建立人工智能精准推荐算法（40%概率用协同过滤，60%用关联分析） 把过往6个月月初复购率做成折线图，然后写下苍劲有力的三个大字：“要搞高！” 分析个啥，做电商不就是派券吗！...零散买，便宜的就批量买 购买渠道：如果有物流配送，大件硬通货（米面油）在线上买更省事，散件的就线下买，最好能现场试吃几个避免踩雷 这些货物属性是常识，是自然规律，不会因为数据指标的计算方式而改变。...APP/微商城的吸引力又在哪里呢？这就涉及：场的问题 2 卖场属性分析 快速问一个问题：你今天中午准备吃啥？不要思考，马上回答！ 十个同学有十个答不上来，对不对。...有引流款，但价格没优势 场角度： 用户习惯未建立，二次登陆都很少 二次登陆有，但没有进到购买页 进到购买页，但未下单 各自建立假设后，有两种方法建立整体思路： 第一， 从数据出发，哪个问题严重就从哪里下手...第二， 从业务出发，最近发生哪些大事，从哪里下手 （如下图） ?
——说人话：通讯录批量管理工具 微信是一个强大到几乎通吃的超级APP，用流行的行话说就是中国移动互联网最强社交操作系统（平台）。每个账号好友上限是5000，远高于QQ和微博的设定。...也可以做一个智能标签，以及推荐删除功能嘛，大数据分析两个人的关联度，综合上面那些维度，真的可以一键删除！ ? 豆瓣何时进军精神资产管理新场景？...买的书多了，很多都没有看，有时候甚至会买重，也会纠结自己到底有没有买过，所以一本书在我这里需要关心几种状态， 1.想看？看过？在看？...（豆瓣已有，不过因为版本过多，有时候看过了电子版之类的，会标错，豆瓣猜之类的可能也会重复） 2.是否想买（购书单已支持），是否已买？什么时间买的？放在哪里？...3.剧集显示每季总分、分集评分，总分计算需要考虑部分观看或者评价问题，对于没有给总体打分只分集打分的情况，计算总分的算法要合理。
在销售日志上运行关联规则，可能发现买了烧烤酱和薯片的人也会买牛排。因此，你可以将这些商品放在一起。 下面是一些最重要的非监督学习算法： 1....3.2.1 批量学习 在批量学习中，系统不能进行持续学习：必须用所有可用数据进行训练。这通常会占用大量时间和计算资源，所以一般是线下做的。...但是，批量学习还是存在下面的缺点： 实时性差，即对于需要快速适应变化的系统，比如预测股票变化、电商推荐系统等，就不适合采用批量学习算法； 耗费大量计算资源，用全部数据训练需要大量计算资源（CPU、内存空间...在线学习算法非常适合接收连续流的数据，然后自动更新模型，实时性比批量学习更好； 可以节省大量计算资源。...预测结果非常好，就能上线系统；如果不好，就需要进行错误分析，问题出现在哪里，是数据问题还是模型问题，找到问题，然后继续重复这个流程。 4.
