概述 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的，综合使用了包括线性函数，多项式函数，径向基函数，sigmoid函数等在内的不同分类方式，而且支持包括C/C++，python...当然我们需要一些文档，试着用man来查看发现并没有，于是locate了一下发现他的文档在这里： /usr/share/doc/libsvm3/README.gz /usr/share/doc/python-libsvm...其实这里的 high-level 是指封装程度高，也就是细节隐藏的更好，用户使用更方便；同样，low-level 是指所用的函数更加底层，更加体现细节，但是用起来难度就更高了。...下面就用libsvm来代替之前在 正方系统验证码识别 项目中的那个logistic_sgd.py文件，并顺便查看下svm算法的效果。...(test_set[1].tolist(), test_set[0].tolist(), m)#检测测试集的泛化误差，当然也可以用来进行预测，p_label就是用来保存预测结果的 #svmutil.svm_save_model
销售预测对于公司高管，董事会成员和投资者来说都非常重要，因为他们使用此数字来指导业务的发展方向，什么时间招聘什么样的员工以及公司的整体健康状态指标。...假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离，那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。 基于活动的预测案例 有许多不同的方法可以预测业务，我建议你使用其中的几种方法。...如果你的预测从现在起4个月后看起来很高的话，那么你可能需要开始招募新员工来帮助满足需求。...但是如果的预测看起来很轻松就能完成，那么你的公司可能希望暂停一部分招聘或处理正在考虑的变更，直到销售回到正轨。 开始你的基于活动的预测 你的公司可以立即开始使用基于活动的预测。...如果刚刚开始预测，那么首先你需要收集至少6个月的指标，以确保基础的数据足够稳定，可用作基准。一旦你的公司开始使用基于活动的预测模型，需要把数据和指标与管理团队和董事会共享，让所有人都知道数字和公式。
最近公司应相关部门的监管要求加强了对用户权限的控制，为了积极响应国家的号召，公司账号权限设计管理的重任就落到我的肩上。...花了两三个小时，对批量创建用户，普通用户对除了用户目录之外的权限管理、root权限控制进行了设计，目前脚本已经完全通过测试，在此和大家分享一下。现分别对每一部分代码进行一下备注、解析。...批量创建用户。...tangchanggen' 'wuyaxiong' 'lihui' 'wangyifeng' 'yanglongjun' 'liyunfeng' 'xiaoyongan' 'ivandu') #需要添加的用户...$USER1 -x 90 -w 7 #密码的生命周期为90天，到期前7天提示用户修改密码 passwd -e $USER1 #chage -d0 payer #用户首次登陆强制修改密码 echo
基于XGBoost的用户流失预测 小P：小H，我怎么能知道哪些用户有可能会流失呢？我这里有一份数据，你帮忙看看哪些字段更有助于寻找流失用户 小H：我只需要告诉你哪些特征更重要是吗？...%load '/Users/heinrich/Desktop/Heinrich-blog/数据分析使用手册/keyIndicatorMapping.py' 上述自定义模块keyIndicatorMapping...pip install git+https://github.com/fbdesignpro/sweetviz.git # 安装（常规安装有点问题） # 通过sweetviz生成EDA报告 建议低特征使用...= False # 用来正常显示负号 # 导入自定义模块 import sys sys.path.append("/Users/heinrich/Desktop/Heinrich-blog/数据分析使用手册...# 输出预测结果 pre_labels = pd.DataFrame(model_xgb.predict(X_test), columns=['labels']) # 获得预测标签 pre_pro
为使用户有良好的用户体验，以及满足精细化运营的需求，如何在海量用户中筛选出有价值的用户成为会员转化运营工作的重点。...因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...以此次预测为例，用户分为两组，一组为购买了会员的用户，另一组为未购买过会员的用户，两组用户必然具有一些数据指标表现上的差异。...3.6 结语 此次使用逻辑回归的算法，首先得出的结果能够赋能业务，业务同学反映预测模型结果准确率较高。其次通过此次模型筛选出了对会员购买贡献度高的特征值。后续可以通过促进特征值的方法进行扩大用户群体。
