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最 早提出到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。 进入,首要的就是思维变革:要分析与某事物相关的所有,而不是依靠分析少量的样本要乐于接受的纷繁复杂,而不是追求精确性 要关注事物的相关关系,不在探求难以捉摸的因果关系 运用,要坚信一切皆可 有了,就有了原料,中提了这样几点利用的创新做法:再利用——分析过的可以再以不同的方式再次分析,的价值不会随着它的使用而减少,而是可以不断地被处理重组——多个集的总和要比单个集更有价值可扩展 ——或者说是采集一次使用多次已达到多个目标折旧——随着间推移会失去一部分基本用途,效性需要考虑,但旧的的潜在价值依然强,只是可能缺少适当的分析方法废气——“不合标准”、 ,需要责任与自由并举的信息管理:让使用者承担责任个人为其行为而非倾向负责算法师这一监管活动的新职业崛起反垄断最后,并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全取

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本篇来源于《》中的第二部分商业变革,是《》的连载篇,全篇分为化、价值、角色定位三个部分。 计算机的出现带来了字测量和存储设备,字化带来了化,但是字化无法取化。化的核心是量化一切,常见的被量化的有文字、方位和沟通。 当文字变成图,拿电子为例,未化的电子只能够被展示出来,者并不能通过搜索关键词被查找到,也不能被分析。当方位变成,就是将地理信息进行,比如百度地图、各种网站的获取位置都是将方位变成。 比如,十年前你在亚马逊上买了一本,而现在你已经完全对他不感兴趣了,如果亚马逊继续使用这个来向你推荐其他籍就会有些不合理。5、废气就是收集中的一些错误值来进行利用。 这些公司拥有或至少可以收集到,却不一定有从中提取价值或用催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。他们通常是咨询公司、技术创新或分析公司。

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    我们每天都在利用或被利用,但是我们当中应该没有多少人真正知道给我们带来什么改变。这本主要从带来的思维变革、商业变革、管理变革三个方面来写。 (本框架图)‍1要全体、不要样本在信息处理能力受限的年,世界需要分析,却缺少用来分析所收集的工具,所以只能用随机抽样的方式进行分析。 但是真正的是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有的分析方法。通过观察所有,来寻找异常值进行分析。 值得注意的是,错误并不是本身固有的。他只是我们用来衡量、录和交流的工具的一个缺陷。如果说哪一天技术完美无缺了,不精确度的问题就不复存在了。 在,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让自己发声。比如:知道用户对什么感兴趣即可,没必要去研究用户为什么感兴趣。相关关系的核心是量化两个值之间的关系。

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    《驾驭

    花费一个礼拜的间把驾驭这本看完了,不是很厚,200多页。 (写又花费了我一个礼拜的间……………)就像前言里讲的那样,里并没有涉及到太多余技术相关的内容,感觉比较遗憾,一共分为了4个部分第一部分 的兴起第二部分 驾驭:技术,流程以及方法第三部分 有结构化的,非结构化的和半结构化的。很多其实并不重要,某些信息具有长期的战略价值,某些信息只具有临的战术价值,而另外一些信息则毫不价值。 最令人激动的部分是,当它和其他的结合以后带来的业务价值网络:原始的隐私是关于网络的最主要的考虑,在制定这些如何被使用的政策,一定要小心谨慎。 ,类似于MPP系统,MapReduce也会把分配到不同的通用设备上进行处理,每一个MapReduce节点都会使用同样的码对自己管理的那部分进行处理。

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    全》

    「让阅码比编写码更方便」。阅码的次要比编写码多得多,即使在开发的初期也是如此。因此,为了让编写码更方便而降低码的可性是非常不经济的。避免让继承体系过深。 其中,节省码空间只是一个次要原因;提高可性、可靠性和可修改性等原因都更重要一些。尽可能缩短变量的“存活”间。编写肯定形式的布尔表达式。按照轴的顺序编写值表达式。 码的内在逻辑性《全》这本提到了一个原则:按照轴的顺序编写值表达式。我觉得写码就像写文章一样,要有内在逻辑性。 工具:适合自己就好我纠结操作系统有一段间了:公司电脑是 Windows 操作系统,开发环境都是 Linux 系统,而自己的本是 Mac。 一次深入的思考,往往比 10 遍的效果都好。同基础知识都是相通的,得越多,学习新知识的能力就越强,学习效率就越高。

