上一篇介绍了商业分析的价值。今天来聊聊商业分析的局限性。在对待商业分析的态度上有两类极端观点： 极端顶：老子已经掌握了底层分析思维，战无不胜啦！ 极端踩：分析啥，老子有钱，老子就是对的！...但主观意愿问题是人的主观情绪，人的情绪很大程度上不是客观、理性、有逻辑的。主观、冲动、情绪化才是常态，特别是和个人利益相关的时候。...不会卖产品，去学商务礼仪、产品百科、销售话术、逼单技巧 不会做方案、去学用户洞察、营销策略、方案规范、执行细节 不会写文章，去学选题、写作、排版、美工 不会写代码、去学python、java、C++ 虽然通过分析...本来嘛，伟大的创意是伟大的产品经理、伟大的文案、伟大的美工做出来的。只有那些做山寨货的，才会把别人的创意拿来，然后加减乘除改一改，凑合着用。...执行类和支撑类的工作考验的都是人的硬技能，商业分析更多是监控进度，总结经验。但是干的这一步是万万不可替代的。
IoT的局限性以及WoT的解决方式 By Dominique Guinard and Vlad Trifa 在本文中，摘自《搭建WoT》一书，我们定义了IoT及其局限性，并描述了WoT是如何帮助IoT...尽管如此，广泛认可的IoT定义不再仅仅是一个连接多媒体集合的页面，而是通过大量嵌入式设备扩展到自然的实时的世界。...IoT是可以以任何形式连接到互联网的事物。小到一盒带有电子标签的橘子，大到一个智能城市，其间的所有被数字增强的物品构成了IoT。...IoT没有独特而通用的应用协议可以在当今众多网络接口中使用。说穿了，今天的IoT本质上是一个孤立的，不能真正互相交流的。...谈谈WoT 一旦人们希望将来自不同制造商的设备集成到单个应用程序或系统中，物联网的局限性就会暴露出来。为了说明物联网如何处理这些限制，我们来看看全球著名连锁酒店老板Johnny B.的生活。
本文改编自我的书"Deep Learning with Python（用Python深度学习）"中第9章第2节（ Manning Publications 出版） [bfdi4uows1.png] 本文是一系列丛书中的两部分的内容...，包括当今深度学习的局限性和深度学习的未来。...你只需要有一个足够高维的空间，用来发现原始数据中的所有内在联系。 深度学习的局限性 这个简单的方法几乎可以应用到任何空间中，然而对目前的深度学习来说，即使给了它海量的数据，也还是还有很多应用无法实现。...与所有生物一样，我们理解的图像、声音和语言是建立在我们作为人类的感觉体验的基础上的。机器学习模式没有这样的体验，也就不能以人的方式“理解”他们的输入。...为了降低神经网络的局限性，让它能和人脑相提并论，我们需要从简单的输入到输出的映射中跳出来，进入推理和抽象的层次。电脑程序可能可以作为普适抽象建模的基础。
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。...Python的简单易学是其在机器学习领域广受欢迎的主要原因之一。Python的语法简单明了，易于理解和使用，而且有大量的教程和文档可供学习者参考。...这个社区的开放性使得机器学习开发人员可以获得大量的资源和支持，同时还能够参与到Python机器学习社区的建设和改进中。 Python的执行速度和内存消耗相对较慢是其在机器学习领域的主要局限性之一。...Python缺乏一致性的编程规范和标准也是其在机器学习领域的一个局限性。由于Python生态系统的广泛性和开放性，其代码库和工具的编写者往往采用不同的编程规范和标准，这可能导致代码难以阅读和维护。...另外，Python的动态类型和灵活性也可能会导致程序中出现错误，这可能需要额外的测试和调试。 Python在机器学习领域具有许多优势和局限性。
本文代码主要演示tensorflow的基本用法。...，这是因为tensorflow的变量类型和常量类型设置为tf.int64的原因，很遗憾似乎这已经是tensorflow的极限了，毕竟实现机制与Python并不一样，不能像Python一样表示任意大小的数字...，如果把上面代码中的int64修改为float64固然可以表示更大的数字，但是由于浮点数精度问题会有很大的误差。...下面的纯Python代码则不会有任何问题，当然还可以支持更大整数的阶乘，大家可以自行试验。...304888344611713860501504000000 29 : 8841761993739701954543616000000 30 : 265252859812191058636308480000000 在外地出差讲Python