Tapestry 使用一个聪明的约定来保持直接并生成出简短的URL。 使用BeanEditForm component 是时候以这种形式来将逻辑组合到一起了。...此外，Tapestry已经将属性名称（“city”，“email”，“firstName”）转换成显示给用户看的样子（“City”，“Email”，“First Name”）。...让我们开始来做一些自定义吧。 修改输入域的顺序 BeanEditForm必须揣度这以正确的顺序呈现输入域，结果就是按照字母表的顺序来的。...长远看来，后者会在之后你要选择将应用程序进行国际化的时候运作得要更好。 添加验证 在我们关心 Address 对象的存储之前，我们应该确保用户所提供的值是合理的。...你的用户不会想要知道、也并不关心什么正则表达式。 幸运的是，自定义验证消息也很容易。我们所要做的一切就是知道属性的名称（“zip”）还有验证器的名称（“validator”）。
认证用户 所谓认证用户也就是被系统认定为真实有效的用户，其实何为真实何为有效，这个概念不能扯得太远，毕竟现在使用代码批量注册账号也不是什么难事，特别是像这种个人博客。...判定认证的依据 因为用户可以选择使用第三方账号绑定登录也可以使用邮箱注册登录博客，所以关于用户认证就要分开考虑： 首先，使用第三方账号绑定登录的用户会直接被判定为已经认证通过，即使你的邮箱状态属于未认证状态...补充说明：现阶段使用无效邮箱注册的用户也不用担心认证不了邮箱，因为你可以在邮箱页面重新添加一个真实的邮箱，并且把这个邮箱设置为主邮箱进行验证即可，删不删除无效邮箱随你。...，但是我们可以通过 dir() 这个方法来查看对象的属性，这样也就可以慢慢试探出对象的用法了。...%} 由于标签函数得到的是一个字典，而在 django 中获取字典的属性可以可以通过 dict.key 这种方式来，所以在模板中只需要根据需要进行一些条件判断即可使用。
随着智能手机的普及和APP形态的愈发丰富，移动设备的应用安装量急剧上升。用户在每天使用这些APP的过程中，也会产生大量的线上和线下行为数据。...若能提前预测用户下一步的行为，甚至提前得知用户卸载、流失的可能性，则能更好地指导产品的优化以及用户的精细化运营。...大数据服务商个推旗下的应用统计产品“个数”，可以从用户属性、使用行为、行业对比等多指标多维度对APP进行全面统计分析。...---- 开发者在实践的过程中，基于大数据进行用户行为预测会有两大难点：第一，开发者需要使用多种手段对目标问题进行分解；第二，数据在特定的问题上会有不同的表现。...5、选用相关的模型进行建模 （1）选择适当的参数进行建模； （2）模型训练好后，统计模型的精确度、召回率、AUC等指标，来评价模型； （3）如果觉得模型的表现可以接受，就可以在验证集上做验证，验证通过后
Android 一直致力于保护其用户，用户的设备以及用户数据的安全。其中一种我们保持数据安全的方式是让所有进入或离开 Android 设备的数据通过安全传输层（TLS）来通信。...在 Android Nougat 中，我们通过创建 Network Security Config 来扩展了这个属性，用来表明 app 并没有使用加密网络链接的倾向。...如何更新我的 APP 呢？ 如果你 app 的所有网络请求已经使用上了 TLS，那么你什么都不用做。但如果不是，你则是需要使用 TLS 来加密你所有的网络请求。...当然你真的应该在所有链接中使用 TLS，但有可能由于历史原因你还是需要使用明文传输，比如连接上一台无人维护的老旧服务器。要这样做，你需要配置 APP 的网络安全设置来允许这些连接。...如果你使用的库直接地创建了安全或者非安全的连接，确保它们在发起任意明文传输请求前调用过 isCleartextTrafficPermitted 来检查其行为可行性。 ----
事实上，它的特点是高噪声信号比，这使得机器学习模型很难找到模式来预测未来价格。 什么是LSTM? LSTM神经网络是一种特殊的深度学习模型。...这个过程包括通过最小化一个目标函数(通常是RMSE)，通过一些优化算法来计算LSTM的权重和偏差。一旦模型在初始训练数据集上训练并在验证集上验证，它就会在真实的样本外测试上进行测试。...LSTM在股市中的验证 使用的数据集由1950年1月3日至2019年1月4日以标准普尔500指数为代表的美国股市收盘价组成。60%用于训练，20%用于验证，20%用于测试。...总的来说，LSTM似乎可以有效地预测第二天的值，但实际上，对第二天的预测与前一天的实际值非常接近。如下图所示，实际价格与预测价格相比滞后了1天。 ?...结论 诚然，新的机器学习算法，尤其是深度学习算法，在不同领域取得了相当成功，但它们无法很好的预测股市。正如前面的分析所证明的，LSTM只是使用一个非常接近前一天收盘价的值来预测第二天的价值。
