0x00 概述 用户留存分析是互联网时代常用的一种数据分析方法。...而很多快速发展的公司并没有相应的方法论沉淀，这就导致了在计算用户留存的时候会出现下面的一些问题：1）用户留存的定义不明确，不同的研发有自己的理解；2）没有保留计算过程的中间表，数据可复用程度低；3）不同研发的开发习惯不同...如下图，是整个计算流程，我们设计了两张表：用户留存中间表和用户留存报表。注意一下用户留存表中的type字段，它表示的用户留存的类型，看注释可知每个取值的含义。 ?...整体也就是几十行代码的量。 0xFF 总结 用户留存是数据分析常用而且十分简单有效的一种分析方法，但是很多公司对于留存的定义和计算方式都没有形成自己的方法论。...因此本文指出一种常用且比较通用的用户留存计算方式，并提供一套可行的留存计算通用代码，旨在提高开发和数据分析效率，保证数据口径的一致和数据的易用。
一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...建中的平面参数。...直接用视觉中的 BA 方法来做深度相机三维重建效率很低，这是因为深度 传感器一次观测一个平面上的许多点，计算压力较大。本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。...实验结论：第一，相对于传统 BA 能够更快计算，第二，相对于优化面到面的 cost， 精度更高且面对初始误差更鲁棒。...实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。Noise level 为引入旋转误差和平移 误差级别（从低到高）。ATE 分旋转误差和平移误差两种。
在Visual Studio 200X下，CString直接转换成const char* 有点困难，下面是自己用的一种可行方案： //得到目录路径 CString mPath=dlg.GetPathName...index++; } } //将CString转换成LPCTSTR LPCTSTR p=mPath.GetBuffer(); /* 将LPCTSTR转换为const char *，因为Unicode的问题
EventMethods_Func2222" def EventMethods_Func3(self): print "use the EventMethods_Func3333" 这个只是个说明性的例子...这种方式对于那些相同构造但是不同功能的方法效率很好，也非常方便，大规模的并列消息的处理很有用。 是在写C＋＋的函数指针的时候想起来的，呵呵！
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...第一个代码段创建了一些必要的索引，以加快联接操作。接下来的四个代码片段将创建四个特征表。使用索引，大约需要20分钟（在本地计算机上还不错）。 现在，您应该在数据库中具有以下表格。...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。...这样，每次在Python中提取数据时，您的数据将始终是最新的。 这种方法的一个基本限制是您必须能够直接使用Python连接到SQL Server。...尽管我不主张使用另一种方法，但有必要了解每种方法的优点和局限性，并在我们的工具包中准备好这两种方法。因此，我们可以应用在约束条件下最有效的方法。
休息了几天回来了 前言 本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。 在工作中，我们使用 MATLAB 作为数据分析和可视化软件。...Pylab 是 Python 环境的科学计算，包含了以下的包： matplotlib：图形和数据可视化； numpy：基本的数值分析（向量，矩阵，针对这些运算的科学函数）； scipy：科学和工程应用。...可惜你不能运行在资源有限的嵌入式系统： 你具有命令行的操作系统 你可以运行 Python 有编译器运行在你的操作系统中，所以你不必需要交叉-编译 所以如果你正在使用 Python，你不会真正做嵌入式系统的开发...对于全职且一直做信号处理或控制系统设计的工程师，MATLAB 是合适的选择。 如果您的公司有能力支付每周 40 小时的费用，他们也可以负担得起MATLAB的费用。...10以减少负载（注意：下面的示意图不是用Python画的，而是在CircuitLab中手动画的）。
python操作excel，在自动化测试中，占有重要地位，所谓的关键字驱动技术，大多数就可以放在excel中去做，而python操作excel的方法也有很多，本文只实测一种。...所以关于python 创建、读取、写入 excel 的代码和性能和安全性 就显得尤为重要，特此放到 【实测】系列中。...python版本：python3 先来个最简单的，读取： 这个读取是指，已经存在一个excel表格文件。...我们接下来讲，如何修改已经存在的excel： 我们同样用xlrd来打开文件，然后用xlutils的复制弄出一个临时的，然后在这个临时的上面用write方法写内容，然后再把这个临时的保存成原来的会自动替换...然后我们再看看，如何创建一个新的excel文件： 这时候要用的就是xlwt了： 执行后，可以看到： 可以成功的看到新创建的excel文件。
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...数据科学的世界被Python的拥护者和R的狂热者分割开来。但是，任何学习过其中一种语言的人，都应该充分利用它们的优势，深入到另一种语言中去，而不是宣称自己是一方。...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。...在R中，向量是同一类型的有序项的可变集合。索引R中的向量从1开始，并且是包含的。
在你能够独立完成程序设计和编写之前，这可能是最好的训练方法之一。...提示：训练前应该掌握python的基础知识如变量、函数、列表、if声明、for循环、while循环等，如果聚焦深度学习方向应当对主要框架有所了解如Tensorflow、Pytorch、Keras等，基本语法...读代码训练法 概述：从Github等渠道获得任何你可以找到的python代码，你应该具有足够的知识看懂代码但不一定明白代码的目的和功能。...解释函数以及他们如何使用的，涉及到什么样的变量，以及所有你可以发现的地方。 最后，最困难的部分，追踪每个变量的值在每一行和每一个函数中的变化。实际上，可以再打印一份，在旁边写下你需要追踪的每一个值。...Python常用符号 最后附上Python常用的符号清单，经常阅读烂熟于胸，不太懂得可以在网上检索“python+符号”。 ? ? ? ? ? ? 作者 | Zed A.
