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关键词

——高效的系统

——高效的系统

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如何提高逻辑

今天介绍一种分析方法,可以提高我们的逻辑,分为以下几部分去聊:​1.什么是假设分析方法?2.如何进行假设分析?3.在生活中如何应用?4.在工作中如何应用?1.什么是假设分析方法? 正是因为学会了假设分析方法,提高了逻辑,改变了下面图片中这个人的命运。大前研一是日本著名的管理学家,《经济学人》曾经把他评选为全球五位管理大师之一。 要知道,大前研一可不是经济管理科班出身的。 面试大前研一的8位主考官中的7位,不是投保留票就是投反对票,只有一位强推荐。进入麦肯锡后,他之前学的化学知识就派不上什么用场了。但是,大前研一说,他从科学研究中得到的逻辑却非常有用。 行业是否在顿,比如之前的游戏行业在顿,遇到了政策方面的问题竞争对手有什么大动作,比如竞争对手在搞活动促销,用户都跑到竞争对手那边了【证据】这里可以用我们用PEST分析方法来收集证据。 不管是生活,还是工作中,这种分析方法对提升我们的逻辑非常有帮助。如何进行假设分析?

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    codeforces1294D(+暴

    You are given an empty array a=.给定Q个询问和一个值x,每次询问向空数组中插入一个数,对于一个数可以进行无限次的加x和减x的操作,对于每次询问,求最大的mex值路首先是我的暴做法 第一次暴时,对于没有出现过的ans,我选择从头开始找,结果在第三个样例TLE。后来考虑护一个最大值,因为答案保证一定在 这个区间内,所以每次就在这个区间范围内找答案即可。 (和我的路差不多,只是优化的更多)AC代码1.暴做法#include#define x first#define y second#define PB push_back#define mst(x,

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    系---技术、业务数据、产品、复合

    甚至到现在看到的区块链、人工智。。五花八门日新月异,搞的有目标的程序员变得浮躁,都要去接触一下,你不接触,就好像跟时代脱节了一样。其实,这是一份焦虑,一份不安全感,一份压。 程序员可以很开心的去写代码,可是一个好的产品经理,需要跟业务、技术、事物本身的探索,甚至要从个铺开的系中,去发现及探索产品的价值,同时还要去关注产品本身对于用户的验。 那么产品,我们就可以概括为:业务本身、技专业度、洞察、心理学、全局观、高情商以及耐心,是一种复合的。 四、复合    毕竟本人也是技术出身,所以对于技术的感官更加强烈哈哈。。 但是如果,你在精通专业技术的基础上,融合 技术 业务 产品 的系化模式,我称之为复合型,因为这种模式,包含强大的同理心,包含敏锐的洞察,同时也包含一定的视野广度,需要结合心理学、哲学、 技术、数据、业务以及极高的情商才够达到的。

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    数据分析师导图

    一、问题解决 首先,数据分析师得有问题解决,这里问题解决又细分了几个方面理解 理解包括对业务的理解和对行业的认知,因为数据分析师是为了解决实际业务问题而生的岗位,不理解业务,如何解决问题 沟通 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道,所以沟通理解都非常重要,良好的沟通是职场中非常重要的一项技,作为数据分析师更应该注重加强这方面的。 逻辑数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题,良好的逻辑是基础,逻辑强的数据分析师往往分析问题的也较强。 专业 专业可以说是数据分析师有别与其他岗位的重要核心,数据分析师的专业包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础,因为这关系到后续的工具使用。 最后附上全文总结的导图 ?

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    每日考第 84 期:程序员必备的-结构化

    每日考专栏每周日更新,本期覆盖 20210621~20210627。本期谈谈结构化。210621:什么是结构 基百科的定义如下:结构是指在一个系统或者材料之中,互相关联的元素的排列、组织。 这样的表达才系化,分析问题才会更加全面而深刻。210623:什么是结构化 结构化是一种以事物内在规律(逻辑),从无序到有序理信息、搭建结构的方式。 比如先结论后原因,先目的后方法,先抽象后具,先后部分。纵向逻辑的演绎式论证可由三段论转换成先结论后原因的结构。纵向逻辑的归纳式论证参考采购清单的结构。 结论下的原因:逻辑范畴抽象下的具:逻辑范畴下的部分:切分度得是时间,空间或其它横向逻辑比如时间度可以把某个线上事件分成:事件前,事件中,事件后。 可的确做了很多事情,但并没有在几页的 PPT 里,现出自己对问题考的深度,和这些事情带来的价值,就很难打动评委。利用结构化的方法论,可以事半功倍。

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    Imageloader-

    如果根据URL找不到对应的Bitmap , 则启动一个Task,放到TaskQueue中然后通知后台轮询线程)}}关于Task肯定是一个线程,所有的业务逻辑均在run方法中实现 Task—run(){ 总目标 不可加载实际的图片,需要对其进行压缩。 具步骤: 1. 获取图片的大小 2. 使用Options对图片进行压缩 3.

