本文，天行健着重讲解我们在平时的生产质量工作中，如何运用FMEA去分析不良质量的原因？它的一般过程是什么？让大家有个基本框架了解。...参加会的小组必须是跨部门，多学科的，这样不会局限思维想法方向。同时小组成员是积极的。...2、绘制功能方块图或工艺流程图 功能方块图适用于系统FMEA和设计FMEA 工艺流程图适用于过程FMEA和服务FMEA 图片 3、确定优先次序 小组了解完问题，就可以着手进行分析。...同时，确定系统、设计、过程 、服务所有潜在的故障模式，确定它们对产品所需要完成任务的影响 5、分析 利于数据分析解决问题（仅供参考），关键点是分析 。...6、研究的结果 对每一故障模式确定其检测方法和补救措施。通常是会有一张FMEA分析表（每张表对应一个或一类缺陷内容）。
正文内容 大家好，我是阿常，10年互联网人，今天阿常和大家讨论的话题是，测试怎么保证所采购第三方系统的质量。...@Tester阿常，问：「公司购买的第三方系统，产品也不太清楚逻辑，从测试的角度如何保证质量呢」 @IDO老徐，答：「这个只能靠笨方法了，专门安排一位测试同学去梳理业务，慢慢地把业务吃透，整理出文档沉淀到...小互动 阿常今日分享--「公司买的第三方系统，如何保证质量」。大家怎么看
// 编者按：音画质量分析在短视频爆发式增长的当下凸显得尤为重要，七牛云推出的音画质量分析系统 QoE结合前沿的音视频处理技术和深度学习模型，在音画质量分析行业成为了佼佼者并带来一定影响力。...LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会上海站请到了七牛云智能视频服务AI技术负责人宋宏亮，为我们分享音画质量分析系统的行业前瞻。...在2021年3月，七牛云内部开始统一视频云质量体系并孵化商业化版本质量评分系统；2021年8月，七牛云发布了音画质量分析系统的内测版本，有数十家内测客户接入进行测试；2021年10月，在LiveVideoStackCon2021...音视频技术大会北京站首发全网第一个商业化的公测产品，当时的产品已经能够支持图片和视频的质量评估分析，包含了对基础质量、美学质量、明细评分的能力；2021年12月的七牛云十周年大会上，正式对外发布了音画质量分析系统产品...首页推荐信息流对平台来说是一个很大的流量入口，基于我们的质量分加入到推荐系统里，影响其召回、排序的模型，就能够把一些质量好的优质视频内容呈现给C端客户，从而影响到点击率、留存等数据。
该数据中包含对葡萄酒的评论，葡萄酒评级（以分数衡量），以及从WineEnthusiasts网站提取的其他相关信息。他通过训练一个机器学习模型，实现了根据基于文本分析预测葡萄酒质量。...目标：训练一个机器学习模型，实现基于文本分析的葡萄酒质量预测 WineEnthusiast的用户会对葡萄酒评分，1表示最差，100表示最好。...在进行分析之前，我们还是得先预习一些圈内基本知识。通过从阅读葡萄酒网站及一些相关资源，我找到一种自认为不错的分级方案，按照评分进行分级。如下所示。 ?...对于一个最终用户（白话说就是买葡萄酒的），评分就是他们想要传达的信息。如果我们按照上述划分形式，我们就能既减少了葡萄酒信息维度又能保留住质量相关信息。...数据预览 我们可以把上述的其他信息也引入作为特征参数，这样就能构建出一个更全面的模型来预测葡萄酒质量。
采购计划：缺的东西从哪儿买？供应周期多长？有没有交付风险？生产计划：哪个产线能做？工时怎么安排？哪批先做、哪批后做？2.为什么计划总被忽略？因为计划没直接产出，没人看见它“值多少钱”。...不能只图便宜，要看交期稳不稳、质量控得住、突发情况能不能扛住。 2. 签清楚：买多少、什么时候到、怎么付款、晚了怎么办？合同不能只是形式，关键节点要固化清楚，谁违约谁兜底。3....四、执行在供应链中，“执行”环节就是把计划落到产线，把物料变成产品的过程。它是从“采购完成”到“成品入库”的关键一环，属于企业内部最核心的生产执行过程。...这里对“人、机、料、法、环”的控制力，直接决定了企业有没有稳定的产品质量和交期能力。4. 质量检验控制质量不是“最后一道检”，而是贯穿整个执行过程的动作。...你以为是“某个环节出了问题”，但其实是——这四个环节从头到尾，没作为一个整体去协同运作。