1.Zookeeper的优点与局限性 在学习了Zookeeper（后文都简称zk）的介绍和功能后，您已经很好地理解了zk。现在，在这个zk教程中，我们将讨论zk的优点和局限性。...zk有几个功能对用户非常有益,但同时也存在一些局限性，所以在我们使用zk前，必须先了解一下。让我们分别学习一下zk的优点与局限性 2.zk的优点 下面列出了使用zk的各种优点 ?...但是，在MapReduce中，我们使用此方法（序列化）来协调队列以执行正在运行的线程 05.速度 在读请求多的情况下，能以很快的速度运行 06.可扩展性 此外，可以通过部署更多机器来加强zk的性能 07...众所周知，zk中的消息是有序的。所以，为了实现更高级别的抽象，需要有序性。...，要么全部失败，没有中间状态的情况 11.实时性 zk保证在一定时间段内，客户端最终一定能从服务器上读到最新的数据状态 3.zk的局限性 正所谓，"每个硬币都有两面"，zk在有这么多优点的同时也存在一些缺点
问题：TCP的RTT计算是采用的采样方式，比如每个窗口中有8个报文段时，采样速率为1/8,但是如果有100个报文段时，采样速率为数据速率的1/100,造成采样不精确，容易引起不必要的重传。...问题1：假如网络中有一个被延迟一段时间的报文，它的连接被释放，一个新的连接在两个主机之间建立，这个报文段有可能再次被送达 解决思路：IP首部中的TTL定义每个IP段的生存时间上线，并且每个报文段有一个生存时间...，但是序号要小，就抛弃 TCP的实际运用的限制有哪些？...不能比最慢的链路运行得更快 不能比最慢的机器的内存运行的更快 不能够比由接收方提供的窗口大小除以往返时间所得到的带宽运行的更快 路径MTU是如何影响TCP分段的？...在连接建立时，TCP使用输出接口或对端声明的MSS的最小MTU最为起始的报文段大小， 此后，这个链接上的所有被TCP发送的IP数据报都将设置DF比特，如果某个中间路由器需要对一个设置了DF标志的数据报进行分片
久在职场，会不自觉养成一种职业习惯，或者叫”职业病“，无形中把自己包装中对外的一个形象。在与外界沟通的过程中，难免是涉及到自己的领域内，如何与职业外人的人融洽的沟通，自然就成了一件大事。 ?...题图 from unsplash 程序员小伙伴们在交流的时候，难免会掺杂一些难懂的技术语言在里面，就好比你跟一个海归聊天，里面不掺杂点英文（特别是没听过的词汇）总感觉代表不了自己的份，其实这无形中就给对方造成了一个沟通理解的障碍...，传达的效果就是打折，虽然这会让自己显现的逼格很高并且很专业（也许达到了这样的效果）。...这个“人话”，其实是双方都能够沟通理解消化的词，比较具有普适性，而是生硬的专业词汇，特别是计算机行业里，造新词的速度远比其它行业快的多。...先让别人能听懂，才能将自己更多的想法传递他，否则一开始就降低了别人的接受度，后面就没有机会传递更多的信息出来。
两次公关危机中，谷歌错误得把黑人识别成大猩猩，微软的系统仅仅用推特的数据训练几小时后就学会种族歧视，女性歧视的言论了。 我们的输入数据中潜藏着不希望的偏差。...我们如何克服深度学习的局限性并通向通用智能呢？Chollet最早的计划是从数学证明领域开始使用超越人类的模式识别，比如深度学习来帮助增强搜索和形式系统。...卷积神经网络的创始人兼脸书人工智能研究总监Yann LeCun提出了一种基于能量的模型来克服深度学习中的局限性。通常而言，我们只会训练神经网络产生一个输出，像是一个图像的标签或者一句话的翻译。...LeCun的基于能量的模型则给出了所有可能输出的集合，比如说一句话所有可能的翻译方式，以及每种翻译方式对应的评分。...Hinton希望块状的神经网络结构能够更有效的应对之前Goodfellow提出的对抗训练。 也许所有这些克服深度学习局限性的方法都有自己的价值，也许都没有。
Person(string name,int age) { this->name = name; this->age = age; } }; //不支持判断自己定义的数据类型...b); cout << res << endl; Person p1("tom",10); Person p2("tom",10); //我们需要具体化Person版本的实现
单层感知器是有局限性的。为了说明这个问题，我们以2输入1输出的单层感知器为例，如下图所示。这里激活函数为符号函数。 ? 根据其数学模型，不难得出如下图所示表达式。...单层感知器能否实现逻辑“与”功能 逻辑“与”的真值表如下图左侧所示。这里，输出y为0时以-1表示，所以相应的期望值为-1。...这里，输出y为0时以-1表示，所以相应的期望值为-1。从下图右侧可以看到，单层感知器是能实现逻辑“或”功能，也就是实现了第1个点与后3个点的分类。 ?...单层感知器能否实现逻辑“异或”功能 逻辑“异或”的真值表如下图所示。 ? 在此基础上，我们做如下推导，可以看到最后的两个不等式其实是矛盾的。因此，可得出结论：单层感知器是无法实现逻辑“异或”功能的。...本文中针对单层感知器实现逻辑“或”的功能的Python代码如下： ? ? ?
