1.运营，是产品和用户的中间人，一方面服务好用户（激活、促活），一方面对企业（转化、变现）要利用一切的手段去凸显产品的亮点，满足用户的痛点，发现用户的痒点，找到市场的缺点。...2.运营就是对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。...从另一个角度来讲，运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。 从广义的角度上说，一切围绕着网站产品进行的人工干预都叫运营。...3.运营是一种将产品商业化对的手段，产品的长期价值并不能一下子被用户体验到，需要运营将这些价值给表现出来，相对应的是一种短期价值的体现。...将运营细分的：产品、内容、用户、活动等等，运营的种类到目前来说已经到了细分化的程度，但是归根结底都有着一点，那就是对于用户痛点的洞察，对于用户需求的洞察，相比于产品，运营更加地贴近于用户。
在这种情况下，组织如何处理这些数据，与数据量是无关的。对大数据分析可以产生改善战略商务决策（Strategic business decision-making）的洞察力。...社交媒体效应：每天，社交媒体网站 Facebook 的数据库中都会增加大约 500TB 的新数据。 大数据类型 大数据可以分为以下三大类。 1....同时，大数据工程师必须计划好数据会发生什么情况，数据存储在集群中的方式，内部许可的访问方式，用于处理数据的设备，以及提供给外界访问的模式。那些设计和实现这种架构的人被称为大数据工程师。...大数据技术 众所周知，大数据的主题非常广泛，并且渗透到了许多新技术的发展中。以下对一些技术的概述旨在帮助用户对大数据进行改造。 1....数据世界的技术发展日新月异。借用数据之力，意味着能够与良好的、具有开拓性的伙伴一起运营 —— 这些公司可以帮助创建正确的 IT 设计，从而以良好的组织方式适应环境的变化。
什么是运营报告？ 运营报告侧重于生成日常组织运营的详细报告。这些报告包括与生产成本、记录、资源支出、流程深入检查甚至会计有关的数据。 这些报告有不同的时间间隔，但通常侧重于短期。...在大多数组织中，运营报告被用作快速决策的支持基础。 你和清晰的报告之间有什么关系？ 对于许多公司而言，运营报告在更广泛的商业智能中发挥作用。...后者提供了对一个非常适合制定战略、长期决策的组织的高层次观察。运营智能提供低级数据以在短期内做出决策。这些报告在实时提供高度精细的数据时最为有用。...因为重点是短期见解，所以提供过时的信息会降低报告的有效性。 我可以使用运营报告做什么？ 运营报告工具的一种常见应用是在多个组件协同工作的行业中。...在商店方面，零售商可以根据销售数据衡量库存，以改善他们的订单。他们还可以通过跟踪每日销售数据和其他指标来衡量与物品的楼层定位或某些产品的季节性相关的数据。
随着人们对VR体验诉求的提升，这种感官体验会越来越接近现实的感受，在此过程中眼球追踪技术将成为必不可少的应用模块。...如图所示，当人眼在看屏幕H时，虽然整个屏幕都可以看到，但是只有B区域额中央凹视野是清晰的， AC区域成像模糊，因此在画面渲染过程中只需要渲染中央凹视野很小的范围，对周边视野区域进行模糊渲染。...眼球转动，高清渲染区域随着注视点的变化而变化，这样既可以得到高清的视觉体验，又可降低GPU负荷，从而可以大幅的降低VR设备对硬件的要求。...眼球追踪技术对于VR来说就像鼠标于windows系统一样，它会让体验更完善，使用更方便，更容易被用户接受，虽然在VR设备上成功搭载眼球追踪技术的案例并不多，但是参照目前VR显示方案的快速迭代，可知眼球追踪技术将会成为
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。 原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。...经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...这就需要我们开展原因分析，进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。 预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。