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    Python字型

    Python与其它编程语言一样,常见的字型无法整型(int)和浮点型两种(Float)两种。整型就是整,浮点型就是小。 相对于Excel,Python的整除和求余不用借助外在函,直接用运算符实现即可! 接下来和家分享的是如何将文本强制转化为字。Excel当中如何将文本强制转换为字呢? 当用文本的3.14加上一个字1是不能直接出来运算结果的,当int直接转化字符串3.14也没有转化成功,给家介绍两个东东! ??先说明一下哦!双引号下都是文本的,和Excel是一样的。 所以用Int和Float可以转化文本至字,但是如果原有文本是小,不能用Int转化的。但是原有文本里面是整,可以用Float转化,转化后是保留一位小的浮点! 最后给家介绍一个字中的常见函,保留N位小,这个函和Excel是一样的用法哦!Round(小,保留几位小)?嗯 就这么多~

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    《智能:这是最好的,也是最坏的

    如果你对下面几个问题感兴趣,那就一起阅一下这本吧: 在南卡罗来纳州的多切斯特县,警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种麻的人? 亚马逊为什么会把男性护肤品和古典音乐一同推荐? 如果你想知道上面这些问题的答案,那么就去这本《智能》吧。好了,托这个国际惯例就到此结束啦。 二、精华0.推荐序“用不确定的眼光看待世界,再用信息来消除这种不确定性”,是解决智能问题的本质。 ⑥ 保护隐私的技术:一是从收集信息的一开始就对进行一些预处理,预处理后的保留了原来的特性,使得专家能够处理,但却不懂的内容;二是双向监视,让侵犯隐私的人必须以自己的隐私来做交换 三、这是最好的,也是最坏的  阅《智能》最的感受莫不在于中引用的狄更斯的《双城》第一句:“这是最好的,也是最坏的”。

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    全》心得第五部——码改

    用基础测试来扩充针对需求和设计的详细测试用例使用一个检查表,其中录着你在本项目迄今为止所犯的,以及在过去的项目中所犯的错误类型测试技巧等价类划分边界值分析采用手工检查的测试用例(简单的对进行手动计算和期望值做比对 下面介绍查找码缺陷的一些调试小技巧逐步缩小嫌疑码范围对之前出现过缺陷的类和子程序保持警惕检查最近修改过得码增量式集成同其他人讨论问题调试的候一次只做一个改动四、码调整策略 首先我们需要搞懂的是影响码的效率的几个低效之源分页输入输出操作系统调用因此我们在开发过程 需要注意的是:性能测量应当要精确,应当用程序分配给程序的CPU钟计算,而不是日期钟五、码调节技术 主要介绍如何进行码的优化方法。 ,从而减少开销,可以直接查表使用惰性求职,即在需要该在计算,而不是一下子都计算出来将判断外提,尽量减少在循环语句中的操作将循环展开,也可以提升性能设置哨兵值,也就是在得到所需要结果的候能够及跳出循环 ,而不是继续执行把最忙的循环放在最内层使用整型而不是浮点使用缓存机制小心系统函,因为系统函的开销是很的用低级语言重写

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    C++ Primer ---函

    基础一个函是由 返回类型 函名称 0个或多个形参以及函体构成。函调用 使用函名称加小括号,小括号里面是实参。 函调用,完成部分的工作:使用实参进行初始化函对应的形参将控制权交给被调用的函当函遇到return 返回,函返回完成两个部分的工作:将return 后面的值返回(如果有的话)将控制权由被调用函交给主调函形参和实参实参是形参的初始值 当形参是,编译器会将组转换成对应的指针类型,当函传递一个,实际上传递的是指向组首元素的指针。要注意的是 要保证组使用 不要越界。 也可以使用省略符形参,省略符形参只能适用于CC++ 通用类型,类类型的对象在传递给省略符形参都无法正确拷贝。 编译器会根传递的实参类型去推断要调用的是哪一个函。注意 main函不能重载。只有在形参量和形参类型不同才能正常重载。

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    DataFrame的处理(Pandas6)

    本期和家分享DataFrame的处理~一、提取想要的列?第一种方法就是使用方法,略绕,使用.列名的方法可以提取对应的列!?第二张方法类似列表中提取元素!本方法是我们将来比较常用的方法。 需要说明的是在提取列后 dtype:int64这里的类型指的该列的存储形式,那本身提取出来的是什么呢??我们提取出来的这一列就是Series。 head()可以提取整个表的任意前多少行.tail()可以提取整个表的任意后多少行如果在括号内不输入参,则默认返回五行。针对行的问题,暂先介绍到这里,后续会再次分享到。 当我们先创建的DataFrame列于原始候,就会以NaN方式显示,这个上期已经介绍过,当我们对某一列进行赋值的候,整个列会赋值给一个相同的值。? 对象.T方法可以将DataFrame进行转置,这里需要说明,该方法并不改变原的存储,如果想改变原需要重新赋值一次!

