具体要结合战略目标、数据情况、应用场景来规划标签系统，选取和战略目标一致的标签维度，把标签按照应用场景进行分门别类。...同时注意聚焦和收敛，不要把没用标签装进来，以降低系统的复杂性，避免无用信息干扰分析过程。 用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签，用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧。...把标签分成不同的层级和类别，一是方便管理数千个标签，让散乱的标签体系化；二是维度并不孤立，标签之间互有关联；三可以为标签建模提供标签子集，例如计算美妆总体偏好度，主要使用美妆分类的标签集合。...事实标签：直接从原始数据中提取，例如性别、年龄、住址、上网时段等等 模型标签：需要建立模型进行计算，例如美妆总体偏好度 预测标签：通过预测算法挖掘，例如试用了某产品后是否想买正品 但是有些事实标签，...例如数据库中的年龄字段为空，建立依据用户行为来建立特征工程，然后做预测。 参考文档 《如何构建用户画像》 《你确定你真的懂用户画像？》
策略与执行的联系相对容易： 将战略与能力相关联——制定战略目标并确定需要或需要增强哪些能力才能实现目标。能力是执行的基本能力。...时间表将确定能力的当前状态——这需要能力成熟度评估 (CMA) 来确定能力的状态，以及基本组件（人员、流程、技术和信息）以及能力之间的依赖关系。...将能力与技术相关联——确定必须弥合的技术差距以帮助实现能力。这包括技术和信息。 技术路线图——根据预算、依赖关系和资源安排技术实施。这与能力路线图有内在联系，实际上可以为能力路线图提供反馈。...如果功能映射到技术，那么您可以做各种有趣的事情： 如果您的目标发生变化，您可以查询以确定所有可能受到影响的资源。 如果资源受到外部事件的影响，您可以查询以确定哪些目标会受到影响。...如果人力资源总监被更换，则可以确定行动方案并将其提交给新总监，新总监可能对如何进行有不同的想法。 然而，以上所有都假设数据是可查询的格式。
本文将会讲解一下图灵机中的两种类型：确定图灵机和非确定图灵机。 图灵机 图灵机是一种数学计算模型，它定义了一个抽象机器，该抽象机器根据规则表来操纵带子上的符号。...尽管该模型很简单，但是在任何给定计算机算法的情况下，都可以构建出模拟该算法逻辑的图灵机。 简单点说，图灵机就是一个模拟算法运行的抽象机器。...它是这样定义的： 有一个无限长度的磁带，这个磁带被分成了一个接一个的单元格，磁带被用于写入字母和符号。 一个读写磁带的磁头，这个磁头负责控制堆磁带的写入和左右移动。...确定性图灵机具有转换功能，对于磁带头下的给定状态和符号，该转换功能指定了三件事： 要写入磁带的符号，头部应移动的方向（向左，向右或都不向），以及有限控制的后续状态。...确定图灵机和非确定图灵机 两者在计算上是等效的，也就是说，尽管它们通常具有不同的运行时，但可以将任何NDTM转换为DTM（反之亦然）。这可以通过构造来证明。
本文将会讲解一下图灵机中的两种类型：确定图灵机和非确定图灵机。 图灵机 图灵机是一种数学计算模型，它定义了一个抽象机器，该抽象机器根据规则表来操纵带子上的符号。...尽管该模型很简单，但是在任何给定计算机算法的情况下，都可以构建出模拟该算法逻辑的图灵机。 简单点说，图灵机就是一个模拟算法运行的抽象机器。...它是这样定义的： 有一个无限长度的磁带，这个磁带被分成了一个接一个的单元格，磁带被用于写入字母和符号。 一个读写磁带的磁头，这个磁头负责控制堆磁带的写入和左右移动。...确定性图灵机具有转换功能，对于磁带头下的给定状态和符号，该转换功能指定了三件事： 要写入磁带的符号，头部应移动的方向（向左，向右或都不向），以及有限控制的后续状态。...我们看下两者的决策图： 确定图灵机和非确定图灵机 两者在计算上是等效的，也就是说，尽管它们通常具有不同的运行时，但可以将任何NDTM转换为DTM（反之亦然）。 这可以通过构造来证明。
