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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