DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...图(2)展示了最初的几条记录。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。...在沃尔玛数据中，我们将建立45个局部模型，因为有45家商店。...这些库都有各自的优势和特点，选择使用哪个取决于对速度、与其他Python环境的集成以及模型熟练程度的要求。
问题： 1.如何衡量渠道投放的价值？ 2.如何在抖音、百度、OPPO应用商店三个渠道之间分配这个价值？ 【分析思路】 1....信息流广告：夹杂在抖音推荐视频中，点击广告内容可跳转至品牌相关页面，是抖音常见的广告形式。 大V内容合作：借助网红流量带货，如多个美妆品牌和大V李佳琦进行过内容合作，将传播内容融合在其抖音视频中。...其中涉及的主要业务指标包括： （其他渠道引流）用户下载量、用户下载率：通过其他渠道引流而来并成功下载app的用户数量；以及下载用户数量/引流来的总用户数量。...因此我们首先需要清晰有哪些归因分析模型，然后确定哪种模型适合题目中的实际情况。最后运用选择的模型进行价值分配。 （1）归因分析模型选择 归因分析模型包括以下几种，我们依次介绍然后选择合适的方法。...自定义归因的方法有多种，如夏普利值法、马尔科夫链+移除效应法，由于我们主要展示如何在三个渠道间进行价值分配的，因此简单介绍其中一种方法（夏普利值法）。
KubeGems模型商店 KubeGems 模型商店目前的设计目的是基于它来托管和集成第三方模型和自有模型；对于自有模型，我们通过modelx[1]项目来存储其模型数据。...HuggingFace的模型列表和其他任务相关信息记录下来，以便KubeGems用户可以在KubeGems中筛选和检索。..._model(*args, **kwargs) return self.serialize(prediction) 在load方法中通过transformers库的pipeline来加载模型...用户可以在KubeGems模型商店内根据任务类型找到感兴趣的模型，快速部署到自己的环境中。一图胜千言，可以看接下来这两个例子。...所以我们也在调研其他支持媒体类型的适配器，（如 讯飞的 https://github.com/iflytek/aiges），以尽可能降低使用这些优秀的模型的学习成本和接入的开发成本。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...在许多方面，深度学习的表现都优于其他机器学习方法:图像识别、音频分类和自然语言处理只是其中的一些例子。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。...同样，德国大型超市Rossmann预测商店销售的第三解决方案使用了一种比第一和第二解决方案更复杂的方法。该团队通过使用一个简单的前馈神经网络和实体嵌入来实现这种成功。...独热编码:创建二进制的子特性，如word_deep, word_learning, word_is。这些是属于该数据点的类别为1，其他的则为0。...标签编码:像我们在前面的例子中那样分配整数，所以deep变成1，learning变成2等等。这个方法适用于基于树型结构的方法，但不适用于线性模型，因为它意味着所赋值的顺序。
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。...虽然归因方法如百花齐放，但行业内仍然有一些常用模型。之前iCDO也出过类似文章，大家可以查阅历史文章。...末次互动归因模型是可以理解的，因为毕竟最后的互动渠道带来了真实的交易，但是如果用这个模型来决定如何在不同的营销渠道中投放，这种方式并不是最佳的。...*促销活动订单转化渠道归因模型对比 从订单分布的数据上可以看出，在首次归因模型中，68%的下单用户是通过站外推广渠道得知此次促销活动，并最终完成下单，而仅有32%的用户是从站内的渠道首次访问活动页面并最终完成下单转化的...在末次归因模型中，订单比例的分布和首次归因模型的结果正好相反，72%的下单用户是通过站内推广渠道访问的活动页面并完成最终转化，仅有28%的用户是从站外的渠道进入App的活动页面再完成转化的。