2.自助BI是数据化运营的必备产品 数据分析的产品形态有定制化的可视化开发平台，用户行为分析，以及自助BI。随着数据化转型的不断深入，企业数据化管理流程和人才体系被逐步培养起来。...BI产品的不断迭代和完善，已经可以逐步替代定制化开发，例如一些商业化的BI推出可视化大屏模式以及PC、移动端可视化门户的快速搭建能力。从最终业务目标看，自助BI产品是一劳永逸的方案。...，以及可视化大屏。...五、BI产品的发展趋势 1.灵活的可视化配置能力持续完善 自助BI可视化的终极目标是要完全替代定制化的可视化开发需求，围绕这一目标，需要看现有的BI产品对可视化门户快速搭建的能力、移动端可视化分析、以及大屏可视化配置的能力...3.人找数到数找人的能力构建 对于业务人员来说，他们更希望只关注业务，最好能有专门的数据分析帮他进行数据分析，告诉他有什么问题，该怎么做就可以了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...)理论 Probability(概率)：营销、运营以概率为核心，追求精细化和精准率 Product(产品)：注重产品功能，强调产品卖点 Prospects(消费者，目标用户) Creative(创意，包括文案...、活动等) Channel(渠道) Cost/Price(成本/价格) 1.2数据化运营的主要内容 对互联网运营部门的数据化运营，具体包括： 平台（PC、移动）流量监控分析 目标用户行为研究 平台日常更新内容编辑...网络营销策划推广等 通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行 1.3为什么要数据化运营 数据化运营可以做到运营流程至始至终都心中有数、有的放矢，可以细分受众、监控营销各个环节、准确预测营销效果...1.4数据化运营的必要条件 有企业级海量数据存储 精细化运营的需求 数据分析和数据挖掘技术的有效应用 企业决策层的倡导于持续支持 1.5数据化运营的新现象与新发展 … 1.6关于互联网和电子商务的最新数据
为什么传统的软件工具不胜任了？在之前的一篇博文中，我们注意到一些区分一个项目是否是机器学习项目的关键属性： 不像传统的软件，其主要目的是满足功能需求。机器学习的目标是优化一个指标。...模型管理 我们也开始见到有的公司对模型管理工具和能力有需求。正如长期以来，企业已经将数据视为资产一样，随着机器学习对企业和机构的运营变得越来越重要，模型必将被视为重要的资产。...一个目录或者数据库，用来记录模型信息，包括某个模型什么时候被测试、训练和部署的。 一个验证数据集的目录，以及对存储的模型的准确度测量结果。...对每个客户、地理区域、人口统计群体进行在线准确性测量对于偏差监控和确保面对不断增长的客户群时的准确性非常重要。第三是数据质量。...实际的情况是，企业需要对于语言库、建模工具和使用的环境更灵活的应用能力。幸运的是，初创公司和大企业已经开始构建用于在企业中实现机器学习的综合工具。
然而，鉴于网络不断扩展的速度，即使逻辑上可行，这种一对一的连接很有可能造成难以驾驭的管理噩梦。 EMA报告称，35%的企业机构认为SPAN端口和分路器的短缺是他们无法全面监控其网段的主要原因。...顾名思义，网络数据包代理的基本功能是：协调网络数据包数据，以确保每个分析工具准确获得其所需的数据。...利用网络数据包代理提高投资回报率的5种方法 加快故障排除 更快地检测漏洞 减少安全工具的负担 在升级期间延长监控 工具的寿命 简化合规性 NPB到底能做什么？...领先的网路数据包代理可以从安全工具中卸载解密，以确保总体可视性，同时减轻对高成本资源的负担。 数据脱敏 SSL解密使任何有权访问安全和监控工具的人都可以看到数据。...应用监控 应用感知的可视性对性能和管理也有深远的影响。
但据Gartner分析数据显示，2012年，这四大巨头占据着ITOM软件行业55%的市场份额，到了2017年这一数据却已经下滑到了不到30%。 CA收购案揭开了四大ITOM巨头不复存在的面纱。...在下文中，我们将分析四大巨头如何在发展中迷失了方向，IT领导者们为什么要选择抛弃他们而和带来ITOM行业转型的变革者合作。...四大巨头倒下的原因 这曾经辉煌的ITOM四大巨头为什么会迷失方向呢？很明显，缺乏创新、对传统产品组合和维保收入的强烈依赖，以及笨重的产品套件断送了四大企业的命运。...2、收入重度依赖传统软件和维保 如果还有一种可称之为遗产的技术，那只能是大型机了。四巨头收入的秘密，在于他们对大型机监控和管理的重度依赖。...不惧改变，拥抱变化 DevOps和IT运营团队的下一站是什么？四大巨头退出的市场空白已经有新的选手占领。工具套件正在被尖端的、基于云的技术取代。
