传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。在1.28亿用户场景中，经典度量指标（如’日活’）在 MacBook Pro上只需不到50毫秒，而且只需要16 MB内存。
本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。
昨天是刷题的第 25 天，基本保持了每天一两道，同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索，慢慢熟悉 LeetCode 平台，为了提高刷题学习效率，我决定要改变刷题方式：由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
Prometheus 作为云原生和容器平台监控的事实标准，本期我们来看一下如何通过 Prometheus 配置 SLO 监控和告警.
新冠病毒疫后复工成为当务之急，然而病毒尚未消散，风险权衡面临不确定因素，如果可以准确预测未来的疫情走势，将会为复工计划的制定提供有效辅助。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
这次的作业主要是以对一个非常简单的数据分析问题进行实践的形式呈现出来，对于《R语言实战》第一二章的内容已经体现在了对问题的解析的过程中，所以就不再将学习的过程贴出来了。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
PV即Page View，网站浏览量，指页面浏览的次数，用以衡量网站用户访问的网页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV，多次打开同一页面则浏览量累计。一般来说，PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量，如同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。具体的说，PV值就是所有访问者在24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
位运算想必软件相关专业的同学应该非常清楚。非科班专业出身的也不要着急。今天博主就带着大家一起来回顾一下这些基础知识，同时也会讲位运算在 PHP 实际项目当中的高级运用技巧。
在日常的维护过程中创建用户操作用的相对会多一些，但是在这个过程中涉及到的知识点就不单单就是useradd了，接下来就来详细了解账号管理的相关信息。
该阶段首先通过介绍不同领域的三种操作系统，操作系统的发展简史以及Linux系统的文件目录结构让大家对Linux系统有一个简单的认识，同时知道为什么要学习Linux命令。然后我们会正式学习Linux命令
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 关注Python爱好者社区回复皇后即可获取本文数据和代码！ 前言 继续在kaggle找不错的数据集 传送门： https://www.kaggle.com/sogun3/uspollution 这次是美国空气污染的数据 数据集介绍： 这个数据集涉及到美国的污染问题。美国环境保护署详细记录了美国的污染情况，但下载所有的数据并按照数据科学家感兴趣的格式进行安排是一件痛苦的事情。 因此
======================================================
导读：有没有Python视频教程？有，甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
当我将cvs导入MySQL的时候发现日期他是varchar形式的，所以要用cast函数进行格式转换。因为2，3题需要计算当天的指标，所以我们日期格式化的时候要加上以天为单位的日期。
2020的春季中小学受疫情影响，一直还没有开学，孩子宅在家说想做一个学校要求的研究项目，我就说你做一个怎么样通过编程来学习数学的小项目吧，用最简单的计算机语言来解决小学数学问题。虽然我是一个老码农，但一直不赞成教小学生学编程，觉得这是揠苗助长，小学生不应该过早的固化逻辑思维而放松形象思维，某些少儿编程机构居然教学C++游戏编程，我觉得这真是在摧残祖国的花朵。现在孩子宅在家 ，想让他学点什么好几次冒出学编程的想法都被自己给否决了，直到我看到数学老师要求同学们整理小学阶段的数学公式、概念，我看到有一个小朋友居然画出了平面几何体的“继承”关系，让我眼前一亮：这种抽象关系如果用程序来表示不正合适吗？明白抽象方法了，那么学编程问题就不大了。于是我在想应该教孩子学什么语言比较好：LOGO、VB还是炙手可热的Python？虽然我非常熟悉C#，但需要了解许多背景知识，还需要安装一个很大的框架环境，显然C#不适合小学生学习，Java也是。LOGO是老牌的儿童编程语言了，操控一个小海龟来画图很形象，VB入门简单，但要一个小学生熟悉它的集成开发环境要求还是高了点，选Python无非就是因为AI应用火它就火，除此之外我找不出它适合儿童使用的理由。
统计活跃用户这个案例非常经典，也是我当时学习redis时，接触到的第一个让我眼睛一亮的使用方式 场景 用户登录后需要记录，以便以后进行登录统计 统计需求主要有： （1）今天的登录用户数 （2）3天内都登录过的用户 （3）7天内登录过的用户 常规解决方案 如果不用redis，通常做法是在用户登录时记录日志，或者在数据库中添加一条登录记录 然后按照需求进行定时统计 redis解决方案 redis的 bit 操作非常适合处理这个场景 因为bit的值为 0或1，用户是否登录也可以用 0或1
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。
今天继续来介绍CIKM20上有关推荐系统的论文。本文介绍的是京东和百度的研究人员发表的有关在大规模电商推荐系统的多目标排序上的工作。论文将兴趣建模、多任务学习、偏置学习等几部分进行融合，提出了DMT模型（Deep Multifaceted Transformers），一起来看一下。