确定聚类算法中的超参数 聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。...但是如何更科学地确定这些参数，关系到 K-均值算法聚类结果的好坏。...例如，分析网络用户的上网行为，假设收集到一些关于用户在网上的行为数据，要对这些数据进行聚类，那么应该有多少个聚类呢，也就是 k 应该是多少？...或者说，惯性就是簇内的样本与质心的距离（偏差）的平方和。惯性表示了聚类的一致性程度，它的值越小，则样本之间的一致性程度越高。 寻找最佳簇数 下面以一个示例，说明如何确定最佳的聚类数量。...它的值怎么确定，下面继续使用惯性。一般我们会在 k-means++ 和 random 两个值中进行选择，假设现在就如此。我们可以为每种初始化策略训练一个 K-均值模型，并比较其惯性值。
导读：冷泉港实验室的研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列——Scalpel，通过复杂的算法精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。...DNA的插入和删除使得基因组的长度和序列千变万化，每个突变的波及范围从一个至上千个DNA碱基不等，并且这些突变也可以是重复的。...尽管现如今基因组测序技术已经有了突破性进展，然而突变的多样性仍然使得确定突变位点充满挑战。...Scalpel，包含了一个计算机公式或者说算法，然后为所给区域创建一个新的序列，这就像拼凑谜语的破碎片段一样。...CSHL的一位研究人员Lyon，也是一位职业精神病医师，他和他的团队对一位患有严重妥瑞士综合症和强迫症的患者基因组进行分析，确定并证实了超过一千个突变位点，从而展示了此种方法的精准度。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。 题目中的概念 判断图中是否有环这道题目首先涉及到两个概念：图和环。...从算法的原理开始 用眼睛看起来很简单的事情，如何用程序来实现呢？ 在动手编程之前，我们首先要想清楚如何做，也就是说我们先要能够找到一个用自然语言可以描述的办法，来确定无向图中是否有环。...我们将算法改写成控制流程图是下面这样： ? 这里面又涉及到了一个概念——节点的度。 什么叫做节点的度呢？其实很简单，节点的度是指和该节点相关联的边的条数。...如果是有向图，还要分入度和出度，不过我们现在要处理的是无向图，所以，每条边都是平等的，统一都记作度数。 ? 人肉模拟运行算法 我们来找两个例子，按照算法模拟运行一下。...直观来看，算法是有效的。 确定数据结构 那么下面是不是就该编程实现了？稍等，别忘了，程序 = 算法 + 数据结构。我们现在只有算法，还没有描述无向图的数据结构。
题目回顾 题目地址： 题目要求给定一条用户的消费记录，求该用户当前所在的店铺。 下面介绍题目数据和评测方式 1. 店铺和商场信息表(mall) 2. 用户店铺内交易表(train) 3....然后画出了全部商场的location信息和各个商场中用户和商店的经纬度信息。下图是某mall的可视化结果： 圆形为商家自己提供的经纬度坐标。而三角形是交易发生时的经纬度。...可以看出，很多用户偏离商店非常远。这和室内GPS信号不好有很大关系。 看到这个我自然就想到要“修正”那些离群点。...然后联想到wifi空值处理，取最近经纬度用户的wifi来填充。 队友超超弄了个wifi强度和时间特征，只取最强的那个给我，然后我忘记加时间特征，一交0.9116，下午才发现要是加了时间特征反而更低。...后面听经验分享觉得很有道理，不要太早组队，因为你不能确定你的队友到后面是不是很努力，已经组队了都不好意思踢，而且比较后面组队大家想法不太一样，模型融合起来也会比较好。 还有就是机器性能也很重要。
