下载了几个歪果仁做的Excel表格，非常的漂亮： ? ? 再看看我们最常见的表格，难看的瞬间爆表 ? 兰色对歪果仁的表格好看的原因进行了归纳，下面我们按歪果仁的思路改造我们的表格。 第4步：用条形图增加的年合计的可视性。 选取G5:G11 - 条件格式 - 数据条 ? 完工！ ? 控件的使用方便筛选数据，又增强了商务感。 小图片的装饰。 其实Excel漂亮并不意味着花梢，表格设计就是要突出和展示数据，达到这个目的，又能看上去很舒服。就是完美又好看的Excel表格。
点击上方“程序员的成长之路”，选择“置顶公众号” 技术文章第一时间送达！ 有AI核心代码，据说估值一个亿哇，没有废话，直接上图： ? 看后有什么想法？欢迎在后台回复哦。
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本题要求你实现一个稍微更值钱一点的 AI 英文问答程序，规则是： 无论用户说什么，首先把对方说的话在一行中原样打印出来； 消除原文中多余空格：把相邻单词间的多个空格换成 1 个空格，把行首尾的空格全部删掉 ； 在一行中输出替换后的句子作为 AI 的回答。 输入描述： 输入首先在第一行给出不超过 10 的正整数 N，随后 N 行，每行给出一句不超过 1000 个字符的、以回车结尾的用户的对话，对话为非空字符串，仅包括字母、数字、空格、可见的半角标点符号。 这题用C++的regex库来求解会比较简单，正则表达式还是牛逼嗷。替换的时候需要注意.和?前需要加 \，而 \ 又是转义字符，所以得在.和? 我用了regex求解之后测试样例没有问题，提交之后有个3分的测试点过不了，找了很久的bug之后发现必须得先把can you和could you替换成I can和I could后再替换I和me，而且替换过后的
再看回来核心公式：收入=付费人数*客单价 客单价受到多重因素影响：套餐价格，用户属性，套餐特权变动 客单价变量控制——同样的渠道确保用户属性一致，套餐特权在改版前后不变（提价需要给到的特权升级在调价前夕就上线 要把付费人数的变量控制下来，这里提供一个行之有效的指标——会员中心的”曝光arpu值“ 会员中心曝光arpu值=会员中心进入人数/总收入 通过进入人数与收入的比值，来去除掉付费人数受到新增和主动等因素的影响 2.2关键指标背后的数据上报建设 确定了这个指标之后，需要回顾看下数据上报是否能支持到： ? 尽可能保障在开始实验之前，每一步都上报都已经预埋好。 2.3曝光arpu值数据分析 ? 曝光arpu值：对比初始价位¥15有明显提升 结论——用户对于提价到¥18有敏感度，但收益为正向，可以继续尝试下一个提价实验。 单月提价到¥20后： 购买率：1个月付费人数降低，其他套餐无明显增益。 整体曝光arpu值：对比提价到¥18有所提升，但提升比例降低 结论：用户对于提价到¥20后感知加强，有部分用户流失，增益效果有，但在减弱。
猛男就该写猛题 应该是过的代码中很短的一个了 里面也有很多小心思 算是生涯中比较优秀的代码吧 题目链接 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,s,e) for(int
然后再调用该对象的GetValue根据指定的Key去获得相应的值。 Foo、Bar和Baz的值。 方法重载来说，ValueProviderCollection会遍历集合直到找到一个GetValue方法返回值不为Null的ValueProvider，而该返回值就是该方法的返回值。 ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: NameValueCollectionValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统 : DictionaryValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: ValueProviderFactory
L1-8 估值一亿的AI核心代码 (20分) ? 以上图片来自新浪微博。 本题要求你实现一个稍微更值钱一点的 AI 英文问答程序，规则是： 无论用户说什么，首先把对方说的话在一行中原样打印出来； 消除原文中多余空格：把相邻单词间的多个空格换成 1 个空格，把行首尾的空格全部删掉 ； 在一行中输出替换后的句子作为 AI 的回答。 输入格式： 输入首先在第一行给出不超过 10 的正整数 N，随后 N 行，每行给出一句不超过 1000 个字符的、以回车结尾的用户的对话，对话为非空字符串，仅包括字母、数字、空格、可见的半角标点符号。 其次自己的编码能力也不是很好 可以直接处理字符串但是自己可能没有足够的心情可以静下心来适应这个
