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SaaS 成功的模型、

让我们深入探讨 SaaS : 为什么它很重要,如何建立自己的杀手级,以及一些来自现实世界的优秀和模型的例子。 ? SaaS 的有什么不同? 这意味着设订阅格的与为传统产品有很大不同ーー持续的客户付费和复杂的产品包意味着 SaaS 公司需要更多地考虑它们的。 ? 3个流行的 SaaS SaaS 的涵盖了各个领域,从无中生有的数字到完全优化的、值驱动的计划。 下面的每种位于不同的业务类型,但是在 SaaS 中,唯一可行的选择是基于值的。 1. 对于不确的产品值、没有现有销售数据作为决依据的新公司来说,这种尤其有效。 ?

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App内购(IAP)的格优(qi)化(pian)

一个旅游攻类的app是两个商品及对应的格设置,一个是解锁某一个城市,1.99美元;另一个是解锁全部城市,4.99美元。如下图所示:? 你可以看到人们追求性比的心理强大到足以改变自己的行为:?  新版本上线后,比旧版本多赚20%多。  这个案例告诉我们,在对待上,也是可以做AB测试的。   不过,事情也不一都像上面的案例那么简单。特别值得注意的是,在对进行AB测试时要非常非常小心。 如果被消费者发现你格歧视,会造成强烈的欺骗的感觉。  我非常不建议对不同的人使用不同的格,除非你有好的说法,比如,对老用户的特别回馈,激励人们转发之后给一的折扣。 但这听起来已经不是了,而是促销,二者有根本的不同。  此外,格的变化对于消费者也是一个比较敏感的事情。

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    值因子:3168种

    标星★置顶公众号 爱你们♥ 编辑:1+1=6值因子,因子投资的支柱。它可以概括为“低买高卖” 。这是一个非常简单的概念。当你需要决什么是低,什么是高时,麻烦就来了。 根据所使用指标的不同,值因子的年化收益率变化很大(从1988年2月到2017年2月,基于每个指标建立的平均年收益率):这篇论文不仅仅是学术性的。 研究显示,在近30年的时间里,表现最佳和最差的之间差距高达463个百分点。*图片来自:彭博这与Robeco最近的研究相呼应。 在测试了一个多头、一个空头(仅根据一个因子做空最差的股票)和一个多空之后,风险调整后的收益率对于只做多在所有情况下都更好。 作者还说:像值、动量或质量这样的标签可能会误导我们进行正确分类,因为它们暗示了之间存在更大的共性。

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    App更新课程-义后台更新服务

    这节课来将如何通过绑一个Service来启动一个服务,并通过它来下载我们的Apk文件。 首先我们创建一个后台服务跟我们的Activity相关联,这里取名AppUpdateService,因为我们是需要跟Activity绑在一起,所以需要通过bindService的方式来启动服务,启动服务成功之后

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    风控中如何制差异化利率方案

    风控中如何制差异化利率方案前言一、框架设计二、流程设计三、方案测算四、上线总结----前言一个产品上线后,随着规模的扩大,基于风险收益的匹配原则,以及差异化营销的管理要求,除了授信额度之外 ,我们还需要制差异化利率、差异化期数、差异化还款方式等一系列的组合拳。 总结写到这里,一个差异化利率框架应该很明晰了,但除了本身的测算,利率涉及到银行的营收及资产负债,我们往往还需要对该的预计营收做详尽测算。 对于基于风险等级的差异化利率,我们会碰到两个难题,一是客户在该版方案下的预期支用率测算和客户的预期坏账率测算,我们才能测算出该的营收贡献。 那么如何对差异化利率方案的营收贡献做出科学、详尽的测算,去说服你的老板或相关的部门负责人信服你的,下一篇我们来讲基于NPV的收益测算模型,空了来更,下期见~~~

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    Ad Exchange竞的变迁

    ADX的竞不仅仅是第二格拍卖了,还有第一格拍卖、Open Bidding、Bid Shading和Bid Cashing等。 ,这是为了避免DSP这件的内部竞争消耗为采取的竞。 Bid-shading已作为优化竞拍决的算法在DSP中广泛使用,Bid Shading出现的原因? 这样对各方都相对有益的格。Bid Shading的优缺点?优点:更低的格,这个是相对首次竞的来说的,毕竟这个是为了优化首次竞的竞拍决过程。更多的DSP会参与到竞拍。 这种技术是一种很大的创新,如果直接沿用上次失败的竞信息去竞买下一次的广告曝光机会,会变成固格模式,广告主所投放的广告很可能出现在相对较差的网站和页面,并非自己想要购买的位置,而并不是RTB的每次都出

