度量驱动改进活动中最大的痛点，就是搜集了一堆数据后，发现无法精确地识别哪些数据是改进信号，哪些数据是可以获取经验的经验信号。对所有数据进行根因分析，又会给团队成员增加负担，使得大家搜集度量数据的热情大打折扣，让度量驱动改进难以为继。
Meta公司、苹果公司和其他一系列科技公司都在打造增强现实眼镜，其显示屏可以将计算放在你周围的世界。他们的想法是，这种类型的产品有一天会变得有用，就像智能手机改变了电脑的功能一样。 但是，用户如何用一个无法触摸的屏幕，没有鼠标或键盘来控制智能眼镜？
归因模型是指一种或一组规则，用于确定如何将销售功劳和转化功劳分配给转化路径中的接触点。
整理｜罗燕珊 新浪回应“花钱买热搜”传闻；阿里云回应“用户注册信息泄露”事件；vivo 首款自研芯片“V1”浮出水面；多益网络“悬赏”千万送前 CEO 进监狱；苹果与开发者达成和解，设立 1 亿美元基金；小米 5 亿元收购自动驾驶技术公司；Linux 诞生三十周年；人社部、最高法明确：“996”严重违法；韩国或将禁止苹果和谷歌向开发者抽佣，创全球首例；台积电将提价 20%，电子产品恐面临涨价；Go 1.17 发布，说好的支持泛型又落空...... 科技公司 新浪回应“花钱买热搜”传闻 新浪微博近日公布了
0 回顾 昨天推送了逻辑回归的基本原理：从逻辑回归的目标任务，到二分类模型的构建，再到如何用梯度下降求出二分类模型的权重参数。今天，我们将对这个算法兑现为代码，包括用于模拟数据集的生成，到模型的创建，权重参数的求解。这个过程是动手实践写代码的过程，这很有趣！ 1 生成模拟的数据集 为了编写代码模拟二分类任务，我们的第一步工作是先生成用于测试的数据集，当然这一步也可以从网上找相关二分类任务的实际数据集。 首先看下生成的用于模拟的数据集长得样子，它有两个特征w1，w2组成，共有200个样本点，现在的任务是要
假设你正在练习投篮，目标是投进篮筐。已知的是投篮和你的出手点高度、投篮角度、手腕力度大小有关，作为一个小白你并不知道出手点高度、投篮角度、手腕力度大小该控制多少，那么你的第一次出手就是一个随机控制，至于篮球进不进篮筐就交给上帝吧。
「经验告诉我们：天空的薄云，往往是天气晴朗的象征；那些低而厚密的云层，常常是阴雨风雪的预兆……」
在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数，然而有时参数是无法直接求解的，此时我们就得借助梯度下降法，不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降，然后如何用它求解特征的权重参数，欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处的一个方向，并且沿着该方向变化最快，变化率最大。 沿着梯度这个方向，使得值变大的方向是梯度上升的方向，沿着使值变小的方向便是下降的方向。 综上，梯度下降的方向就是在该点处使值变小最快的方向。 2 梯度下降求参数 2.1 求梯度 在上个推送中我们得出了
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
Microsoft Excel是世界上最普遍的电脑工具之一。面向非技术人员和想要深入发掘Excel置入功能以外的功能的资深用户们，我们很骄傲地宣布，最简单最有效的达到目的的方法是使用我们的产品：Excel的Wolfram CloudConnector(https://www.wolfram.com/cloud-connector-for-excel/)，任何用Excel的人都可以在Windows系统上使用它。你可以直接从你的电子表格中体验到Wolfram语言强大的计算能力。
1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型： DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’。 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点： 首先，每次我们只是使用了几个单词进行训练，但是在计算梯度的过程却要对整个参数矩阵进行运算，这样计算效率低下。 更重要的一个缺点是在输出
大会为期2天，侧重大模型、AIOps、DevOps、可观测、SRE、云原生等热门技术领域，特设了如大模型+开发测试、大模型+运维、银行/证券数字化转型、汽车及制造业、云原生及数据库、DevOps/AIOps 最佳实践、可观测技术、互联网名企等特色专场。
