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如何在实际业务中合理评估渠道价值？

今天iCDO原创团队志愿者武桐辛将为我们深入剖析，如何在实战中评估和衡量渠道的价值。 多触点营销及归因概念 无线时代到来之后，一切都发生了变化，通过数据还原用户行为的方式也发生了改变。...虽然归因方法如百花齐放，但行业内仍然有一些常用模型。之前iCDO也出过类似文章，大家可以查阅历史文章。...末次互动归因模型是可以理解的，因为毕竟最后的互动渠道带来了真实的交易，但是如果用这个模型来决定如何在不同的营销渠道中投放，这种方式并不是最佳的。...因为从对比结果上看，站外推广负责引流量，站内推广负责带订单，两类渠道相辅相成，我们需要细化每个渠道进行分析，看这些渠道中，哪些是引流效果比较好的渠道，哪些是用户比较常用的下单通道，而这些细化的分析都将使我们了解用户的访问全貌...*某App用户价值评估指标体系 在运营层面评估用户价值的过程中，将评估划分为三个方向：规模、价值、渠道宏观。规模注重量的体现，而价值则注重质的转化。

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干货：如何正确地学习数据科学中的 python

实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。...你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。 我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...如何使用 SQL 和 python ---- 数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。...接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。StatsModels 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。

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干货：如何正确地学习数据科学中的Python

实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。 ?...你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。 我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...如何使用 SQL 和 python 数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。...他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。 使用 Scikit-Learn 进行机器学习 Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。

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如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...4、调用我们的优化器对模型进行设置 model.compile(loss = ‘crossentropy’, optimizer = ‘adamss’, metrics=[‘accuracy’])...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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如何在Python对Excel进行读取

在python自动化中，经常会遇到对数据文件的操作，比如添加多名员工，但是直接将员工数据写在python文件中，不但工作量大，要是以后再次遇到类似批量数据操作还会写在python文件中吗？ 　　...笔者在安装时使用了 pip3 install xlrd 　　原因：笔者同时安装了python2 和 python3 　　如果pip的话会默认将库安装到python2中，python3中不能直接调用。 　　...那么到底是使用pip 还是pip3进行安装呢？ 　　　　如果系统中只安装了Python2，那么就只能使用pip。 　　　　...如果系统中同时安装了Python2和Python3，则pip默认给Python2用，pip3指定给Python3用。...以上就是如何在Python对Excel进行读取的详细内容，更多关于python对Excel读取的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！

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如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法

在本文中，我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到近似最近邻。我们会使用的 Python 库是 Annoy 和 Imdb。...对于我的语料库，我会使用词嵌入对，但该说明实际上适用于任何类型的嵌入：如音乐推荐引擎需要用到的歌曲嵌入，甚至以图搜图中的图片嵌入。...写向 量Utils 我们在 make_annoy_index.py 中推导出 Python 脚本 vector_utils。...写该脚本与我们现在在做的不那么相关，因此我已经推导出整个脚本，如下： 测试 Annoy 索引和 lmdb 图 我们已经生成了 Annoy 索引和 lmdb 图，现在我们来写一个脚本使用它们进行推断。...将我们的文件命名为 annoy_inference.py，得到下列依赖项： 现在我们需要在 Annoy 索引和 lmdb 图中加载依赖项，我们将进行全局加载，以方便访问。

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如何在Fortran中调用Python

Cython用于从Python中调用C语言，但也可以实现从C调用Python。•基于CFFI。CFFI提供了非常方便的方法可以嵌入Python代码。...这一部分，我们介绍了如何在Fortran中嵌入Python代码块，以及如何传递数组给Fortran或从Fortran传递数组给Python。...必须要在三个不同的区域定义python函数签名吗 任何要传递给Fortran的Python函数，都必须要要在三个区域进行定义。...•首先，必须在header.h中进行C头文件声明•然后，执行函数必须要在builder.py的module字符串中，或一个外部模块中•最后，Fortran代码中必须包含定义子程序的interface块(...比如，我们写了一个Python函数： def compute_precipitation(T, Q): ... 必须要在所有区域进行声明。

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教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法