对于文档A中的任何单词i，文档B中的任何单词j 总的来说，受约束的最小累积成本的计算复杂度为O（p³logp），其中p是文档中唯一单词的数量。...也就是说，WMD可能不适用于大型文档或具有大量唯一单词的文档。在本文中，作者提出了两种加快WMD计算的方法。两种加速方法均导致实际WMD值近似。...预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...按升序对估计的距离进行排序，然后使用WMD计算到这些文档的前k个确切的距离。 遍历其余文档（不在上一步的前k个文档中），计算RWMD下限。...通过将word2vet更改为其他方法（例如GloVe），看到嵌入方法对WMD的重要性将很有趣。 请注意，WMD无法处理词汇量（OOV）数据，并且在距离计算中遇到时会直接丢弃OOV单词。
fibo3(n): '''序列解包''' a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return a # 测试3个函数的执行速度...fibo1:267914296:67.31945824623108 fibo2:267914296:0.0 fibo3:267914296:0.0 由于第一个函数运行速度非常慢，在n变大时只测试后面2个函数的执行时间...0.0 当n=380时，第二个函数由于递归深度过大而崩溃，抛出异常： RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python
（用于数字滤波器设计）的GUI工具用于高质量的专业级信号处理和控制系统设计。...并且通常在工具箱中存在真正应该在核心 MATLAB 发布的普通函数。举个例子：norminv() 函数位于统计工具箱中;它可以通过使用MATLAB内置的 erfinv() 函数轻松计算出来。...MATLAB确实有 assignin() 函数，但它只有有限的工作空间选择，并且没有一流的工作空间支持。 使用Python的理由 这是一种美丽、广泛使用的语言。...数组编号从 0 开始，更好的考虑了语法，类（class）系统也是如此。Python 中的模块/打包系统比MATLAB的路径要好得多。...我碰巧喜欢 Python 中的迭代器和生成器，并不在 MATLAB 中。 Matplotlib 就像 MATLAB 的绘图实用程序，但被改进了并且更易于使用。
打开xshell5连接虚拟机（比较方便，这里默认设置过Linux的ip，只是不固定） 输入ifconfig，可以查看网管相关配置信息： ?...没有的配置项新增上去就好 打开以后可以看到默认的配置就是dhcp，然后onboot=no，表示不会随着系统的启动而启动。我们需要修改这个配置 ?...然后在下面创建两个值ip和子网掩码加在上图任何位置就ok了 IPADDR=192.168.0.116（填你的ip） #IP地址 NETMASK=255.255.255.0 （填你的掩码值...） #掩码值 GATEWAY=192.168.0.1 (默认网关) DNS1=8.8.8.8 （采用谷歌的默认DNS服务器） 以上这4项没有就加上，有就修改一下（...以上所述是小编给大家介绍的linux设置固定ip的方法详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
： 本次测试使用MergingDigest数据结构，该结构占用的空间与compression参数的取值有关，与统计的数据量无关； 随着数据量的增大，compression的取值应适当增大，能够有效提高计算的准确率...综过以上步骤，可以实现高实时性、高精确度和低空间复杂度的实时分位数计算方法，能够满足大多数实时分位数业务的需求，在更多的业务场景中可能需要根据实际需求进行适当的调整。...3.2 分位数聚合方案 针对上述问题，我们提出按所有查询维度进行提前聚合计算的解决方案，即针对每一种可能出现的查询维度组合，我们都提前计算分位数并存储，这样在查询过程中直接检索对应查询维度的聚合计算结果...此时，计算结果中实际已经包含了所有可能的聚合查询方式，业务方可以按需要直接查询到最终的分位数结果，而无需另外进行聚合计算操作，在有效提高查询效率的同时保证了用户体验。...文章发表在 知乎：一种基于实时分位数计算的系统及方法 CSDN：一种基于实时分位数计算的系统及方法