通过Pagespeed，用户可以识别并解决网页加载速度慢、响应时间长等性能问题，从而提升用户体验和网站的整体性能。...一看见可以提升网站的性能，瞬间就来了性质，直到安装完成后才明白真心不建议大家安装，至于为什么，看文章最后就知道了。 无论怎么样文章还是记录了，如果有需要的按照如下教程开启折腾之路吧。...如果访问github受限制就下载到本地，在上传到服务里目录里。...; # 注意：这可能会导致图像质量损失 # pagespeed EnableFilters convert_to_webp_lossless; # 对于静态图片，如PNG和GIF，可以考虑使用无损压缩...验证 验证方法很多，比如： nginx -V 如图，我们能看见pagespeed模块信息，或者直接访问页面： curl -I -p https://www.itlaoli.com 换成自己的域名访问，如图显示
这只是你在KNIME上的空白工作流。现在，你可以通过从repository中拖拽任何节点到你的工作流中来探索和解决任何问题。...此外，还定义了每个产品和商店的某些属性。其目的是建立一个预测模型，并找出每个产品在特定商店的销售情况。 使用这个模型，Big Mart将尝试了解产品和商店的属性，这些特性在增加销售中起着关键的作用。...你可以使用直方图、折线图等来更好地可视化你的数据。 3.如何清洗你的数据? 在训练你的模型之前，你可以在你的方法中包括数据清洗和特征提取。在这里，我将介绍KNIME中数据清洗步骤的概述。...） 7.移动平均线（Moving Average） 4.训练你的第一个模型 让我们来看看如何在KNIME中构建一个机器学习模型。...在我们对测试数据进行清洗之后，我们将引入一个新的节点“Regression Predictor（回归预测器）”。 ? 通过将learner的输出与预测器的输入连接起来，将模型加载到预测器中。
Convert.exe是Windows 2000附带的一个DOS命令行程序，通过这个工具可以直接在不破坏FAT文件系统的前提下，将FAT转换为NTFS。它的?...如系统E盘原来为FAT16/32，现在 需要转换为NTFS，可使用如下格式：D:＼>convert e: /FS:NTFS。所有的转换将在系统重新启动后完成。 ...10、在NTFS系统下，如何保护自己的文件、文件夹？ 由于NTFS文件分区格式具有良好的安全性，如果你不希望自己在硬盘中的文件被其他人调用或查看，使用权限控制方式加密是非常有效的方法。...在“Group of user names”项中设置允许访问的用户只有Administrator和自己。删除其他的所有用户。保存设置退出即可。此后，其他用户将不能访问该文件夹。...在NTFS分区上，支持随机访问控制和拥有权，对共享文件夹无论采用FAT还是NTFS文件系统都可以指定权限，以免受到本地访问或远程访问的影响；对于在计算机上存储文件夹或单个文件，或者是通过连接到共享文件夹访问的用户
Amazon Go商店宣布后，这是一个热门领域。 为商店设计智能货架，追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手，用来追踪被手部所选择的东西。...手部追踪和库存监控 计算机视觉另一种用于零售收银台的应用程序可以代替结账系统中逐一扫描物品，将所有的东西都放在一起，相机能够检测和记录所有信息。也许我们甚至不需要结帐通道。...高精度的商品检测 那么我们如何构建这个模型呢? 1.收集数据 通过查看在线公开可用的数据集或创建自己的数据，可以收集图像。每种方法都有它的优点和缺点。...在建立你的模型前,通过使用图像处理库（如PIL an OpenCV）创建额外的图像亮度的随机变化,缩放、旋转等，是增加数据的非常好的方法。这个过程可以创建很多额外的样本本，并且可以使模型强健。...对于货架上或购物车上的物品检测，我更喜欢较慢但更准确的模型，如 Faster RCNN Resnet 或更快的RCNN Inception Resnet。
React的一些主要优点是： 它提高了应用程序的性能 它可以方便地在客户端和服务器端使用 由于有了JSX，代码的可读性提高了 React易于与其他框架（如Meteor，Angular...在React中，事件是对特定动作（如鼠标悬停，鼠标单击，按键等）的触发反应。处理这些事件类似于处理DOM元素中的事件。...事件是作为函数而不是字符串传递的。 事件参数包含一组特定于事件的属性。每个事件类型都包含其自己的属性和行为，这些属性和行为只能通过其事件处理程序进行访问。 23.如何在React中创建事件？...商店是一个JavaScript对象，它可以保存应用程序的状态并提供一些帮助程序方法来访问状态，调度动作和注册侦听器。应用程序的整个状态/对象树保存在单个存储中。因此，Redux非常简单且可预测。...Redux的优点如下： 结果的可预测性– 由于总是有一个真实的来源，即商店，因此对于如何将当前状态与操作和应用程序的其他部分进行同步没有任何困惑。