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    Codeforces Round #416 (Div. 2)(A,题,暴,B,题,暴)

    A. Vladik and Courtesy time limit per test:2 seconds memory limit per test:256 m...

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    水平|运产品的闭环

    实现一个运产品的闭环,比碎片式的产品建设更有意义。抛开我最近创业对这一问题的必要性考,回归到一个企业内运团队本身,个人觉得也需要考这个命题。一个完善的运平台才做到对业务的运营有效支撑。 但随着后面应用运的运平台的一不断增强(比如说腾讯织云/蓝鲸),此时就对底层的运平台开放性要求越来越高。当然这个地方我建议分成如下三个阶段:1、独立的按照核心角色需求建设运平台。 其实这些角色的需求在不同的平台中都有存在的,只不过是多与少的问题,底层的服务化越强,上层的自动化也就愈强;上层的性越强,越来依赖和驱动底层的服务化。 持续交付的另外一个典型特征:把后续的产品优化直接现在实时的数据运营分析框架之上(持续反馈,类似PDCA中的C),任何滞后与非实时的数据价值都会大大缩水,数据化的运营不断驱动产品的质量提升。 没有理由在构筑藩篱,这是传统的核心障碍。曾经一个团队就不愿意开放,导致系统的建设七零八落,也就无法满足DevOps快速交付的要求。

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    垂直|运产品的分层

    一个好的运产品分层系,是运平台理解清晰与否的标志。建设一个完的运平台,绝非一日之功,也非一两个平台所覆盖,因此我非常喜欢用分层系来归纳问题。 无论是产品的规划系,还是自动化系,还是数据化系,甚至说CMDB平台的资源系,都可以用分层归纳总结。以下是我对运产品分层系的理解:? 运营层 运营现IT运营价值,把IT的价值和业务场景紧密联系在一起,这些场景和之前谈的运营价值系是一致的。 在运的发展的不同阶段,IT系统的运营价值现有所不同,IT运营的核心方法是有迭代式的。 平台层 在一个完的运平台中,其是集成的,而非离散的--系统需要提供很好的集成,让系统得到收敛,避免系统被割裂成一个一个的执行单元,用户为此痛苦不堪;是场景化的,而非基于功需求的--场景够串联工具的

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    Vjios P1736 铺地毯【暴

    第一行,一个数n(0 >b>>g>>k;11 cin>>x>>y;12 for(int i=1;i=a&&x=b&&y

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    GIT命令理-导图

    gitGIT命令理?xmind文件请联系邮箱获取 本文由 bytebye 创作 本站文章除注明转载出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名

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    自我注意,小积,大

    自注意提供了一个简单而强大的方法:仅使用 O(d) 个参数值就参数化一个大小为 O(n^2)的大型权重矩阵,其中n表示可视输入的大小,d表示某些转换空间的数,并且 n>>d。 【动图3】这项研究的总目标是向大家介绍自我注意,让大家知道神经进化的个工具箱里还有这么一件非常强的工具。 不过这个协方差矩阵的计算并不简单,所以高空间的任务很少会选用CMA-ES,但这次的任务偏偏是基于视觉这种高输入的。 而在DoomTakeCover环境中,智注意到飞来的火球,而且当它的位置靠近墙角的时候,它也注意到墙壁并调自己的躲避策略。 【动图20】【动图21】经过这些测试,已经可以看出自我注意的泛化如何了,给环境增加变化以后,智的表现只有很小的变化。

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    【学习】数据分析师必备的十大

    也许向上让你更明白方向。 该方法的关键是:建立长远目标、全局观念、概念、完地分析数据,不做井底之蛙。 实际上就如同:现在的数据表现出什么问题?是否有规律可行?五、求异 每一个数据都有相似之处,同时,我们也要看到他们不同的地方,特殊的地方 。 六、抽离 当你从一个旁观者的角度不考看待数据时,你往往发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义,我们迷失方向,忘记了自己的价值,同时深受情绪困扰。 这时,你用用抽离更加够帮助到你。 关键是要用多种分析方法,多角度看问题,不要钻牛角尖,多学习别人的好方法,学会集广益,发散性。 比如说:你的学习和方法有效吗? 关键是:你需要熟悉客观环境,员工的、行为的规律、他需要什么? 实际情况如:你够分析到哪一步?

