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事件、留存、漏斗分析到底

小五今天给大家带来的这篇文章,关于用户精细化分析的,总体来说涉及到四个方面,分别是事件分析、留存分析、漏斗分析和分布分析。 ◆◆ 01....事件分析 ◆◆ 事件分析法的应用领域非常广泛,不同学者从本领域视角对其进行了阐述。事件研究根据某一事件发生前后的资料统计,采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。...运营当中的事件分析,追踪或记录的用户行为或业务过程的。举个栗子,一个电商产品可能包含如下事件:用户注册、浏览商品、添加购物车、支付订单等。...漏斗分析 ◆◆ 关于漏斗模型,我认为本质分解和量化。为什么这么说,这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释:营销漏斗模型指的是营销过程中,将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。...留存分析 ◆◆ 留存分析一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

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    权重

    想起来聊这个,其实是想起之前Ng说的一句话,说训练模型有点像用老式的收音机收听电台,也就是调台。收音机调台可比电视麻烦多了,不是按1、2、3这些数字键,而是需要旋动按钮来调频。...我小时候真的玩过收音机的,这就比较暴露年龄了,现在挺多人不一定见过收音机,大概长这样: ......感觉这个收音机要不就是太古老了,要不就是太新潮了,印象中以前的收音机没长得这么文艺。...旋钮,就是机器学习模型里的权重。 机器学习模型要做的就是拟合数据,这个说法应该可以更准确。 无论哪款机器学习算法,其实是起源于一个最最基本的假设:数据的分布变化都是有规律的。...机器学习模型要做的,就是去逼近这个规律。 电台的频率也好,数据的规律也好,叫lv的东西都能在坐标轴上作出线条。旋转收音机的旋钮,能使得接收频率变化,而调整权重,能使模型作出的输出函数变化。...不管不断旋动旋钮,还是不断调整权重,为的都是当下所作出的线条,和lv所做的线条,能够合二为一,贴在一起。 这就是权重和调整权重的作用。 下次再聊。

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    RTP

    RTP? VxWorks的RTP,全称是Real-Time Process,可以翻译为实时进程。 在6.0之前,VxWorks使用的single的内存空间,操作系统与应用程序不分离的。...这种模型在开发应用程序时有更好的灵活性和性能,但对开发者的要求也更高一些,因为错误的应用可以轻易导致其它应用或系统崩溃,程序猿需要确保内核设施和应用程序在同一内存空间中和平共处。...例如任务T3的栈溢出了,就有可能破坏其它任务的地址空间,如果被破坏的系统任务T1,那很可能结果就是死机。而此时的T3,有可能已经退出了,T1就成了T3的背锅侠了。 ?...所以了解UNIX/Linux进程模型的程序猿,很快就可以熟悉RTP的创建、执行或者终止。 ? 不过RTP专门为RTOS设计的,为了满足实时性的需求,它与其它系统的进程还是有很多不同的。...这种体系结构通常被称为进程模型。 同时,6.x与5.5保持了高度的兼容。基本上不需要任何修改,就可以将早期VxWorks的内核应用程序迁移到6.x内核空间(在大多数情况下,只是重新编译)。 ?

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    cpu

    CPU指中央处理器(Central Processing Unit),计算机中负责读取指令,对指令译码并执行指令的核心部件。...CPU指中央处理器(Central Processing Unit),它作为计算机系统的运算和控制核心,信息处理、程序运行的最终执行单元。...中央处理器(CPU),电子计算机的主要设备之一,电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU计算机中负责读取指令,对指令译码并执行指令的核心部件。...在计算机体系结构中,CPU 对计算机的所有硬件资源(如存储器、输入输出单元) 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 计算机的运算和控制核心。

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    Docker

    Docker从狭义上来讲就是一个进程,从广义上来讲一个虚拟容器,其实更专业的叫法应用容器( Application Container ),Docker进程和普通的进程没有任何区别,它就是一个普通的应用进程...能干些? 为啥要用Docker?这要从目前软件行业的痛点来讲起 1、软件更新发布及部署低效,过程繁琐且需要人工介入,2、环境一致性难以保证,3、不同环境之间迁移成本太高。...所以, Docker 能干啥,总结如下: 构建容易分发简单 隔离应用解除依赖 快速部署测完就销 Docker个进程级的轻量化虚拟机,和传统虚拟机有区别呢?...Docker架构?底层又是用的技术? 前面说了那么多,始终还是雾里看花。下面就详细介绍一下技术架构,底层又是用的技术来实现上述那么多优点的? Docker技术架构图: ?...,对上面这三项技术做一个封装。