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    App更新课程介绍

    概述App更新是应用当中很常见的一个功能,基本上联网的app都应该具备这样的功能,对于更新迭代比较快速的产品,应用更新升级能让用户以最快的速度体验到最新功能和特性,对提高拉新留存率有不错的效果。 课程目标学会如何通过AsyncHttp这样的框架来完成API网络请求学会如何创建并绑一个service学会如何通过HttpURLConnection来下载文件学会如何通过Handler来更新进度 5. 学会如何操作Notification完整实现一个app更新需求课程大纲第一节:课程介绍第二节:检查更新实现第三节:义Service&绑后台服务第四节:实现进度更新第五节:实现通知栏提醒&进度更新第六节 :测试&总结最后本次课程面向初学者,主要目的是想让他们了解App中更新功能模块是如何实现的,通过本次课程实现的Demo方便童鞋们后面去扩展,主要还是针对使用场景来进行调整,谢谢。

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    Web APP编程模型和IO

    Apache MPM prefork模式主进程通过进程池维护一数量(可配置)的worker进程,每个worker进程负责一个connection。 IO由于IO的处理速度要远远低于CPU的速度,运行在CPU上的程序不得不考虑IO在准备暑假的过程中该干点什么,让出CPU给别人还是自己去干点别的有意义的事情,这就涉及到了采用什么样的IO。 一般IO的选用跟进程线程编程模型要同时考虑,两者是有联系的。同步阻塞IO? 前面提到的Nginx(使用epoll)和apache(使用select)都有使用这一IO。selectepoll这种IO还有另外一个名字叫Reactor,具体他们之间的细节区别再另开一文。 这种是真正的异步,使用注册callbackhook函数来实现异步。程序注册自己感兴趣的socket 事件时,同时将处理各种事件的handler也就是对应的函数也注册给内核,不会有任何阻塞式调用。

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    App更新课程完结篇

    App更新课程一共有六节,本节是最后一节,将会给大家总结一下我们App更新的时候有那些常见场景,并依据这些场景简单编写一下测试用例,还将会和大家探讨一下app更新模块还可以继续扩展什么功能。 如果没有看过前面的课程的同学可以先学习前面的课程:App更新课程-检查更新实现App更新课程-义后台更新服务App更新课程-实现进度更新App更新课程-实现通知栏进度更新配套视频教程: 本次课程只提供一个初步的解决方案,让没有这方面经验的同学能明白app更新是如何实现的,并没有做到完全适用于用户的各种应用场景,这需要同学们自己在实际开发中根据需求去优化这个解决方案。效果图?? 具体的操作流程可以根据你们的需求来调整,不一要按照我这里的操作流程。完成安装之后,我们整个的app更新就完成了。那么我们还可以做些什么功能? 好啦,关于App更新课程已经完结,大家可以看到只是简单的一个更新模块,就需要我们考虑很多问题,如果让你自己去实现你会怎么做,希望本套课程能给同学们带来一的帮助,毕竟更新升级是每个应用最基本的模块之一

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    【HFT系列】高频格动态

    订单薄(LOB)Top of the Book - highest bid and the lowest ask ordersPrice levels - several orders at the 高频格与每日格? 综合应用RNN ?特征与标签生成我们看到是一些基于量和算法的特征??模型构成?思路?结果和后续操作?统计套利配对交易基于 Avellaneda-Lee ?举例????????????

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    无需探索实时出的最佳出(CS.LG)

    在预算约束下使效用最大化是广告商在实时出(RTB)系统中的主要目标。使效用最大化的称为最佳出。较早的最优竞标研究采用了基于模型的批量强化学习方法,该方法无法推广到未知的预算和时间约束。 此外,广告商观察到审查的市场格,这使得在批处理测试数据集上无法进行直接评估。先前的作品忽了失败的拍卖,以减轻被审查国家的困难。从而显着修改测试分布。 我们在具有多个基准的两个真实世界实时出数据集上比较了我们的方法,并证明了在各种预算设置下的性能显着提高。 Simone Calderara, Rita Cucchiara, Babak Ehteshami Bejnordi原文地址:https:arxiv.orgabs2004.00070 无需探索实时出的最佳出

