导读 北极是对于气候变化最为敏感的地区，也是全球增暖最显著的地区。近几十年来，北极地区的大气、海洋、海冰以及陆地都发生了很大的变化，特别是近十年来，北极海冰迅速减少，冬季温度异常偏高的年份也越来越多。...北极地区的这些变化，仅仅是统计意义上的极端气候事件，还是说明这些所谓的极端气候已经成为北极的“新常态”？...如何在一个气候迅速变化的时代去描述特定区域的气候特征一直都是气候学研究中的难点，特别是在北极这种观测时间较短且数据稀少的地区。...，同时方差也变大，表明从海冰变化的角度北极气候在这一时期已进入“新常态”。...论文链接点击下方阅读原文
过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。...围绕AIGC将如何影响数据分析，从而为企业带来价值，北极九章创始人兼CEO刘沂鑫在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。...北极九章也可以成为IM的一部分，在企业微信、钉钉、飞书中通过与机器人对话分析数据。我们甚至可以作为WPS插件，在你的任何一个文档中搜索分析，把图表插入文档。...我们还有另一个黑科技，如果我周三就把报告写完了，在周五的时候直接点击一下更新数据，就能直接更新文档里的图表，让你的报告数据永远最新最实时。 我们还发现，大语言模型可以解放IT团队的生产力。...我们服务了国内最大的保险经纪公司之一，这个公司有上千号人，投入了大量精力建设数据中台，但是他们发现，业务人员在上中台之前大概需要一到两个月的时间获得一个数据看板，上中台之后还是需要一两个月的时间，数据中台的建设成果
但是，我们应该如何看待：和给定像素点的四个角相连的四个像素点呢？...8一连接：和给定图像单元的(4个)角相连的(4个)像素点，也被认为是（给定像素点）的近邻点。 事实上，这两种定义方式都不能完全令人满意。...要看出这一点，我们需要明确的一点是：从背景中，我们也可以“分割出”一个连通区域。我们希望：对于离散二值图，我们从连续二值图中得出的、关于连通区域的直观感觉仍然适用。...现在，对于该特定行上的每一个像素点，其周围都正好有六个像素点与它相邻接，并且，这六个像素点正好是：上面所介绍的6一连接方式所确定的六个邻接点，如下图所示： 串行标注算法 现在，我们要介绍一种标注算法，...如果A是0那么，我们不需要进行任何操作：如果A是1，并且，D点也被标注了(也就是说，D是（图像中的）物体上的点），那么，我们需要将D的标注结果(简称：标签)赋给A。
形式上，最近邻（NN）搜索问题定义如下：给定空间M中的一组点S和查询点q ∈ M，找到S 中与q的最近点。...聚类分析–将一组观测值分配到子集（称为聚类）中，以便同一聚类中的观测值在某种意义上是相似的，通常基于欧几里得距离 化学相似性 基于采样的运动规划 方法 已经提出了针对NNS问题的各种解决方案。...精确方法 线性搜索|Linear search NNS 问题最简单的解决方案是计算从查询点到数据库中每个其他点的距离，保存当前最好的。...举个简单的例子：当找到从点X到点Y的距离时，这也告诉了我们从点Y到点X的距离，因此可以在两个不同的查询中重复使用相同的计算。...[21] [22] 相关 球树 最近的点对问题 聚类分析 基于内容的图像检索 维度的诅咒 数字信号处理 降维 近邻的固定半径 傅里叶分析 基于实例的学习 *k -*最近邻算法 线性最小二乘 局部敏感散列
系统上云分析 随着公司基础服务的完善，目前公司内已有的服务设施可支持我们上云。...在使用 TKE 过程中，持续感受到 TKE 的强大和稳定，但最迫切的感受是需要一个容器参考复制功能，因为在现实的使用场景中，经常是想基于某个已存在的容器，稍修2-3个参数(大概率就是负载名/镜像版本)，...云上鉴权思路的改变 系统上云后，由于结点IP的不固定，带来最典型的变化就是鉴权模式的影响。老模式下的按来源IP鉴权已经不适用，需要使用更灵活的鉴权方式。.../分步发布 两个服务在 tRPC-Go 的开发模式下都简单易用，而且数据修改后后台可以即时生效，综合考虑下最终选用R配置服务做为配置同步同台，使用方式比较简单: 先在R配置服务上注册项目，并配置分组 在代码中连接...但是大多数情况下，墨菲定律会变成你绕不开的梦魇 结语 回首这么多年中心和公司在研效提升的努力，系统框架从最开始的 srv_framework，到中心的 Sec Appframework，再到 spp framework
尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。...过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。...5月11日，量子位发起的「量子位·视点」AIGC专题系列分享活动邀请了北极九章创始人兼CEO刘沂鑫，将为我们介绍AIGC将如何影响数据分析，从而为企业带来价值。...2018年创立北极九章，带领团队研发国内首个自然语言交互式的数据洞察产品，基于领先的自然语言处理、机器学习等AI技术，帮助非技术用户0门槛与数据对话，无需学习代码或复杂的分析工具，即可轻松、准确地从海量企业级数据中即时获得洞察...分享内容 分享主题：从自然语言一步直达数据洞察：数据驱动增长的新范式 分享大纲： 人人都谈数据驱动，什么效果仍然有限？ AIGC为数据分析打开了哪些新大门？ 如何打造全民数据科学家，驱动企业增长？
，提供了 2017、2018 和 2019 年飞行中每条飞行线路所捕获图像的边界。...ABoVE 的研究将基于实地的过程级研究与机载和卫星传感器获得的地理空间数据产品联系起来，为提高分析和建模能力奠定了基础，而分析和建模能力是了解和预测生态系统反应及社会影响所必需的。...根据对数据的初步分析，通过传感器性能评估发现飞行前和飞行后诊断未发现的异常情况。 通过近邻插值法填充的像素在每条航线的 GLT 文件中以负值表示。...有关从 AVIRIS L1 辐射测量中推导出 L2 表面反射率的解释，请参见 Thompson 等人（2015 年）和 Gao 等人（1993 年）。...Bue, and S.R. Lundeen. 2019.
AWA是一项非常长期的存档设施，位于北极山的永久冻土区约0.16英里深处。 该档案馆位于斯瓦尔巴群岛的一个废弃煤矿中，比北极圈更靠近北极。...它是世界上最北端的城镇，是地球上最偏远和地缘政治稳定的人类居住地之一。...怎样运行 对于北极世界档案馆，GitHub将数据存储在3500英尺的胶片卷轴上，该胶片卷轴由挪威公司Piql提供并编码，该公司专门从事长期数据存储。薄膜技术依赖于聚酯上的卤化银。...北极保险库有用的唯一方法是，如果整个人类文明都被彻底消灭，然后另一种生命又以某种方式最终学会了如何查找和分析此代码。”他告诉LinuxInsider。...回到未来 GitHub的计划可能是至关重要的，也可能是多余的。它提出了开源技术长期价值的两个成果之一。 Enderle集团首席分析师Rob Enderle指出，这取决于您如何看待未来。
北极星指标确定后，就要定义和拆解指标体系了，因为在在实际工作中，往往多个团队共同协作来达成产品的北极星指标，这也要求北极星指标要客观、简单，便于理解和拆解。...以某视频网站的北极星指标是内容订阅用户数，如何拆解成各个团队的执行指标呢？...第三步，分析和改善数据指标的完成情况 指标明确后会有一系列的产品迭代或运营活动来达成目标，那如何评价策略的好坏呢，最常用的有两种数据方法，漏斗分析法，和A/B Test。...漏斗分析就是把用户行为路径抽象，如电商交易型产品，用户从访问到下单会经历多个流程环节， 比如外卖产品频道区下单转化率8%，作为产品经理你的KPI是提升至12%，老板问你，你准备怎么做呀？你该如何回答？...； 3.在运营执行过程中，通过漏斗分析法和A/BTest两个非常实用的数据分析方法，来拆解检验运营效果； 4.运营效果好，产品团队要及时总结复盘，扩大效益；如果运营效果不好，就要找到原因，重新制定策略。
tidyverse 是一个 “专为数据科学设计的 R 包集合”，创建的目的是让 R 中的数据科学任务更简单、更人性化、更可复制。 本期将先从常用的 k 近邻算法 出发！...1. k 近邻算法简介 k 近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN)[2]算法，是一个理论上比较成熟的分类算法，也是最简单的 机器学习算法 之一。...2.2 距离度量 距离度量方法有 Euclidean（欧氏距离）、Minkowski（闵可夫斯基距离）和 Mahalanobis（马氏距离）等，而由分析学可知 上范数之间是等价的，故不必过度纠结选谁...3.2 作图分析 为了理解这些变量之间的关系，使用 R 中常用的 ggplot2 包绘制图。...小编有话说 本期关于 KNN 算法的内容就先介绍到这里啦，下期将继续介绍交叉验证、如何选择参数 k 来优化模型以及使用 R 语言里的 knn 或 kknn 函数实现 k 近邻分类和有权重的 k 近邻分类等内容
