2000年Google的工程师第一次将AB测试用于测试搜索结果页展示多少搜索结果更合适，虽然那次的AB测试因为搜索结果加载速度的问题失败了，但是这次的AB测试可以认为是Google的第一次AB测试。
Github地址：https://github.com/sixpack/sixpack
1. 说明2.什么是OLED？3.OLED的技术特点4.实物赏析5.SSD13066.通信总线基本介绍7.操作原理8.实战操作8.1 硬件连接8.2 软件操作8.3 实验结果9.实验分析10.总结
本文主要介绍 ChatGLM3-6B 的保姆级部署教程，在使用和我相同配置的腾讯云云服务器（是国内的服务器哦！这个难度，懂得都懂），保证一次成功。
近日，发表在《Scientifc Reports》上的一篇文章提出了一种基于脑机接口（BCI）的脑信号处理方法，该方法将重点放在了大脑前额叶皮层（PFC）的活动上，该区域负责监督人类的决策，并与冲动购买行为密切相关。PFC激活是通过使用功能性近红外光谱（fNIRS）记录信号来观察的，同时在虚拟计算环境中诱导冲动购买行为。
个性化推荐系统（Recommender Systems）作为解决信息过载的有效技术，已经被广泛运用于各类线上应用系统，比如电子商务以及在线视频平台。在当前的推荐系统技术中，协同过滤逐渐演变成为非常重要的模型框架用于通过用户历史的交互行为学习复杂的用户兴趣爱好。其中基于深度学习框架的推荐算法通过有效地学习用户和商品的表征信息，已经为大量的实际推荐平台强劲助力。
作者：billpchen，腾讯VTeam技术团队 相信任何一位有互联网公司工作经验的同学对“A/B 测试”这个概念一定不陌生，简单理解就是将用户随机分成实验组和参照组，然后让两组用户分别使用改版后和改版前的产品，最后对实验结果进行分析比较，如果实验组结果较好，则全量推广改版后的产品，否则就维持旧版不动。这样理解完全没毛病，但这只是 A/B 测试的最基本的概念，这篇文章通过在 To C 业务的实践跟你聊聊你不知道的 A/B 测试。 1. 只有互联网公司才会用 A/B 测试吗？ 如果你认为只有互联网公司才会用
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。
互联网蓬勃发展的今天是流量为王的时代，但随着流量红利逐渐消失，获客成本的日益增高，用户留存成为各大互联网公司的重点关注问题，其中流失用户的召回在当今的流量红海市场中显得尤为关键，为此，基于大数据和机器学习的智能营销技术应用而生。
利用强大的计算、统计和优化，即时交互性和内置化学数据的组合，可以立即部署的完全交互式模型来模拟您的化学过程。一个系统，一个集成的工作流程。
我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。我们就依据这个演讲的内容作为一个起点，来聊一聊工业级推荐系统的一些特点，尤其是和推荐系统的学术研究有着哪些不同的侧重点。本文会关注那些学术研究中容易忽视的，但却是在工业级推荐系统研发的日常中需要思考的问题。
共享式移动出行工具，已经进入了电动2.0时代。人们已经不能满足于普通自行车出行。在很多体量较大的城市，电动自行车可以更好的解决中等距离的通行需要。 但是，由于电动自行车造价较高，且后续充电和维护成本较大，因此在推广过程中存在很大的困难。而对于选择自行购买电动自行车的人群来说，电动自行车的停放问题同样令人十分苦恼。 如果有一种新型的个人出行方式可以轻松随需携带和使用，并且能保证一定的速度，那么人们通勤方式就可以得到彻底改变。 例如，东京大学的研究团队正在研究的Poimo，一种可以充气折叠的电动自行车，包括充气式车身主体和电动轮两部分。目前该产品并未投放市场，处在原型阶段。 当他们使用公共交通工具时，可以从背包中自取，快速方便的到达他们想去的地方。除此之外，为旅游业也可以带来极大的好处。人们将更加灵活地到达不同的景点，减少过长的步行距离带来的疲劳。
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
您可以免费申请测试 License（基础版，有效期14天，可申请两次）体验测试，具体步骤如下：
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Gi4y1V7vV
原标题 | Six Important Steps to Build a Machine Learning System
推荐系统实践 对于推荐系统，本文总结内容，如下图所示： 推荐系统.png 文章很长，你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 结论是，为了解决互联网时代下的信息超载问
对于第二种原因，尝试提高power：通过样本量公式，可以发现提高样本量或者减小方差即可。
用wiener买一件Lightweight l33t leather jacket。
作者：LoRexxar'@知道创宇404区块链安全研究团队 发布时间：2018/08/23
您是否想更快地构建软件并更频繁地发布软件，而又不想冒着对用户体验产生负面影响的风险？想象一下这样一个世界：在生产中测试和发布不仅不再那么令人恐惧，而且成为常态。这就是功能标志的世界。
Newbe.Claptrap项目周报1，第一周代码写了一点。但主要还是考虑理论可行性。