开箱即用：通过预训练模型即可直接使用，也可进行自定义训练。2....可以通过以下步骤获取：访问 PaddleOCR 的官方 GitHub 仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR。...下载适合自己需求的模型文件（如 ch_PP-OCRv3 用于中文简体 OCR）。...进行 OCR 识别PaddleOCREngine 提供了 DetectAndRecognize 方法，可以对图像文件中的文本进行检测和识别。...错误处理与日志记录在生产环境中，需增加异常处理和日志记录：try{ var results = _ocrEngine.DetectAndRecognize(bitmap);}catch (Exception
创建你的第一个工作流程 在我们深入研究KNIME的工作原理之前，让我们先定义几个关键术语来帮助我们理解，然后看看如何在KNIME中打开一个新项目。 节点:节点是任何数据操作的基本处理点。...从最基本的可视化或线性回归到高级深度学习，KNIME可以做到这一切。 作为一个示例用例，我们在本教程中要解决的问题是Datahack可以访问的BigMart销售问题。...其目的是建立一个预测模型，并在特定的商店中找出每种产品的销售情况。使用这个模型，BigMart将尝试了解产品和商店的属性，这些属性在增加销售中扮演着关键的角色。...让我们来看看如何在KNIME中构建机器学习模型。...在我们清洗了测试数据之后，将引入一个新的节点:Regression predictor。 通过将learner的输出与预测器的输入连接起来，将你的模型加载到预测器中。
单位：百度 摘要：公共交通在人们的日常生活中扮演着重要的角色。事实证明，公共交通比其他任何形式的交通都更环保，更有效率，更经济。...具体来说，我们首先提出了一种新的公共交通图(PTG)模型的公共交通系统的各种出行费用，如时间或距离。然后，我们引入了一种通用的路由搜索算法和一种有效的站点绑定方法来有效生成候选路由。...同时，通过立即的用户参与和退出概率估计，表明可以通过动态编程有效地解决 SSP 问题。在现实世界数据集上的实验证明了该方法的有效性。...首先，我们通过从用户搜索行为，用户点击行为和用户购买记录中，利用一阶和二阶接近度，在商店搜索的上下文中构建异构图。...首先，INPREM 被设计为可解释性的线性模型，以实现可解释性。同时将非线性关系编码到学习权值中，用于对每次访问之间和访问内部的依赖关系进行建模。
动态表单外观和逻辑都是在IDE中设置的，设置的数据保存在动态表单模型元数据中，具体由布局元数据（LayoutInfo）记录表单外观数据，由业务元数据（BusinessInfo）记录表单逻辑数据，这2个类分别由...IDynamicFromView接口同时提供操作控制和调用Model的方法，如：调用表单服务，执行操作，发送客户端指令，刷新界面，打开表单，动态注册插件等。 本章节通过一些示例做详细介绍。...IDynamicFormModel是模型接口，包含领域模型元数据、数据操作方法。该接口可由插件直接访问。...校验方法如下： 1. 优先通过IDE配置校验数据，如输入格式，最大最小值限定； 2. 操作控制类校验在表单的操作前插件检查； 3. 业务控制类校验在表单校验服务校验。...通常用来处理操作后的相关的数据处理，如生成其他单据、更新状态、运行业务运算等。该插件在操作事务外，执行结果不影响操作，因此该插件要考虑执行失败的逻辑处理。
创建你的第一个工作流程 在我们深入研究KNIME的工作原理之前，让我们先定义几个关键术语来帮助我们理解，然后看看如何在KNIME中打开一个新项目。 节点：节点是任何数据操作的基本处理点。...其目的是建立一个预测模型，并在特定的商店中找出每种产品的销售情况。使用这个模型，BigMart 将尝试了解产品和商店的属性，这些属性在增加销售中扮演着关键的角色。...让我们来看看如何在KNIME中构建机器学习模型。...在我们清洗了测试数据之后，将引入一个新的节点：Regression predictor。 ? 通过将learner的输出与预测器的输入连接起来，将你的模型加载到预测器中。...执行列过滤器Column filter，最后，搜索节点CSV writer并将你的预测记录在硬盘上。 ? 调整路径，将其设置为需要存储的CSV文件，并执行该节点。
