传统的在传统的连接模型中，通过提供由 Windows 进行身份验证的用户或组凭据，Windows 用户或 Windows 组成员可连接到数据库引擎。...包含的在包含的数据库用户模型中，master 数据库中不存在登录。 相反，身份验证过程发生在用户数据库中。 用户数据库中的数据库用户在 master 数据库中没有关联的登录。...包含的数据库用户模型支持 Windows 身份验证和 SQL Server 身份验证。 在 SQL Server 和 SQL 数据库中均可使用。...如果另一个数据库中存在相同的用户，SQL Server 中的包含的数据库用户可以更改数据库。...语法差异包含的数据库用户模型示例参考文档https://learn.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/security/contained-database-users-making-your-database-portable
从微博自身的角度来讲，构建用户模型的目的包括： (1) 完善及扩充微博用户信息 用户模型的首要动机就是了解用户，这样才能够提供更优质的服务。...(2) 分析微博生态 除了了解用户，还需要了解自己。在掌握用户信息的基础上，平台就可以对自身的状况进行分析，从相对宏观的基础上把握微博的生态环境，为后续的优化和发展提供方向性。...针对典型个体，需要挖掘与其用户成长相关的行为因素。基本方法是对时间进行分片，获取用户在不同时间片上的行为统计，以及在各个时间分片上的用户成长指标（粉丝数、互动率、传播力等），如图2所示。...在此基础上针对用户行为的统计量的变化，利用关联性分析或回归来分析用户成长与哪些因素有关。...因此，在挖掘了用户兴趣标签的基础上，还需要发掘哪些用户能够针对特定的标签具有一定的内容生产能力。
作者 l 一直在努力进步的段家红 前言 RFM 模型的概念介绍，用途，详细的使用方法本博文都不 一一 介绍了，毕竟如此常见的模型，前人论文文献、各平台都已经十分详细的叙述了整个流程。...所以我们便将侧重点放在根据场景进行了优化调整的 LRFMC 模型上，这里穿插回顾少部分精华理论即可。 一句话：更好的做生意与促进营销。...在注册会员时我们一般需要填入最基本的个人信息，比如年龄、生日、性别等等，那么在商家的数据库后台它就会自动在会员信息表上写入你新填的信息，类似下表。...运行展示： 词云解读： 对于第二步生成的字段我们都没有浪费，较为全面的展示了一位会员用户的基础消费信息。...至于该对TA运用什么营销策略，就看实际业务需求啦~ 至此，我们就完成了对于所有会员用户的基础会员画像。
1、明确业务是什么 在搭建指标体系之前，需要明确自己的业务是什么？公司整体的目标是什么？在产品实现上，如何帮助用户解决问题？...譬如像：电商C2C企业，业务本质上要解决的是需求「匹配」和「匹配效率」的问题，是一个不断丰富供给和满足需要的过程。...注意：模型未动 ， 指标先行。 常见C端的指标模型： ? 标签体系： 在我们建立用户标签时，首先要明确基于哪种维度去建立标签。...用户指标体系和用户标签体系的最大的区别是：用户指标是我们定义的一系列和业务相关的统计指标，而标签是在指标上面的一层聚合和模型的定义。...后续还会更新用户标签模型中权重的计算方法（核心算法包括聚类分析、分类算法、时间序列分析、RFM模型、推荐系统算法、关联分析），以及一些常用的标签开发规范，最后会在展现层实现用户画像的使用，例如：用户圈选
前言 最近在做一个用户评分模型的项目，这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分，每个用户最后会得到一个分值，分值越高，说明用户的价值越高。...明确问题 问题及指标拆解 建立指标两两判断矩阵 层次单排序 层次总排序 1.明确问题 就是首先你要确定你要解决什么问题，我们这里就是要构建用户价值模型，希望通过这个模型看出每个用户的一个价值，然后依据价值不同给与不同的运营策略...（因为公众号对公式支持太差了，所以只能使用截图了） 上述步骤中归一化后得到的矩阵w就是各个指标的权重情况，这个权重是根据我们主观上构造的判断矩阵的出来的，但是这个权重是否准确，还是有待确定的，为什么要去确定呢...4.层次单排序 就是对单一层次计算权重情况，比如用户价值模型总目标的下一层就是用户忠诚程度和用户消费能力的权重情况。用户忠诚程度:用户消费能力=0.67:0.33。...AHP实例 还是以前面说到用户价值模型为例，走一遍完整的流程。