8规则详述： · 流量从上往下流过分流模型 · 域1和域2拆分流量，此时域1和域2是互斥的 · 流量流过域2中的B1层、B2层、B3层时，B1层、B2层、B3层的流量都是与域2的流量相等。此时B1层、B2层、B3层的流量是正交的 · 流量流过域2中的B1层时，又把B1层分为了B1-1，B1-2，B1-3，此时B1-1，B1-2，B1-3之间又是互斥的 应用场景 · 如果要同时进行UI优化、广告算法优化、搜索结果优化等几个关联较低的测试实验，可以在B1、B2、B3层上进行，确保有足够的流量 · 如果要针对某个按钮优化文字、颜色、形状等几个关联很高的测试实验，可以在B1-1、B1-2、B1-3层上进行，确保实验互不干扰 · 如果有个重要的实验，但不清楚当前其他实验是否对其有干扰，可以直接在域1上进行，确保实验结果准确可靠
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购
在电商搜索中，例如淘宝，拼多多，京东等的搜索的场景往往是：用户A通过搜索框Query找到他/她想要购买的东西，然后搜索引擎通过某些算法策略返回一系列商品，用户再决定是否进行点击购买。
Exgoogler，谷歌帮，泛指出身于谷歌并最终走向创业的这么一批人。吆喝科技创始人王晔属于其中一员。不过，也许王晔不喜欢被定义，他更倾向于获得足够的影响力去定义某个领域。 吆喝科技CEO王晔 完成清
衡宇 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT技惊四座，甚至不少人认为它已经能“取代搜索引擎”。 然而就在MEET2023智能未来大会上，却出现了这样一种迥然相异的观点： 未来5年里，大家想要获取知识，最好的方法还是通过搜索引擎。 这样的观点，来自小冰公司首席执行官李笛。 他认为，之所以大家愿意跟ChatGPT交流，不是因为它“提供了更加准确的知识”，而是因为它“让你认为它具备知识”。 这是OpenAI优化ChatGPT的方式，也是AI Being未来发展的“突破口”之一
通过使IT专业人员能够从任何位置获取复杂的分布式系统技术的关键技能，这种组合可以缩小技能差距
在这个海量数据大爆发的时代，一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题。
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两年一度的国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）的在周末正式公布最终结果。这个已经进行了 25 年的比赛项目，每届都有来自世界各地的数百支团队参与，以促进研究和衡量最新方法在提高预测准确性方面的进展。
AI 科技评论按：本文作者赵通，是来自美国圣母大学计算机系 DM2 实验室的博士生。本文是他为 AI 科技评论撰写的基于 IEEE BigData 2018 录用论文《Actionable Objective Optimization for Suspicious Behavior Detection on Large Bipartite Graphs》的独家解读稿件，未经许可不得转载。
导读：今年2月，卡巴斯基实验室的欺诈侦查小组捣毁了一个名为“创世纪”(Genesis)的暗网市场。该市场出售“数字身份”（互联网用户的电子身份信息），每条信息起价5美元，最高可达200美元。
今年2月，卡巴斯基实验室的欺诈侦查小组捣毁了一个名为“创世纪”(Genesis)的暗网市场。该市场出售“数字身份”（互联网用户的电子身份信息），每条信息起价5美元，最高可达200美元。
疫情期间，各平台在线直播带货量都大幅上涨，具研究机构艾媒咨询发布的数据显示，2019年中国直播电商行业的总规模达到4338亿元，预计2020年中国在线直播的用户规模将达5.24亿人，市场规模将突破9000亿元。本文将探讨，对比与直播带货，推荐模型有哪些不足。
用户生命周期，可以划分为六个阶段：潜客期、新用户期、成长期、成熟期、衰退期、流失期。在之前的文章中，小火龙和大家分享了「潜客期」数据分析涉及的内容，感兴趣的同学可以戳蓝字部分。本篇将写一写日常工作中「新用户期」涉及的数据支持及落地。
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
分享九个数据分析的方法。” 一、关联分析 关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。 关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛。 关联分析需要考虑的常见指标： 支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。
（2）对于由严重问题（故障）的要及时修理，并记录修理日期、设备名、编号、修理厂家、修理费用、责任人等。
电子商务将成为不可阻挡的力量，预计到2020年销售额将达到4万亿美元。无数调查显示，与实体相比，客户更喜欢网上商店的便利性，但高达三分之一的在线订单被退回，从而降低了利润率。
一、为什么做ToB设计很难 1. 设计师不是目标用户 B端产品一般都是面向专业客户的，有着较高的业务门槛。以腾讯云为例，使用者大多是技术运维，设计师既不是使用者，也不是决策者，无法自然而然地产生“同理心”。 2. 用户体验不是首要因素 对于B端产品而言，由于决策链条广、涉及角色多、利益关系复杂，用户体验通常不是影响购买决策的首要因素。同时，由于产品形态复杂、在业务、功能、技术方面都需要投入较多精力；又由于技术架构复杂、优化设计的成本较高，在有限的资源投入的情况下，想要追求极致的用户体验几乎不可
上篇介绍高通量测序后的实验验证手段的帖子中，小编主要介绍了表达量验证、RNA结合蛋白、亚细胞定位。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
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