当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T....(首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件....我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得买. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧
这里仅仅是站在应用开发工程师的角度选购笔记本电脑，包括计算机专业，软件工程大学生也可以参考，不是搞机器学习的，不是搞计算机视觉的，更不是搞人工智能等高端工作岗位的！！！...之后在换新本子的时候，你也有自己的习惯和开发风格，当然也能赚钱了，该买啥买啥。 2.XXXX本子怎么样？...如果普通的应用开发(Java、Python等）,买集成显卡就够用了。 如果做机器学习，开发模型，需要GPU算力，买独立显卡的。...我个人的选购策略是，大件只在狗东买，售后有保障。包括上海4、5月的封控的时候，狗东给我送了很多快递，太感动了。所以即使贵，我也买账。 从哪里购买，不管是线上线下，还是哪家电商，全凭个人喜好！...其他的就不一一细说，电子产品买新不买旧，以上4款都是2022年上半年新出的产品，目前赶上618活动的话，入手还是比较合适的。 以上均为个人看法，仅供参考，不作为购买决定性意见！
但是SaaS系统没办法支持批量数据导入，历史数据只能逐条创建。即便是创建一条数据用时1.5分钟，批量完成的时间是1250小时，156人天。还得保证数据无错。...当时的场景是长这样的…… No. 2：财务应付处理，公司大了买啥的都有，公司每月都会从京东、晨光买很多零散商品。所以每个月京东都会开出来很多笔不同主体的发票和对账单。...UiBot UiBot（有爱机器人）是福州奥森网络科技有限公司研制开发的一款面向多类需求、为业务全流程提供智能机器人服务的软件及平台。...数据来源：Gartner 05、RPA未来在哪里 在2015-2018年，RPA的市场总量一直保持40%以上的增长速度。2018年RPA市场增长速度更达到63%。...但B2C行业收入量巨大，用RPA来处理应收业务就不合适，而是需要更为高效的收款中台跟前台业务系统对接才可以满足海量数据的处理。
1、瓶盖收集：哪里量大往哪去，环卫工人是主力 瓶盖收集是整个黑产链条的最上游，而这众多的瓶盖从哪里来，又是谁来收集整理？答案似乎有些出人意料：这几乎是一个完全由底层劳动堆砌起来的交易长城。...仅以某品牌功能性饮料为例，分发平台针对此瓶盖码的单日收入甚至可高达60万元，可以想见，若将市面上同一时期的所有促销品牌都计算在内，日进百万简直不在话下！ ?...3、 刷单兑奖：广东福建多大佬，设备在手，羊毛我有 有卖就有买，这样两类人是分发平台的常客：有贼心却能力受限的羊毛散客和专业设备加持的刷单团伙。...针对羊毛党的多重作恶手段，腾讯防水墙基于多年数据积累，不断优化智能风控模型，推出了“营销风控”服务，致力于深耕快消行业，助力新零售业态下快消品牌的转型升级。...基于腾讯十多年的安全大数据，用领先的人工智能技术、实时计算引擎，从黑产情报、实时智能风控模型、事后追踪等环节，全方位感知并解决营销活动等风控场景的羊毛党等问题，帮助业务避免活动受损。
CCF-GAIR 2018 延续前两届的「顶尖」阵容，提供 1 个主会场和 11 个专场（仿生机器人专场，机器人行业应用专场，计算机视觉专场，智能安全专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP 专场，AI...除了识别技术以外，自动贩卖机作为终端设备，它的计算能力和能耗都十分有限，所以我们在终端上使用的是 GPU 的半精度计算，这样我们就能充分运用边缘计算的方式来降低计算成本，使得整个响应时间达到了每秒 25...供应链的概念其实非常简单，就是要在合适的时间，合适的地点，把合适的商品交到合适的人手上。 为了提高啤酒的销售，我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面？...在这个过程中，我们怎么找到合适的商品，在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售，还有我们相应的折扣应该怎么样设计，这些都是 AI 可能的应用。 为什么我一直强调供应链非常重要呢？...在德国，智能制造的配套服务业占到整个国家 GDP 的 40% 到 50%， 而中国目前这个比例只有大概 15%，这个差距导致的结果是如果你在中国做智能制造，你会困扰的不单是智能制造本身，还包括怎么买原材料