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    Task

    Task? VxWorks的Task,也就是任务,系统里最基本的执行单元,类似于其它操作系统的Thread(线程)。现代的RTOS基本都通过提供一个多任务环境来支撑上层的应用程序。...而上层的应用程序则使用不同的任务来模拟真实世界里各种各样的分离事件。每个任务就是一个执行线程,使用着自己的系统资源。 那如果不使用多任务呢?也就是单任务系统又是如何工作的?...从代码来看,每一节的地位平等,没有轻重缓急的概念,而真实世界里,每一节的重要程度可能有区别的。也就是说,这种代码结构,不具备抢占能力,每一节必须等到被轮询时,才有可能去执行。...而我们的真实世界,本身一个并行的世界,许许多多事件都是同时在发生的。在模拟真实世界的软件世界里,大量的场景也是更适合于用多任务来实现,例如下图: ?...这正是: 任务执行单元,组成有TCB和栈。 多任务并发执行,上下文快速切换。

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    BSP

    BSP,全称是Board Support Package,其主要功能: 发现硬件 提供初始化Board和控制Board的方法 准备操作系统运行时环境 主要由以下部分组成: 硬件配置数据 解析这些配置的代码...这个移植能力通过定义一个统一的引导流程、一组标准的系统函数来实现的 WindRiver在发布VxWorks的每个版本之前,都会在若干Board上进行验证,因此在每个版本的VxWorks都会自带若干现成的...因此,这才有了BSP工程师(底层工程师/驱动工程师)这个职位存在的必要 而要开发一个新的BSP,最重要的一点,在已有BSP中找到一个接近的做为起点。...MMU、L1 Cache等)的代码分离 对引导程序不做任何假设 移植到同一处理器系列的其它Board只需很少的调整 可通过可读的text文件而非code进行配置 在操作系统和硬件之间提供了高性能接口 我泰山

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    到底面向对象?封装、继承、多态?

    本文长度为 1312 字,建议阅读 5 分钟 今天资源君来给大家扯一扯到底面向对象?封装、继承、多态? ? 面向对象 首先我们来扯面向对象吧 ?...然后呢,对象是唯一的,就好比你的老婆你的,不是我的;你家的车你的,不是我的,每个对象都是唯一的,就算咱俩的车都是保时捷而且型号一模一样,颜色也是一样的,但还是不同的两辆车。...大家去买手机时,肯定会考虑买牌子,华为呢?还是小米呢?还是苹果呢?打算买华为,那买配置的呢?...接下来,咱们聊聊java的三大特性: ?...多态 “多态”正规一点讲呢,就是方法的重写和重载,大家先不管这两个东西,举个栗子,就是如果我想去韩国整个容的,我可以坐飞机,也可以坐船...很多种途径,这个就是多态,其实质就是一件事情的多种处理方式

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    RPC框架

    百度百科这样表示的: RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。...在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。 它甚至给出了工作原理,这一点很惊喜。 ?...这里再说一下关于Netty,Netty框架不局限于RPC,更多的作为一种网络协议的实现框架,比如HTTP,由于RPC需要高效的网络通信,就可以选择Netty作为基础。...除了网络通信,RPC还需要有高效的序列化框架,以及一种寻址方式,如果带会话(状态)的RPC调用,还需要有会话的状态保持的功能。 好了,让我们再来整理一下,什么RPC?...一般分为文本(XML、JSON)与二进制(Java原生的、Hessian、protobuf、Thrift、Avro、Kryo、MessagePack),需要注意的,不同的序列化方式在可读性、码流大小、

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    模型不知道?!这个方法让你更好理解模型参数

    今天这篇推文小编继续推出easystats中的parameters包,该包可以帮助使用者更好的理解自己构建模型的参数,主要作用如下: 提供用于处理各种统计模型参数(p值、CI和贝叶斯指数等)。...促进和简化统计模型结果报告生成过程,包括对标准化估计或稳健标准误差和p值的计算。 接下来将通过一定数据可视化的手段来展示R-parameters包的独特魅力。...模型参数汇总 该部分主要使用parameters::model_parameters() 函数提取各模型参数和特征。...「样例一」:回归模型参数 library(parameters) library(tidyverse) library(see) ## 案例一 model <- lm(Sepal.Width ~ Petal.Length...,该包可以帮助使用者更好的理解自己构建的模型参数。

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