你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的？或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品？
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
非沉没成本（包括机会成本）：固定（规模经济的本质要素）和可变成本；联合（范围经济的实质因素）和非联合成本
您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行
在不少的支付分析场景里，大部分累计值指标可以通过 T+n 的方式计算得到 。随着行业大环境由增量市场转为存量市场，产品的运营要求更加精细化、更快速反应，这对各项数据指标的实时性要求已经越来越高。产品如果能实时把握应用的整体运行情况或特征用户的状态，就可以及时安排合理的市场营销活动，这对改善用户的体验和促进收益的增长有明显的帮助。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间：yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
大家应该很熟悉卡方检验，卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据（样本量>40）。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。那么，它们是怎样猜透你的心的呢？
1、months_between(date1,date2) 返回两个日期之间的月份的差值 (1)、如果两个日期月份内天数相同，或者都是某个月的最后一天，返回一个整数。否则,返回数值带小数 selec
关系代数是一种形式化的查询语言，用于操作关系数据库中的数据。它提供了一组操作符，用于对关系（表）进行操作和组合，以实现对数据库的查询、更新和删除等操作。关系代数通常用于描述和处理关系数据库的基本操作，其主要目的是实现对数据库的有效管理和查询。
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电商作为互联网的常青业务，已经渗透到我们生活日常方方面面。随着市场发展，以及我们的个性化需求，衍化出很多玩法。虽然业务规则上略有差异，但底层技术都是相通的。无非就是领域建模、系统架构、微服务拆分、缓存设计、海量数据分表。涉及到的功能模块主要分为：店铺、商品、会员、营销、购物车、交易、库存、支付、物流、履约、售后、评价等。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
本章教程中，使用的工具是上次制作的PE结构解析器，如果还不会使用请先看前一篇文章中对该工具的介绍，本章节内容主要复习导入表结构的基础知识点，并通过前面编写的一些小案例，实现对内存的转储与导入表的脱壳修复等。
引言:对于OpenFlow交换机，流表下发速率是一个非常重要的指标。虽然OpenFlow交换机的Spec定义了barrier_request和barrier_reply机制来查询交换机是否操作完毕，但
尽管我会尽量减少数学术语的使用，但本文希望读者熟悉一些概念，如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍，而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下，本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
经济利益 financial well-being 会计(accounting)是确认，记录，传递具有相关性，可靠性和可比性的有关组织（企业）经营活动信息的信息系统和计量系统。 确认identifying 经营活动是指选择与企业相关的交易和事项。 记录recording经营活动是指按照时间先后顺序记录交易和事项的发生金额，并按照实用的格式加以分类和汇总。 传递communicating有关企业经营活动的信息是指编制诸如财务报表之类的会计报表，并对这些报表加以分析和解释 薄记recordkeeping or bookkeeping是指以手工或电子方式记录经济交易或会计事项，它仅仅是会计的一个组成部分。
先来看一个示例。下图1所示的工作表中，在单元格区域B2:B5中是一组成本数据，在单元格B8中是净成本率，想要计算每项净成本，然后将它们相加。一种方法是，在辅助列中逐项计算净成本，然后使用SUM函数将这些净成本数值相加，正如下图1所示。
译者：骆姿亦 审校：董梁 本文长度为1865字，预估阅读时间4分钟。 关键词：品牌知名度、品牌价值、响应率、转化率 I.W. Lynett曾说过，应对变化最有效的方法就是成为变化的推动者。 品牌也许是众多大型知名消费品公司中最具独特营销影响力和最具价值的营销资产。许多企业会花费数年和百万美元来建立和发展各自的品牌。然而，对于如何衡量一个品牌的影响力和有效性上，并没有一套简单的答案。 营销专家提出了各种方法去衡量品牌的价值，但其中大部分都是基于市场调查来量化消费者的感知。例如下面一些普遍和公认的指标： 1
重复制造使用计划订单，不用生产订单，实际发生的料工费，由成本收集器进行归集，成本收集器做成本对象：用于生产量大且稳定，不要求对单独生产批次做成本核算的场合。工单做成本对象：用于需要对单独生产批次（工单）做成本核算的场景。
本专题主要介绍哈希表和指针两种方法来解决该类问题，从两个数之和引申到三个数之和，再从四个数之和的问题上思考如何构建出一种通用的代码（可以解决N个数之和）。本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。
熟悉 Power BI 的小伙伴，已经知道用 DAX 编写业务逻辑有些挑战的。微软通过两年的设计和开发，在日前举行的数据峰会中，首次对外透露这一特性。一起来看看吧。
