/微信公众号:人称T客(Java_simon) 作者:T媒体 报告来源:T研究 原创(投稿邮箱 zh@tikehui.com) To B的一切需求——找人、找项目、找商机 上“软交会” 周四了,又到了品牌测试报告发布日到了...当然是大家最为熟悉的HR品牌市场的调研状况,具体结果如下: 对于该调研结果的具体内容(营收规模、渗透行业等),T媒体在这里不做延伸说明,如果想要更详尽地了解整个市场的状况,或许大家可以阅览一下T研究近些年的研究报告...对于该结果,如有疑问,可自行查看T研究所给出的《2019企业软件品牌研究模型》。(渠道推荐最强品牌——协同OA市场测评报告) 本周的两篇品牌测试报告已经发布完毕,敬请期待下周的报告哦。...本站将以“赋能伙伴 生态共赢”为主题,邀请行业的畅销品牌,渠道伙伴共同分享,交流,探讨新产品,新技术,新趋势,推动未来软件渠道的变革与创新。
微信公众号:人称T客(Java_simon) 作者:T媒体 报告来源:T研究 原创(投稿邮箱 zh@tikehui.com) To B的一切需求——找人、找项目、找商机 上“软交会” Hello,又到了本周品牌测试报告发布日...今天T研究将要给大家呈现的是BPM品牌市场的调研状况,具体结果如下: 对于该调研结果的具体内容(营收规模、渗透行业等),T媒体在这里不做延伸说明,如果想要更详尽地了解整个市场的状或许大家可以阅览一下T研究近些年的研究报告
/微信公众号:人称T客(Java_simon) 作者:T媒体 报告来源:T研究 原创(投稿邮箱 zh@tikehui.com) To B的一切需求——找人、找项目、找商机 上“软交会” 周二了,又到了品牌测试报告发布日到了...今天T研究将要给大家呈现的是电子合同品牌市场的调研状况,具体结果如下: 对于该调研结果的具体内容(营收规模、渗透行业等),T媒体在这里不做延伸说明,如果想要更详尽地了解整个市场的状况,或许大家可以阅览一下
(有不同步问题采用延迟双删解决) (延迟双删是在存入数据库之后,睡眠一段时间,再把redis数据删掉,保证后面redis数据和数据库的一致) 2)主动同步:主动在程序读取mysql的binlog日志,把日志里的数据写入到
可能有很多朋友对于该品类及具体品牌调研结果会存在疑问,是怎么调研的?根据什么标准评判的?等等,没问题,有疑问咱就公开透明的给您解答。...以下是T研究给出的关于企业品牌研究模型的具体调研维度和评分机制: 这里先声明一下,此次调研的40类管理软件都将以该模型标准进行,后续将不再继续公布,如若对于调研的结果有任何异议,可移步至此作以参考。
在花费数月时间与合作伙伴及专业咨询机构沟通探讨后,伊顿2016年已将“伊顿”与“山特”双品牌的销售体系完全独立;同时,其双品牌策略将保持不变。伊顿希望以此获得最大化的品牌效益。...业内人士相信,伊顿独立的双品牌销售体系更适合中国市场的需求,并将更有利于伊顿与合作伙伴的业务开拓。...伊顿电气集团电能质量渠道业务部亚太区总经理刘耀宗在接受《商业伙伴》采访时表示,调整内容包括了伊顿及山特双品牌所涉及的,所有单相和三相UPS产品及解决方案。...刘耀宗目前负责着整个山特品牌在亚太市场的销售,他表示,这一调整的思路在于简化客户和渠道伙伴的操作,同时促使双品牌的业务体系更为聚焦和高效。...随着这些架构的改变,原本拥有伊顿和山特双品牌产品业务的合作伙伴,将需要分别与两个品牌签约合作。
在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
从头部品牌的战报数据也可窥见家电的走热,比如TCL智慧家电双十一全品类GMV突破34亿元,同比增长60%。 天猫双11对外的口径是“稳中向好,交易规模与去年持平”,这是双11 GMV第一次停止增长。...这个双11,“风景这边独好”的家电行业带动了整个消费的升温,让更多人感受到了经济复苏的暖意。 为何今年双11家电品类会热到爆? 天猫和京东的双11都在突出美好生活的概念。...世界杯的年份,都是电视销售的大年,电视品牌也都会卯着劲去争夺这一关键营销战场,这届双11更好赶上了。 不过,长期来看,家电强劲还是因为消费升级的势不可挡。...花大力气在解决的事情:不断扩大市场份额强化规模优势,进而形成成本优势;面板是电视的核心部件,TCL投资超过2000亿的华星光电具备自主研发制造面板能力,进一步巩固了成本优势;积极布局互联网电视,成立雷鸟互联网品牌...今天,不论传统巨头还是新锐品牌,走得远的都已转变过去以产品为驱动的经营思维,转而拥抱以用户经营为驱动的商业模式。产品有生命周期,本质上都是一竿子买卖,但用户却可实现全生命周期经营。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图,这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容,对想要了解推荐系统的同学来讲,算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数:★★★★☆ 实用指数:★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置,再次提高生产力!
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反,双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在双 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。
机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
(VRPinea 11月4日讯)2022年度双十一大促全面开启,VR品牌PICO在多个电商平台的开门红活动中,实现爆发式增长。...此外还有节奏音游《动感音旅》、《莱美搏击》、《多合一运动VR》等超过50款健身应用及200多款娱乐应用,搭配PICO的CalSense体能监测算法,可以根据玩家的身体数据和动作轨迹计算卡路里数据,让VR
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢?...该算法在每次推荐时,总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机,并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
采访中,他透露了新华三在中国地区的品牌布局并介绍了全新发布的两款产品: https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?
生态系统监测遥感 Newton, A. C., R. A. Hill, C. Echeverría, D. Golicher, J. M. Rey Benayas, L.
在正式公布之前小编在这里需要特别声明一下:入围榜单、入围榜单、入围榜单!重要的事情说三遍。
1、背景介绍 现有基于会话的推荐,方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链,论文提出了现有方法的两个缺陷: 1)当一个会话中用户的行为数量十分有限时,这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2)根据先前的工作发现,物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征,但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模,而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题,作者提出使用图网络来做基于会话的推荐,其整个模型的框架如下图所示: ? 接下来,我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层,使用sh和每个物品的embedding进行内积计算: ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率: ? 损失函数是交叉熵损失函数: ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐,效果还是不错的,而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们,咱们又有好多知识要学习啦,你行动起来了么?
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