1年半以后，我摸索到了套路，编写了自动化程序。1个人做1个月的事，现在10分钟就可以完成了。虽然有时候规范需要修改，加上邮件来回沟通的时间，我每周的实际工作时间约 1-2 小时，但我拿的却是全薪。 每周工作2小时，相当于1个月只上1天班，拿全薪。公司从来没有表示他们对我的表现不满意。他们从雇用我中得到了他们想要的，而我还可以在家陪陪儿子。不告诉老板，有错吗？ 正方代表观点 几乎每周你都在对你的工作成果撒谎 故意在程序里插入错误来挽救你的骗局 每周 1-2 个小时工作，却拿着 40 个小时的工资 你还要让创建表格的分析师花费相当多的时间来检查你的工作 另一个程序员承认他曾经也自动化做过类似的工作 反方代表观点 只要公司拿到了他们花钱想要的结果，那这个人用多少时间去完成都无所谓。 这只有交易关系——支付工资，创造价值。如果公司用另一种方法能花更少的钱达到目的，它就会采用这种方法并解雇员工。 如果出了问题，我会一周七天 24 小时随叫随到，但是工作中的其他时间，可以做杂事，看电影，玩游戏。我所知道的每个系统管理员，几乎都是这样的。
题目6： 2008年2月有多少天？那年有多少天？ ); /*先把时间定位在2008年2月*/ time.set(Calendar.YEAR,2008); time.set(Calendar.MONTH,1) ;//2月对应数字1， /* int getActualMaximum(int field) Return the maximum value that this field could have, given */ day=time.getActualMaximum(Calendar.DAY_OF_YEAR); System.out.println("day1 is"+day)
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来源 l 猎聘（ID：liepinwang） 出品 | 猎聘咯咯哒脑洞实验室 当代社畜10个人里有8个都想过裸辞。 但是大部分人嘴上说着辞职，身体却很诚实。只...
那好，咱不妨换个角度来播报新闻：“神级程序员，一个月只能挣四天卖卷饼的钱！”又该作何感想？ 首先，我要强调一个细节：营业额八九百≠净利润八九百。 真是骗得不漏痕迹，文字游戏好玩不？毒鸡汤请你自己喝。 高中同学W，扬州读的专科，留在扬州上班，毕业1年了，月薪5.5k。 以上全都是程序员，请问有任何可比性吗？ 那些秀自己刚毕业月薪就多么多么高的，觉得三四千太少的，暂且不管真实与否，请歇一会儿吧。 大学生卖煎饼月入13万啦； 天津煎饼馃子协会要出标准啦； 舌尖上的煎饼啦； 月薪上万女大学生辞职摊煎饼啦； 煎饼摊月入3万，怎么会少一个鸡蛋啦； 外国人专门学做煎饼啦； 而今天，是程序员辞职卖卷饼，4天赚一个月工资 我不知道后续还有多少类似的新闻，或是消费什么群体。你是成年人，或许心里都清楚怎么回事。但对于小孩子来说，他们的价值观还没有形成，过多接触这个类型的新闻，谁能保证他们不被影响呢？
://www.federalregister.gov/）公布的资料显，台积电等半导体厂商需要以书面的形式，回答以下14个问题： 对于半导体产品设计、前端和后端制造商、微电子组装商及其供应商和分销商： 1、 另外对于半导体产品或集成电路的中间用户和最终用户，美国商务部也提出了以下问题： 1、确定贵公司的业务类型和销售的产品类型。 2、贵公司购买的半导体产品和集成电路的（一般）应用是什么？ 然后估计贵公司在未来六个月内将购买的每种产品的数量，除非有任何生产限制以及数量贵公司希望能够实际购买。 然后估计贵公司在未来六个月内将购买的每种产品的数量（不包括任何生产限制），以及贵公司预期实际能够购买的数量。 10、在接下来的六个月中，哪一项变更（以及供应链的哪个部分）最能显着提高贵公司购买半导体的能力？ 11、与通过直接向半导体产品制造商采购订单相比，分销商履行的订单百分比是多少？
，某某汽车垂直网站的最近三十天浏览BBA多次，汽车厂商就可以购买这个人群包，去定向投放，那就是很精准的了。 固定价格就是某个人群包直接按一个固定价格出售一段时间，比如人群包是1000万，一个月是1000元，买三个月就是3000元，不管广告主最终有没有投放，都需要支付3000元，过期不续费，这个人群包就会被停止 CPM是广告主的广告用这个人群包展示了多少，按多少结算，如人群包是1000万，但实际展示的是10万，CPM是2元，那么广告主只需要支付200元。 目前来说，CPM是主要模式，因为一般人群包是基于最近30天计算，一直会变动的，比较灵活。 映射与投放 如果自己创建一个人群包有20万人，购买了是25~35，男性，一线城市，某某汽车垂直网站的最近三十天浏览BBA多次这人群包有10万，两者实现映射，可以匹配出5万，5万就是有你想要的维度，用于定向
预测模型被应用到了许多商业领域中，它们可以帮忙解答许多关键性的商业管理问题：明年我们将有多少付费用户？明年的期望交易数额是多少？用户什么时候会从我们的服务中流失？ 这些模型在线下被广泛研究。 留存数据: 用户留存（下载后第1、7、28、90、180和365天）。 变现数据: 付费用户数量，最近购买，交易频次，购买总量，流失率以及新的重复购买用户。 例如，一个零售 app 可能需要在激活一个月内的购买者和一年内的购买者之间做选择。 有一些不同的框架可以帮助识别这些背景因素。在这之中，我发现 Peter S. Fader and Bruce G. 然而，一年的 LTV 是更保守的选择因为平均生命周期（15个月）比选择的周期更长（12个月）。 例如，假设生命周期是 n 年，折扣公式表现为下面方式： LTV = Revs Year 1 + Revs Year 2 x 1/ (1+ r) + … + Revs Year n x 1 / (1+