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    hdu 5143 NPY and arithmetic progression(暴+

    题意:一个数组里只有1 2 3 4四种元素,问构成长度大于3等差数列(可不止一个)且没有剩余路:不难发现只有四种情况1 2 3 2 3 41 2 3 4111 222 333 444对于1 2

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    理分享】14张导图构建 Python 核心知识

    按顺序依次展示了以下内容的一系列导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程;结合这些导图主要参考的资料,分享一下我的学习验 ,一方面可供初学者参考,另一方面,也便于大家结合导图深入学习、理解、考;导图默认阅读顺序:从右→左,顺时针方向。 导图软件:XMind总览?第1张图基础知识图一包括了基本规则、Python语言特点、计算机语言、如何运行Python、变量赋值五个方面,辅助你快速掌握Python编程的基底知识。? 第7张图这张图主要理了字典|集合中set、dict的功、分类、BIF、操作问题。?第8张图条件|循环包含生成器、迭代器、列表解析的使用、拓展,相关BIF、if语句循环控制也够快速掌握重点。? 第9张图关于文件对象内建方法、内建函数、内建属性都有具内容,文件迭代的运用,标准文件对象如何输入输出以及分隔符的运用都在导图中详细标明。?第10张图错误|异常这张图介绍了如何调试、处理异常情况。?

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    观点|系统、数据是未来企业的核心竞争之一

    最近和不少的朋友有一些交流,对人分析的工作进行了很多反。多少企业都开始重视数据分析的量,但企业数字化转型可不是花大价钱做系统,招几个分析师就搞定的。? 【对瑞幸咖啡案例有兴趣的小伙伴可以点击下方的阅读原文查看】猛地看上去这似乎不可议,但是仔细想想,在信息化数字化的今天,这个数量其实足够了。瑞幸的高效人系和其数字化标准运营流程是不可分割的。 据我了解,大概有这么几种情况:一切流程都以下线审批签字作数,系统是否审批不产生任何实质性影响;绝大多数人没有系统使用的意识,不用系统或违规操作的人占大多数;系统调没有跟上业务调的速度;“奇葩”业务需求系统不支持 这种情况在系统的操作中就有了一些困难,通常情况下,系统设置中一个人只在一个法人主下,不在多个主下(毕竟只有一份劳动合同),那么应该如何进行信息的配置呢? 我们不可去要求一个管理人员具有非常专业的流程、数据流,但是作为公司的系统&数据负责人,应该更加积极地要求从系统和数据的层面给到管理者流程层面的支持。

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    Android系化学习导图

    重新理Android相关的所有知识,以一个系化的想去学习复习知识,串联知识,这样有助于构建和完善我们大脑中的Android系架构,有了系,再遇到难题,相信你也轻易化解了。 我把这个系列叫做《系化学习Android系列》,其实这也相当于做一个复习手册,以后也会理到语雀等平台。 当然这个理过程中,有时候会发一些和以前发过文章比较类似的内容,如果你看过了我也建议你再重新阅读下,因为它会是我重新理之后的内容。现在已经初步完成了系脑图的第一版,后续会根据内容不断完善。

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    让大数据“生命线”

    在大数据时代,人们第一次有条件获得和使用完数据,为从全局、系上决策提供了有支持。 政治工作要借助大数据量,在宏观层面、全局高度具备更好的洞察,从上把握政治工作各个要素,在筹划、部署、落实政治工作的每一个环节,都从一化角度观察考、统筹规划,不断增强政治工作顶层设计的系统性 确立基于内在联系的关联。大数据要求人们培养广阔的空间和多视角,对问题进行延伸性、拓展性、发散性考。 挖掘大数据资源,打造具有大数据采集功的政治工作平台,实时采集官兵在学习训练、浏览网页、通信联络等活动中产生的、反映群想行为的数据信息;建立政治工作大数据中心,将各个部队的局部数据归并合,确保海量数据安全存储 培养政治工作大数据分析人才,使量化研究方式成为政治干部熟练使用的工具,通过分析网络舆情数据、想动态数据,预判官兵想行为上的变化,提高政治工作预警防范和应急响应

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    Forgery(+暴)

    ,还有一个3*3的印章(除了中间的是.以外都是#),问用印章把空白的纸打成输入的图形。        路就是暴,一个一个去添加就好了,直接看代码吧。

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