那么，到底什么是 Retrieval 检索工具？它和此前 OpenAI 使用的向量数据库有什么区别？ 检索增强生成（RAG）到底是什么？ 大语言模型尽管具有所有语言能力，但缺乏掌握“现在”的能力。...基于大语言模型 (LLM) 构建的产品（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）非常出色，但也存在缺陷： 它们的数据集是静态的——大语言模型在静态数据集上进行训练...归根结底，RAG 技术可用于提高生成式 AI 系统对提示的响应质量，而不仅仅是大语言模型所能提供的那些。...此外，一些唱衰向量数据库的言论也此起彼伏：“去死吧向量数据库”，“还要什么向量数据库缓存呢”，“还要什么 LangChain 中间件呢”？...对于这些唱衰的声音，一位 IDswyx 的用户为在 X 上发表言论称：“对于今年向向量数据库投资 2.35 亿美元的公司来说，他们要的不是基础模型实验室 Sherlocking 和增加上下文长度这些基础功能
从服务内容来看，就是一个标准的政务云建设项目，从供应能力上看，三大运营商随便哪一家都可以满足，那为什么要成立一个“联合体”去联手竞标呢？...这个画风似乎跟我们过去印象中三大运营商“相互背后捅刀子、不是你死就是我亡”的竞争态势完全不一样，三大运营商似乎开始坐下来真诚地考虑彼此的竞合关系了，背后是什么原因呢？...我简单分析下，有以下几点： 第一、考核导向的变化 过去部委对三大运营商的考核是“份额考核”模式，你干得好还不行，你还要比对手干得更好、份额更高，既然是份额，那就跟饼大饼小没关系了，只要比另两家强、或者另两家比我弱就行了...而最新的对三大运营商的考核规则已经不再是“份额考核”模式，不再将三大运营商捆绑考核，而是侧重“两利四率”单独考核，上行下效，因此，三大运营商也就逐步改变过往的竞争模式，不再视彼此为唯二竞争对手，开始考虑正常的竞合关系...但当前三大运营商的“云实力”并没有拉开明显差距，尤其是中国电信的“天翼云”和中国移动的“移动云”更是在伯仲之间，也都在高速地发展，以后国家云谁来主导？
目录 一、前言 二、实体-关系图（E-R图） 1、实体(Entity)： 2、属性(Attribute)： 3、关系(Relationship)： 4、关系类型 一对一关系 (1 ∶ 1) 一对多关系...(1 ∶ N) 多对多关系 (M ∶ N) 5、ER图中符号的表示 ---- 一、前言 系统设计中一个重要的环节就是数据库设计，数据库设计的时候需要先进行数据建模(实体关系图 E-R图)，数据建模的依据就是前期所做的需求分析...构成E-R图的基本要素是实体、属性和关系 1、实体(Entity)： 实体用来表示具有相同特征和性质的事物(类似于java的类(域对象))，实体由实体名和实体属性来表示。...一般可分为以下 3 种类型：一对一、一对多、多对多 4、关系类型 一对一关系 (1 ∶ 1) 这种关系比较少见 维护关系：随意选择一方构建外键 例如：Wife and Husband wife表husband...表class表snosnameageclass_ididname1zhugeliang2011qinghua12liubei1812qinghua23zhangfei211 多对多关系 (M ∶ N)
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知...▲图1-1 大数据的五大特点 大数据时代为人们带来了丰富多彩的生活方式，让人们充分享受着从大数据中挖掘而来的价值。但也正因为大数据产生得太多太快，让我们开始疲于对正在发生的事情做出及时反应。...最基本的功能是监控业务是否运营正常，如监控业务关键指标、发现故障模式等。 高级些的功能是最大程度优化业务使用服务器的成本，如根据CPU、内存和I/O等资源的使用率动态扩展或缩减业务使用的服务器数量。...它们知道推荐什么样的音乐、新闻、小说和商品，并且推荐的东西大抵还是你所喜欢的。...在实时流数据的四大特点中，无限性是流数据相比批数据最大的区别，这直接导致了流处理和批处理的查询模式有所不同。批处理是在固定数据集上进行不同的查询，而流处理是在无限数据集上进行固定的查询。
为什么大模型本质上只是预测词汇出现的概率就能让它输出问题的答案呢？ 为了寻找这个问题的答案，找到了一篇科普文章，详细解释了大模型的工作原理和它为何能够发挥作用。...首先要解释的是，ChatGPT 从根本上一直试图做的是，对迄今为止所获得的任何文本进行“合理的延续”。...ChatGPT 的核心正是所谓的“大语言模型”(LLM)，它的构建是为了很好地估计这些概率。 04—什么是模型？...是的，对于蜜蜂或章鱼来说，答案无疑会有所不同，对于假定的外星人来说，答案也可能完全不同。...（注：当我明白大模型的统计学原理后，也就明白为什么 ChatGPT 的token 是连问题带回答一起计算的字数。
