.数据本地存储
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame，是一种新形态的dataframe，作为之前热爱过R语言的dataframe的玩家来看，还不够简洁，不过有自己独特的功能。 apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame，是一种新形态的dataframe，作为之前热爱过R语言的dataframe的玩家来看，还不够简洁，不过有自己独特的功能。 github:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/generated/turicre
// 2021年11月4日，云原生开源生态专场，由腾讯云数据技术总监张青林分别从海量存储、弹性缩扩容、秒级快速备份与回档和支持serverless4个维度分享腾讯云原生数据库TDSQL-C的显著特性，以及在不同业务应用场景中的内核技术优化实践。 （以下是通过张青林现场演讲全文整理） 传统数据库架构瓶颈 在自研云原生数据库TDSQL—C之前，我们也做多年其他的云数据库产品，越到后面越发现传统数据架构存在着几方面问题：一、数据本地存储，随着业务的增长，单机存储量可能会大于单机磁盘容量限制，需要对业务进行迁
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力，对于数据岗位而言更是如此，甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。
这个引擎是 ClickHouse 的重头戏，它支持一个日期和一组主键的两层式索引，还可以实时更新数据。同时，索引的粒度可以自定义，外加直接支持采样功能。
前面几篇我已经系统性将 WPS AI 的能力介绍给你，唯独 Excel 表格的 AI 助力姗姗来迟。近日在WPS AI的功能介绍里发现WPS已经悄悄集成了AI能力，今天就为你拆解下日常的Excel处理，AI 可以提供哪些帮助。（与智能表格 AI 能力相似，只是不同的产品形态，《WPS Office AI实战：智能表格化身智能助理》）
mysql存储引擎有以下几种类型：myisam、innodb、csv、memory等，当然常用的还是myisam和innodb
据说，西西弗斯是一个非常聪明的国王，但他也非常自负和狂妄。他甚至敢欺骗神灵，并把死者带回人间。为此，他被宙斯（Zeus）惩罚，被迫每天推着一块巨石上山，但在接近山顶时，巨石总是会滚落下来，他不得不重新开始推石头，永远困在这个循环中…
HTAP （Hybrid Transactional / Analytical Processing）是近些年需求不断受到关注的技术名词，它描述了一个数据库能够同时满足交易以及分析两种作业。TiDB 4.0 是一个针对 HTAP 进行了特别的设计和架构强化，这次给大家带来一篇 VLDB 2020 HTAP 主题的论文解读，比较特殊的是这篇论文是 PingCAP 写的，关于 TiDB HTAP 架构。所以这篇解读，是以作者团队（中的一部分）的视角来写的。原文在此，欢迎指正。
单维度分类推文中，我们切分了在线时长和车费收入这两个指标，并将他们分别考量。最后得出该份数据中司机们工作强度和日收入层级的情况。
Excel 中有由单元格区域构成的表结构；Excel 中有创建表得到的工作表表格；Excel 中有数据模型中的数据模型表；Excel 中有透视表；以上 4 种表是完全不同的概念。而这些基础需要伙伴们注意。
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
open,close=np.loadtxt(‘000001.txt’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True)
很多小伙伴要求讲一下数据模型的多种形态。这是一个很重要很重要的问题，我们必须通过实际的案例来说明，在具体展开的时候，本文先从一个宏观视角来解释数据模型为什么那么重要以及它的形态，以及和传统认知中的不同。
日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
讨论视频社交还要从YouTube的创立说起。2005 年初，26岁eBay工程师陈士骏离职创办 YouTube。「You」代表社交，「Tube」代表视频，这个名字揭示了创始人对它的初始定位：YouTube 要用视频的方式来颠覆社交。但上线仅 3 个月，「视频约会平台」的想法就被放弃了。陈士骏事后有一段这样的反思：
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
俄罗斯方块相信大家都知道，这里就不再介绍什么游戏背景了，我这里对本代码实现的俄罗斯方块作一些说明：
众所周知，时间序列是一种普遍存在的数据形态，与我们的日常生活及生产活动密切相关。如：股票指数、原油价格等金融市场数据；温度、湿度等天气数据；振动、转速等工业设备运行工况数据；以及电力负荷、新能源发电功率等电力数据；还有与我们身体相关的血压、心率、血氧饱和度等健康监测数据，都属于时间序列数据。
黄婷钰认为，如何实现技术和市场这两条腿走路，是国内大多数机器人公司需要解决的。 “人工智能是什么？”对于大多数人来说，因为科幻电影的影响，“机器人”应该是大多熟人的回答。 相比于语音识别、计算机视觉等技术，在消费者眼中，对于人工智能时代已经到来这件事情，给予他们感觉最为直观的就是各色智能服务机器人了，尤其是主打儿童教育与陪护的那一类。 图 | 阿凡达机器人联合创始人兼市场总监黄婷钰 做像人一样的机器人，让机器人走进千家万户 2014年11月，南京阿凡达机器人科技在南京正式落地，“工业机器人已经趋于成熟，服
芯片作为电子科技产品最核心的部分，它的优劣对产品的质量和数据处理能力有着至关重要的影响力，芯片之争也一直是各大电子厂商大战的重要因素。 在传感器数据的处理上，神经性芯片比冯诺依曼结构芯片更快更好，因此
据Adobe公布的统计数据显示，如果App设计或布局没有吸引力，38%的用户将直接退出。这类统计数字在提醒设计师们，用户体验是头等大事。而凭借简洁、干净、方便的框架，单页面布局最近在设计中非常受欢迎。单页面布局提供的高度直观、高效实用的导航将有助于确保为用户提供最佳体验，特别是在应用在屏幕可自由切换的折叠屏手机上时
上一节，我们从围棋服务器中下载大量棋谱，并将其转换成网络可以解析的数据格式，在神经网络的开发中完成了最繁琐的一步，也就是数据准备。接下来我们将创建一个神经网络，对数据进行解读，使得网络具备6到7段的围棋专业水平，它尚未具备打败柯洁或李世石这些顶级高手的能力，但打败业余级高手则绰绰有余。
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。
“ 建模过程中，选择合适的特征集合，可以帮助控制模型复杂度，防止过拟合等问题。为了选取最佳的特征集合，可以遍历所有的列组合，找出效果最佳的集合，但这样需要大量的计算。本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍，前向逐步回归可以大大节省计算量，选择最优的特征集合，从而解决过拟合问题。” 前向逐步回归 前向逐步回归的过程是：遍历属性的一列子集，选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性，而不是遍历所有的两列子集。以此类推，每次遍历时，子集都包含上一次
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39496831
数据类弄是数据的一种属性，表示数据所表示信息的类型。任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然，不同的程序语言都具有不同的特点，所定义的数据类型的各类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型： ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext
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