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经典意义上的4大运营模块按照职能划分为内容运营、用户运营、活动运营和产品运营。 ? 这4大模块主要做的事情，我这里粗略的总结一下。...1．内容运营 内容运营，核心要解决的问题是：围绕着内容的生产和消费搭建起来一个良性循环，持续提升各类跟内容相关的数据，如内容数量、内容浏览量、内容互动数、内容传播数等。...一个活动运营，必须事先明确活动的目标，并持续跟踪活动过程中的相关数据，做好活动效果的评估。 其实，活动是一种再常见不过的运营手段，也是一个合格的运营必须要掌握和熟练运用的一种手段。...当然除了以上四大经典运营，还有新兴的运营岗位，例如：新媒体运营、渠道运营、微信群/QQ群运营、APP应用商店运营、SEO/SEM运营、电商运营等等。...而且，在一些比较大的企业还细分出了更多的运营岗位，例如：数据运营、社区运营、市场运营、会员运营、产品功能运营等等。
在开发后台管理系统时，经常会遇到这样一种需求，查询前多少天、多少周、多少月的数据，虽然 UI框架有自带的组件可以实现这些功能，但是操作起来却不是很方便，而且这些都是查询最近时间的数据，没有必要用日期组件...// 当时间改变时 onTimeChange(){ this.setCurrentDate(); // 根据时间获取数据
前言 先透露一下，四大组件分别是：starter， autoconfigure, CLI 以及actuator。下面我们就来详细介绍一些他们有什么用。...这就是spring boot的四大组件之一的starter。...第二步是配置数据源 <!...总结 本章主要介绍了Spring Boot的四大组件的作用，其中主要是starter和autoconfigure，另外的CLI和actuator用的并不多，所以没有仔细介绍。
（上文有说），而ReentrantLock对于已经在等待的线程一定是先来的线程先获得锁； End 总的来说Synchronized的重量级锁和ReentrantLock的实现上还是有很多相似的，包括其数据结构
【前言】 小编在地图项目，产品应用有各种数据，如：离线地图数据、离线语音数据、模板包、地图样式文件、收藏及历史数据等等。...项目遇到应用数据相关的测试任务，小编对Android数据存储进一步学习和总结，2020我们一起努力吧！ ? 【一. Android中数据存储】 Android的数据存储有5种方式 (1)....数据存储方式】 1. SharedPreferences存储数据 SharedPreferences数据存储，也叫作xml存储。...SQLite数据库存储数据 SQLite是一款轻量级的关系型数据库，它的运算很快，占用空间小；SQLite不仅有SQL语法支持，独立，还有数据库的ACID事务，SQLite数据库为一种嵌入式数据库。...当然，也可以直接用adb shell查看数据库。 ? ? 4. 使用ContentProvider存储数据 ContentProvider也是Android的四大组件之一。
当数据量一大，就会涉及在集群环境下的分析，分析师通常很熟悉SQL，这也是构建于Hadoop之上的Hive能被大众熟悉的原因。...题外话 太极，其大无外，其小无内。简单说就是：大到没有外部，小到没有内部。 从桌面电脑时代，向大处走，便是向云中走，走出了大数据；向小处走，便是向终端走，走出了移动互联网。...一阴一阳之谓道，阴阳合而万物生，大数据与移动端相联，并是万物互联（Internet of Everything)，也即物联网。 大到没有边界，才是大数据。...3七大技能 那么，成为数据极客，建立自己的数据场需要哪些技能呢？且不说那高深复杂的理论，仅从实用的角度来分析一下，建立数据场的七个方面。 关于数据的统计、分析与挖掘，这些概念的侧重点不一样。...七大技能，总结起来，就是熟悉一门Linux系统及其上的常用工具，遇到普通的数据，可以通过SQL来做简单分析或者聚合。如果数据量比较大，可以使用Hadoop等大数据框架处理。
目前支持CTE的数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL Server, Oracle (with recursion since 11g release 2
设计模式是一种通用的解决问题的经验，可以帮助我们设计出可重用、可维护和可扩展的软件。
那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？来自于Google的软件工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。...训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好，其他的事情就顺理成章了。但是到底应该准备多少训练数据呢？...例如，对于一个给定的大文本语料库，可以在标记数据进行训练之前通过生成单词频率的历史图表来理解特征空间，通过历史图表废弃长尾单词进而估计真正的特征数，然后应用10X规则来估算模型需要的训练数据的数据量。...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
山特维克可乐满是世界领先的金属切削刀具供应商，同时也是刀具解决方案和专业加工知识的提供者。 通过在研发中的大量投资，不断开发出独特的创新产品，并与客户一起制定出...
