引言：搭建一个有效的营销漏斗，有助于长期发展业务。具体要如果构建自己的营销漏斗呢？
每个月都会有至少两个单位问：我想付费的，买Google Analytics 360还是Adobe Analytics好呢？
机器学习的方法改变了计算机的工作方式，它使得计算机不再依赖于硬编程，而是可以从实例和经验中进行学习。你把数据喂给它，它根据特定的算法和数据建立逻辑，输出结果，期间并不需要写任何代码。
拼多多，新电商开创者，3亿人都在拼的购物APP。社交电商？消费降级？到底是什么成就了拼多多？
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
设计模式中的很多思想还是很有意思的，刚毕业的时候接触设计模式感觉有点高深，坐而论道，感觉还是有些虚，平时做的小练习还能自己捣鼓一番，自己使用一下设计模式，然后大刀阔斧的改动代码，随心所欲，写完以后还能热乎劲上来高兴几天，时间长了就忘了很多的东西，只是感觉设计模式就是抽象，自己感觉也抽象。如果死磕着问自己，估计大脑里还是没什么印象了。到了工作中，又发现有些功能或者思想固然好，但是要在已有的项目中做一些改动，一下子又有点不知所措，时间长了，思想和行动就脱节了。工作中以面向对象为目标，实际中做着结构化的思路开发。
设计模式中的很多思想还是很有意思的，刚毕业的时候接触设计模式感觉有点高深，坐而论道，感觉还是有些虚，平时做的小练习还能自己捣鼓一番，自己使用一下设计模式，然后大刀阔斧的改动代码，随心所欲，写完以后还能热乎劲上来高兴几天，时间长了就忘了很多的东西，只是感觉设计模式就是抽象，自己感觉也抽象。如果死磕着问自己，估计大脑里还是没什么印象了。到了工作中，又发现有些功能或者思想固然好，但是要在已有的项目中做一些改动，一下子又有点不知所措，时间长了，思想和行动就脱节了。工作中以面向对象为目标，实际中做着结构化的思路开发。 设计模式的这几个原则自己是看了忘，忘了以后时间长了也忘了看了。如此恶性循环。 看别人总结的原则描述很是详尽，但是看代码还是不够通俗，自己也来捣鼓一下，从自己的思路和理解来总结总结设计模式和工作生活的联系。
来源/作者：李宽wideplum ---- 今天聊一聊关于推广SaaS的海外经验。 你真的对技术充满热情，而且你对 SaaS 产品有很好的想法。你做了研究，并且投入了大量的资金来开发 MVP。 但是当你开始推销产品的时候，你发现自己缺钱！ 别担心! 你不是一个人。 大多数创业公司不太注重市场营销。当他们注意到需要做市场的时候，钱已经花在开发产品上了。 不管怎么样，零预算的情况下推广你的 SaaS 产品并不是完全不可能的。 但要怎么做呢？ 如果你问自己这个问题，你脑海中浮现的第一个答案可能是“让你的
作者：aaronhaoge 腾讯CSIG工程师 国内某安全头部厂商设有创新百万大奖引导员工内部创新，鹅厂曾经把创新当成4个文化关键词之一，从模式创新到技术创新，很显然企业都需要创新。那么创新是否如苹果砸中牛顿的脑袋，是一个偶然的事件，还是有方法、有路劲可寻？克里斯坦森提出用户目标理论为指导的创新方法论，那么什么是用户目标理论，如何应用它？ 1. 竞争视角 视角的转化：从竞争视角转化为用户目标为导向 通常我们在做商业计划的时候，总有一项必不可少的内容就是竞争分析，也就是与直接竞争对手对比的差异化优势
AI是客户支持工作流程的理想选择，但并非每个支持工作流程都可用于AI。要确定客户支持AI的机会在哪里，首先必须回答三个基本问题：
在此前发布的文章零售行业L公司对接百思买Best Buy EDI项目案例 中，我们对百思买的 EDI 需求以及对应的解决方案进行了介绍。今天的文章主要针对在百思买网站上进行EDI测试的流程展开。
在这个数字时代，一个组织的敏捷性和生产力不仅取决于勤奋的员工和出色的设备。平稳运行还需要强大，清晰且安全的网络基础设施。如果没有合适的基础设施，您可能会遭受不良的用户体验和安全问题的困扰，这些问题可能会影响员工的工作效率，花费金钱并损害品牌形象。