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...小H：这简单，如果我可以告诉你什么样的人群容易流失、什么时间点容易流失、用户的可能存活多节可以吗？...不存在半衰期，即当用户流失达到50%的时间节点 0-10个月用户流失加快，50-60个月的用户流失速率也有所提升 # 缩短时间查看前20个月 t = np.linspace(0, 20, 21) fig...，y轴为观测的流失概率 以50个月为例，模型与基准值（对角线）偏离较大，且一直高估了用户的流失情况 建议样本均衡处理，剔除具有相关性的特征等 # 使用brier score观测校准距离：Brier分数对于一组预测值越低...10月-20月的预测效果较好 模型应用 预测剩余价值 # 筛选未流失用户 churn0 = df_model.query("Churn == 0") # 预测中位数生存时间 churn0_median_survive
kubernetes应用越来越广泛，我们kubernetes集群中也会根据业务来划分不同的命名空间，随之而来的就是安全权限问题，我们不可能把集群管理员账号分配给每一个人，有时候可能需要限制某用户对某些特定命名空间的权限...，比如开发和测试人员也可能需要登录集群，了解应用的运行情况，查看pod的日志，甚至是修改某些配置。...用于提供对pod的完全权限和其它资源的查看权限....type: kubernetes.io/service-account-token [root@VM-0-225-centos ~]# echo xxxx |base64 -d ### XXX代表上一步查询到的...token 该token是经过base64处理的，需要进行解码处理
据媒体报道，腾讯内部人士透露微信用户数已经突破6亿！微信海外业务可能会独立发展。年初我在《微信，3亿用户之后的默然演进》一文中曾预测微信今年底用户数将突破5亿（不含海外）。...而现在微信国内用户已达4.5亿左右，年底突破5亿没任何问题（其海外用户应在1.6亿左右）。 增势不减 李开复去年底预测中国智能手机年底在今年底将达到5亿，这也是微信年底有望达到的国内用户数。...排除一机多号、一号多机的情况，微信在智能手机中渗透率接近100%！完全基于移动端和智能机的微信的6亿用户，比微博的5亿多注册用户和手机QQ的5亿多活跃用户更有意义。 微信的继续增长势不可挡。...此前在4亿、5亿用户的结点微信均比较低调，尤其是在“微信收费”风波时，微信对自己的强大更是噤若寒蝉。 其他拿到船票进入“亿用户”俱乐部的几个玩家也会开始紧张。...手Q曾经想通过移动和PC一体化狙击微信，但用户不买账,最终只得发布紧急版本。这是用户的胜利，也是微信的胜利。经此一役，手机QQ成为微信补充已是事实。
作者：zuliyang，腾讯PCG高级产品经理 |导语 常言道“物以类聚，人以群分”，运用在推荐策略上和常见的用户精细化运营策略类似，不同的用户群体行为存在差异，定向的归类建模单独施策以寻求差异化推荐，...说到用户划分大家可能首先想到的是RFM模型，通过用户3个关键价值贡献指标消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）进行排序组合，周期性划分出8类价值性用户类型...对于推荐业务在做用户分层策略前最先做的是通用用户模型搭建，通用用户推荐也是围绕推荐核心基础模块召回，过滤、粗/精排，重排构建构建推荐系统0-1的过程，后续随着召回类型的丰富，策略机制的迭代完善该套模型具备了后续策略延展...，或整体实验结果指标负向，可能活跃用户是正向的，说明用户群体之间天然的消费行为存在差异，基于群体的属性，消费行为，内容品类偏好的分析上，对群体进行划分推荐，单独施策，推出内容差异化则是对推荐业务在通用用户模型可想到的优化趋势...2、针对分层完的用户选择具体某一类型进行策略上的优化，以达到单独施加策略目的，深度优化效果，以下举例新用户类型优化示例。 ?