因为大家知道做一个首版出来和你能够批量生产出来和大规模生产都是非常不一样，这样一个硬件合伙人也很重要。...3）工业设计的能力 另外一点呢，自从苹果手机出来以后，如果你的产品是技术团队生产出来的，非常糙的产品没人去买。工业设计在智能硬件团队里面也会变的非常重要。...到哪里去，就是怎么解决这个问题和痛点，并且怎么赚钱，成为一家什么样的公司，在智能硬件里面，很多人硬件本身的毛利很低，也许他有足够多的数据，也许卖耗材挣钱，这个要想到未来怎么赚钱也很重要。...创业三段论从人来说，是我们是谁、从哪里来、到哪里去。我们是谁，我们这个团队是互补磨合过的团队，不是一个人在战斗。...还要有一个合适的融资方案，你理解投资人去投资的阶段，估值一开始不要吓到投资人，小步快跑，不要一口吃成一个胖子，尤其在资本相对比较寒冷的时候，更加要考虑到比较合适的估值。
它有几部分：第一个，我们的数据源在过去还只是鼠标点击流，通过网页，或者是APP，再往下，在现在的时代，都是可穿戴设备，智能的wifi，我们每一次人走在哪里他能够知道你现在所处的环境和状态，从而在你现在此时此刻此地给你做相关的推荐...比如实时的渠道分析，我现在做一个活动，究竟我这个活动它的每一个渠道究竟哪里比较好，我究竟在哪里加大投入，比如实时场景推荐，此时此刻你在哪里，实时风险评估，你放贷款的时候应该什么时间给什么样的人，做到这些才能说我拿到这个数据将来才能实现...第三步是打造能力，这里提一个说法，提到实时分析的时候我听到很多技术小伙伴会跟我讲，实时分析，这边做批量，这边做实时，或者现在提出的Lambda架构，把实时和批量计算放在一起，不就这些吗。...，智能wifi，或者是智能视频识别，知道你所处的场景。...第三个，我们要实现实时的计算架构与算法。这里分几层：第一个是实时采集，你现在有相关的合作伙伴也好、生态也好，自己的SDK也好，采集也好，通过智能设备也好，把你的数据采集上来。
1、瓶盖收集：哪里量大往哪去，环卫工人是主力 瓶盖收集是整个黑产链条的最上游，而这众多的瓶盖从哪里来，又是谁来收集整理？答案似乎有些出人意料：这几乎是一个完全由底层劳动堆砌起来的交易长城。...将瓶盖的二维码批量转换成url链接（某些平台也称之为CDK），大幅度提高了码子的流通效率。 ?...仅以某品牌功能性饮料为例，分发平台针对此瓶盖码的单日收入甚至可高达60万元，可以想见，若将市面上同一时期的所有促销品牌都计算在内，日进百万简直不在话下！ ?...3、 刷单兑奖：广东福建多大佬，设备在手，羊毛我有 有卖就有买，这样两类人是分发平台的常客：有贼心却能力受限的羊毛散客和专业设备加持的刷单团伙。...基于腾讯十多年的安全大数据，用领先的人工智能技术、实时计算引擎，从黑产情报、实时智能风控模型、事后追踪等环节，全方位感知并解决营销活动等风控场景的羊毛党等问题，帮助业务避免活动受损。
初次“邂逅”：消费观念变革引导在线旅游发展 十几年前，旅游业远没有现在发达，大部分人的习惯是去旅行社买机票、去图书馆借旅游攻略书籍、去景区排队买门票。...第三步，大数据、人工智能与云计算的融合应用。 方腾飞表示，云计算在旅游企业成本控制以及旅游用户预订体验两个方面给予了很大的帮助。...如端午节，驴妈妈网站会根据消费者的个人喜好、消费行为习惯，为你推荐合适的旅游目的地；在南京梅花节，驴妈妈引入了三台智能服务机器人，在购票时可以通过直接对话的方式把门票码发到游客手机上，还可以为用户做智能导览...有了云计算，未来出行到底有多智能？方腾飞预测，未来可能借助一个人机对话的窗口，通过云计算，就可以帮助用户定制一份独一无二的个性化行程。...每天系统会自动安排行程，今天司机开车过来带你去哪里玩，购买土特产也会直接寄到家。未来旅游市场会让用户出行更加方便、更加智能，也一定会更加省钱。
我觉得很重要的一个因素就是要在商业上获得成功，商业上的成功说白了就是要有人为它买单，但这个单应该由客户来买，而不应该由VC来买。 怎样才能获得商业上的成功呢？...同时我们提供两种工作模式：一种是像刚才讲的大批量的模式，一下子生成几千万。另一种是交互的模式，提供工具让设计师的工作变得更为便捷和高效，也让他们的饭碗变得更好。...发生交通事故以后，我们很快就可以判断哪里出了事情，一辆车停在哪里。全天候全面的交通事件感知，不同的天气、不同的光照当中非常小的目标都可以进行精准的检测和事件事故的报警。...如果要对一个地方的事件事故报警进行长期的统计，我们可以看出一些规律，哪里经常有报警就说明有些问题，我们就要进行线下的处理和改善，改善之后报警的情况就会发生变化。...我们不仅是为城市解决这些问题，同时还要构建一个平台，使得城市的计算和场景成为人工智能的开放创新平台。这里黄色的部分其实是留给第三方一起创建城市计算的智能。