此外，北极星系统可以在触摸屏上交互运行，这使得多人协作成为可能。在雇佣了数据科学家的企业中，专家和非专家的沟通成本较高。...所有的数据都会在云上进行分析存储。 之后，用户可以从数据集或属性方框中拖拽出需要可视化的数据部分，并展示在触摸屏上，白板的范围可任意扩展。 ?...在北极星系统中，其实还隐藏可视化分析的一个重要组件——可视化数据科学家（VDS）。 该组件可快速生成机器学习模型，用于对数据集的预测工作。...上图示例展示了，医疗研究者想要基于数据集的所有特征预测哪些病人可能患有血液疾病。他们从算法列表中拖拽出「AutoML」。...VDS 首先从大量可能的机器学习 pipeline 中做出选择，然后在样本集上运行模拟，从而记住结果并改进 pipeline 选择。在提供快速逼近的结果后，VDS 系统在后端改进结果。
Eureka 2.x版本社区停止更新 在2018年，Eureka社区发了通告，停止对Eureka 2.0的开源更新工作，对于使用Eureka的现网业务来说，增加了运维风险和成本。...北极星兼容Eureka 1. 无缝迁移 北极星是腾讯开源的服务发现和治理组件，在服务注册发现基础上，提供了流量调度，故障剔除等治理能力，其功能可完整覆盖Eureka的使用场景。...数据迁移问题：用户现网已经注册到Eureka上的存量数据，如何平滑迁移到北极星上，过程中不能出现业务的中断。...核，并且整体的CPU利用率稳定在57%左右（5W注册实例，并发进行全量数据拉取及实时心跳续约） 并且，当实例规模从1w到5w中，CPU的利用率都是稳定速率增加的，没有出现说CPU利用率陡然增加，整体的内存利用了也没有出现大幅度的变动...（2）可运维性 从控制台的易用性来看，北极星控制台经过腾讯内部的多次打磨，在易用性上对用户更容易上手，且可支持多种的查询条件方便进行各种服务信息的检索。
在本研究工作中，我们从输入的用户和项目集合中随机选择一个节点作为锚节点。通过对模型推导出的锚节点表示法进行分析，以突出当前对比学习法的不足之处。...最后，我们将介绍设计好的NESCL 的详细信息，并分析它如何从理论角度动态权衡不同类型正样本重要性。最后，讨论了我们提出模型及相关模型 SGL 的复杂性问题。 A....在本节中，我们将以基于物品的方法ItemKNN为例，介绍如何计算任意两个物品i和j之间的相似度 sim(i,j) ： sim(i,j)=\frac{|R_i^+∩R_j^+ |}{√(|R_i^+ |...例如， λ_i^{in} 数值可通过以下方式计算： 对“Out”版本损失函数 \mathcal{L}_{NESCL}^{out} 的分析：与上一小节中的分析类似，我们采用相同方法来分析损失函数 \mathcal...从表 IV 可以看出，memory-based的模型在所有数据集上的表现都远远好于隐因子模型 BPR。
所以，想要更好地描述业务，实际上需要的是一整套指标体系。 指标体系是指根据业务的目标，将多个指标创建联系后形成的整体。...向上评估指标的影响范围和程度 除了顶层指标（北极星指标）外，指标体系中的每个指标都有其父指标，因此通过分析指标在其父指标中的占比，以及分析指标与父指标的相关性，就能够评估指标的影响范围和程度。...如何搭建数据指标体系？...1 通过KPI/OKR确定北极星指标 这是最简单直接的确定方法，例如老板定下的KPI就是“日均支付订单数超过10万”，那么北极星指标就可以定位“日均支付订单数”。...； 成熟期：重点在付费转化； 衰退期：挖掘新场景； 具体可以参考：为你的产品选择合适的北极星指标，从了解产品开始 Step 2 梳理业务，拆解指标 1.按照某个维度进行拆解 要求维度内遵循MECE原则，
可以说数据是产品经理衡量产品业务发展的工具，让大家对业务的理解和判断有了统一的标尺。在日常的工作中，每天开始工作的第一件事都是打开报表看收入数据是不是正常等。 02 如何围绕数据展开工作？...第一步：定义和拆解数据指标 在产品经理定义指标时，有一个专有名词“北极星指标”，它是一个阶段内最关键的唯一指标，像北极星一样指引着产品前进，能反应产品经理对核心价值的追求。...需要我们根据不同的分工来执行指标拆解。 视频内容网站的北极星指标是内容订阅用户数，如何拆解各个团队的执行指标？ 首先，影响北极星指标的达成都会有哪些因素。...第三步：分析和改善数据指标的完成情况 如何判断拆解的数据指标数据好还是不好，可以使用两个实用的数据分析方法：一个是漏斗分析法，一个是A/Btest。...漏斗分析法： 漏斗分析法是抽象产品的某一个流程，观察过程中每一步的转化和流失，锁定流失问题，并且有针对性地分析问题，找到提升方法。