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    《javascript结构和算法》

    《javascript结构和算法》----第一讲 栈简介汉诺塔问题:在世界中心贝拿勒斯(在印度北部)的圣庙里,一块黄铜板上插着三根宝石针。 印度教的主神梵天在创造世界的候,在其中一根针上从下到上地穿好了由到小的64片金片,这就是所谓的汉诺塔。 僧侣们预言,当所有的金片都从梵天穿好的那根针上移到另外一根针上,世界就将在一声霹雳中消灭,而梵塔、庙宇和众生也都将同归于尽。栈是和组非常相似的一类结构。在组的基础上,定义了更为丰富的规则。 栈的最新,称为栈顶,反之,最旧的元素就是栈底。汉诺塔,一叠,一桶羽毛球。都是栈。以下反映的是出栈和入栈的流程。(图引自网络)?? 用js创建一个栈javascript是没有栈这种类型的,唯一相似的就是组。因此需要自己创建一个。我们需要实现以下功能:push:添加一个或几个元素到栈顶pop:移除栈顶的元素,并返回之。

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    《JavaScript结构与算法》

    这本让我回顾了一遍候学的结构。结构和算法是程序员最喜欢也是最痛苦的部分,这本很轻松的描述了这部分东西,是一本很不错的。 这篇文章中的重点部分,并不会对中所有的内容都复述一遍,如果希望了解更多的内容可以去看看这本。由于ES5和ES6思想基本上是相同的,这里只录ES6的实现。?----1. 就比如如果第一次添加的是1(根节点),其他节点添加的都是于1的,那么其他的节点都会在根节点的右边而左边就没有左子树了。这种情况下添加、移除和搜索某个节点引起一些性能问题。 也就是说这种树会在添加或移除节点尽量试着成为一棵完全树。 一个顶点的度是其相邻顶点的量。如果图中不存在环,则称该图是无环的。如果图中每两个顶点间都存在路径,则该图是连通的。图可以分为是无向图(边没有方向)和有向图(有向图)。

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    】在,每家公司都要有部门吗?

    对于企业来说,在,应该怎么做呢?我的建议是三点:首先,要拥抱技术。其次,企业要有懂的人。最后,要善于利用第三方服务。? 在蒸汽,采矿机采用蒸汽机后,会带来生产效率的极提升,而轮船加上蒸汽机,再也不需要靠风才能航海了。在电气,电灯替了蜡烛,电报替了快马送信,而报纸也被广播和电视所侵蚀。 回到题目中的问题,在,每家公司都要有自己的部门吗?结论也不能下的太武断。早在 2008 年,云计算的概念刚刚兴起,百度内部出现了两拨势力。 而对于需求公司来说,除非自己转型去专门做平台,不然在投入上,肯定不是一件性价比很高的事情。与其如此,不如及早侧重于自己的核心业务,关注应用需求本身。那对于企业来说,在,应该怎么做呢? 这篇文章的内容,主要参考了吴军的新《智能》。对和机器智能感兴趣的者,强烈推荐这本。来源: http:36kr.comp5052783.html

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    码整洁之道》

    好了,学术介绍一堆,重点还是在最后一句:计算机源码最终目的是将人类可文本翻译成为计算机可执行的二进制指令。再精简一下:「人类可」、「计算机可执行」。 说到底,码最终还是写给人看的,所以「可性」就显得尤为重要,但总归我们是要先有「码」,再有「可码」,经过不断重构or重写,最终形成我们「简洁的码」。说几点感受比较的吧。 checkPassword 函,顾名思义就是用来检查密码的,该名称并未暗示它会初始化该次会话。所以,当某个误信了函名的调用者想要检查用户有效性,就得冒着抹除现有会话的风险。 为什么我们写不出好的码?我得之前在看《重构:改善既有码的设计》这本老经典的候,就提到一种观点说:「重构不是一个一蹴而就的事,需要长期的实践和经验才能够完成得很好。 (悄悄说:虽然很忙,但是总是能抽得出间玩儿手机 hhhh…)值得反思吧.. 最近也开始有一些觉得越来越难下了..