1 赛题 本赛题目标为在商场内精确的定位用户当前所在商铺。给出的信息包括wifi信号强度、GPS、基站定位、历史交易，来确定测试集交易发生的店铺。...对于特征区间，定义shop_tfidf =shop-bssid分组求weight和/(shop分组求weight和 * bssid分组求weight和)， 对于样本区间，对此商场的每个店铺，计算其和此样本所有...用户、商店特征 商店交易次数。 商店交易次数/商场次数 = 在商场占比。 分小时，商店在记录所在小时段的交易量（均值最大最小），占比。 分周末，商店在周末和非周末的交易量特征。...用户去过此商店次数 用户去过此商店次数/用户次数 = 在用户占比。 用户去过此商店次数/用户此商场次数 = 在用户此商场占比。 用户在此price区间的消费次数。...算法模型 初赛使用了XGBoost和lightGBM，lightGBM效果优于xgboost，复赛使用XGBoost和GBDT（XGBoost>GBDT）而且GBDT巨耗费能量，后期也是优于计算量的限制放弃了
对于大部分程序员而言，算法在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司，是必须要学好算法的。...算法学的好，不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会有很大的好处。...今天大叔给大家推荐一个学习算法的开源网站，在这个网站上面，收录了包括 Python、Java、C++、JavaScript、Go 等多种主流编程语言的算法代码实现。...网站还提供了暗黑与明亮两种主题供用户选择，满足开发人员的喜好。 我们再来看看，目前 Java 实现的算法。 小结 网站上面提供的算法，以及覆盖的编程语言、相关扩展学习资源，还是很全面的。...要是能把这些算法都刷一遍，相信大家都能拿到满意的 offer！
确定性测试 事实上，自打有 “验证” 这个概念起，确定性测试就一直伴随着人类本身，并且随着人类的进步和发展逐步推进。...直到计算机科学领域，我们拥有了形式化和场景化的测试形式，我们称之为一条一条的 test case。也有疯狂的人提出了 TDD 编码，即，测试驱动开发。...随机性测试 我们将采取一定的算法，从一定的基础语料里生成一系列的基准 case，同时每个 case 由一定的随机规则生成更多的测试case，并且由我们的测试用例判断：当前测试语料有价值或者没有价值。...整个过程可以称为遗传选择，也就是遗传算法的应用。最终，在足够长的时间遗传和选择之后，我们得会得到一个最终收敛的语料库，或者一个无限扩增的语料库，或者一个。。。PANIC！ ...有趣的是，我们虽然能确定哪些case是有价值的，但是，从最终的语料库结果来说，并不是语料库的最终积累都会像你预期的那样。
它是一个基于Web的开放集成应用平台，作为企业面向服务架构（Enterprise SOA）的基础，并允许在业务和技术边界之间整合和整合人员，信息和业务流程。...使用网络和移动应用程序轻松实现和消费业务逻辑和SAP后端系统内容。...使用SAP NetWeaver Gateway，基于JAVA的SAP UI5和基于HTML5的应用程序开发的移动和Web应用程序灵活和简单的开发环境。...使用NetWeaver网关，开发人员可以创建从任何环境和任何设备将业务用户与SAP软件相链接的应用程序。...其他内核信息来查看 如图，内核版本 753，补丁级别100，SP100 3.SAP ECC版本 通过系统-状态--参阅详细信息查看 SAP_APPL SAP ECC的版本可以通过组件SAP_APPL来确定
可到底怎么用，好不好用，效率这么样，也许是大家最迫切关注的，msdn虽然有简介和使用方法但效率问题才是是否实用的衡量标准和使用前提，本文将为您揭开谜底。 ...三、var、dynamic、传统确定类型的效率对比。...var、dynamic区别： 1.var程序编译时确定类型、dynamic程序运行时确定类型。 2.var 只能定义局部变量；dynamic可定义局部变量和类变量。 .......三、var、dynamic、传统确定类型的效率对比。 var、dynamic、传统确定强类型究竟谁能称王，成为武林中的霸主，下面通过本人的代码和运行结果已见分晓。 ...代码思路，执行同样的操作，给一个StudentInfo类赋值和打印100000次，有计时器查看运行的时间，代码如下： Stopwatch s1 = new Stopwatch(); s1.Start()
