0x01 视频 首先来说视频，其实对于我本人来讲，我一直觉得还是看书比较好，因为视频时间比较长，感觉会浪费时间。 对于初学者来说我建议直接去 b 站这种平台去找相关视频，学到哪找到哪就好了，小破站上的学习资源现在越来越多，随便搜搜就是一大把，看看排名比较靠前的视频，然后选个自己觉得舒服的... 所以视频这块我还是建议你去 b 站学习学习，如果你实在找不到顺眼的，就是像买付费的，那你私聊我，我看过几门不错的付费课可以推荐给你，但是我觉的好的不一定符合你的口味... 0x02 书单 书单推荐的话， 每个知识点后面都带着“动手试一试”，我感觉这点比较好，学编程之初，就是要多练，多敲代码... 至于对应到的知识点，现在网上好的文章也非常多，直接对应去搜就好了。 如果想系统的学习的话，可以看一下下面这几本书： 1.
去哪买呢？ 我们再看一下哪款手机的销量最好呢？ 列举了TOP10： ? 其中千元机系列分别是荣耀三款、小米一款、红米一款。 去哪买最便宜？ 去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准： 设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。 （当然也不建议去淘宝小店购买手机这种大件） 相对于京东、淘宝来说，拼多多等新兴平台为了抢占市场，会进行价格补贴。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
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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。 迭代优化的方法论有很多种，本文着重讲，如何通过数据分析（也是笔者最喜欢用的），去迭代语音/对话式交互技能。 例如：买飞机票这件事，最短路径是3轮对话完成下单付费行为，最长的是10几轮后才完成下单付费行为。为什么会有10几轮呢？每个用户不一样，这个就得进一步去统计分析了。 用这个基准作为比较，去发现问题。 提供几个笔者的分析案例，也是此前的一些文章里面提到过的。 例如：我帮我买2张《魔童哪咤》的电影票，附近找个最近的电影院，晚上8点钟左右开场的，随便什么座位都行。 为了完成这个，我们花费了不少精力。
笼统地分析可能意义不大，今天转载这篇文章，具体分析银行对美国科技的依赖。 一、科普下什么是IOE 这是三家IT巨头的名字，I=IBM，O=Oracle，E=EMC。 他们都有一个比较好听的中文名字，分别叫做：十八摸，甲骨文，恶魔城。 传统IOE架构（一般在各种传统公司使用，银行电信中小企业） 集中式架构+闭源商用系统。 而且技术上来说，在10年内核心系统不可能完全去IOE。 互联网和银行业在IT建设上的最大区别是：不是技术能力，不是人才数量和质量，而是开始建设的时间点和需求不同。 以后业界发展的趋势就是：新上的系统，能用x系列技术的绝大部分都会变成新的架构；老系统，需要扩容的话，还会买老的系统，因为没得选（八卦一句：前几天某中央金融机构才又买了IBM大型机）。 时间能冲淡一切，毕竟传统技术又不是会发灰的黑化肥，哪那么容易就挥发呢？
笼统地分析可能意义不大，今天转载屠飞飞的一篇文章，具体分析银行对美国科技的依赖。 他们都有一个比较好听的中文名字，分别叫做：十八摸，甲骨文，恶魔城。 而且技术上来说，在10年内核心系统不可能完全去IOE。 互联网和银行业在IT建设上的最大区别是：不是技术能力，不是人才数量和质量，而是开始建设的时间点和需求不同。 以后业界发展的趋势就是：新上的系统，能用x系列技术的绝大部分都会变成新的架构；老系统，需要扩容的话，还会买老的系统，因为没得选（八卦一句：前几天某中央金融机构才又买了IBM大型机）。 时间能冲淡一切，毕竟传统技术又不是会发灰的黑化肥，哪那么容易就挥发呢？ ·················END·················
因为许多概念、思想，需要通过时间去反正练习，不断积累才能理解。量，到了；质，才能变。只是不断看用眼睛看各种教程，而不动手去练，是不会有效果的。 就例如学英语，不是你狂买十本英语书，狂报十个英语班，你就一定能快速搞定英文的。这样做，只能是白扔钱。学习这事不是力气活，不像搬砖，你一口气狂吃八个大馒头，一股劲搞定一车砖。 <! -- 老尚你胡说 --> 就上面那个学英语的例子，“我”是背十本英语书，不是买。 --问题是，你真能背得下十本英语书吗？ 我哪胡说了？ 前端教程千千万，但你仔细看看，里面的内容80%都是重复的。 所以您看，读源码的一般方法在这里， 1、不要自己去生生的硬读源码，那真看不懂； 2、不管什么框架，网上都早已有人已经写好了源码的注释； 3、如果直接读源码确实吃力，可以先尝试查询“xx 源码分析”之类的文章 所以读源码，最好找到它的早期版本，比较好读一些。因为早期的时候代码量少，思想和功能表现的比较直接，而框架的主干的思想，一般是不会变的。 <!