技术是为业务服务的。不结合业务使用场景单纯进行框架，语言优劣对比都是扯淡。 接上句，优化重构代码之前要先分析业务场景。 写组件时候要预留一些接口，考虑将来是否要求扩展，避免硬塞。 软件开发就是把一个复杂的问题分解成一系列简单的问题，再把一系列简单的解决方案组合成一个复杂的解决方案！ 我们是用软件解决问题的工程师或程序员，不要自称为Java程序员，PHP程序员来限制自己的发展空间。了解语言的优缺点及使用场景，特定问题使用特定语言。 如果一个开发人员不清楚自己所做的产品盈利能力如何，是非常危险的，因为一旦这个
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内容 | 许建志 微软首席项目经理主管 整理 | 何永灿 本文为2018 BTA区块链技术与应用大会演讲实录。讲师许建志 (Jacky Hsu)，为微软首席项目经理主管。曾在微软中国台湾、新加坡等地工作，从软件到硬件，再到新技术的行业解决方案，具备多年丰富的软硬件创新探索和实践心得。 大家好，我是许建志，现在微软产品组工作，今天很高兴就企业怎么使用区块链来做分享和讨论。 区块链并不只是数字货币 在谈区块链之前，我们大家听到的第一是数字货币。对于数字货币，刚开始我个人的态度是旗帜鲜明的反对，但现在我有了非常大
采购在现代企业发展中的重要地位是毋庸置疑的。采购成本对于减少资金占用、降低仓储成本和加快营运资本周转起着重要作用，采购成本过高将会很大程度降低生产的经济效益，反之，降低采购成本可以显著地提高企业的经济效益。但是询价、比价、议价、评估等等一系列漫长的流程中琐碎的事情，足以让采购员们筋疲力尽。
想要提高跨境电商销售额，但不知道下一次应该将营销预算投入到哪？ 你需要了解的是：64％的公司认为跨境电商中电子邮件营销是最有效的营销渠道。 即使有许多新的营销渠道，如社交媒体，短消息，移动应用广告等 - 但电子邮件营销是一个非常有效的解决方案。 此外电子邮件营销成本相对较低，可以获得不错的高投资回报; 电子邮件营销的平均回报是每投资1美元能够获得38美元，或3800％的投资回报率。
首先，从字面上理解，代理的意思是代替办理，就是一方委托另一方办事，在计算机网络的世界里,代理通常是指客户端与服务端之间的中介。
测试开发的工作产出（流程改进、工具/平台），更多时候面向服务的是公司内部研发人员，通常当有了新的工作成果时，测试开发团队需要推广给公司内的各个研发团队。
当今社会很多人都喜欢选择一种投资方式—买股票。股票波动比较大，自然风险也很高，当然如果方向选择正确，获益也是比较高的。那么用贪心算法解决买股票的题再合适不过了。因为大家都是想低价买入，高价卖出，收益自然就很多，这一点足以体现贪心。那么贪心算法是对局部的最优解，自然就不是整体的最优解，关键在于贪心的策略的不同，策略的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
事情是这样的。在 Brown 认为，Athey 教授的演讲中包含了多个有关比特币基础知识的错误陈述，并带有一定的利益驱使。
从目前到2025年，全球软件定义存储（SDS）市场的年复合增长率预计将超过29%。超大规模数据的出现以及基于云计算的基础设施和虚拟化技术的应用增长对存储容量提出了巨大的需求，由此推动了SDS的增长。
最近老梁新买了一本《机器学习实战第二版》对之前学过的内容做一个复习，就想着开一个新的系列，分享一下阅读笔记，给有需要的同学做一个参考。线性代数专题会继续更新，不会停的。
最近一直在和小伙伴们聊RPA。我并不是RPA专家，也没有专门做过RPA实施。从2018年初接触RPA，用RPA做了一个批量处理的数据迁移项目。之后又断断续续用RPA做了几个需求，也了解了一些关于RPA的那些事。班门弄斧，搬砖轻拍。
我们APP从2016年7月开始第一版，到2017年10月，正常更新20多版，中间少有拒绝，偶尔的拒绝，只要根据拒绝信息里修改也会很快通过。