说到底，供应链管理就是一门“把事情按预想的样子做出来”的能力。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...但是大家需要注意的是，由于此次爬取的数据都是线上平台的销售渠道，所以主要依靠线下渠道的OPPO，VIVO品牌会因此占比略少。 我们再看一下哪款手机的销量最好呢？ 列举了TOP10： ?...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。...最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。...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~
使用 AR SEI 信息的端到端分布式视频处理系统 结论和未来工作 参考文献 介绍 随着人工智能技术的发展，目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。...下图是端到端智能视频处理架构的一个示例：系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法，并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway)，然后在网关执行更复杂的视频分析任务...分布式端到端智能视频处理系统，将视频语义分析信息随码流一同传输 为了在码流中传输视频语义信息，一种常见的前处理方法是：对视频帧内容进行修改，也就是将目标检测框 (bounding box) 直接嵌入在视频帧内容中...在整个系统中，如果前一个环节的语义分析任务发生了错误，则可以轻易地被后续节点检测出来并进行修正，因为该过程只涉及到对 AR SEI 信息的操作。...文中方法将视频语义分析的元数据以 AR SEI 的形式嵌入到压缩视频流中，因此可以方便地进行存储、传输，或在分布式计算系统中进行进一步处理。
AI智能决策分析系统应运而生，依托机器学习与大数据技术，将分散的业务信息转化为可视化洞察与可执行策略，助力管理者精准定位问题、科学预测趋势并制定最优路径。...某制造企业实战成果：生产排程准确率提升42%原材料周转率加快18%质量检测成本降低27%更重要的是，系统推动了数据驱动文化的形成——当一线员工开始主动使用预测看板调整作业节奏时，组织的决策智能化转型才真正完成闭环...⚖️ 合规性保障系统在设计之初即内置合规与伦理考量：集成GDPR/《个人信息保护法》 合规引擎，所有涉及用户隐私的分析任务均通过伦理审查；采用差分隐私技术对敏感字段进行脱敏处理，确保个体不可识别性；完整记录每个决策建议的数据溯源与逻辑链...总结AI智能决策分析系统正在深刻重塑商业世界的决策范式：从“拍脑袋”到看数据，从凭经验到靠算法，从滞后响应到前瞻布局。...当每个业务决策都能获得智能系统的实时反馈与优化建议时，企业将在日益复杂的竞争环境中构建起可持续的决策优势。
因为昨天在7DGroup的群里有个人一直在问问题，所以约了一个晚上8点的会开始直播在线性能分析，针对他的那个系统做一次全面的分析，免得再一直问。 会议从晚上8点开始。...这时去查了springboot线程池的配置，是使用的默认值200，而实际使用的线程数大概是70-80左右。在我的经验中，其实我不建议这么配置，线程池只要配置得够用就好，太多会导致切换变多。...在这种虚拟机上使用k8s+docker的技术栈中，基本上si cpu都会比纯硬件的高。 接着看一下网络，可以看到进出加到一起都能达到1G。 接着去查网络队列。...到这里后，就得问一下开发了。如果业务代码必须这样写（通常不是），没有优化空间，那就要考虑用其他的方法提升系统的容量，比如增加节点，请注意，增加节点不一定要增加资源，这取决于整体的资源使用是否均衡。...这个系统的性能瓶颈不止本文描述的三个，我只是把典型的问题写出来。在直播分析的过程中，还有更多的细节讨论，也都比较有意思。有兴趣的可以在7DGroup群里面索要分析过程的视频链接。