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    争当 2% 的人——《智能 · 与智能革命重新定义未来》

    学生过吴军老师的《浪潮之巅》、《学之美》,感触比较深的是,他能把非常深奥的学、物理、计算机理论从历史发展、科学规律、中西结合等角度用通俗的语言讲解透彻。 近几年,也在得到APP上听过吴军老师付费专栏,专栏延续了他之前文章的风格,这本《智能》也不例外。本来没有打算做,因为很多道理需要很长的篇幅、好几遍才能理解,远谈不上通透理解。 但,想到自己现在还能住上学期间《暗间》等中的警句(随着学生的结束邮寄回老家再也没有打开),猜想多半和自己偶尔翻一翻自己写过的有关系。所以,就有了这篇。 小结日本畅销作家奥野宣之在《如何有效阅一本》中提到“做好能让生活更加充实,还能提高找和活用的水平,让生活更加愉快。 写可以改变方法,而方法的改变又会带来思考方式的改变”。是的,自己关注领域多年,但至于为什么从事领域?是进入了这个行业所迫还是看好其未来无限的发展前景,自己也说不清楚。

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    挖掘实践指南1

    写在之前本涉及的源程序和都可以在以下网站中找到:http:guidetodatamining.com 这本理论比较简单,中错误较少,动手锻炼较多,如果每个码都自己写出来,收获不少。 Traveler: 3.0, Norah Jones: 5.0, Phoenix: 4.0, Slightly Stoopid: 2.5, The Strokes: 3.0}} # 这里为了简单使用近似替 : return 0 else: return innerProd denominnator余弦相似度:$$cos(x, y)=frac{x·y}{||x||times ||y||}$$ 总结:如果稠密使用欧氏距离 ;如果稀疏,使用余弦相似度;如果用户评级范围不同,使用皮尔逊相关系。 利用皮尔逊系来确定每个人的影响因子。

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    挖掘实践指南2

    写在之前本涉及的源程序和都可以在以下网站中找到:http:guidetodatamining.com这本理论比较简单,中错误较少,动手锻炼较多,如果每个码都自己写出来,收获不少。 基于邻居(用户)的推荐系统计算的次十分巨,所以有延迟性。还有稀疏性的问题。也称为基于内存的协同过滤,因为需要保存所有的评级结果来进行推荐。 也称为基于模型的协同过滤,因为不需要保存所有的评级结果,取而之的随构建一个模型表示物品之间的相似度。为了抵消分,调整余弦相似度?U表示所有同事对i和j进行过评级的用户组合, ? card(S)是S集合中的元素的个。X是整个评分集合。?是所有对i和j进行评分的用户集合。

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    挖掘实践指南3

    写在之前本涉及的源程序和都可以在以下网站中找到:http:guidetodatamining.com这本理论比较简单,中错误较少,动手锻炼较多,如果每个码都自己写出来,收获不少。 当所用挖掘方法基于特征的值来计算 两个对象的距离,且不同特征的尺度不同,就需要使用归一化。 一般使用均值和标准差来进行归一化,但这种方法可能会受到离群点的影响,所以引入改进后的归一化:均值用中位(u)替,标准差用绝对标准差(asd)替。? # 计算中位和绝对标准差def getMedian(self, alist): return median of alist if alist == blist = sorted(alist) length 产品每一部分分成一段实现码加上对实现码的测试码,这一点十分重要。

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    挖掘实践指南4

    写在之前本涉及的源程序和都可以在以下网站中找到:http:guidetodatamining.com这本理论比较简单,中错误较少,动手锻炼较多,如果每个码都自己写出来,收获不少。 算法评估与KNN10-flod Cross Validation:将集分为10份,使用其中9份进行训练,另外1份用作测试,重复该过程10次。留一法:n-flod Cross Validation。 结果是随机的,不是确定值,和的划分有关。缺点在于计算机开销很。分层采样的候保证样本的均匀性很重要。混淆矩阵:行表示测试样本的真实类别,列表示预测器所预测出来的类别。可揭示分类器性能。

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    分区------《Designing Data-Intensive Applications》9

    多册百科全按照范围分册但是很多候键的范围不一定是均匀分布的,为了均匀地分布,分区边界需要和的特点相适应。 而且这种方式还需要额外的录:因为只为少量的热键添加随机是有意义的;对于绝具有低写入吞吐量的键,这将是不必要的开销。因此,还需要一些方法来跟踪哪些键正在被分割。2. 分区与二级索引上文讨论的分区方案依赖于一个关键值模型。通过主键访问录,可以由该键确定分区,并使用它将取和写入请求路由到负责该键的分区。而一旦涉及到二级索引,情况会变得更加复杂。 无论采用哪种分区方案,通常都希望分区平衡以满足下面的要求:(1) 重新平衡后,集群中的节点之间应该公平地共享负载(存储、写请求)。(2) 当分区平衡工作库应该继续接受写操作。 这种分区平衡的变化不是即的,在网络上传输需要一定的间,所以旧的分区节点在分区平衡需要承担这个过程之中的写操作。

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