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    使用 Kyverno 义 Kubernetes

    ,缺省设置为: containers: - name: kyverno image: nirmatakyverno:latest args: ports:义安装完成后,就可以编写了,的规则不算复杂 matchLabels: # 精确匹配标签 app: some-app matchExpressions: # 表达式匹配标签 key: operator operator: In values: - 验证资源(validate)义一个限制特命名空间下镜像地址的如下:apiVersion : kyverno.iov1alpha1kind: Policymetadata: name: check-registriesspec citizenstighttpbin果然就能够创建成功了:$ kubectl apply -f pod.yamlpodstatic-httpbin created这样的绕过自然是我们不想要的,但是可以改变 Generate 还提供了复制对象的方法,例如每个新命名空间中都应该复制一个名为 conn 的 Configmap,就可以使用如下:apiVersion : kyverno.iov1alpha1kind

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    Ad Exchange竞(GSP-HD-GFP-OB-BS-CB)

    ADX的竞不仅仅是广义第二格了,还有广义第一格、Open Bidding、Bid Shading和Bid Cashing等,而且广义第二格里面也有很多不同的细分类型,这节将带大家认识里面的竞 广告位低通常ADX会有一个最低,高于和低于这个格会采用不同的的形成了不同的低方式,如固、多重低、静态多重低和动态多重低等。 固为广告位设置一个低,只有高于这个低才有机会竞的广告位。情形一:如果只有一个DSP出的时候,那么就采用低作为第二高的参考。 作为次高格,这是为了避免DSP这件的内部竞争消耗为采取的竞。 不过这种方式引起媒体主的不满,他们想在自己的广告栈中拥有广告主排序的决权。

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    理发店与 App 模型

    【文章介绍】 这篇文章,来从一个另类一点的角度来讲 App模型相关的内容,告诉你到底该用什么样的方式来让自己的产品实现盈利。 ----在之前的文章中,我讲过关于通过做付费 App、做免费 App + 内购、做免费 App + 广告、广告 + 内购组合等方式来实现 App 盈利。 如图是网友分享的 MIUI 的日历 App 截图,通过小米手机的默认制安卓系统 - MIUI,小米公司必然实现了一的回血,换句话说,如果你买一部小米手机,然后放家里雪藏起来,从来不用,MIUI 赚不到 这就是免费(低)的力量。 理发店 与 App 模型铺垫够了,开始划重点了。去理发店最烦的是什么?我最烦的就是理发的时候,旁边的人全程忽悠我办卡。忽悠你的人也知道你烦这个,但是他还是要这么干。 那么“低频业务付费”,这款应用一要做成付费应用,做出免费应用有两个缺点:1. 增值服务过于低频,盈利艰难 2. 无法在用户心智上凸显它的值,除非是限免,否则依然无法大量传播出去。?

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    Kafka消费者分区分配及自义分配

    ,一个分区在多个broker中选举出一个副本首领,消费者只访问这个分区副本首领,这些在本章节不重要,本章节阐述一个消费者如何选一个主题中多个分区中的一个分区,和kafka的分区分配核心源码解析。 kafka中分区核心实现有两种 一种是range范围,一种是roudRobin轮询,在构建KafkaConsumer类的时候配置,看一下的关系就能自行配置, 配置key为partition.assignment.strategy 先来说说第一种, range上面已经做好了一些假设根据range,分区按照顺序平铺,消费者按照顺序平铺分区数量除以消费者数量,这里是分区数量8除以消费者数量3 等于 2 (N),再分区数量8 add(partition); } return assignment; }通过上面的的案例我们是不是可以通过继承AbstractPartitionAssignor抽象类,实现它的assign方法,来自义消费者分区分配 ,因为这里我们得到了一个所有相关主题和主题分区数量,所有主题对应的消费者,那么就可以在这里根据自己实际场景自义一些分配