我是韩梅梅，是旺旺兴趣培训班的店员，我来签一份佳佳食品发给我们培训班的采购服务合同。 …. 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...【是谁，干啥，完事之后去哪】 拦截器是干啥的，上面已经提到，是找出三要素，找到之后如果发现非法入侵，就会把他路由到非法页。
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...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...不知道你 get 到其中的点没？...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。
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、付款、收取货物、接受服务• 共同创作者：一起设计产品、甚至一起创造价值主张• 转换者：当价值主张的生命周期结束时会出现...3）你的顾客会与哪些人一起使用本产品？（例如家人、伴侣、朋友）– 过程中要解决什么问题？4）你的顾客在工作或生活中想表现出什么形象？（例如专业、随兴）5）有没有什么问题是你的顾客没注意到的？...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
拆收入，不能只看总额，要拆来源：是哪类客户、哪个渠道、哪类产品在贡献增长？是提了单价还是卖得多了？是收款快了还是账期更长了？比如看起来收入涨了20%，但其实是低毛利产品卖多了，那毛利率反而下降。...要清楚哪些费用是战略性投入（比如开发新渠道、建BI系统），哪些是真正的“无效支出”。...销售表现：卖得多不如卖得稳，客户质量是核心老客户复购率、粘性、贡献度怎么样？新客户获取成本是否越来越高？渠道是否健康？是不是靠补贴在“吊着”？...你需要关注：到货及时率缺货/断货频次库存结构合理性（不是多，而是“对”）供应商绩效达成率一旦“买料买慢了、备货备错了、发货发晚了”，利润就会被链路卡死。...可视化建议：供应链地图（节点 + 指标）实时监控缺货预警看板（提前7天）安全库存 vs 实际库存结构图三、结构分析：从“赚钱”到“值钱”的关键一跳很多企业眼里只有“利润”，但真正有管理意识的老板，会问一句
9月份伊始，2018世界杯预选赛展开了最新的一轮角逐。球迷朋友们更关心的是，到底哪支队会赢？又该买哪支队呢？...据相关统计，去年国内竞彩足球交易量就有480多亿，可以说，有越来越多的球迷选择买竞技彩票。 那么有意思的事情来了，到底哪支队会赢？球迷朋友们该买哪支队呢？...而球秘更多是以数据分析技术为依据，参考比赛双方交战历史，从球队和教练员维度做数据演算，才能准确预测下一场比赛结果。 王岭峰表示，“从产品上线到今天，球秘平台预测准确率达到90%多。...只有在这种情况下，彩民才能观察到每个专家的真实情况。” 据了解，球秘在其平台中，通过数据图表形式为彩民客观展示专家预测情况，让彩民自己决定要不要买专家推荐方案。...而球秘却是结合大数据技术与专家分析，从多维度客观呈现预测结果。对于彩民来说，能够提升买球准确率与盈利率。而对于球秘团队来说，“这种做法已经得到市场验证，彩民愿意为数据买单。”
在这样的时代背景之下，对于一个要上云的企业，如何从自身需求出发来分析，“是否应该上云”，“上云的价值和收货是什么” 就像一个人在某个时间段考虑到底该不该买车，该买哪种车，到哪买车，买什么车，有相类似的考量...和传统的 IT 规划类似，上云的第一个阶段就是规划，这是一种咨询和分析梳理的过程，咨询的过程是有非常清晰的方法论去指导和实践的，具体的实践就是资源的收集，访谈的问答和对比的分析，最后是汇总和汇报。...当决定了上云后，如何选择云又是一门学问，有时候这就像去买车，买车我们会去 4S 店，通过一些列的分析：如几口人用、市区还是郊区、越野还是城市、舒适还是操控等，各个维度的指标和问题，帮你梳理和了解你的需求...客户选择云服务也是这样，从客户对云的需求进行入手分析，因为私有云涉及到大量的定制，所以我们在这里以公有云选择为例，一般来讲，了解一个云厂商的产品可以从这些维度和参数去进行分析，从产品的战略角度去看，如区域...（System-CPU 使用率、User-CPU 使用率、Stolen CPU usage、IO wait CPU 使用率、数据库响应时间、磁盘 IO 读速率、磁盘 IO 写速率、服务器响应时间以及系统负载