即使是长度为150bp的reads，理论上在基因组也有很多,是没办法unique定位 比如： CACTACAATTATGTGTGGCAACGCATGTGTCGGCATTATGGCTGTCGCATGGGGAATTGGCTTTCTCCATTCGGTGAGCCAGTTGGCGTTTGCCGTGCACTTACTCTTCTGTGGTCCCAATGAGGTCGATAGTTTTTATTGTGACCTTCC
在下面的代码示例中如果两个不同的线程同时调用同一个Counter 实例的Increment 方法，将会发生什么?...多个线程能够同时进入锁内修改_i,而且调 Monitor.Exit还会抛出异常.Monitor.Enter 方法接收的是System.Object类型的参数，是一个引用，而我们传递的是值类型(按值传递)...尽管此时(在需要引用的地方传递值)，我们所传递的值并没有被更改，但是传递给 Monitor.Enter 方法的值与传递给Monitor.Exit方法的值具有不同的标识。...类似地，在一个线程里传递给Monitor.Enter方法的值，与另一个线程里传递给Monitor.Enter的值也具有不同的标识。...方法本可以返回在方法执行时存储i的栈位置，但得到的将是到无效内存地址的引用，因为方法的栈帧会在方法返回前清空。这说明默认情况下按值复制的值类型语义，并不适合需要对象引用(指向托管堆)的地方。
在当今的软件开发领域中，Python与Golang作为两种备受欢迎的编程语言，各有其独特之处，适用于不同的应用场景。...本文将深入探讨这两种语言的优势与局限性，帮助开发者们根据具体需求选择最适合的技术栈。 Python：简洁易读的语言Python之所以受到广大开发者的喜爱，首先在于其简洁易读的语法。...Python使用缩进作为代码块的界定方式，这不仅使得代码结构清晰易懂，也使得初学者能够快速上手。Python的语法简洁明了，减少了代码中的冗余，使得开发工作更为高效。...不仅如此，Python还拥有活跃的社区支持，提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas用于数据分析，Django、Flask用于Web开发等。这些丰富的资源进一步扩大了Python的应用范围。...Python的跨平台兼容性也非常突出，无论是Windows、Linux还是macOS，都可以无缝运行Python代码。
1.jpg Apache Spark的局限性 用户在使用它时必须面对Apache Spark的一些限制。本文完全侧重于Apache Spark的限制以及克服这些限制的方法。...6.较少的算法 在Apache Spark框架中，MLib是包含机器学习算法的Spark库。但是，Spark MLib中只有少数几种算法。因此，较少可用的算法也是Apache Spark的限制之一。...要创建分区，用户可以自行指定Spark分区的数量。为此，需要传递要固定的分区数作为并行化方法的参数。为了获得正确的分区和缓存，应该手动控制所有此分区过程。...总结 每种工具或技术都具有一些优点和局限性。因此，Apache Spark的限制不会将其从游戏中删除。它仍然有需求，并且行业正在将其用作大数据解决方案。...最新版本的Spark进行了不断的修改，以克服这些Apache Spark的局限性。 腾讯云.png
好的工具专家、效能工程师和运维人员可以为正确的团队带来巨大成果，但测量他们的工作极其困难。 如果我们有一些通用的简单指标，可以跨团队和组织理解我们提升开发者速度的效果，那就太好了。...当开发者对他们的工具和流程感到满意时，这是一个平台工程正在做得很好的强有力信号。最后，平台工程需要考虑采用他们的平台的难易程度;这种以用户为中心的指标在DORA指标的测量中不存在。...当我们谈论评估平台工程团队的表现时，使用DORA指标不是建立团队信任的方式。一目了然，DORA指标: 没有捕捉到团队所做的一切工作。 受其他团队的代码质量和工作的很大影响。...这里要问的问题本质上是: 平台工程团队是否正在探索这些工具如何改造我们的开发和部署流程? 我们是否在探索更好的组成、测试和记录代码的方法?...这些测试是否在探索实际的流程改进，我们是否可以将一个团队的成功推广到更广泛的组织? 平台工程长期以来一直是新思想和新工具的“臭鼬工作室”。
