智慧家庭终端价格偏高，一方面固然有产品定制产生额外成本的原因，但这也与当前各省产品选择差异大、品牌分散、终端数量多，进而降低了电信的终端操盘话语权有较大的关系。...对于作为宽带附加产品的路由器来说，品牌数和终端数都过多过于分散，这也很大程度上导致了中国电信在路由器操盘上体量与行业话语权不够匹配：2020年中国电信全屋WiFi礼包销量预计可达国内路由器市场份额的25%...-30%——从销量上来看，中国电信在路由器市场已经具备了相当大的影响力；但受限于终端的操盘和运营能力，中国电信并没有获得一个大型渠道商应有的待遇，产品价格相对偏高。...建议： 精简合作品牌和型号，提升终端集约操盘运营能力，探索自有智能终端品牌打造 首先，对于全屋WiFi、天翼看家等发展成熟的智家产品，精简合作品牌，加强全国集约运营。...用户对路由器、摄像头等产品的品牌忠诚度相对较低，中国电信可以很大程度上影响用户的购买决定，因此在合作品牌的选择上，中国电信有很大的谈判话语权，建议合作品牌不超过5个并优先选择华为、TP-LINK等用户认可的大品牌
《股票大作手操盘术》读书笔记； 股票大作手操盘术是利弗莫尔本人写的一本著作，利弗莫尔在股民中的知名度自然不必多言，其著作中的思想放在当代也很有意义，所以最近拜读了一下。...九、利弗莫尔操盘规则 六点转向规则 三点突破规则 十、利弗莫尔交易图表手稿和释义 见书本
（摘自wiki） 生成一个随机游走时间序列数据： import random from matplotlib import pyplot random_walk = [-1 if random.random...上面生成的这个数据序列像不像股票走势，这个数据序列是无法有效预测的。难道股票价格真的无迹可寻吗？ 不要忘了股票价格是受外界环境影响的，如公司、股人、大佬、政治、甚至太阳的活动周期等等。...AI操盘手 AI操盘手从复杂环境中学到交易规则，然后应用action（买、卖，憋着）反作用到环境，借助强化学习，这个AI操盘手会不断进化。 ?...Deep Q-learning可以从原始数据中进行端到端的学习策略。 本帖只是一个简单的示例，只是看看能不能把Deep Q-learning应用到股票交易。...我只使用历史数据做为输入，这样是远远不够的。后续：添加更多影响股价的因素，如新闻、社交媒体、搜索趋势等等；添加多股票支持。
360作为国内最大的安全厂商，凭借过硬的技术实力与数据积累，正在不遗余力为万物智联的大安全时代保驾护航。 附录 SHA256 C&C 文由安全客
但是，AI却还是在一步步的取代人类操盘手，比方说华尔街知名投行高盛集团位于纽约的股票现金交易部门，其操盘手的人数已经从2000年600人，减少到了现在的2人。...其实一个普通操盘手的核心工作在于，通过获取市场信息，结合自己对市场的判断，适时进行投资交易决策。而这也正是AI的优势所在： AI更强大的数据收集和运算能力远超人类。...人类操盘手的操作风险以及道德风险都是不定的，这也让金融机构承担着随时有可能出现重大损失的风险。如果使用AI操盘，首先在“忠诚度”上就不必担心，而且其犯错的几率也是微乎其微。...AI掌握的历史数据有限 要知道，金融市场诞生的时候计算机可是连模型都没有，而且在历史上出现的多次金融危机，很多都是由于一些“场外因素”造成的。...如果高频交易系统的数据集只能够追溯一二十年的话，那么机器学习将受限于数据量不够，而无法进行长线投资。而且，缺失的历史数据，也有可能让AI难以规避可能会再度来临的金融危机。
内容方向：新消费品牌爆发背后的全域增长之道 张 涛 神策数据副总裁 内容方向：数据增长运营 刘醒骅 ETU商业体验咨询首席设计官 内容方向：打造会员体系新体验 02 新商业 关键词：商业模式...狮明亮是品牌全域增长体系提出者&操盘手，拥有13年消费零售与互联网各类品牌增长实战经验，操盘多个新锐品牌快速增长 * 私域及直播带货的第一批实践者——曾亲自上阵蜜芽直播间，带货额超过日销的25倍 * 资深消费零售行业增长操盘手...——曾任内外资头部企业宝洁、伊利、麦乐多事业部总经理、市场总监等中高管；后担任小红书大快消行业运营与直播带货商家运营负责人，培养了小仙炖、半亩花田等一大批新锐品牌的快速良性增长 ?...张新泳是一位在互联网行业深耕多年的资深运营大咖，先后操盘过人人网、百度贴吧等多款亿级用户产品的核心运营工作。...张涛是国内最早的一批移动互联网从业者，完整见证了web2.0和移动互联网两个时代崛起，对于数据增长运营理论有深刻见解 * 10余年互联网产品设计及运营经验——在互联网产品设计方法论及团队组建管理、基于数据的增长运营理论等方面拥有深刻见解
因此，Bloomberg的工程师们不得不自己发明一种技术——从在网络中搬运数据的指导手册，到定制硬件都要涉及，以便交易员能使用可以组合使用的键盘和显示器。...“我的一个合作伙伴来找我，她当时已经完成了一项关于大量的信息基础设施的研究，她说：‘现在，公司已经积累了所有的数据，可现在的问题是：他们要用这些数据做什么？’她说他们所要做的是AI，”Bahat说。...“5到7年前也是同样的情况，这些公司都称自己为大数据公司。这种做法是追随潮流，也是有利的。但是这种情况终究是会结束。我们希望，在这股热潮过后，还会有许多真正的AI公司存在。”...2）你是否有自己的数据库？如果满足这两点，就会有一个好的循环：用户贡献数据，信息增加，用户体验提升。...最近符合Bloomberg Beta的标准并且得到投资的初创公司包括：Textio，一个智能招聘平台; AppZen，一个用AI检测员工责任帐户的特点的app; Orbital Insight，一家购买卫星数据来评估市场规模的公司
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