提升干活效率：把复杂的分析活儿从日常业务系统里挪出来，让业务系统跑得更快更稳，专心处理交易。分析的事儿，交给仓库来。在建数据仓库的过程中，数据集成（把各处数据归拢到一起）是个基础又特别费劲的活儿。...它能比较高效地把不同来源的数据（比如各种数据库、文件啥的）接进来、清理干净、整理明白，然后稳稳当当地送到数据仓库里去。...想看什么样的分析结果？同时，得吃透公司的战略重点。我一直强调，比如公司重点抓客户满意度，那仓库设计就得重点围绕客户数据（买啥、投诉啥的）来搞。2.摸清数据家底好好盘一盘企业现在有哪些数据源：是数据库？...3.划好仓库边界基于前面的了解，明确仓库的范围：主要管哪些业务主题？存哪些数据？数据回溯多久？细化到什么程度（比如按天还是按月）？还得想好它怎么跟其他系统对接，定好安全规矩（谁能看啥数据？...每个主题域里放相关的数据，专门解决这个领域的分析问题。2.分清维度和事实维度：就是你分析数据的角度，比如时间（哪年哪月）、地点（哪个区域）、客户（哪类人）。
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。...好家伙，看来还是我太年轻了，刚拖了1个g的文件进去，我这16款的macbook直接开始转圈了。。。u盘也直接卡死了，这什么破玩意。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。。。...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。
，这涉及到供应商制造商，和充电供应商三方的盈利，所以没有办法单方面的给出优惠。...说真的，你要是有这钱完全可以去X宝上，不讲价，很大气地买一辆如图所示的老年代步电动车，要顶配的： ? 同样是要啥没啥的电动车，但这辆是四门五座，只卖1万5 剩下的钱，你还可以再买六辆老年代步车！ ?...大家想一下，淘宝卖1万块钱还有利可图的老年代步车，知豆敢加个零卖，这里面的利益有多恐怖？ 别急，这才哪到哪，我们接着看。众泰芝麻E30卖18万。 ?...相应的，由于动力系统改变、重量分布改变带来的力学特性改变，国产纯电动车根本不屑于去研究，能动就行。所以这些被批量生产出来的、粗制滥造的玩意儿，在质量上、体验上、保值率上都惨不忍睹。...人家汽油车老老实实提高热效率，老老实实控制排放，去查查国五排放标准，已经清洁到令人发指的程度了，一百辆国五小轿车排放都不一定有一台拖拉机高，这才叫清洁。
最近跟几个做业务的朋友聊天，听到最多的吐槽是：我们公司存了几百TB的数据，BI看板做了很多，可是：老板问'下个月哪类产品能卖爆''哪些客户可能跑掉'，我还是答不上来。...为啥有时候花大价钱买的系统，挖出来的规律根本用不上？数据挖掘的正确打开步骤是什么？又该怎么避开那些常见的坑？一、数据的本质是什么聊数据挖掘，得先弄明白一个基础问题：到底啥是数据？...数据挖掘的作用数据挖掘能帮你发现"看不见的关联"，举个真实的例子：有家连锁超市通过数据挖掘发现，买婴儿奶粉的客户，接下来3个月里有80%会买婴儿湿巾。...后来这家超市就做了两件事：把奶粉和湿巾从母婴区挪到周末促销区，连带销售一下涨了30%；给那些非周末买奶粉的客户发湿巾优惠券，转化率提高了25%。...比如用聚类把用户分成5类，接下来要做的是：给每类用户贴标签，比如"对价格敏感""看重质量"；想对应的办法，比如给"敏感价格的"发优惠券，给"看重质量的"推新品；看看这些办法管用不，比如发了优惠券，复购率有没有涨
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...DataEye在不断探索的过程中，逐步明确我们要做的是数据的价值模式，而不是工具模式。 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。
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