选自Medium 作者：Kevin Yang 机器之心编译 参与：路雪 最近，我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。...在本文中，我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到近似最近邻。我们会使用的 Python 库是 Annoy 和 Imdb。...对于我的语料库，我会使用词嵌入对，但该说明实际上适用于任何类型的嵌入：如音乐推荐引擎需要用到的歌曲嵌入，甚至以图搜图中的图片嵌入。...确保我们在当前路径中没有 Annoy 索引或 lmdb 图。 4. 将嵌入文件中的每一个 key 和向量添加至 lmdb 图和 Annoy 索引。 5. 构建和保存 Annoy 索引。...写向 量Utils 我们在 make_annoy_index.py 中推导出 Python 脚本 vector_utils。

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【DB笔试面试511】如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？

题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...当一个DML语句运行的时候，如果遇到了错误，那么这条语句会进行回滚，就好像没有执行过。对于一个大的DML语句而言，如果个别数据错误而导致整个语句的回滚，那么会浪费很多的资源和运行时间。

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如何在 Core Data 中对 NSManagedObject 进行深拷贝

如何在 Core Data 中对 NSManagedObject 进行深拷贝 请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] 以获得更好的阅读体验 。...对 NSMangedObject 进行深拷贝的含义是为一个 NSManagedObject（托管对象）创建一个可控的副本，副本中包含该托管对象所有关系层级中涉及的所有数据。...本文中将探讨在 Core Data 中对 NSManagedObject 进行深拷贝的技术难点、解决思路，并介绍我写的工具——MOCloner[3]。...例如： •上图中 Note 的 id 的类型为 UUID，在深拷贝时不应复制原来的内容而应该为新对象创建新的数据•Item 中的 NoteID 应该对应的是 Note 的 id，如何在复制过程中保持一致...为了方便某些不适合在 userinfo 中设置的情况（比如从关系链中间进行深拷贝），也可以将需要排除的关系名称添加到 excludedRelationshipNames 参数中（如基础演示 2）。

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如何在 Tableau 中对列进行高亮颜色操作？

比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作—— 对列进行高亮颜色操作 原始表中包含多个列，如果我只想看一下利润这一列有什么规律，眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...对利润这一列进行颜色高亮 把一列修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步：①选择一列 ②修改字体颜色 ，仅 2秒钟就能完成。...第2次尝试：选中要高亮的列并点击右键，选择 Format 后尝试对列进行颜色填充，寄希望于使用类似 Excel 中的方式完成。...不过这部分跟 Excel 中的操作完全不一样，我尝试对每一个能改颜色的地方都进行了操作，没有一个能实现目标。 ?...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。

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使用line_profiler对python代码性能进行评估优化

性能测试的意义 在做完一个python项目之后，我们经常要考虑对软件的性能进行优化。...那么我们需要一个软件优化的思路，首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈，最理想的情况就是有这样一个工具，能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来，这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分，...来进行针对性的优化。...其实，这里值涉及到了单个函数的性能测试，我们还可以通过ipython中自带的timeit来进行测试： [dechin-manjaro line_profiler]# ipython Python 3.8.5...总结概要 本文重点介绍了python的一款逐行性能分析的工具line_profiler，通过简单的装饰器的调用就可以分析出程序的性能瓶颈，从而进行针对性的优化。

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StegBrute：如何在CTF中快速进行隐写爆破

StegBrute StegBrute是一款功能强大的隐写术暴力破解工具，该工具基于Rust开发，并且引入了线程机制以提升其性能，可以帮助广大研究人员在CTF比赛中迅速对隐写内容进行暴力破解。...基于Debian的发行版系统 如果你使用的是uBuntu、Kali或其他基于Debian的发行版操作系统，你可以直接点击底部【阅读原文】下载该工具预编译好的.deb文件来进行工具安装，下载完成后解压文件并运行即可...在启动容器之前，我们还需要创建一个卷来与容器共享文件： docker volume create --name stegbrute_data 然后，将你需要使用（即使用StegBurte进行爆破）的文件拷贝到这个卷中的文件夹内...还需要用你要提供给StegBrute的内容替换上述命令中的参数。...重要：请及时将处理结果存储在卷内，而不要存储在容器中，因为这些结果会被删除！

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