阿里一家独大，京东拼命追赶，苏美高调触网，垂直电商风生水起已成为电商基本态势，当当网掌门人李国庆已一改往日作风不再频繁更新微博，因为还有更重要的事情在等着他：振兴当当。 当当网没有像唯品会、聚美一样受资本市场待见，核心可归为两点：没有更积极打价格战争市场，不会像对手一样讲故事。当当网上市引发西方资本市场极大兴趣，刺激大量风头涌入中国电商，以数十倍于当当的资金规模打起价格战，当当作为上市公司有更大的业绩压力和资本市场的限制，在价格战上陷入被动——京东上市之后努力追求盈利，在价格战上也愈发保守。同时李国庆的经
在外卖订单中，有时用户会指定订单的配送时间。现定义：如果用户下单日期与期望配送日期相同则认为是即时单，如果用户下单日期与期望配送时间不同则是预约单。每个用户下单时间最早的一单为用户首单，请计算用户首单中即时单的占比。
这三个指标是：Support（支持度）、Confidence（置信度）、Lift（提升度）。
6月25日，在德国法兰克福召开的全球超算大会（ISC2018）上 ，“超级计算机500强”（TOP500）最新榜单正式发布。时隔五年，美国“Summit”终于超越中国超算神威·太湖之光，重回第一。
1.下面对增长黑客团队的工作流程的描述中，哪项是正确的（ D） A.收集与分析数据——做出假设——确定增长对象（核心指标） ——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 B.做出假设——收集与分析数据——确定增长对象（核心指标） ——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 C.确定增长对象（核心指标） ——做出假设——收集与分析数据——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 D.确定增长对象（核心指标） ——收集与分析数据——做出假设——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 解析： 此题略
1、永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验。 很多时候，我们的分析都是含有一些潜在的假设，而在分析过程中被忽略。比如最经典的案例是在1948年,盖洛普错误地预测了杜威能击败杜鲁门而当选总统，原因是多方面的，但是抽样中的潜在不平均是不可否认的！再比如有个人分析结果得到刚毕业的专科的平均薪资比同专业的本科要高，就找一堆理由来说明这个结论。但是领导说这个不符合常识，打回去重新分析。之后发现是因为样本男女比例不均衡导致的。所以，我们不要轻信自己的分析结果，尤其是不能给自己的分析找正向的理由！因为只有你找理
近日，腾讯应用框架团队正式开源了高性能、轻量级、跨平台 QUIC 库——TQUIC 。TQUIC 基于 Rust 开发，已在腾讯内部多个业务核心场景得到广泛应用，期待社区用户参与共建，一起打造下一代互联网传输协议。
永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验 阅读人文：数据科学不仅是一门科学，也是一门艺术 了解行业信息和业务信息 好奇心与多沟通 多实践与多走一步 1、永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验 很多时候，我们的分析都是含有一些潜在的假设，而在分析过程中被忽略。比如最经典的案例是在1948年,盖洛普错误地预测了杜威能击败杜鲁门而当选总统，原因是多方面的，但是抽样中的潜在不平均是不可否认的！再比如有个人分析结果得到刚毕业的专科的平均薪资比同专业的本科要高，就找一堆理由来说明这个结论。但是领导说
该成果为以后基于超级计算机的更多应用提供经验。 11月17日凌晨，在美国全球超级计算大会（SC2017）上，由清华大学地球系统科学系副教授付昊桓领导的团队所完成的“非线性地震模拟”获得国际高性能计算应用领域最高奖“戈登·贝尔”奖（ACM Gordon Bell Prize）。20日，清华大学地球系统科学系召开了成果发布会。 背景 非线性是指两个变量间的数学关系，不是直线，而是曲线、曲面或不确定的属性，是不成简单比例（即线性）关系的。 非线性是自然界复杂性的典型性质之一，与线性相比，非线性更接近客观事物性质本
内容提要：如今，大数据已经被各行各业所应用，酒店行业也不例外。充分利用大数据，使得酒店能够预测市场需求变化，进行智能化决策分析，改善经营状况。