题目：给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次 ，返回 true ；如果数组中每个元素互不相同，返回 false 。
SQL 执行的指导思想是什么？ SQL 执行计划的正确依赖选择依赖于什么？统计信息为什么在 SQL 执行中起到关键性的作用？如何才能自动化收集统计信息？让 一起了解 SQL 执行优化的核心底座。
脱壳修复是指在进行加壳保护后的二进制程序脱壳操作后，由于加壳操作的不同，有些程序的导入表可能会受到影响，导致脱壳后程序无法正常运行。因此，需要进行修复操作，将脱壳前的导入表覆盖到脱壳后的程序中，以使程序恢复正常运行。一般情况下，导入表被分为IAT（Import Address Table，导入地址表）和INT（Import Name Table，导入名称表）两个部分，其中IAT存储着导入函数的地址，而INT存储着导入函数的名称。在脱壳修复中，一般是通过将脱壳前和脱壳后的输入表进行对比，找出IAT和INT表中不一致的地方，然后将脱壳前的输入表覆盖到脱壳后的程序中，以完成修复操作。
最近，大型语言模型（LLMs）展示了其令人惊叹的文本理解和生成能力。然而，即使是更为强大的LLMs，仍有可能从训练语料库中学到不正确的知识，以及随时间而过时的知识。直接使用包含新知识的数据进行二次微调可能在更新知识时效果不佳，因为新旧知识之间存在冲突。在本文中，我们提出了一种新的微调范式，被称为F-Learning（先遗忘后学习），它基于参数计算，实现对旧知识的遗忘和对新知识的学习。在两个公开可用的数据集上的实验证明，我们提出的F-Learning显著改善了全量微调和LoRA微调的知识更新性能。此外，我们还发现，通过减去LoRA的参数来遗忘旧知识可以达到与减去全量微调参数相似的效果，有时甚至可以显著超越它。
首先，我们将罗马数字的字符和对应的数值存储在两个数组中。roman_chars数组存储了罗马数字的字符，roman_values数组存储了对应的数值。例如，'I’对应的数值是1，'V’对应的数值是5，以此类推。
RFM 模型的概念介绍，用途，详细的使用方法本博文都不 一一 介绍了，毕竟如此常见的模型，前人论文文献、各平台都已经十分详细的叙述了整个流程。所以我们便将侧重点放在根据场景进行了优化调整的 LRFMC 模型上，这里穿插回顾少部分精华理论即可。
1、给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在日常的公司运营中，除了设计贴合业务的系统功能，更重要的事情便是决定业务发展走势。要做到这些，我们依赖的一个重要工具便是数据。 例如，我们需要用日活来反映产品当前的客户数，需要用订单中商品的实际销量来分析年初计划中的核心品类销售进度是否健康。 那么，如何在一款产品背后搭建一套完整的数据分析体系，来支撑日常的产品数据需求，便是摆在所有产品经理面前的又一项挑战，当然中台负责人也不例外。 在一家公司中，中台负责人至少需要具备两个技能： 从 0 到 1 设计
首先，阅读这篇文章的你，肯定是一个在网上已经纠结了很久的读者，因为你查阅了所有你能查到的资料，然后他们都会很耐心的告诉你，补码：就是按位取反，然后加一。准确无误，毫无破绽。但是，你搜遍了所有俯拾即是而且准确无误的答案，却仍然选择来看这篇毫不起眼的文章，原因只有一个，只因为你还没有得到你想要的东西。
导读：本文转载自 DataFun 社区，分享题目为《如何在因果推断中更好地利用数据？》，主要介绍团队近期在因果上已发表论文的相关工作。本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。
一、1017填箱子 这个题题目读起来有些晦涩，如果按题目给的条件很难找到突破口，需要事先计算一下每种CP（产品）在没装满的情况下还需要的其他CP数。（这个地方凭主观判断不出来，需要适当推一下），以下是ＡＣ的代码。 1 /* 将一个6*6的包裹填满 2 * 关键是计算出每个包裹中需要的产品数，在写程序，避免程序的冗余复杂 3 * 分析：6*6的产品会占用一个箱子， 4 * 5*5的CP填满箱子还需11个1*1的CP，
上期刚刚分享了简单的通过智能填充和Len与LenB函数实现的文本数字拆分！ 感兴趣可以点我先看上一期的！ 本期难度较上期略有提高，和您分享新的技巧。 没有最不规范！只有更不规范！ 上次文本数字混合
首先，这是一个名为 Solution 的类定义，它实现了一个方法 maxAlternatingSum。该方法接受一个参数 nums，它是一个整数列表，并且返回一个整数作为结果。
联产品是指用同一种原料，经过同一个生产过程，生产出两种或两种以上的不同性质和用途的产品；
首先需要科普一下，最长公共子序列（longest common sequence）和最长公共子串（longest common substring）不是一回事儿。什么是子序列呢？即一个给定的序列的子序列，就是将给定序列中零个或多个元素去掉之后得到的结果。什么是子串呢？给定串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。给一个图再解释一下：
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
给定行数 n 和序数 k，返回第 n 行中第 k 个字符。（ k 从索引 1 开始） / 示例 1: 输入: n = 1, k = 1 输出: 0 解释: 第一行：0 / 示例 2: 输入: n = 2, k = 1 输出: 0 解释: 第一行: 0 第二行: 01 / 示例 3: 输入: n = 2, k = 2 输出: 1 解释: 第一行: 0 第二行: 01
很多时候，我们都需要在工作表中输入连续的数字，特别是用作数据唯一标识时。下面，我们将介绍6种输入连续数字的方法。
做为一名程序员，发展方向大致可以分为两个方面：一个是业务架构，一个是技术架构（中间件方向）。
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
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