环境：RHEL 6.4 + IEE 4.0.6 需求：IEE数据库之前是使用root用户部署和管理的，现在安全加固，将数据库交给普通用户iee来管理。...iee用户 1.创建iee用户 root用户创建iee用户并设定iee用户密码： ``` useradd iee passwd iee ``` 2.关闭数据库 root用户关闭数据库： ```.../etc/init.d/mysqld-ib stop ``` 3.修改权限 root用户修改相关文件及文件夹的用户及用户组： ``` chown iee:iee /etc/my-ib.cnf chown...chown -R iee:iee /usr/local/infobright-4.0.6-x86_64 chown -R iee:iee /oradata/app/iee ``` 4.启动数据库 使用...iee来管理维护。
我们都知道 Discourse 的用户管理和设置都高度依赖电子邮件。如果 Discourse 没有设置电子邮件 SMTP 的话，作为管理员是没有办法对用户邮箱进行修改并且通过验证的。...可以采取的办法是通过 Discourse 的 DiscourseConnect 来进行用户同步。...根据官方的说法：使用 DiscourseConnect 对 用户邮箱进行修改是不会对邮箱的合法性进行校验的，默认的情况下是你已经对用户邮箱进行校验了。...discourse connect secret：这是用来在客户端对数据进行 hmac 算法加密时候使用的。如果这个地方修改了，后面的加密算法就会出现错误字符串，那么 API 调用就会失败。...数据结果如果用户数据没有问题，那么将会创建一个 SSO 的数据。在 Discourse 的后端将会看到下面的内容。后端显示的 SSO 添加的用户数据。上面有个最重要的 External ID。
// "心跳包" 用来检测用户是否在线!用来做长连接! http:短连接使用token 机制来验证用户安全性 // token 值: 登录令牌! 用来判断当前用户的登录状态!...,公共参数附带的越多,越利于后台监测用户,数据挖掘会使用到监测到的数据. // 以后客户端再次发送网络请求(一般不是登录请求)的时候,就会将这个 token 值附带到参数中发送给服务器....比如说QQ：允许在电脑客户端登录，QQ手机端登录, QQ网页端登录 如果超出这三个端 想要再另外 一个相同的端登录，需要使对应的端的token失效，来保证一个端 一个账号只登录一次。...可以设置多个token 根据登录端不同 ，来检测token 是否过期。...appRedirectURI只对网页应用有效，所以这里可以随便填一个或者使用默认的。
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...不存在半衰期，即当用户流失达到50%的时间节点 0-10个月用户流失加快，50-60个月的用户流失速率也有所提升 # 缩短时间查看前20个月 t = np.linspace(0, 20, 21) fig...，y轴为观测的流失概率 以50个月为例，模型与基准值（对角线）偏离较大，且一直高估了用户的流失情况 建议样本均衡处理，剔除具有相关性的特征等 # 使用brier score观测校准距离：Brier分数对于一组预测值越低...0.5，预测的中位生存时间是inf，可以采用cph.predict_percentile(churn0,p=0.6)计算分为数存活时间 预测的最大存活时间为tenure的最大值，即无法预测到观测截面时间后的生存情况...因此也可以将inf定义为最大值 一些用户会在流失前被预测为流失，因此存在剩余生存时间为负。
vue-next-admin中使用pinia来管理用户信息 1.先介绍一下pinia Pinia 是一个基于 Vue.js 的状态管理库，专注于提供简单、直观和可扩展的状态管理解决方案。...它利用了 Vue 3 的 Composition API 特性来提供更灵活、强大的状态管理功能。...类型安全：Pinia 在设计之初就考虑到了类型安全性，使用 TypeScript 编写，并提供了强大的类型推断和类型检查。这样可以在开发过程中提供更好的代码补全、错误检测和调试体验。...Composition API 集成：Pinia 与 Vue 3 的 Composition API 紧密集成，允许在组件中使用 useStore 函数来获取状态存储库实例，并利用响应式 API、生命周期钩子等功能来管理状态...]; // test 按钮权限标识 let testAuthBtnList: Array = ['btn.add', 'btn.link']; // 不同用户模拟不同的用户权限