2、如何构建一个高效的数据驱动的公司组织（如数据中心、产品团队的分析组等）和文化？ 3、如何让数据应用产生价值，从而推动数据战略的彻底落实？ ?...2、你最擅长的一门分析工具是哪个，为什么选择它？...Alice：做数据分析平时用的最多的是SQL+EXCEL，在大公司做数据分析，这两个工具用好基本能满足80%的分析，剩下的20%看具体需求再选择相应的工具；小数据量建模或者可视化可以选择python、R...Alice：增长黑客的方法主要从北极星指标拆解，确定当前增长重点，大家围绕同一个重点目标，协同各个团队寻找所有能达到这一目标的增长手段；传统的增长方法从KPI开始分解，依据每个团队的职能和资源给其分配KPI...共同点： 二者主要差异在增长理念和体系，但在解决具体问题所采用的分析方法上是一致的，用户生命周期划分基本一致，主要包括新增、留存、回流、拉收等，在每个周期通过相似的数据分析方法寻找增长策略； 9、你如何平衡你的工作和生活
(简体中文)》文档，我们可知如下图信息： 作用： systemd 会给每个用户生成一个 systemd 实例，用户可以在这个实例下管理服务，启动、停止、启用以及禁用他们自己的单元。...工作原理： “从 systemd 226 版本开始，/etc/pam.d/system-login 默认配置中的 pam_systemd 模块会在用户首次登录的时候, 自动运行一个 systemd --...怀着这个猜测，我们进行下面的研究分析。...但，为什么我们看到的腾讯云环境上systemd进程一直没有被销毁？ ...于是分别做如下操作对systemd进程关闭做测试，并得出相应结论: 1.xshell连内部vmware上虚拟机环境，点“X”号关闭窗口，对应systemd进程正常销毁； 2.web端连公司堡垒机上的云主机环境
今天最冷的是莫过于朋友圈里的北京，对于做相关研究的可以从SSW角度去分析一下，转载了煎蛋和University of Bristol的两篇文章，仅供参考。 ?...平流层中的扰动可以向下传播，如果持续传播到地表，则射流会发生变化，从而导致整个欧洲和北亚出现异常寒冷的天气。平流层的异动到达地表可能需数周的时间，又或者仅在数天内。...这项研究发表在《地球物理研究期刊》上，分析了过去60年中观察到的40次SSW事件，由自然环境研究委员会(NERC)资助。研究人员开发了一种新颖的方法来跟踪SSW的信号。...……尽管取得了进展，但这些戏剧性事件的机制以及它们如何影响地表天气，这些问题仍然存在很多不解之处，因此这是未来研究中令人兴奋且重要的领域。”...比如说按照正文里预测，北极平流层上气温会突然升高多达50°C，而现在中国气象中心指出过境的北极涡旋500百帕冷心温度-52℃。
分析学的知识告诉我们Rn上范数之间是等价的，所以我们也没必要太过纠结选谁，毕竟范数之间都是可以相互控制的。...准备数据： 为了了解数据，我们先通过作图分析，相关分析来看看数据分类指标的合理性，这一点十分重要，有助于减少分类指标中的噪声。...从上图可以看出，我们通过这2个变量大致是可以把鸢尾花分类的，也就是说分类的特征变量选择是合理的，（同理可以分析另外2个，分类效果不如这两个，但大致上还是能区分的）当然我们也可以选择计算相关系数来看特征变量的合理性...R语言内置函数kknn简介 R语言里的kknn包也可以实现最邻近算法——使用kknn函数。...希望读者告诉我如何解决R里导入批量数据的方法。
调研目标，再考虑看什么数据(包括数据分析和访谈信息)，如何分析数据，结果如何落地， 要看现在主流的市场是什么,再和它差异化竞争。...不清楚定位，那就去调研现有用户；增长瓶颈就调研潜在用户；，从0开始就从定位目标人群开始； “铁人三项”数据是最基础的数据，所有产品通用，而且非常容易挖掘出差异点。...重点，要考的：总之，增长强调少而精、一针见血，这体现在我们工作的方方面面中：比如北极星指标(只有一个或一 组)、数据分析(基础三项)、用户分类(尽量单一维度)、用户画像(最关键的差异点)……你发现这个...公司整体优势或独特的商业模式； 二是在此基础上发展出的核心产品优势； 三是对应的目标群体。 产品人设、陈道明 我觉得比较符合PLUS。 找到增长爆点 如何落实到具体的纸面上去？...这就是我看这篇文章获取到最大的内容，那通过这个逻辑去梳理增长，那不是从别人的经验之谈区如何下手，比如说，苹果是如何增长，小米是如何增长的，网上有很多案例，但是他没有一个框架，其实我就比较喜欢这种有框架的东西
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