最近在公司某项目参与了一些前端工作，作为后端抠脚大汉，改点前端细节磕磕绊绊，改点大前端、工程化、HTTP交互倒也还能做到柳暗花明。...于是打算用后端程序猿的视角记录一些{大前端}的知识快闪，也算是帮助读者构建完整的全栈技能体系。...快闪一：package.json文件知多少 如果你使用了nodejs、npm项目、Angular项目等，你都会用到package.json文件，package.json文件是项目的清单文件，package.json...version6. <: Less than specifying a version7. <=: Less or equal to specify a version 这就是快闪一：package.json知多少
近日，前威斯康星大学麦迪逊分校助理教授、初创公司 Lightning AI 首席 AI 教育官 Sebastian Raschka 表示，对于开源而言，过去一个月很伟大。...所以，Sebastian 在本文中分享了关于最新开源 LLM 和数据集的资源和研究洞见。 论文与趋势 过去一个月出现了很多研究论文，因此很难从中挑选出最中意的几篇进行深入的探讨。...开源数据 对于开源 AI，过去一个月特别令人兴奋，出现了几个 LLM 的开源实现和一大波开源数据集。...扩展开源数据集 指令微调是我们从类 GPT-3 预训练基础模型演化到更强大类 ChatGPT 大语言模型的关键方式。Databricks-Dolly-15 等开源人工生成指令数据集有助于实现这一点。...检查相应的 GitHub 库发现，它已经更新了至少一个月。此外尚不清楚它会不会添加更新的模型。
作者：微调@zhihu 编辑：统计学家 机器学习中最值得问的一个问题是，到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型？...数据的粒度越细，数据量越大。一般来说，我们追求尽量细分的数据，因为可以通过聚合（aggregation）来实现从具体数据到宏观数据的还原，但反之则不可得。 但是不是数据越具体越好？...因此，数据收集的第一个重点是搞清楚，在什么粒度可以解决我们的问题，而不是盲目的收集一大堆数据，或者收集过于抽象的数据。 2....比如下图就代表了一个 4*2（n=4，m=2）的矩阵，即总共有4条数据，每个数据有2个特征。 ? 人们讨论数据量，往往讨论的是n，也就是有多少条数据。...但还是100个数据点，每个数据的特征数是200，那么很明显你的数据是不够的，过拟合的风险极高。 所以谈论数据量，不能光说有多少条数据n，一定也要考虑数据的特征数m。 3.