这两天，我一直在做“测试人员”，不过跟一般的测试人员不同的是，我是在写代码做测试，这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示，我坚信，只有不断的“测试”我的这些设计，才能够找到最优的解决方案。 最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”，目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道，所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性，怎么样才能够使得邮件内容最小？哪种格式的邮件内容处理最快？哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小？下面是我的一个测试过程： 1，对象序列化测试
绘声绘色地讲故事和枯燥严谨地深度思考，觥筹交错，最终为标题服务——如何寻找语音交互的业务场景。
作者：廖欣欣 《游戏运营：高手进阶之路》作者 / IEG 用户平台部 智能AI高级产品经理
近几年云安全行业的收购事件频繁发生。今天王小云就为大家盘点一下云安全行业重大的收购事件，IT大佬们都买了哪些云安全公司，而谁又是隐藏的土豪~
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心，有的是自己搭建的，有的是买厂商的，更多的情况是，各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器，不同的部门五花八门。如果是买的设备，设备可能是一整套的方案，有自己的流理量监听与安全日志中心，但因为成本的原因，不能所有地方都都部署商业产品，必然会有自己的SOC系统，商业系统也不可能去监听分析，太边界的日志，处理起来也力不从心，首先本地化的数据不通用，商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化，但与商业产品不能有机的结合，就没办法发挥最大效用。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 腾讯云大学知识分享月在10月13日正式开播啦！ 首先第一期给大家带来精彩课程的是 廖欣欣讲师 为了让大家沉淀知识， 我们再来回顾一下课程内容吧 （课程精彩片段，戳阅读原文观看完整回放） 直 播 回 顾 文章作者：廖欣欣 这是一个创业者的复盘，主要内容分为两个部分。 一个创业者成长的心路历程——心路日记 如何寻找语音交互业务场景——干货思考 绘声绘色地讲故事和枯燥严谨地深度思考问题，咱们切换着来 但是最终为标题服务——如何寻找语音交互的业务场景。 一个创业者成
文|xiaoxiao image.png 几年工作下来，我越发觉得，做好一个产品，有太多可以共用借鉴的范式和模块，而每个模块，也大多有比较成熟的外部解决方案。撇开大公司不说，对于一个小型乃至创业团队，在初期必须要把全部精力投入到核心业务模型的建设上去，对于外围需求的处理，很难做到完善、健壮，往往后期要重构。 相反的，如果初期把精力都在完善、探索外围需求的解决方案，对时间、人力的损耗也容易积少成多，耽误时间。而这些外围需求，有些是单纯的功能层面的，比如登录注册分享，也有工具层面的，比如持续集成、协作、沟通工具
Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习：回归分析、分类、聚类和异常检测，且每一个都可以
2014年开始创业，转眼6年过去了。回顾六年的经历，很多事情还历历在目，学会了很多。这次想对自己做个总结，为了避免流水账，只记录那些重要的事件、感想、或解决方案。特别是一些以后还容易掉的坑，避免以后再犯。
引言：谈了很多年的企业数字化转型的今天是什么样的呢？企业如何才能拥有数据力？数字化的核心是什么？数字化的变化和发展又是什么？现在又该如何实现企业数字化转型呢？