续上篇 解析滴滴算法大赛---数据分析过程 滴滴算法大赛到底需要什么样子的答案？ 我一开始的想法是建立一个模型，通过天气，POI，交通拥堵的参数来推导出订单数和GAP数。 但是通过现有的数据发现，这个模型很难建立。 其实看一下题目，这是一个预测题： 给定每个区域在时间片tj,tj-1…的各项数据，预测gapi,j+1, ∀di∈D。 测试数据是根据前半个小时的数据，获得后半个小时的GAP数 如果不是想研究机器学习的话，其实也没有必要（或者没有可能）建立一个完整的模型。 我们只需要知道，数据的发展趋势，例如
又是一年校招季，又到了做选择的时候。从“激情燃烧的岁月”到“何处安放的青春”，逃离北上广深的口号从未停止过，回到北上广深的呼喊更是一浪接着一浪。
1、“格物链藏”首发“福州城市形象标识数字藏品”，腾讯云技术支持 福州日报文投与鳌峰坊文旅公司联合发起“福建城市文旅”上链计划，于2022年7月18日正式上线启动“格物链藏”数字藏品平台上线仪式，首发“福州城市形象标识数字藏品”。 这是福建省首个基于腾讯云「至信链」作为底层技术支撑，使用腾讯云「微搭低代码」平台开发的数字藏品平台。该平台由福州日报文投、福建鳌峰坊文化旅游产业发展有限公司联合腾讯云「至信链」和腾讯云「微搭」共同打造，首发“福州城市形象标识数字藏品”。 2、腾讯云助力第二届中国国际数字产品博览
模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
通常，这是产品质量最紧迫的问题。生产效率；在销售，工程和生产之间断开连接；并满足订单交付日期，从而激励组织进行改进。高增长的组织面临这些挑战甚至更多，这通常是因为其现有的ERP系统无法适应新的生产量和增长的复杂性。
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。
运动户外类智能产品，以“男性”“未婚”“土豪”为主； 数码类智能产品，以“男性”“未婚”“土豪”为主； 家用电器类智能产品，以“男性”“已婚”“土豪”为主； 脑办公类智能产品，以“男性”“已婚”“土豪”为主。 从智能手环到智能家居再到智能机器人，智能硬件火得一塌糊涂。下边这是一份基于京东平台2015年1月份到5月的智能硬件数据分析报告，这是真正来自于大数据的报告，或许可以作为对这一风口的窥探。 2014年被行业普遍誉为“智能硬件行业的元年”，不管是产品品类还是用户接受度都有很大的提升。在即将过去的201
北京时间2月28日，百度发布2023年第四季度及全年财报，显示2023年总营收达1345.98亿元，归属百度的净利润（non-GAAP）287亿元，同比增速达39%；四季度营收349.51亿元，归属百度的净利润（non-GAAP）77.55亿元，同比大涨44%。2023年，百度全年营收和利润均超市场预期。
转自中国统计网 ◆ ◆ ◆ 分析数据前，一定要尽可能多的进行数据可视化!可视化!可视化!做exploratory data analysis 我上过的几乎所有的应用性的统计课程上的老师都会强调这一点。这个习惯对于数据科学家、统计学家来说估计是最最实用的。 在实际的数据分析过程中，数据可视化可以揭示很多insights：从选择什么样的模型，选择哪些feature建模，到如何分析结果，解释结果等等。 给一个很著名的例子， Anscombe's quartet (安斯库姆四重奏)：这个例子包含四组数据。每组
京东在昨天发布了2014年Q2财报。报告显示，京东Q2的GMV(交易总额)为人民币630亿元，同比增长107%。净营收为人民币286亿元，同比增长64%。净亏损人民币5.825亿元 财报发布后，京东董事长及CEO刘强东、首席财务官黄宣德，以及京东商城CEO沈浩瑜参加了财报电话会议，解读财报要点，并回答了分析师提问。新浪科技刊发了会议师分析全文。 分析师会议要点信息： 1.京东的移动战略还处于初期阶段。 目前，京东自有APP的转化率较高，微信入口的转化率较低，移动QQ入口的转化率还处于非常初级的阶段。而在订单
引子 新冠疫情期间，线下门店销售受挫，各大传统商超都在转型线上智慧零售，发放大量优惠吸引客户。而身边朋友表示每次优惠都很难抢到，这些优惠是真的惠及了普通百姓，还是落入少数人的口袋？防水墙带你一探究竟。 一、情报指向M商超 智慧零售方面的黑灰产动态一直是小强关注的重点，通过报单平台发布众包任务，找人帮忙下单并给予奖励，是较为流行的一种线上刷单方式。 3月以来随着疫情后复工，小强发现多个报单平台刷单订单开始多了起来，而这些订单地址很多指向M商超深圳宝安某门店。正好此门店离家不远，小强便赶往此门店，以了解事件