无论是产品经理、产品运营还是数据分析师，在评估一个产品的用户使用情况时肯定离不开留存率、忠诚度等观测指标。这些指标可以反映用户对于产品的粘性、产品用户价值质量的高低，及时了解用户留存、流失趋势，有助于帮助产品做更好的功能迭代，也有助于运营及时进程运营策略的调整，比如：当新用户留存率低的时候，是不是需要调整新用户的活动策略，或者当老用户留存率低的时候，是不是某个产品功能的问题，或者活动对老用户不友好而导致流失等等……
本篇特约全球运筹优化挑战赛-仓储物流智能库存管理赛题冠军 TP_AI队伍分享赛题解析。来自清华大学经管学院的闵旭和来自北京大学人工智能创新中心的马思源因为比赛走在一起，虽然是一对新手情侣，但他们思路和策略却毫不含糊，为大赛贡献出了一套出色的解决复杂优化问题的创新方案。
战胜围棋高手李世石的 AlphaGo ，称霸星际争霸2的 AIphaStar...这些先进的自动控制技术都离不开“强化学习”这个算法框架。有人说，强化学习是一种“试错”技术，是在状态与动作间建立了一种高级的“哈希映射”。学习强化学习半载，我个人的心得是：强化学习让实时决策不再“鼠目寸光”，本文我们就通过“小赛能否写完假期作业”这个生活实例来谈谈。
从没有白费的努力，也没有碰巧的成功。只要认真对待生活，终有一天，你的每一份努力，都将绚烂成花。
对于计算机科班出身的人来说，在大学阶段几乎都学过信息论和算法这两门课，信息论都会讲到香农三大定理以及哈夫曼编码，算法课上会学习二叉树，甚至哈弗曼树。在介绍哈夫曼编码之前，先介绍一下什么是有效编码，以及香农第一定理的内容。
3月12日，NVIDIA正式宣布收购数据中心网络专业厂商Mellanox，在数据中心、HPC市场以及未来的云服务市场都对英特尔提出了挑战。随着人工智能（AI）等新兴产业的涌现，人们对计算能力提出了更高的要求，尤其是深度学习的计算要求。面对AI这一趋势，英特尔统治是否会被颠覆呢？
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集，把其称为批量梯度下降(batch)，这里提出一个与其相对应的概念，叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的，也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b，其主要改进的问题在于：当样本集数量太大，如果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b，那运行时间太长。 2、主要做
雷军在创业之初，用了两年半的时间，把手机从零做到了中国出货量第一，全球出货量第三。然而在过去的两年，小米也遇到了坎坷。2016年的时候，小米手机全球出货量跌出了前5名。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
通过上一篇 精读《什么是 LOD 表达式》 的学习，你已经理解了什么是 LOD 表达式。为了巩固理解，结合场景复习是最有效的手段，所以这次我们结合 Top 15 LOD Expressions 这篇文章学习 LOD 表达式的 15 大应用场景，因篇幅限制，本文介绍 1～8 场景。
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
AI技术有三大要素：算法、算力、数据。由于AI技术的应用，对各种硬件设备的算力要求大幅提高，AI芯片应运而生，目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。可能未来AI技术成熟之后，AI芯片可以实现集算法与算力于一体的超脑能力。
【新智元导读】Intel宣布以153亿美元收购Mobileye后才过几天，在正在柏林举行的Bosch’s ConnectedWorld大会上，英伟达和博世便宣布联合开发一款整合了英伟达深度学习软件和DrivePX处理器的计算机，并将量产投放到无人驾驶汽车的大众市场。 紧接着Intel以153亿美元收购Mobileye之后，博世CEO VolkmarDenner在正在柏林举办的Bosch’s ConnectedWorld大会上正式宣布，博世将和来自硅谷的图形处理器厂商英伟达一起，开发一款整合了英伟达深度学习软
请问：9点上班，几点出门 答：(30+4*45+150)/6=60 再问：想把现有50%概率提高到85%需要多长时间出来？
原文PDF：http://www.tensorinfinity.com/paper_170.html