经过前面两期漫长的介绍文章： 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...（一） 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...最终，这可能是对人类语言特征的某种“神经网络编码”。但目前来看，这些特征是什么还不得而知。...实践中的结果似乎对系统产生“类似人类”的输出的成功有很大影响。 总的来说，有趣的是，看起来“最初训练”的网络需要的“干预”很少，就能使其在特定方向上有用地前进。...那么，像ChatGPT这样的系统是如何在语言方面取得如此大的进展的呢？基本答案是，语言在基本层面上比它看起来要简单。
（注：这也是大模型的魅力所在，创造它的人也无法用准确的语言描述它到底在干了些什么，也不明白它怎么做到的，所以人工智能出现了一个词：“涌现”，来表示大模型的这种能力。...但是哪个结果是“正确”的？实际上没有办法说。它们都“与观察到的数据一致”。但它们对应于不同的“内在”思考方式，以确定如何在“盒子外部”进行操作。其中一些可能对我们人类来说比其他解更“合理”。...首先，对于特定任务，应该使用什么样的神经网络结构。然后，关键问题是如何获取用于训练神经网络的数据。...但后来发现，至少对于“类人任务”来说，通常更好的方法是只需尝试对“端到端问题”进行神经网络训练，让它“发现”必要的中间特征、编码等。...在过去，有许多任务（包括写作文章）被认为在某种程度上对计算机来说“基本上太难”。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 大数据文摘记者 | 魏子敏 在1989年创立Pivotal Labs的时候，Rob Me自己也承认，这只是一家非常小的软件顾问公司，并没有什么特别与众不同的地方，主营业务就是与客户合作...当地时间5月5日，大数据文摘记者跟随上海大数据联盟硅谷考察团到访了位于硅谷的Pivotal Lab。从办公环境到公司理念，全方位感受了这家神秘的大数据公司及他们的工程师文化。...而现在不再是一个大的软件或者一个大的团队，而是由多个小团队负责多个不同的小服务，同时，每个团队都有自己的发布周期，而且彼此间的相关性不是很强，也就是每一个都是一项微服务，每个团队都代表了一个微服务。...简单来说，Pivotal把技术趋势归结为四大块： 首先是开发运营一体化：也就是现在把运营和软件开发做在一块；第二个是持续交付，简单来讲就是，软件工程师他所做的每个承诺，都可以立即进行部署；第三个就是微服务...过去，如果你速度够快的话，每三个月会发布一次；但是现在代码的发布是早期发布，经常发布，而且是持续发布。 在过去，开发人员常说：这些源码在我的环境里面完全没问题，为什么在别的环境里面不奏效？
路线图：三大定位，共享AI “Make AI Everywhere”（让AI无处不在），张潼开门见山说，这是腾讯AI Lab成立的核心理念，也是腾讯上下对AI未来发展应用的思考。...张潼表示，目前的AI人才依旧稀缺，对学界来说，由于学校的培养和企业的需求不一样，所以只靠学校培养还无法弥补人才缺口。...当然，关于腾讯AI Lab这一年，张潼还接受了量子位等媒体采访，他谈到了更细节的进展，以及对行业的看法。 对话张潼 Q：腾讯AI Lab现在发展到什么样的规模了？...Q：西雅图实验室会与深圳的AI Lab有什么分工？...张潼：大公司角度来说，都希望搭建平台。但做什么样的平台、具体做什么，每一个公司考虑的可能会有不同。
即ONOS的控制权依然没有变化，ON.Lab董事会成员、执行董事Guru Parulkar仍然能够对ONOS的代码一言而决。...一名资深开源项目开发者表示：ON.Lab处在开源项目的顶层，这也是保持ONOS始终独立的原因，ON.Lab不会在任何方面改变其管理方式。对一些人来说，这不是一个主动开放代码结构的研究机构应有的态度。...他在给SDxCentral的一份邮件中这样写道：“这样的运营模式是典型的开源项目，包括跨基础协同项目生态系统的运营模式，例如AllSeen Alliance，Dronecode，OpenDaylight...人性化管理充分抓住了开源的关键，即ON.Lab董事会保留了选择ONOS执行主席和技术指导团队领导人的权利，ON.Lab和Parulkar始终对ONOS代码保留最终话语权。...在被问及到为什么Linux基金会能够保留ONOS的这种管理方式的时候，Linux基金会执行董事Jim Zemlin表示：通过成为合作项目，ON.Lab和Linux基金会协同工作，共同为服务提供商网络提供令人信服的开眼解决方案
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