记得刚工作的时候，用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训，感谢知识渊博的老师把我带入模型的多彩世界!)就参加了全国大学生数学建模比赛，直到研究生一直在参加数学建模，也获了大大小小一些奖。
这里分享一篇 Peter Norvig的 《十年学会程序设计》 （Peter Norvig 系Google研究院主任、美国计算机协会（ACM）资深会员（Fellow））。全文如下： 十年学会程序设计
欢迎你申请SIGAI Pick Pearl Python Plan，简称“4P计划”，我们的目标是在100天内，向1000名合格申请者【免费】提供SIGAI《深度学习Python开发-基础篇》课程以及对应的在线编程资源，从0到1 带你实现一个真正的深度学习实践项目。
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
由于弹窗对用户是易于感知的变化，因此为了保证用户体验的连贯性，这里选择用户为最小的实验单位，具体的为用户ID
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
今天我们来讲讲什么是云服务，云计算的三种服务模式有哪三种，我们经常评估服务的性能指标都有哪些，分别是什么意思，平时“那些人”说的QPS是什么，TP是什么，日活又是什么呢？我们下面来一一揭晓。
1.浏览数Page Views：网页(含文件及动态网页)被访客浏览的次数。Page View的计算范围包括了所有格式的网页，例如：.htm、.html、.asp、.cfm、 asa、cdx、htmls、shtm、shtml、txt等等，可以由用户根据实际情况自己设定。 2.访问数Visits：也称为登陆数，一个登陆是指客户开始访问网站到离开网站的过程。其中：相邻两次点击页面时间间隔在30分钟以内（系统默认30分钟，用户可以修改默认值）为一次登陆，大于30分钟为两次登陆。 3.用户数Unique Visito
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
1. 引用数组，包含一个以上的单元格引用，例如单元格区域、工作表引用和定义的名称。
下表是某金融App的数据，请结合Excel数据集中的数据完成下列问题（某金融公司面试题，文末有数据下载 ）
excel数据表使用了过多的计算函数，如SUM,AVG等，如果有跨表连接，也会报错。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 引言 过去2年，我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初，那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程，当时的感觉是深度学习并不简单。部分原因是因为深度学习的框架很新，也需要更好的硬件支持和耐心来摸索。 时间快进到2017年，我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时。并且由于软件（易用性，例如Keras，PyTorch）、硬件（对于我这样在印度工作
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
对 True 和 False 应该不陌生了，前面屡次出现，但是我们还没有对这两个对象深入探讨过，在交互模式中可以检验它们的类型：
现在不管什么行业，到最后做数据分析的时候，都会关注一个问题，那就是用户粘性的问题，那么大家有没有思考过，我们为什么要关注这个问题呢？我们在讨论用户粘性的时候，讨论的是什么呢？接下来就给大家介绍一下什么是用户粘性，并对用户粘性的算法做进一步探讨。
2021年5月初，负责美国东海岸45%燃料运输的科洛尼尔管道运输公司(ColonialPipeline)因遭遇勒索软件网络攻击暂停运营。这只是犯罪集团利用美国网络漏洞的最新例证。
之前看过一本100多页的《python简明教程》，都是些非常简单的语法，现在到真正用的时候根本无从下手，所以，重新捧起一本《python学习手册》，1000多页，希望每天看一些，坚持10天内把重要的部分看完并做实践，每天坚持写点学习笔记来监督自己往前走。废话不说，今天花了两个小时就把第一部分看完，做一点简单的总结。 pytho的使用和分发完全是免费的，它是一种面向对象的语言，它的。它的类模块支持多态，操作符重载和多重继承等高级概念，并且以python特有的简洁的语法和类型，OOP十分易于使用。python内
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
Math类的声明: publicfinalclassMathextendsObjectMath类是与数学计算有关的类，里面的方法都是静态方法，直接使用类名来调用即可。
SQL语句来查询今天、昨天、7天内、30天的数据！ 今天的所有数据：select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=0 昨天的所有数据：select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=1 7天内的所有数据：select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())<=7 30天内的所有数据：select
统计学一般分统计描述及统计推断两部分。统计描述是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理后描述数据的客观规律，而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本，用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。本章主要学习统计推断常见的概念及相关基础内容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