前几天在看 2018 云栖大会，来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。...索引是磁盘上组织数据记录的一种数据结构，它用来优化某类数据查询的操作。索引使得我们能够有效地查询满足索引的查询码（搜索码）字段上的查询条件的那些记录。...2.主键 与 聚集索引 主键是一种约束，主要用来保证数据的完整性，而聚集索引是一种文件（数据记录）的组织形式，索引的目的是查询优化，两者是不同的概念。...3.聚集索引 与 非聚集索引 聚集索引叶子层：具体的数据，按照聚集键顺序存储 非聚集索引叶子层：指针，指针有2类数据 RID或者是聚集键。...从数据库的基本原理，我们就知道，页I/O（从磁盘输入到主存及从主存输出到磁盘）的代价代表了典型的数据库操作代价，因此需要十分小心地优化数据库系统来减少这个代价。而B-树正好满足了这个要求。
它具有高效率的数据结构，能够简单又 有效地实现面向对象编程。...Python 这种伪代码式的特质正是它的一大优势。它能够 让你专注于解决问题的方案，而不是语言本身。 2、易于学习 正如你接下来将看到的，Python 是一门非常容易入门的语言。...这正是 Python 为何能如此优秀的 一大原因——它由一群希望看到 Python 能变得更好的社区成员所创造，并持续改进至今。...在 面向对象 的编程语言中，程序是由结合了 数据与功能的对象所构建起来的。与 C++ 或 Java 这些大型语言相比，Python 具有其特别 的、功能强大又简单的方式来实现面向对象编程。...它能够帮助你完成诸多事情，包括正则表达式、文档 生成、单元测试、多线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、邮件、XML、XML-RPC、 HTML、WAV 文件、密码系统、GUI（图形用户界面），以及其它系统依赖型的活动
尼尔森十大可用性原则知多少？...尼尔森（Jakob Nielsen）是一位人机交互学博士(Technical University of Denmark in Copenhagen)， 于1995年1月1日发表了「十大可用性原则」。...Jakob Nielsen对人机交互有很多研究,界面/交互/转换率/晕轮效应⋯⋯ 尼尔森的十大可用性原则是产品设计与用户体验设计的重要参考标准,值得深入研究与运用。 ?
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。...但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。...我不能确定我的模型需要多少训练样本，我将建立一个模型来推测出所需训练样本的数量 这里是生成一系列关于逻辑回归问题和研究基于数量渐变的训练样本在模型上训练效果的代码。...在我平常所做的模型训练的实验中，我曾经也经常遇到不知如何选取训练样本数量的问题，根据读过的论文的经验，来设置训练数据的数量，不断进行尝试，之前并不知道有这种方法的存在，看了这篇论文获得了一定的启发，训练数据的多少以及特征的贡献程度对一个模型进行分类或者回归至关重要...一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来来。 正确率、召回率和F值是在众多训练模型中选出目标的重要指标。
谈到大数据，更多的人愿意将其与商业价值紧密联系。但近年来技术的不断发展，大数据不仅是企业的“摇钱树”，更成了为公众造福的主力军 ?...作者：金又男 来源：数据猿（www.datayuan.cn） 生活质量的普遍提高让人们愈发关注健康，大数据医疗行业也风生水起。但其实，大数据为医疗行业带来的利好并不只是挂号便捷、在线付费那么简单。...从苹果传奇乔布斯利用大数据“延寿”的消息起，大数据抗癌的关注度便持续走高。然而，你真的了解大数据抗癌吗？大数据又是怎样帮助癌症患者治疗的呢？ 大数据抗癌是什么?...简单来说，大数据抗癌有两方面： 一是收集病患的医疗数据提供更为个性化的诊治; 二是进行自身DNA和肿瘤DNA的重新排序。通过大数据的帮助，结合医疗技术，达到减轻患癌者的伤痛甚至痊愈的目的。...项目负责专家表示，深入开展相关医学研究需要进行的全基因组测序和比对过程会产生大量数据，这些数据的存储、生物学分析、临床相关性分析都需要巨大的数据存储与运算能力。
一致性： 指事务执行前和执行后，数据是完整的。 隔离性： 一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。...持久性： 也称为永久性，一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的保存下来了。 二、分布式事务的目标和实际应用场景 分布式事务的目标： 解决多个独立事务一致性的问题。...也就是说，在基于XA的一个事务中，我们可以针对多个资源进行事务管理，例如一个系统访问多个数据库，或即访问数据库、又访问像消息中间件这样的资源。...就拿数据库的主从复制来说，是完全允许复制的时候有延时的发生的。 Eventually consistent： 还是以数据库主从复制为例说，虽然主从复制有小延迟，但是很快最终就数据保持一致了。...高并发场景下TCC 优势要大。
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