，我们通过它从这个字典中获取一个Key与当前绑定上下文匹配的值。 除Address属性的三个属性值和作为Address的四个属性值，两类元素在NameValueCollection中通过基于属性的前缀来区分，具体的结构如下所示。 controllerContext.RequestContext.HttpContext.Request.QueryString, CultureInfo.CurrentCulture) 5: { } 6: } ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统 : NameValueCollectionValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: DictionaryValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: ValueProviderFactory
本篇文章只要介绍基于ValueProviderFactory的ValueProvider的提供机制，以及如何通过自定义ValueProviderFactory实现我们需要的数据值的绑定方式。 以ValueProvider为核心的值提供系统中涉及到了三类组件/类型，即用于具体实现数据值提供的ValueProvider，ValueProvider通过ValueProviderFactotry，而 AppleWebKit/535.19 (KHTML, like Gecko) Chrome/18.0.1025.162 Safari/535.19 ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统 : NameValueCollectionValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: DictionaryValueProvider ASP.NET MVC以ValueProvider为核心的值提供系统: ValueProviderFactory
今天，朋友圈被一则AI届的重要事件刷屏！ 今天，是一个里程碑式的开始！ 从今日起 每一个AI人 都可以昂头挺胸的说 我们不光只有PPT！！！ 我们还有估值1个亿的开源代码！！！ ?
今年上半年，三大运营商的用户arpu依然呈现集体下滑状态，我们可以做一个比较：2017年上半年，中国移动、中国电信、中国联通的移动业务ARPU值分别为62.2元、56.8元、48元，而到2020年上半年 三年来，三家运营商的移动业务ARPU下降幅度都在10%以上。 事实上，不光是今年，这么多年来，移动用户的arpu基本上都是持续处于单边下滑的状态，要知道，在20年前，中国移动的用户arpu就高达350元啊。 而近几年来用户arpu的持续下滑也直接影响了运营商营业收入和利润水平。 但事实就是，运营商用户arpu就是持续处于下滑的状态，这一点从市场逻辑上是很难理解的—— 第一，运营商这些年一直喊着要价值经营，要在存量用户中挖潜，要提升用户价值，为此运营商做了很多工作，比如，不停地给用户推销更高价格的套餐
ARPU指标适用广泛 资费作为移动运营商的核心业务要素，经常被业界或非业界在不同国家/运营商间比来比去。但是，各个地区的资费结构差异大到有时根本无法进行直接的单价比较。 所以要直接比较不同国家/地区的资费水平，ARPU值的比较就成为重要的手段。 那么数据ARPU(数据业务的户月均收入)就成为ARPU的主要组成部分。日本在2011年年底、美国在2013年年底，数据ARPU都开始超过语音ARPU，说明其数据业务已经成为移动通信的最核心业务形态。 所以，ARPU是真正反映用户的实际通信开支的最真实数据。在2012年之前，几乎所有的移动运营商都会在自己的年报中披露ARPU值，以便于资本市场了解自己保有客户的盈利能力。 未来围绕此客户的存量经营目标就是最大化AMPU值：如果特定优惠能够带来客户的AMPU增长，就对客户展开营销，反之则不接触客户。以AMPU为中心的营销组织管理，是真正的一对一营销的基础和核心。