长期以来 go 都没有泛型的概念，只有接口 interface 偶尔类似的充当泛型的作用，然而接口终究无法满足一些基本的泛型需求，比如这篇文章里，我们会尝试用 Go 的泛型循序渐进地实现一些常见的函数式特性...剩下的代码就和普通没有泛型的代码一致了，只不过后面 T 可以当作一个类型来使用。...编译期类型判断 当我们在写一段泛型代码里的时候，有时候会需要根据 T 实际上的类型决定接下来的流程，可 Go 的完全没有提供在编译期操作类型的能力。...1.18 的泛型在引入 type paramters 语法之外并没有其他大刀阔斧的改变，导致泛型和这个语言的其他部分显得有些格格不入，也使得泛型的能力受限。...至少在 1.18 里，我们要忍受泛型中存在的种种不一致。 受制于 Go 类型系统的表达能力，我们无法表示复杂的类型约束，自然也无法实现完备的函数式特性。
清晰度：把生成的图片 x 输入 Inception V3 中，将输出 1000 维的向量 y ，向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率。...对于一个清晰的图片，它属于某一类的概率应该非常大，而属于其它类的概率应该很小（这个假设本身是有问题的，有可能有些图片很清晰，但是具体属于哪个类却是模棱两可的）。...IS 提出者的假设是，对于清晰的生成图片，这个向量的某个维度值格外大，而其余的维度值格外小（也就是概率密度图十分尖）。...我们根据公式 (9) 发现，Inception Score 的真实意义是：生成的所有样本在各类别的分布函数的熵，与每个样本在各类别可能性的分布的熵（的期望）之差。...Inception Score的局限性 在 A Note on the Inception Score 中，作者首先举了一个一维的例子，用以说明 Inception Score 并不能反映生成模型的性能
前端的局限性 我以前从来没去思考过这个问题。但是今年倒是看了些相关的东西，有的说是互联网行业已经从以前的野蛮生长阶段，到现在已经没有太多的增量空间。...没有增量空间，就只能做精细化运营，从现有的量中去挖掘新的需求，有点私域的意思。 当然这只是从宏观的方面来看待整个行业。那么从具体的前端一部分来看呢？...你可以通过界面跳转知道大体的业务流程，但是你不知道底层的数据详细的流转过程。...但是这些事情又不是一个人可以做的事情，所以大部分时候都是浅尝辄止。 放到现实的工作中，很多公司的业务根本就用不上。公司其实追求的不是我们使用哪个技术框架，公司追求的是业务的健康发展。...即便我们不用这些框架，最原始的技术也是可以完成功能的开发的，而且熟练的话，其实效率也并不比用这些框架低多少。 日常的前端工作本质上都是在调用算法写好的api。
，并分析了其局限性。...有两个大的先入为主的观念以及一个比较技术的先入为主的观念，这在某种程度上是对 Andrew Beam 关于「错误之见」的延伸。...不幸的是，大数据和深度学习的关系也有时对反：一个深度学习不能应用于小数据样本的神话。如果你的神经网络样本数据很少，带有较高的参数样本比，表面上看很可能会出现过拟合。...这就是为什么其他领域的人或者使用诸如 scikit-learn 等工具的人在没有找到带有.fit() 的非常简单的 API 时深感困惑。 深度学习的局限性 因此，什么时候深度学习确实不适合一项任务？...我发现深度学习擅长的一个领域是为一个特定任务找到数据的有用表征。一个比较好的示例是上述的的词嵌入。
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