一种常用的库存管理方法是定期检查库存控制方法：管理者必须定期检查库存水平，并决定订货量，期望能够以稳定的服务水平满足企业内外部对存储货物的需求。如果企业内外部对货物需求是确定的，那么每次检查后的订货量就很容易满足。然而，当外界对货物的需求具有不确定性，管理者需要考虑和计算订货量满足预期服务水平的可能性。为了建立一个一致的科学的库存管理策略，需要确定企业内外部对货物的需求量变化情况和目标服务水平，并建立一个风险量化分析模型确定订货量。如果每次的订货量很大，那么可以保证较高的服务水平，但同时也会造成货物库存积压比较严重，造成库存成本增加。如果每次订货量较少，那么可能无法保证服务水平。此外，管理者在计算订货量时需要考虑两个时间段内市场对货物需求量大小：第一段时间时两次检查的间隔时间，第二段时间时从订货到收货的间隔时间。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天，前面我们介绍了如何用Tableau获取数据？，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会：
来源： 心有麟熙 作者： Jim 范麟熙 编辑：张乾 【新智元导读】斯坦福大学博士生、师从李飞飞教授的Jim Fan（范麟熙）以轻松有趣的方式介绍了强化学习和游戏渊源以及强化学习在现实生活中的应用：机器人、World of Bits、金融、广告业、环境和能源等等。 在新智元上一篇文章中，Jim Fan（范麟熙）介绍了强化学习的概念和目的。今天是《强化学习炼金术》Introduction第三讲。 在这一课里，Jim Fan会跟各位炼金术师们聊一聊游戏中的强化学习以及强化学习在现实生活中的应用。 一、游戏与强化
Hello,大家好。今天我们来聊一聊GA(遗传算法)。见名知意，GA是科学家们从生物学上得来的启示,这一渊源早已在江湖上流传,就不赘言。本文希望能用糖葫芦帮助初学者们一窥GA,了解具体的糖(真)葫(的)芦(皮)制作流程以及如何用Matlab实现简单优化。
信息过载： 信息过载是信息时代信息过于丰富的负面影响之一。指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。人们接受了太多信息，却无法有效整合、组织及内化成自己需要的信息，以致影响到人们的工作、生活以及人际关系等。信息过载主要表现为：（1）受传者对信息反映的速度远远低于信息传播的速度；（2）大众媒介中的信息量大大高于受众所能消费、承受或需要的信息量；（3）大量无关的没用的冗余的数据信息严重干扰了受众对相关有用信息的准确性的选择。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了XGBoost的基本思想，说到新加入进来的决策树必须能使原已有的更好才行吧，那么将XGBoost这个提升的过程如何用数学模型来表达呢？ 02 — XGBoost整体模型 机器学习的有监督问题，通常可以分为两步走：模型建立（比如线性回归时选用线性模型），根据目标函数求出参数（比如球出线性回归的参数）。对于XGBoost，
铺垫了那么久，不知道大家期待不期待。总算到了挣值计算这一课，这个名字很奇怪呀，什么叫做挣值？成本不就是我们的投资吗？这个挣值到底是要干嘛？带着这些疑问，我们就来看看挣值计算到底是在计算个啥。
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
感 谢 感谢每一个朋友的关注与支持，感谢所有的不离不弃，一路同行！ 关 注 导读 我们在工作中偶尔会遇到一些不规范的数据，而且因为工作的需要我们还需要对这些不规范的数据进行统计，如下图 📷 所有的销量明细数据都在一个单元格里面，需要我们对这些数据进行汇总求和，这个时候我们该怎么办呢？今天村长就来跟大家分享两种对字符串中的所有数值汇总求和的方法。 普通数组函数法： 📷 函数公式： =SUM(TEXT(LEFT(TEXT(MID(B2&"a",COLUMN(2:2),ROW($1:$15)),),ROW($1:
软件简介：通达信全部函数及其用法(2011年最新版)(一)行情函数1)HIGH(H) 最高价 返回该周期最高价.2)LOW(L) 最低价 返回该周期最低价.3)CLOSE(C) 收盘价 返回该周期收盘价.4)VOL(V) 成交量(手) 返回该周期成交量.5)OPEN(O) 开盘价 返回该周期开盘价.6)ADVANCE 上涨家数 返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7)DECLINE 下跌家数 返回该周期下跌家数. (本函数仅对大盘有效)8)AMOUNT 成交额(元) 返回该周期成交额.9)VOLINSTK 持仓量 返回期货该周期持仓量.10)QHJSJ期货结算价返回期货该周期结算价.11)BUYVOL 外盘(手) 返回外盘，即时行情数据12)SELVOL 外盘(手) 返回外盘13)ISBUYORDER 主动性买单 返回当前成交是否为主动性买单.用法: ISBUYORDER，当本笔成交为主动性买盘时,返回1,否则为014)DHIGH 不定周期最高价 返回该不定周期最高价.15)DOPEN 不定周期开盘价 返回该不定周期开盘价.16)DLOW 不定周期最低价 返回该不定周期最低价.17)DCLOSE 不定周期收盘价 返回该不定周期收盘价.18)DVOL 不定周期成交量价 返回该不定周期成交量价.19)NAMELIKE模糊股票名称返回股票名称是否以参数开头.用法: if(NAMELIKE(‘ST’),x,y);20)
像追美剧一样追课程！ 大数据文摘已获斯坦福大学深度学习课程CS224d翻译授权， 重磅启动“斯坦福深度学习课程CS224d”的翻译工程， 所有译文将会免费发布，计划每周发布1篇。 期待你的加入，加入要求见文末 报名请点击文末“阅读原文”。 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能： 社区规划（CTO角色） 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师
国标/行业标准所描述的功能点估算规范，既有IFPUG ，也有 NESMA，二者在流程和规则上，大部分是相同的，主要差异是：
【新智元导读】Twitter 昨日宣布收购机器学习公司 Magic Pony，除了增强其图像和视频处理能力，还隐藏着让自己对 Alphabet 更有吸引力的动机。投资公司 CML 认为，近来表现一直欠佳的 Twitter 被 Alphabet 收购能挽留投资者，对 Alphabet 来说，Magic Pony 的技术也有产品可以落地。 2016 年 6 月20 日晚，Twitter 联合创始人兼 CEO Jack Dorsey 在公司博客发文，宣布收购英国机器学习新创公司 Magic Pony Techn
（https://github.com/normandipalo/learn-to-walk-with-genetic-algs）
最近常常有小伙伴问我，大概是如下几个问题： 我手里没有多少数据可以供分析，怎么办？我手上有一些数据，但是不知道该如何分析，怎么办？我有一些数据，也知道该做哪些分析，但是不会高大上的工具，怎么办？
最基本的存储技术。日常应用把通过各种渠道得到的数据，如关系数据库、日志、埋点、爬虫数据都存储到HDFS，供后续使用。
这篇文章基于最近整理的一份演讲的Slide，由于报名太晚错过了截止日期，所以只好写成文章，一起来看看爱飞狗背后的一些故事。
我们在日常数据相关的工作中，常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。有一个喜闻乐见的例子：夏天海岸，鲨鱼袭击事件较其他季节多20%，同时冰淇淋销量比其他季节多100%，冰淇淋销量和鲨鱼袭击事件成正相关关系，得出结论销售冰淇凌会导致鲨鱼袭击。这实际上是违背常识的。
对赌协议（Valuation Adjustment Mechanism，VAM)，最初被翻译为“对赌协议”，或因符合国有文化很形象，一直沿用至今。但其直译意思是“估值调整机制”却更能体现其本质含义，所以我们日常听到的对赌协议，所涉及问题其实和赌博无关。实际上就是期权的一种形式。通过条款的设计，对赌协议可以有效保护投资人利益。在国外投行对国内企业的投资中，对赌协议已经应用。
讲过长课的老师，常在受众将发生审美疲劳之时段，安排一点有趣的内容。为消除疲劳，现来一段有趣的、与博友的自尊心和荣誉感相关的博文，议题是：挖掘科学博客的平均点击量公式，以及提高平均点击量的方法。 1 平均点击量排行引出的问题 嘤其鸣矣，求其友声，作者总希望读者多一点，博主们希望点击量排行高一点，朴素而自然。打开科学网主页排行榜，看总排行的Top 4 ，点击量区间为[6百万, 9百万] ，这些资深博主起步早，博历高，博文篇数达到几千甚至上万。 如果某位晚起步几年的新博主，立志要进入总排行Top 4
据外媒报道，伊隆 · 马斯克收购推特后大幅裁员，原有的 7500 名员工现在已经被裁了约一半，整个推特原有团队几乎完全被摧毁。
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