ARPU DAU（ 平均每用户收入 - 日活 Average Revenue Per User Daily Active User）：活跃用户日均ARPU值，也即用户活跃一天所能带来的日均收入。 单用户活跃天内ARPU：活跃天内ARPU趋势不稳定较难预估，一般直接使用一定时期内均值。这种情况假定不同生命周期用户活跃ARPU值相同，显然是不合理的。 ARPU值稳定不变 如需预测全部用户，需加入付费转化率 适应场景 适合电商、游戏等付费用户价值预估，重视付费转化的行业。 Active User）：活跃用户日均ARPU值，也即用户活跃一天所能带来的日均收入。 一种模型是基于累计收入的非线性回归， 另一种模型是基于留存率、收入和用户打点数据的预测模型， 沿用了GBDT算法的核心思想，对预测结果的误差进行多轮迭代以提升预测精度。
GAN的精髓就在于让生成网络G和判别网络D彼此对抗，在对抗中提升各自的水平。形式化地说，GAN求解以下优化问题： ? 强化学习和BGAN 那么，该如何避免GAN的缺陷呢？ 我们先考虑离散值的情况。之所以GAN不支持生成离散值，是因为生成离散值导致价值函数（也就是GAN优化的目标）不再处处可微了。 那么，如果我们能对GAN的目标做一些手脚，使得它既处处可微，又能衡量离散生成值的质量，是不是可以让GAN支持离散值呢？ 关键在于，我们应该做什么样的改动？关于这个问题，可以从强化学习中得到灵感。 引入策略梯度解决了离散值导致价值函数不是处处可微的问题。更妙的是，在强化学习中，基于策略梯度学习，有时能取得比基于值函数学习更稳定、更好的效果。 虽然这个效果还比不上当前最先进的基于RNN的模型，但此前尚无基于GAN训练离散值的模型能实现如此效果。
Q3财报数据来看，付费用户比例和ARPU值决定直播营收能力。 陌陌直播月活跃用户为1548万，直播付费用户达到260万，付费用户占比为16.8%，直播付费用户季度ARPU值为41.8美元，折合人民币289.15元。 欢聚时代最核心的直播旗舰产品是虎牙直播，其Q3月活跃用户接近1亿，付费用户总量超过400万，付费用户占比为4%，净营收达到1.96亿元，直播付费用户ARPU值为49元。 天鸽互动月活跃用户2,066.7万人，季度付费用户122.3万人，付费用户占比为5.9%，直播付费用户ARPU值约为97.3元，其中移动端季度付费用户占总季度付费用户的63.6%，季度用户平均收益180 月活跃用户最少的陌陌，直播变现增长最强劲，关键在于两个指标：付费用户比例高、付费用户ARPU值最高，这与其社交属性最强、用户目的性强有巨大关系。
腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在2019年“两会”中指出，产业互联网是以企业为主要用户、 以生产经营活动为关键内容、以提升效率和优化配置为核心主题的互联网应用和创新，这是互联网深化发展的高级阶段，也是产业转型升级的必然要求 此外，订阅模式下，用户能从持续的服务关系中获得不间断的质量保证、持续的性能提升和细致化的个性服务。 用户心智或注意力从不擅长的下层系统解放出来，从而让用户专注于擅长、需求的上层界面，实现合理社会分工。 通过这种方式，不仅企业有更多机会向客户推出增值服务、交叉营销服务，提高客户生命周期内的客单价（ARPU）；从长期来看，还能大幅降低老客户的维护成本和通过口碑降低新客户的营销成本，从而降低长期的销售费用率 如何为XaaS企业估值？ 企业估值需要回答两个基本问题。第一个问题，选用什么样的估值指标？ 相对估值法下，估值指标是一个乘数，而乘数大小并不确定，由一个驱动因素决定，要找到与乘数关系最密切的驱动因素，才能确定合理的乘数，从而应用估值指标。 图4：估值基本问题 4.1.
故记录分享之，希望对还在研发管理上迷茫的团队，提供一些价值参考。 寻找研发团队的核心提升指标 软件行业，没有银弹（No silver bullet）。 诚然如此，项目的颗粒度是最大的、最复杂的、最漫长的、最不确定、也是最不可控的。不应该把项目的交付指标作为核心提升指标（因为他是结果，不是过程，更不是原因）。那么应该把什么当作研发团队的核心指标呢？ 那么减去上厕所、中途走动、偶尔接个电话之类的私人自由时间，得出假设每天有效工作是6小时。那么再结合每位员工的出勤天数，最终算出每个人应该登记的总完成工时有没达到标准值。 但我觉得这种任务工时的做法，对于处于一线的研发人员有间接参考作用，但没有直接提升和指导的价值作用。 例如，假设2022年团队的每月人均完成需求是：5个需求/月/每人。 那么，2023年的研发个人目标则是：交付效率提升，从原来人均每月完成5个需求提升到 8个需求/人/月。
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