创建你的第一个工作流程 在我们深入研究KNIME的工作原理之前，让我们先定义几个关键术语来帮助我们理解，然后看看如何在KNIME中打开一个新项目。 节点：节点是任何数据操作的基本处理点。...从最基本的可视化或线性回归到高级深度学习，KNIME可以做到这一切。 作为一个示例用例，我们在本教程中要解决的问题是Datahack可以访问的BigMart销售问题。...其目的是建立一个预测模型，并在特定的商店中找出每种产品的销售情况。使用这个模型，BigMart将尝试了解产品和商店的属性，这些属性在增加销售中扮演着关键的角色。...让我们来看看如何在KNIME中构建机器学习模型。...在我们清洗了测试数据之后，将引入一个新的节点:Regression predictor。 通过将learner的输出与预测器的输入连接起来，将你的模型加载到预测器中。
他的方法简单直接，很多团队采用类似的方案取得较好效果。但该方案只考虑单一item价值，未考虑item间相互影响，缺乏长期收益的考虑。?接下来介绍的是某小视频的方案，他们采用强化学习的方法进行混排。...该方案将信息流混排问题抽象为序列插入问题，将不同广告对于不同槽位的插入情况抽象为不同action，通过强化学习进行选择。在考虑奖励设计时融合了广告价值（如收入等）与用户体验价值（比如下滑与离开）。...在vivo的实践中，在奖励设计上，我们综合考虑时长等用户体验指标与广告价值，两者进行平滑后，通过超参进行权衡。...Qlearning混排存在一定的局限性：Qtable结构简单，信息容量小。Qlearning模型可使用特征有限，难以对如行为序列等细致化建模。...商店混排往往有保量等相关诉求，保量无法关联到整体收益，追求整体收益势必改变保量的结果，并产生相互冲突。如何在既满足保量的情况下，又实现整体最优？不同于信息流，商店为高成本消费场景，用户行为稀疏。
日志记录 Spring Data JDBC 本身几乎没有日志记录。相反，JdbcTemplate发出 SQL 语句的机制提供了日志记录。...交易性 存储库实例上的 CRUD 方法默认是事务性的。对于读取操作，事务配置readOnly标志设置为true。所有其他人都使用普通@Transactional注释进行配置，以便应用默认事务配置。...如果您需要为存储库中声明的方法之一调整事务配置，请在存储库接口中重新声明该方法，如下所示： 示例 64....因此，该方法的readOnly标志设置为false。 将事务用于只读查询绝对是合理的，我们可以通过设置readOnly标志来标记它们。...此外，必须通过 Annotation 配置或 XML 配置启用审计以注册所需的基础架构组件。有关配置示例，请参阅特定于商店的部分。 仅跟踪创建和修改日期的应用程序不需要指定AuditorAware.
这是因为每个微服务拥有的数据对该微服务是私有的，只能通过其API访问。封装数据可确保微服务松散耦合，并可彼此独立发展。如果多个服务访问相同的数据，模式更新需要对所有服务进行耗时协调的更新。...对于某些用例，特定的NoSQL数据库可能具有更方便的数据模型，并提供更好的性能和可扩展性。例如，存储和查询文本以使用文本搜索引擎（如Elasticsearch）的服务是有意义的。...以下的图表顺序显示了如何在创建订单时使用事件驱动的方法来检查可用信用。 微服务通过Message Broker交换事件。 订单服务创建状态为NEW的订单，并发布订单创建事件。 ?...重要的是要注意，这些不是ACID事务。 他们提供了更弱的保证，如最终的一致性。 此交易模型已被称为BASE模型。 您还可以使用事件来维护预先加入多个微服务所拥有的数据的物化视图。...此外，从事务日志中记录的低级更新可能难以对高级业务事件进行逆向工程。 事务日志挖掘消除了通过使应用程序做一件事情需要2PC：更新数据库。现在我们来看看一种不同的方法来消除更新并仅仅依赖于事件。
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