如果你现在用的电脑还是1万以下的，以后记得告诉别人你只是修电脑的比较好，要不然丢人要丢到家啦，而且友谊的小船也不好开。 如果你现在用的键盘还是1000块以下的，以后记得告诉别人你只是打字员比较好，要不然丢人要丢到家啦，而且友谊的小船也不好开。 人家开豪车住豪宅的都没说话呢，你这才哪到哪。 如果你这么认为的话，那你就大错特错了。 换个角度，如果你是一个乐手，你是不是会骄傲的给别人介绍你手中的吉他，因为它陪你经历了一场又一场演出？ 所以关于程序猿买电脑，在经济能力足够的前提下，花再多钱也不算奢侈。况且，一台龟速电脑对于程序员的危害绝对不仅仅是效率低下、浪费时间的问题，它还可能会有以下连锁反应。 如果你认为你改变不了世界，且不为之努力的话，世界是不会求着你去改变它的，所以坚信吧！
以上的场景，我们均可以从里面抛出【是谁，干啥，去哪】，这其实就是我要说的意图2.0，。 image.png 故事2是一个特例，实际上，不知道什么干什么也是一种干什么，不知道去哪也是一种去哪，不知道是谁也是一种是谁。 image.png 去哪 首先每个功能有其内部的流转流程，它自己知道哪一步该去哪？但是： 他这个内部的流程结束了呢？ 遇到异常了呢？ 那么他下一步将走到哪里呢？ xx:bank xx:buy xx:train xx:exam 我们去买什么东西会写一个清单，如是： xx:buy&item1=”南瓜1斤”&item2=”瓜子1公斤” 所以，用户来干什么，都是一系列的动作 网络服务 邮件服务 短信服务 甚至是三方服务，如人脸核身 整体的三层架构 经过上面的分析，我们不能达成一个从上倒下依赖的三层架构模式： 路由层 功能层 基础层 image.png 路由层的作用是找到三要素
一、流量去中心化之后，买量正取代传统渠道成为游戏行业的主要导流手段 2016年整个游戏行业崛起了一股买量的潮流，一些主流广告平台的采量正代替应用市场成为游戏持续获得用户的主要手段。 如何有效运用数据、利用数据分析与挖掘大幅度提升效率也将是买量下一阶段PK的重要一环，也是目前我们希望能通过一些技术与数据手段去解决的问题。 数据变现是通过挖掘与分析找到数据背后的商业价值和模式去实现变现，而数据技术变现是输出数据相关的技术产品帮助客户去实现变现从而实现自己的价值。 目前国内大部分的大数据公司其实都是通过技术变现帮助客户去实现价值输出，包括我们之前做的很多统计分析类的产品，广告追踪类的产品等等，其实都是利用自身的技术产品手段去帮助客户实现一些价值转换，这种商业模式很成熟但本质上利用的并不是数据本身的价值 数据要实现变现，其效率与数据资产质量成高度正相关，注意是数据资产质量而不是数据规模，数据真正的价值不在大而在用。
不过这几个u盘没有一个是我出钱买的，要么是公司发的，要么是搞活动送的。我也不是啥u盘重度用户，但偶尔带出去复印文件还是挺方便的。 02 故事起源 这还得从上周六说起。 我点了推出也没反应，这哪受得了，一气之下，我直接给拔了，拔了。。。 当我再次插回去的时候，神奇的事情发生了，它不见了，读不出来了。完了，巴比Q了(所以不要在读写的时候随意拔)。 我问我爸你这是在哪里买的劣质产品(总得为这40大洋的损失找个落脚点)，他说是pdd，好吧，都上pdd，还在乎啥质量啊。 我想既然坏了就算了，再重新买一个。 但又想了一下，40块可以买20斤米了呀，一个月都吃不完，要不咱们还是再折腾一下。 03 问题分析 首先初步分析，这玩意肯定是哪里故障了，可能是软件故障，也有可能是芯片故障，我也不确定，得先定位问题。 我去，神奇的事情发生了，再次重新插入的时候又不行了，这是在玩我呀。 现在我怀疑可能是因为某些软件还处于打开u盘的状态，导致我再次拔出的时候又损坏了。