有状态模式的缺点主要是在于这个Session Store上，如果作为Session Store的服务只有一个节点的话，当业务扩展、用户量增多时就会有性能瓶颈问题，而且数据迁移也比较麻烦。...6、访问控制模型 了解了常见的微服务认证方案后，我们来简单看下访问控制模型。所谓访问控制，就是用户需要满足怎么样的条件才允许访问某个系统资源，即控制系统资源的访问权限。...访问控制模型主要有以下几种： Access Control List（ACL，访问控制列表）： 在该模型下的一个系统资源会包含一组权限列表，该列表规定了哪些用户拥有哪些操作权限。...该模型在业务系统中使用得最多 Attribute-based access control（ABAC，基于属性的访问控制）： 在该模型下，用户在访问某个系统资源时会携带一组属性值包括自身属性...例如：只允许从特定的IP地址访问或拒绝从特定的IP地址访问 Time-based access control list（TBACL，基于时间的访问控制列表）： 该模型是在ACL的基础上添加了时间的概念
基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...小P：额，你懂的模型那么多，就不能直接利用算法预测每个用户的CLV吗？ 小H：这...，那好吧，有个BG/NBD概率模型可以依据用户的RFM进行预测 如果你想知道用户是不是流失了呢？...BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户，因为它只关注T时段内的交易。...该模型的假设前提比较强，但在日常消费中一般都符合，所以可以放心使用 交易假设1：用户在活跃状态下，一个用户在时间段t内完成的交易数量服从均值为λt的泊松分布 交易假设2：用户的交易率λ服从形状参数为r...() output_19_0 潜在客户：右下角红色区域用户，这部分用户购买频次高，且距离上购买较久。
评分卡模型（二）基于评分卡模型的用户付费预测 小P：小H，这个评分卡是个好东西啊，那我这想要预测付费用户，能用它吗 小H：尽管用～ （本想继续薅流失预测的，但想了想这样显得我的业务太单调了，所以就改成了付费预测...，映射到原数据集上。...# 模型PSI:小于10%，则无需更新模型；10%-20%, 需检查变化原因，加强监控频率；大于20%，则模型需要迭代 mpsi = model_psi(model_lr, X_train, X_test...) print('模型PSI:',mpsi) 模型PSI: 0.20931994818791816 模型捕获报告评估 # 模型捕获率报告 y_test_prob = model_lr.predict_proba...设置图像显示格式 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels, fontproperties="SimHei") # 设置极坐标轴 ax.set_title(f"用户
首先，让我们定义一个规则：用户只能访问自己创建的文章。...：if facades.Gate.Any([]string{"update-post", "delete-post"}, map[string]any{ "post": post,}) { // 用户可以提交...if facades.Gate.None([]string{"update-post", "delete-post"}, map[string]any{ "post": post,}) { // 用户不可以提交...关于 GoravelGoravel 是一个功能完备、具有良好扩展能力的 Web 应用程序框架。作为一个起始脚手架帮助 Golang 开发者快速构建自己的应用。...框架风格与 Laravel 保持一致，让 PHPer 不用学习新的框架，也可以愉快的玩转 Golang！致敬 Laravel！Welcome star, PR and issues！
为用户建模：人物模型和目标 人物模型并非真正的人，但它们来源于研究中众多真实用户的行为和动机。...人物模型能解决的问题： 1、弹性用户 产品团队每个人对于用户及其需求都有自己的理解，“用户”成了弹性概念，极易被团队中的强势者扭曲。...2、自我参考设计 设计者/开发人员将自己的目标、动机、技巧和心理模型带入产品设计。 3、边缘功能设计 想象人物模型是否会/经常会使用某种功能，从而判断功能的优先级。...设计出的行为可以补充用户自己行为、隐含假设和心理模型的产品行为 最终目标：为用户使用某个具体产品时执行任务的动机，决定产品整体体验 为反思而设计（人生目标）——让用户变成忠实用户 用户想要成为什么？...反思层次设计意味着打造长期的产品关系 人生目标：深层次的驱动力和动机，描述了人物模型长期欲望、动机和自我形象的特征（设计概念/品牌战略）
由于你的公司标准规定，你可能只能允许部分人访问 Linux 系统。或者你可能只能够允许几个用户组中的用户访问 Linux 系统。那么如何实现这样的要求呢？最好的方法是什么呢？...如何在 Linux 中允许用户使用 SSH？ 通过以下内容，我们可以为指定的用户或用户列表启用 ssh 访问。如果你想要允许多个用户，那么你可以在添加用户时在同一行中用空格来隔开他们。...是的，这里 user2 用户是不被允许使用 SSH 登录的并且会得到如下所示的错误信息。...user3 被允许登入系统因为他在被允许的用户列表中。...通过以下内容，我们可以配置指定的用户或用户列表禁用 ssh。如果你想要禁用多个用户，那么你可以在添加用户时在同一行中用空格来隔开他们。