确定前后关系 来看确定两个操作是否为并发的算法。从只有一个副本的数据库开始。 图-13显示两个客户端同时向购物车添加商品。最初，购物车为空。...服务器为此写入分配版本号2，并将鸡蛋和牛奶存储为两个单独的值。...它以前在v3中从服务器接收[牛奶，面粉]和[鸡蛋]，所以它合并这些，添加培根，并将最终值[牛奶，面粉，鸡蛋，培根]连同版本号v3发往服务器。...算法工作流程： 服务器为每个K保留一个版本号，每次K新值写入时递增版本号，并将新版本号与写入的值一起保存 当客户端读取K时，服务器将返回所有（未覆盖的值）当前值及最新版本号。...当服务器接收到待有特定版本号的写入时，覆盖版本号或更低版本的所有值（因为知道这些值已被合并到新传入的值集合中），但必须保存更高版本号的所有值（因为这些值与当前的写是并发） 当写请求包含前一次读取的版本号时
案例讲解除了上述提到的非确定函数、维表 JOIN 以外，还有一个因素会造成该问题。...NDU 问题应对非确定性导致状态无法匹配的问题，往往非常隐蔽。用户只会发现作业因为 OOM 出问题了，或者下游记录对不上，但是对于问题原因，时常需要花费很多时间来发掘。...更可怕的是，即使用户发现了根因，也不一定了解如何应对。...如果开启强制模式（table.optimizer.non-deterministic-update.strategy 参数设为 TRY_RESOLVE），则会直接报错并提示用户如何修改（例如去掉上述调用和字段...总结Flink 社区在 1.16 版本中，对 NDU 问题做了初步的检测和修复尝试（为了保证兼容性，需要手动开启），目前已经可以识别和处理多数的问题场景，更多案例详见官方文档 流上的确定性。
给你两个字符串，word1 和 word2 。如果 word1 和 word2 接近 ，就返回 true ；否则，返回 false 。...提示： 1 <= word1.length, word2.length <= 105 word1 和 word2 仅包含小写英文字母 二、题解 本题的关键就是看清楚两个操作的本质！...这相当于交换 a 和 b 的出现次数，得到： a 出现 3 次。 b 出现 2 次。 c 出现 1 次。 然后交换 a 和 c 的出现次数，得到： a 出现 1 次。 b 出现 2 次。...2.3算法思路 判断 word1 和 word2 的长度是否一样，如果不一样直接返回 false。 判断 word1 和 word2 的字符集合是否一样，如果不一样直接返回 false。...n2 分别是字符串 word1 和 word2 的长度，C=26 是字符集大小。
二阶段提交是达成共识的常用方式，如果你需要设计新的共识算法的时候，也可以考虑这个方式。 2.除了共识，Basic Paxos 还实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。...它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交操作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。
size of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小
李雨珂：会员营销算法主要针对用户未来行为、偏好的预估，目前往往是传统机器学习方法和深度方法结合使用。图像算法和会员营销算法相比在特征、模型和评估上会有一些差异。...总体来说，会员营销算法的难度在于问题本身的不确定性，而内容安全领域内图像算法的难点主要在于小目标、模糊目标和多尺度问题。...实际上，除了图像算法外，网易易盾在用户相关的算法方面也有较好的积累，在内容安全、业务安全场景中也发挥着重要的作用。...另一方面，数据的增长也对算法的确定性提出了更高的要求，否则留给人工二次审核的数据量会非常庞大，易盾算法团队也在不断努力来提高机器正确识别的比例。...通过算法性能和算法输出确定性的提升，网易易盾有信心迎接爆发式增长流量的考验。
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