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    微服务测试

    以往单一应用的测试手段,不足以对微服务架构应用的质量进行全面保障,那么在微服务架构上,测试该如何制呢?与以往单一应用的测试手段有哪些不同呢?我们首先思考一下测试的目标是什么? 业务值,各个软件系统通过给用户提供更优质的服务,同时为公司赢得更多的利润,软件测试是为达成业务值而提供保障的一个重要环节,测试的工作也是围绕着这个目标展开的。 探索性测试(Exploratory Test)各个服务连接在一起之后,系统中的各个功能是否能够稳正确的运行,用户所能操作的路径是否能够稳地提供反馈,这些都需要进行详细的测试验证。 基于探索性测试的4种类型:自由式测试、基于场景的测试、基于的测试、基于反馈的测试,测试能够充分的对系统进行验证。 被测试的单元粒度越小,就越容易确模块的行为,越容易在源头发现产品质量上的问题。 在针对具体项目的测试时,需要根据具体实际情况灵活调整,在后续的文章中,我们会将实践中的更多成果与大家分享。

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    TODO指南:制开源

    你的开源文档如何创建开源关键考虑因素其他组件投资的时间和金额:确投资回报决投资的地方更多资源鸣谢为什么要制业务? 根据义,它们是反应性文件,随着时间的推移而发展,以回应人们提出的问题。” - Karl Fogel,制作开源软件。如何创建开源开源的第一步是决谁应该参与制。 例如,Black Duck为设置开源提供了一套有用的四支柱指南:义构建开源平台和应用程序的义使用开源构建的,例如将现有产品和服务与开源工具集成为开源社区制,例如鼓励对现有项目的贡献和参与义构建开源的 您的文件应提供与基金会合作的任何现有合作伙伴关系和计划。“基金会提供了很多值。如果没有它们,很多非常关键的项目在历史上很难获得维护良好所需的资金。 这些以行业为重点的工作组可以为您提供有值的指导。更多资源您是否对更多资源感兴趣,以帮助您制

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    义Django的密码

    # Insecure Hashes django.contrib.auth.hashers.CryptPasswordHasher, # Insecure Hashes )但Django默认生成的密码往往会带上 md5_xxx, pbkdf2_xxx,同其他系统整合的时候,一般是没有这些前缀的,这就需要我们自义一个密码。 下面介绍下如何义一个简单的 md5(md5(password, salt)) 密码。 step1建立一个app,django-admin.py startapp ownmd5step2在 ownmd5中 建立 hashers.py 文件,加入 OwnMd5PasswordHasher 类 settings.py 中:1 2 3 PASSWORD_HASHERS = ( ownmd5.hashers.OwnMD5PasswordHasher, )这样,默认的user及auth模块都会采用自义的

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    「12」用户-用户生命周期切分(上)

    结合上文说的“使用户尽可能的留在APP中”,以及整体流程的拆解,笔者认为,不同生命周期的运营的核心目的有两个: 1、提高用户参与度用户多使用APP,才会更了解APP,我们也才会更了解用户。 那么,提高用户使用时长,在这个格敏感(客单提升空间小)的时代,必然可以提升用户收益。 好的,目标我们拆解完毕,那么对应到具体的生命周期,我们应该做哪些呢?笔者结合自己的经验,抛砖引玉。 这些,都是要用户不断的使用APP,提升用户留存,推动用户到达我们设的成熟期指标。 2、用户生命周期划分是为了精细化运营,针对不同周期用户制不同的运营。3、制运营的目的有两个:提高用户参与度,延长用户使用时间。 到这里,相信大家对生命周期划分,以及各个阶段的重点都有了一的了解。下篇,我们来聊一聊,的具体实施。以上,就是本期内容,希望对你有帮助~

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    (PyStan)零售格贝叶斯建模(上)

    是任何电子商务企业都面临的一个普遍问题,可以通过贝叶斯统计方法得到有效的解决。Kaggle的Mercari Price建议数据集似乎是我想学习的贝叶斯模型的一个很好的候选。 如果你还记得,数据集的目的是为Mercari网站卖家建立一个模型,自动为任何给的产品给出正确的格。我在这里尝试看看我们是否可以用通过使用pystan的贝叶斯统计方法来解决这个问题。 下面的分析复制了Fonnesbeck教授对家庭氡水平的案例研究。事实上,方法和代码在很大程度上借鉴了他的教程。数据在此分析中,我们将评估类别中存在的单个产品格的参数。 测量格是运输条件(买方支付运费或卖方支付运费)和总格的函数。最后,我们对产品格参数的估计可以看作是一种预测。简单地说,我们使用的自变量是:类别名称和运输。因变量是:格。 要在Stan中指这个模型,我们首先构造数据块,其中包括log-price度量(y)和谁支付运输协变量(x)的向量,以及样本数量(N)。

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