分享的嘉宾是： 来自互联网名企、明星创业公司、独角兽企业 70+ 产品实战派、运营大咖、品牌操盘手、行业大V 他们将从自己的实战经历出发，分享在行业中摸爬滚打多年积累下来的经验 参会的同学是： 工作...大数据领域的元老级专家、神策数据创始人@桑文锋老师，致力于为中国三千万企业重构数据根基，实现数字化经营。他创立的神策数据，5年内吸引五轮超 6 亿融资，拥有各行业头部付费用户超 1500 家。 ?...商业认知分析平台 iPIN 创始人@杨洋老师，不仅一位大规模众包集智数据分析与研究领域的科学家，也是一位不断走在互联网技术前沿的传奇创业者。...从互联网大厂的用户增长策划、产品参谋官，到创业公司的业务操盘手，现在担任编程猫首席增长官的@马子超老师，全盘负责过多个业务从 0 孵化到倍级增长，拥有数亿级效果营销操盘经验。 ?...我们也将邀请来自不同行业、不同领域，在产品创新、商业化、用户增长、TO B 等领域拥有丰富经验的嘉宾大咖，带来多种视角的实战案例与经验分享。敬请期待~ 扫码进群，获取大会实时动态 ?
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
在此次晋升的新岗位上，克雷格将会和各国的政治人物、监管机构展开密切沟通，讨论各种有关社交媒体的热点问题，比如反垄断调查、个人数据隐私保护、社交媒体内容监管，以及儿童权益保护，此外还包括未来如何监管新兴的网络虚拟空间
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。...由于数据湖带来了相当多的挑战，在2016年，我们将看到数据湖管理的未来：数据湖服务作为一种解决方案，为您的数据湖提供一个完整的管理方案。...由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势，数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。...因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。...对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。
说到算法，就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲，什么是数据结构？程序员怎么学好数据结构？ 我们介绍算法的时候说过，计算机当中的算法，本质就是一系列程序指令，用以解决特定的运算和逻辑问题。...而所谓数据结构，是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话，数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲，巧妇难为无米之炊。算法，就好比是聪明勤劳的女主人，而数据结构，就是用来做饭做菜的柴米油盐。...数据结构都有哪些组成方式呢？ 首先，是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴，肯定都知道数组，这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外，链表也是一种重要的数据结构。...Redis当中的集合 sortedSet，背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构，往往结合了多种基础数据结构当然优势，在特定的场景下非常有用。...这就是数据结构的几种组成方式，大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因，图里面所列出的具体数据结构，只是最最常用的几种，并非全部。
本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。...后来随着开源运动的迅速发展，一大批此类新技术开始共享到更广的范围。然后，一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。...大企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有，令创业者感到绝望的是，许多（还是大多数？）企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端（至少不愿迁移到公有云）。...你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成，而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。...大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换...它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。...指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。...Loess平滑通常用于探索性数据分析、数据可视化、时间序列分析和回归建模的预处理步骤。它可以帮助用户识别数据中的局部特性、趋势和周期性，从而更好地理解数据的结构。...数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。
大屏数据显示优化 大屏数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图，反应上来有个问题，就是动画比较卡顿。...而大屏像素很低，高清的图片也显示的像素点很大，看起来非常模糊，所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些，切换卡顿就不见了，显示却并没有特别的变化。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
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“互联网硬件，尤其是智能路由器大家都有机会，就像08年大家在讨论做手机游戏是SP还是软件公司还是游戏公司更有机会时争得不可开交，最后发现赢家来自每个领域的都有，大家一起摸着石头过河，把事情做好最重要”。
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