作者 | Luke Demi 译者 | Flora 策划 | 蔡芳芳 2021 年初，Clubhouse 经历了一次爆炸性增长。在两个月的时间里，他们从每分钟不到 1 万次的后台请求增加到超过 100 万次，他们的服务器经历了惊群效应，性能受到极大威胁。这是一个关于 Clubhouse 的工程师如何抑制惊群效应，扩大服务规模和以 3 倍效率运行 Python 工作负载的故事。 1请求从每分钟 1 万个上升到 100 万个 2021 年初，Clubhouse 经历了一次爆炸性增长。在两个月的时间里，我们从每
正常的 App 都是属于网络应用，数据都是从服务器上获取的。这就需要有专业的后台开发人员开发后台业务服务器，然后为我们 App 提供数据。自从云出现之后，各大云主机厂商提供了一个云服务 PAAS（Platform-as-a-Service的缩写），意思是平台即服务。PaaS是一个执行代码以及管理应用运行环境的开发平台，用户通过SVN或者Git之类的代码版本管理工具与平台交互。但这也是开发人员具备后台开发的能力。因此，
个人企业家、初创企业和跨国公司都在努力实现绿色和可持续商业增长的共同目标。幸运的是，像"城市中的计算机"这样的公司可以为中小企业提供IT支持服务，这些服务是发展平稳业务运营的关键组成部分，为持续、绿色发展和可持续扩张铺平道路。
作者 | Bert Hubert 译者 | 平川 策划 | 万佳 欧洲的问题是，人们几乎完全使用美国开发的软件平台，以及中国生产的硬件。 目前，欧洲的通信需求几乎完全是由中国提供的硬件来满足的，这些硬件把欧洲连接到美国的平台。出于各种原因，这不是一个好主意。欧洲议会主席 Charles Michel 表示，"相互依赖很自然，甚至是我们希望的，但过度依赖是不可取的"。 根本问题在于，面向消费者的平台或软件产品几乎没有在欧洲开发的，或者更准确地说，由欧洲公司开发。现如今，几乎所有软件和（通信）服务都是（接近
引言 如果你曾经参加过数据科学竞赛，你一定意识到集成模型（Ensemble Modeling）举足轻重的作用。事实上，集成模型提供了最有说服力的方式之一，来建立高度精确的预测模型。Bagging和Boosting算法进一步加强了这一方法的精确性。 所以，你下次构建预测模型的时候，考虑使用这种算法吧。你肯定会赞同我的这个建议。如果你已经掌握了这种方法，那么太棒了。我很想听听你在集成模型上的经验，请把你的经验分享在下面的评论区。 对于其他人，我将会分享一些集成模型中常见的问题。如果你想评估一个人对集成模型方面的
从最新的财报谈起 无论从技术角度还是商业角度讲，开源从来都不是谁想玩谁都能玩，谁玩谁能赚到钱的。而红帽则是开源界商业运作最成功的企业。关于红帽是开源界领导者这一点，相信大多数朋友不会质疑。而红帽在美
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.
数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下，你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据，就可能会错失良机、降低效率，甚至对你的盈亏造成负面影响。 市场数据尤为
以上周会的四个阶段完全是个人观点，分为四个阶段并不代表四个阶段的周会内容完全不同，互相独立，反而是不同阶段随着团队的初创、成熟、各种积累侧重点和需要考虑的内容不同，凡事不能一蹴而就，但需要循序渐进有一个可以思考前进的方向哦。
from flask import Flask, render_template, current_app
语音/对话式交互是一件非常有挑战性的设计，极少有业务能一蹴而就。笔者所在的公司，过往开发了十几个多轮语音交互技能，平均算下来，首个BOT上线后，差不多得有半年时间进行迭代，才能够有稳定的，比较好的数据表现。
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