今天在一个微信群中偶然看到有群友提起自己去电脑城买电脑的故事，这位朋友和我一样，也是搬砖程序员一枚，他说电脑城的业务员告诉他说：“你看上的那款电脑，不适合你，因为这个型号的电脑只能从应用市场下载软件，应用市场没有的话你就装不了软件 一般很多人在去选购之前，都会上网查好各种型号以及性能指标和价格等，然后去了直奔主题，就找他要的那款型号，这个时候一般刚开始销售的业务员很热情，打听你的工作背景，买电脑的用处，想要的型号，很快就敲定了你需要的型号 紧接着，他们开始跟你闲聊，而且是换不同的人跟你闲聊，说着说着就开始埋汰你选定的这款电脑那哪不好。 No, 答案是没有，所谓“野火烧不尽，春风吹又生”，割韭菜就要割的彻底，既然你连除了应用市场软件都装不了这种鬼话都信，哪我再坑你一个操作系统的钱自然也不在话下，在他们嘴中，你现在只买到了一个裸机，还需要装操作系统 其实外区货和本区货在产品质量上没有区别，但其中的价格差能多赚不少。外区货没有带发票的，只有收据。收据你懂的，只是一个凭证而已。
社交性任务：想自己看起来不错、获得社交地位或社交性的工作、想怎么被人家看3）情绪性任务：试图获得某种感觉，如安全感4）支持性任务：除了核心任务外，消费者可能还想扮演其他三类角色：• 购买者：比价、决定购买哪件产品 – 例如提供质量、更多的某样东西、或更少的某样东西？3. ⋯比目前的价值主张表现更好– 例如特殊的功能、特殊的效能或质量4. 案例分析 云音乐 客户侧写 网易云音乐用户经常做的工作有哪些？ 找想要的歌； 让朋友分享歌曲； 通过电台听歌； 百度搜索歌曲翻译； 去音乐商店买DV； 将歌曲保存在电脑上； 和朋友一起听歌交流； 网易云音乐用户痛点在哪里？ 很难找到自己喜欢的歌曲； 去音乐商店买的音乐不是自己喜欢的； 没办法针对自己当前情况找歌； 去音乐商店买音乐太贵； 自己歌曲太乱； 手机内存不够； 无法和别人谈论歌曲； 用户收益 可以随时随地听歌
第二，就是钱，也就是足够的资金预算，这点我就不说了，自己去体会。 在上面这种缺人、缺钱、缺文化、缺基础的情况下，中小企业数据化管理应该从哪开始下手呢？ 钱的问题，中小企业的数字化转型必须要量力而行，选择投资小、见效快的项目先行，循序渐进，积累经验。 人的问题也比较好解决，找国内专业的数据团队，像帆软这种数据平台企业，是真的实打实为企业提供一套解决方案与运营思维。 流程问题，软硬件全买最好的，不如用精益方法先把整个流程撸通，然后逐步迭代升级（可借鉴IT行业的敏捷开发模式），在技术发展太快的今天，除非你能像换iPhone一样换你的数字化系统，不然总有更好的版本，更好的产品 有4步：明确关注要点、打通各个系统的数据、搭建模型、数据分析。 一、明确关注要点 我们要知道公司内部每个岗位，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，他们关心什么指标呢？
⑵、最好是按照系统性的课程或书本来学习 既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，根据我的经验，我认为最好的老师，是一套成体系的课程或书本。 网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。 02 自学的几个建议 1.找浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。 2.去找实际项目练手。最好是要有真实的项目做。 03 几个常见的学习误区 1.看到好的书，拼命买 Python的书很多，市面上少说光入门的书有20几本，质量参差不齐。更不要说一些爬虫，数据分析和机器学习的书了，今天听别人说这个书好，买了！ 到底要不要买书，当然是肯定的，要买，但是坚持每次买1本。有的同学说买书多打折啊，你可以试一下，做个记录，每次买3-5本的，最后看了几本！如果你每次买一本只买一本，反而会看完。
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