CES 2020 即将在今天正式开始，AMD 于北京时间今晨在拉斯维加斯提前举办了自己的新产品发布会。其中最为重磅的内容就是锐龙 7 4000 移动端 CPU 了，因为全部使用台积电 7nm 制程，这些处理器的性能能耗比是上一代的两倍。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说，这些方法就是行不通的了。详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验
运动控制传动系统是把电机的转矩通过机械传递到负载侧从而产生运动位移的系统。整个系统可以描述为通过有限刚性的弹性连接器件比如皮带、链条或者齿轮串联起来的，将多个机器部件的质量组合在一起的系统。可以为这样一个系统建立一个双质点振动器系统等效图，完整的运动传动系统，有很多这样的振动器串联起来。
该论文提出了一种有效且快速的场景解析方法。通常，提高场景解析或语义分割性能的常用方法是获得具有强大语义表示的高分辨率特征图。广泛使用的有两种策略：使用带孔（空洞）卷积或特征金字塔进行多尺度特征的融合，但会有计算量大、稳定性的考验。
在面试的时候，被问到：你如何搭建分析思路，很多同学脱口而出：我用AARRR模型。这么回答本身没什么问题，可后续的解释却经常漏洞百出，甚至犯一些原则性的错误，今天系统性解答一下，到底AARRR适合干什么，不适合干什么。
2021年，华盛顿大学语言学家Emily M. Bender发表了一篇论文，认为大型语言模型不过是「随机鹦鹉」（stochastic parrots）而已，它们并不理解真实世界，只是统计某个词语出现的概率，然后像鹦鹉一样随机产生看起来合理的字句。
张小龙：这个游戏发布以后，其实它的效果有点超出我们的预期，我们自己开玩笑说，这个游戏突然变成了有史以来可能用户规模最大的一个游戏，因为它的DAU大概到了1点几亿，但同时出现了很多外挂，我没有想到这么小的一款游戏也会有那么多外挂，我朋友圈的朋友也打出了特别高的分，但是我相信不是他自己打出来的。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
本着钻研技术的学习态度，我对目前几款比较火的外挂进行了源码分析，总结出了它们的一些破解思路。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 杭州市 疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。首先提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN)，该网络能够方便、快速的进行多尺度特征融
但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很 直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一 个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
原创作者：武桐辛 本文长度为4500字 ，建议阅读15分钟。 今天iCDO原创团队志愿者武桐辛将为我们深入剖析，如何在实战中评估和衡量渠道的价值。 多触点营销及归因概念 无线时代到来之后，一切都发生了变化，通过数据还原用户行为的方式也发生了改变。加之，由于我们生活在一个“全线的”营销世界中，很多App为了推广自己的内容，或是为了吸引用户参与某个活动，再或是电商App为了提高交易量等，都会在各种渠道投放广告，这些渠道不仅限于线上渠道，用户还可能来自电视广告，地铁广告牌，楼宇广告等线下渠道。在用户生成转化
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。
2023年初，抖音本地生活全年GMV目标是1500亿元，约等于美团2021年到店酒旅成交额的一半。
这是Python数据分析实战的第一个案例，详细解读TGI指数，并用Python代码实现基础的TGI偏好分析。
该文介绍了CALTag: High Precision Fiducial Markers for Camera Calibration是一种用于相机标定的高精度fiducial标记，包括设计、生成和尺寸确定等方面的技术细节。
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