比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之，你给他钱，他就给你买回来让你吃到爽的西瓜。但是，你想让计算机买一个西瓜？...你要告诉他：去门口的鲜丰水果店买，买沙瓤无子西瓜，若旁边的店打折，就去旁边的店买。总之，你不能让计算机做任何决定，你要清楚的告诉他所有情况下的所有的行为。...if 水果店打折： 买西瓜else: 不买了 通过这个命令，计算机变得更智能了一些，他可以根据情况执行你的命令。 水果店不打折你就吃不到西瓜，你不开心。那么，我们让计算机更智能一些。...现在，计算机又要去买西瓜了。不过这次，你希望计算机可以在三个水果店中，找到一个打折力度最大的水果店去买水果。...（按需使用别浪费，在哪里都是个好习惯，深层原因超出教程范围） 6 类和对象 类和对象的概念，对于没有接触过编程的同学来说，可能稍微有些不好理解。我记得当年第一次接触这个概念，也迷糊了段时间。
编者注 现在市场上炒得火热的智能家居未来出路在何方？做智能家居的创业者应该注意哪些机会？传统家电厂商又到底如何借助互联网进行转型？本文以智能空调为例，用故事的形式，提前带你进入激动人心的未来世界。...老张送走了维修师傅以后，总觉得哪里有点不对劲，可是又说不上来哪里出了问题。他心疼那500块钱，毕竟这点钱，再加一点就能买一台新空调了啊！...最初，用户都喜欢去百货公司和专卖店买空调；后来，随着专业家电大卖场的崛起，用户都喜欢去家美电器这种地方去买；现在，年轻人都喜欢去阿猫阿狗等电商网站上去买；未来，用户将直接在DCL的客户端上去买！...空调事业部经过多年的市场深耕，在国内已经拥有了5000万用户，这些用户的地理位置、小区楼价、使用习惯等，全部一清二楚地显示在大屏幕上，很多企业来寻找DCL进行广告上的合作，可以非常精准地把各类信息，在最合适的时间...、最合适的地点和最合适的情景下，智能推荐给最合适的用户。
例如自动化运维、可视化运维、智能化运维等各种平台和工具的引入，运维人需要选择，让平台能结合各种运维场景切实发挥作用；例如云计算、容器云、大数据、分布式、区块链和大量开源软件的应用，运维需要了解原理、部署排障...运维人员每天忙碌，承受压力，又不被认可，运维的价值在哪里？ 面对以上的三个问题，我认为，运维要从过去的被动式运维向主动型运维转变，从操作型向管理型转变，从背锅式运维向价值型运维转变。...但是，随着上文提到的三个明显变化的发生，光买硬件已经无法满足业务的需求。运维不光要做到能用，还要做到好用；不光只买硬件，更要充分运用各种软件和平台来提升运维服务能力。...；第五提升运维自动化和智能化水平。 ...，让专业的人做专业的事；现在，随着新需求的产生，又需要各专业领域的运维团队紧密合作，比如云计算，容器云，动态扩缩，自动化和智能化运维等，汇合了服务器、网络、存储和中间件等技术，需要各团队通力合作。
经典应用案例：尿不湿和啤酒 在美国，到超市去买婴儿尿不湿是些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买些啤酒。...产生这现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。...上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。...如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。...http://www.duozhishidai.com/article-13379-1.html 3.什么是云计算技术，对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？
比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之，你给他钱，他就给你买回来让你吃到爽的西瓜。但是，你想让计算机买一个西瓜？...if 水果店打折： 买西瓜 else: 不买了 通过这个命令，计算机变得更智能了一些，他可以根据情况执行你的命令。 水果店不打折你就吃不到西瓜，你不开心。...那么，我们让计算机更智能一些。...现在，计算机又要去买西瓜了。不过这次，你希望计算机可以在三个水果店中，找到一个打折力度最大的水果店去买水果。...（按需使用别浪费，在哪里都是个好习惯，深层原因超出教程范围） 6、类和对象 类和对象的概念，对于没有接触过编程的同学来说，可能稍微有些不好理解。我记得当年第一次接触这个概念，也迷糊了段时间。
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