与现有提示方法不同的是，DTG不仅提供正确信息，而且还会提供包含错误的信息，来引导模型进行自我思考判断。该技术简单有效，可适用于各种文本生成任务。...「考虑到LLMs的规模及其训练成本，探索有效的微调方法以适应下游任务是一个很值得关注的方向」。...然而当面对强大的黑匣子LLMs应用时，目前的微调方法会存在一定的局限性，因为它需要访问模型的底层参数以及大量的计算资源支撑。所以现在对于大部分人来说，通过提示的方法调教模型是一个相对主流的方法。 ...「除了多步推理，基本提示仍然被广泛地运用在文本生成任务中，比如机器翻译和摘要」，其中先前的先进方法，例如思维链式推理，在这些任务中已经被证明是无效的。...DTG方法介绍 与传统的正确信息提示不同，DTG方法加入了反馈机制，通过让模型发现文本中的错误并进行改正，提高语言使用能力。
内容简介 文章介绍ImageView（方法也可以应用到其它View）圆角矩形（包括圆形）的一种实现方式，四个角可以分别指定为圆角。...另一种情况下ImageView的大小是固定的，此时图片的实际填充效果（可视范围）受到scaleType的影响，不一定和View大小一致，不过往往会保持图片宽高比例，使得最终ImageView的宽高和显示的图片是一致的...上面的代码中，onDraw()方法在新的layer中使用Xfermode绘图模式来画圆和矩形。...得到Dst Image 本身要绘制的图像就是Dst Image，在ImageView的onDraw方法中，super.onDraw(canvas)会将需要绘制的内容绘制到传递的canvas中，这里为了得到对应的...Hardware Layer 根据saveLayer方法的文档介绍，可以去掉saveLayer()/restoreToCount()的调用，只需要在onDraw()中开启硬件加速就可以实现相同的目标了，
可以看出内存占用在逐渐变大，新建了一个对象后，没有释放 这个例子会产生内存泄漏，原因是： class Foo 的实例f创建了一个循环引用：f.bar指向f本身 f如果被其他变量引用，可以保护f不被回收...但f.bar也引用了f，形成循环引用，即使外部变量不再引用f，f的内存也无法回收，导致内存泄漏 2. gc.collect 手动回收 使用 gc 模块手动回收垃圾 import tracemalloc...可以看出内存的使用恒定在某个数值，不再增大了。
需求：给定一个字符串包含的字符'(',')”、“{”、“}”、“[”和“]”,判断输入字符串是否有效。 前提条件：括号必须有正确的顺序。 分析：经过分析这个问题可以通过使用一个堆栈的数据结构来解决。...网络配图 Java解决方法： 代码如下： public static boolean isValid(String s) { HashMap map = new
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。...srcIm = Image.open(srcImage) srcArray = np.fromstring(srcIm.tobytes(), dtype=np.int8) # 傅里叶变换并滤除低频信号
我们前提假设你在用python进行数据分析时主要使用的是Numpy和pandas库，并且数据本身是存储在一般的硬盘里的。那么在这种情况下进行分析数据时可不可以尽量减少对内存的依赖呢？...由于该库在anaconda、canopy等IDE下不是内置的，所以首先需要用pip命令安装一下： 安装完毕后即可开始导入数据。 dask默认的导入方式同pandas基本一致且更有效率。...当我们把整个计划框架搭建好了，比如我们有以下处理流程： （1）先导入； （2）添加一列Z字段，计算规则是raw的X列和Y列的和：raw[‘Z’]=raw[‘X’]+raw[‘Y’] （3）把Z字段中等于...0的样本都挑选出来，new=raw[raw[‘Z’]==0] （4）返回DataFrame格式的new对象，new=new.compute() 在以上数据处理的计划中，只有执行到第（4）步时程序才会真正动起来...所以还有很多API还没有得到重写，自然也就不支持在dask中运算了。 可以高效运用的功能主要有以下部分（太多了，我懒，所以就直接官网截图的）： 其实基本上包括了所有常用的方面了，该有的都有了。
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