在每个宏块内，编码器基于之前处理的宏块来预测冗余动作和颜色信息。通过图像关键帧运算，使用宏块中已解码的像素来绘制图像中未知部分，从而去除冗余数据，实现更高效的压缩。...A 和列 L 的像素的平均值作为宏块唯一的值来填充宏块； TM_PRED（TrueMotion预测）：除了行 A 和列 L 之外，用宏块上方和左侧的像素P、A（从P开始）中像素块之间的水平差异以列 L...预测变换有 13 种不同的模式，使用较多的是左、上、左上以及右上的像素预测模式，其余为左、上、左上和右上组合的平均值预测模式。 颜色变换 借助颜色变换去除每个像素的 R，G 和 B 值。...减去绿色变换 “减去绿色变换”从每个像素的红色、蓝色值中减去绿色值。当此变换存在时，解码器需要将绿色值添加到红色和蓝色。 彩色缓存编码 无损 WebP 压缩使用已经看到的图像片段来重构新的像素。...如果没有找到对应的匹配值，可以使用本地调色板，同时本地调色板也会不断更新最近使用的颜色。
基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...小P：额，你懂的模型那么多，就不能直接利用算法预测每个用户的CLV吗？ 小H：这...，那好吧，有个BG/NBD概率模型可以依据用户的RFM进行预测 如果你想知道用户是不是流失了呢？...该模型的假设前提比较强，但在日常消费中一般都符合，所以可以放心使用 交易假设1：用户在活跃状态下，一个用户在时间段t内完成的交易数量服从均值为λt的泊松分布 交易假设2：用户的交易率λ服从形状参数为r...模型预测的效果在0-4次较为接近，在5、6购买预测存在低估情况 总结 这个模型实际只依赖RFT进行训练和预测，虽然大多数消费数据的概率分布服从假设，但是在使用时应该结合业务数据进行预测效果验证，毕竟和钱相关的任务都是很重要的...，不可含糊～ 共勉～ 参考 用户增长 - BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV[1] 如何计算用户生命周期价值（CLV）[2] 使用lifetimes进行客户终身价值（CLV）探索[3] 官方案例演示
但是他们使用词嵌入构建这些系统的方式各不相同，这就是我们将在此处讨论的内容。 Airbnb使用点击会话来构建单词嵌入，即他们从用户点击的列表中提取模式。...他们还利用产品点击会话，但不会直接使用skipgram ，而是根据它们建立有向图。考虑图1的示例，图看起来像图3中的图。现在，他们使用随机游走的概念来计算我们所谓的图嵌入。...然后，对这些随机游动序列进行skipgram 操作，从而为这些产品中的每一个找到单词嵌入。他们还使用影响这些嵌入的产品附带信息来进一步提高准确性。在这里详细了解他们的工作。...最后，他们根据此推荐相关的艺术家。 最后，让我们谈谈一家名为ASOS的在线时装和化妆品零售商公司。他们使用词嵌入作为输入来预测客户价值寿命预测。...他们要做的是找到访问产品页面的用户序列，然后对这些用户序列创建skipgram 。因此，每个用户都将转换为嵌入向量。然后将这些嵌入用作模型的输入以进行预测。
4.使用正确的客户体验管理工具，定期进行客户调查和接触至关重要。 商业成功的关键就在于充分了解客户的行为和偏好，为潜在客户和现有客户提供个性化的服务。...使用客户行为分析技术，可以分析客户流失的原因，分析客户的喜好，可以预测客户业务情况的回馈，从而得到接近他们所需的信息。...本文将对流失用户做特征分析和流失原因分析，帮助运营商发现并改善用户体验，以及帮助确定挽留目标用户和制定方案。 4....5.1 流失客户与未流失客户饼状图 在这个项目中，churn客户是否流失，流失客户人数与未流失客户人数的分布比例对模型预测至关重要，若分布不均则会对模型的预测效果产生影响。...模型构建 判别分析（Discriminant Analysis）是一种分类方法，它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。
他们相信这是一种更为有效的评估用户再次预订或向朋友推荐的可能性的指标。 Airbnb工程师团队的Lisa Qian最近在他们的技术博客里描述了他们如何使用数据来评估旅行的质量。...该团队也使用其它用户评价指标来预测再次预订率，如准确性(Accuracy)、整洁度(Cleanliness)、入住(Checkin)、沟通(Communication)、地点(Location)和价值(...通过比较一系列嵌套的Logistic回归模型，他们可以评估用户评价等级对用户在本次旅行结束后12个月内是否会再次使用Airbnb的预测能力. 这里有一些有趣的预测用户再次预订情况的统计。...仅仅使用用户旅行结束后的LTR反馈，Airbnb团队能准确预测用户在未来12个月再次预订情况的概率是56%。加入用户、户主及旅行的基本信息后，预测准确率提升到63.5%。...再加入用户评价指标（不包含LTR），预测准确率提升了0.1%。 我们在InfoQ和QCon会议都采用了NPS值来评估我们的读者访问网站或参加会议的可能性。
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