论文：https://arxiv.org/pdf/2406.03085 代码：https://github.com/TingJShen/URLLM 跨域序列推荐旨在挖掘和迁移用户在不同域之间的序列偏好...传统的跨域序列推荐模型通过用户和物品建模来获取协同信息，忽略了有价值的语义信息。最近，大语言模型显示出强大的语义推理能力，促使我们引入它们来更好地捕捉语义信息。...针对这一问题，该文提出了URLLM框架，通过同时探索基于大模型的用户检索方法和领域基础来提高跨域序列推荐的性能。...首先提出一种新的双图序列模型来捕获多样化的信息，以及一种对齐和对比学习方法来促进领域知识迁移。然后，采用用户检索生成模型将结构信息无缝地集成到大模型中，充分利用大模型的推理能力。...此外，提出了一种特定于域的策略和一个精化模块来防止域外生成。 在Amazon上的广泛实验表明，与最先进的基线相比，URLLM具有信息集成和特定领域生成能力。 更多技术细节请阅读原始论文。
探索精神体现在Dubbo在多语言和协议穿透性上的探索。 在文章中列举了9大改造点，本文仅介绍2.7.5版本中的一个改造点：优化后的消费端线程模型。...所以我结合官方文档和2.7.5版本的源码进行一个简要的介绍，在阅读源码的过程中你会发现： 在客户端，除了用户线程外，还会有一个线程名称为DubboClientHandler-ip:port的线程池，其默认实现是...根据类上的说明我们可以知道： 这个Executor和其他正常Executor之间最重要的区别是这个Executor不管理任何线程。...而在2.7.5版本中对应的地方发生了变化： ? 变化就在这个asyncResult.get方法上。 在2.7.5版本中，该方法的实现源码是： ?...为方便 Dubbo 用户升级，社区在以下表格对 Dubbo 的各个版本进行了总结，包括主要功能、稳定性和兼容性等，从多个方面评估每个版本，以期能帮助用户完成升级评估： ? ?
阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写 ? 。 ?...FPGA上跑BNN(二值神经网络)是非常不错的，“PYNQ-Z1不同的机器学习数据集（dataset）的测试结果显示：对于MNIST数据集PYNQ-Z1能实现每秒168000张图片的分类，延迟102微妙...编译后的文件：https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b95s8o 1.安装测试 我们首先在有在开发板上编译Paddle Lite，编译的时候需要设置cmake的参数，设置...，同时python接口为用户提供了paddlemobile的python安装包以及示例工程。...，同C++示例的配置文件 models.classification 分类模型的模型文件目录，同C++示例的模型文件 models.detection 检测模型的模型文件目录，同C++示例的模型文件
探索精神体现在Dubbo在多语言和协议穿透性上的探索。 在文章中列举了9大改造点，本文仅介绍2.7.5版本中的一个改造点：优化后的消费端线程模型。...所以我结合官方文档和2.7.5版本的源码进行一个简要的介绍，在阅读源码的过程中你会发现： 在客户端，除了用户线程外，还会有一个线程名称为DubboClientHandler-ip:port的线程池，其默认实现是...w=1566&h=390&f=png&s=68579] 根据类上的说明我们可以知道： 这个Executor和其他正常Executor之间最重要的区别是这个Executor不管理任何线程。...w=1126&h=679&f=jpeg&s=176791] 变化就在这个asyncResult.get方法上。 在2.7.5版本中，该方法的实现源码是： [16fc0e6f4482a75b?...为方便 Dubbo 用户升级，社区在以下表格对 Dubbo 的各个版本进行了总结，包括主要功能、稳定性和兼容性等，从多个方面评估每个版本，以期能帮助用户完成升级评估： [16fc0e9c98024201
实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [9] Spark 海量数据上的用户留存分析挖掘与建模 『sparkify 用户流失数据集』 ⭐ ShowMeAI...，所以这个过程我们选择小子集（128MB）来完成，如果采样方式合理，小子集上的数据分布能很大程度体现全量数据上的分布特性。...LogisticRegression模型的召回-精度。...现实中，召回率和精确度之间肯定会有权衡，特别是当我们在比较大的数据集上建模应用时。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [9] Spark 海量数据上的用户留存分析挖掘与建模 『sparkify 用户流失数据集』⭐ ShowMeAI
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