新用户必须先向老用户购买余额，平台没有余额出售，这就确定了流通产生价值的前提。余额与人民币等价，不分先后不分多少，人人平等，1元人民币=1个余额。 从老玩家购买余额转账到自己钱包，自动分成两部分：80%为余额进入余额账户，,20%为积分进入积分账户。(例购买1万元余额,，8000进入余额，2000进入积分)。 5，余额购买Vpay数字资产赚取价格上涨利润 例如：你购买1万元人民币，你的Vpay钱包里就有8000余额，2000积分，卖给你的人收你1万元现金,又得到8千个积分。 每天积分释放千分之二到余额，第一天100的余额，积分递减余额递增，110天回本。 如果做复投余额放大6倍转积分，积分不断增加，第一个月6万积分、第二个月9万积分、第三个月12万积分……一年超100万积分，这时每天释放的余额超过2000元。
这里可以看出，加减乘除四种运算全在1游戏刻之内得出结果！ 就是为了实现这个速度，UP主骨灰君才把计算器体积做到这么大、结构这么复杂。 与整个游戏的运行速度不同，红石电路是把1秒分成10份，每份称为1红石刻，也就是0.1秒。 这样无论怎么进行优化，都不能在小于1红石刻的时间里完成运算。 ? 活塞可以在小于1红石刻的时间内完成一次推拉，相当于在电路中产生一个脉冲信号。 ? 以这种方式传递信号，整个电路的运算时间，理论上限就是1游戏刻=0.05s了。 说到这个问题，时间还得回溯到1年前。 当时骨灰君的想法非常的简单，就是想用《我的世界》来研究一下计算器的原理。 所以就先设计了一个加法架构，一段时间之后，还搞出来了个乘法器。 ? 同时也期待骨灰君下一次的力作，不过要等到高考以后了~ 参考链接： [1]https://www.bilibili.com/video/BV1Xf4y1G73s [2]https://space.bilibili.com
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这里我们还需要引入一个词汇叫做回购周期，比如，你一周购买了三次，那你的回购周期可能是两天，这里计算的其实是平均的回购的区间。基于这种统计方法，我们可以统计出一家网店的历史会员的平均回购周期值是多少。 在对新客的价值作出判断后，我们还会结合其购买的商品是什么、商品的使用周期是多长、购买了多少件等因素，来预测新客产生复购的可能性。并判断该如何影响这些人来进行复购。 该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。PRFM模型是在RFM模型基础上，增加了产品的维度。） 例如，2017年1月份的新客，我们会将他们打包成同一个群体，为什么会这样打包？因为这个群体满足一些相同的属性，1月份的顾客是有一定的周期性变化的。因为都在春节之前，顾客的很多购买属性是完全相同的。 （图片说明：某日化品牌网店2015年1月、2月的唤醒率的趋势） 而1月份后每个月的顾客情况也是可以统计出来的。比如，上图我们下面统计了1月、2月的情况。
【业务问题】 下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布，1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表： （文末有数据下载） 现在业务部门需要你分析出： (1 )1月5日的DAU是多少？ (2)从留存的角度来看，质量最高的新增用户来自哪一天？ (3)在1月15日当天，SKU销售激活率是多少？ (4)商品“品类T582”的详情页购买转化率在哪天最高？ 第7日留存率=(第一天新增的用户中，在第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数=6日留存数/当日新增数 在Excel中如何计算留存率呢？ 例如下面的“品类T441”在1月1日的销量为0，说明在这一天该品类没有销售记录。 我们要求1月15日当天有销售记录的品类数，就是求“商品销售情况”表中，1月15日的有多少行数据是大于0的。
这也就是为甚，0至6个月的顾客收到营销人员的狗控信息多玉31至36个月的顾客。 最近一次消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。 反之，同一天，最近一次消费为3个月钱的客户做了其下一次的购买，它就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内收到新的折价信息。 月报告如果显示上一次购买很近的客户，（最近一次消费为1个月）人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。 该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值情况，形成人物画像，不仅仅应用与CRM分析模型里面，还可以单独在数据分析系统中使用。 企业应该设计一个客户解除频率规则，如购买三天或一周内应该发出一个感谢短信、微信或电话，并主动关心消费者是否有使用方面的问题，或者建议等，一个月后发出使用是否满意的询问（商品销售），而三个月后则提供交叉销售的建议
十万倍是什么概念，1天的活，不到1秒干完，太凶残了。 本文并非标题党，实事求是讲道理，而且让小白也能读懂，体会一份喜悦，还不快到PowerBI的碗里来，不信你就读完它。 对于某员工，最近一个月，连续迟到的最大日数是多少？ 对于某会员，最近12个月，连续每月购买的最大月数是多少？ 对于某企业，最近10年中，每年都亏损的最大连续年数是多少？ 对于某系统，最近一个月，连续异常的最大分钟数是多少？ 对于某销售，最近6个月，连续业绩最后两名的最大周数是多少？ 对于某APP，最近一年，各用户连续不登录的最大天数是多少？ 其中，Index表示序号，Flag表示标记，例如：1可以表示该序号处迟到，亏损，购买，异常等。 问题彻底转化为一个纯数字问题：一列由若干不确定位置的1中最大的连续个数。 无巧不成书 就在同一天，一个用PowerBI展示系统监测异常的问题来了，问：最近1个月，主机系统的最大连续异常分钟数。
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