提这个问题是因为她的主管自诩数据敏感度很高，做为下属的她想知道到底什么是数据敏感度，怎么培养数据敏感度。
在之前的文章中我们介绍了RFM模型的基本知识，主要是根据消费相关的三个维度通过聚类，对人群进行划分（回顾可戳如何进行用户价值细分？RFM模型！Part 1 基础知识）。本篇文章我们就一起看一下如何用python，实现人群优惠敏感度划分。
在项目过程中，测试同学会发现大量的bug，但同时也不可避免的会存在一些遗漏的bug。为了能够减少遗漏bug的现象，我们需要针对遗漏的问题进行总结，从教训中积累经验，总结方法，从而提高测试的覆盖度，提升产品的整体质量。
元旦前，听闻我一朋友跳槽失败，近日喝酒顺便交流下，又提及旧闻，我答：HR拒绝你，一点没毛病。
大家有没有特别羡慕和害怕过这种人，他能一眼看出你做的PPT里面的数据异常，随时能提出一个数据证明你的小结论有问题，然后以一个数据问题迅速推翻你整个报告的结论，结果就是你做了整整一个月的分析，全毁了，从头再来。
没有仪表盘的车，那是自行车，只要会骑，人人都能骑······ 有仪表盘的车，没有故障灯，会开车的人可以开但也有坏的时候······ 有仪表盘的车，如果全是ERROR告警，估计也没人敢开，因为不知道会发生什么······
论文长度仅有 6 页，其核心证明内容只有两页，不过黄皓为了解决这个问题花费了 7 年时间的思考。
大家有没有特别羡慕和害怕过这种人，他能一眼看出你做的PPT里面的数据异常，随时能提出一个数据证明你的小结论有问题，然后以一个数据问题迅速推翻你整 个报告的结论，结果就是你做了整整一个月的分析，全毁了，从头再来。
量化是减少神经网络的内存占用和推理时间的有效方法。但是，超低精度量化可能会导致模型精度显着下降。解决此问题的一种有前途的方法是执行混合精度量化，其中更敏感的层保持更高的精度。但是，用于混合精度量化的搜索空间的层数是指数级的。HAWQ 提出了一个新颖的基于 Hessian 的框架，其目的是通过使用二阶信息来减少这种指数搜索空间。尽管有前途，但这项先前的工作具有三个主要局限性：
EMC（Electro Magnetic Compatibility，电磁兼容）是指电子、电气设备或系统在预期的电磁环境中，按设计要求正常工作的能力。它是电子、电气设备或系统的一种重要的技术性能，其包括三方面的含义：
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
GPT 是 “Generative Pre-Training” 的简称，是一种能够处理图像和文本输入并产生文本输出大型多模态模型。
量化是减少神经网络推理时间和减少内存占用的一种有前途的方法。但是，大多数现有的量化方法都需要访问原始训练数据集以在量化期间进行再训练。例如，由于隐私和安全性考虑，对于具有敏感或专有数据的应用程序通常是不可能的。现有的zero-shot量化方法使用不同的启发式方法来解决此问题，但是它们导致性能不佳，尤其是在量化到超低精度时。在这里，我们提出ZeroQ，这是一种新颖的zero-shot量化框架，可以解决这一问题。ZeroQ允许混合精度量化，而无需访问训练或验证数据。这是通过优化“蒸馏数据集”来实现的，该数据集经设计可匹配网络不同层上的批标准化的统计数据。ZeroQ支持统一和混合精度量化。对于后者，我们引入了一种新颖的基于Pareto边界的方法，可以自动确定所有图层的混合精度位设置，而无需进行手动搜索。我们在各种模型上广泛测试了我们提出的方法，包括ImageNet上的ResNet18/50/152，MobileNetV2，ShuffleNet，SqueezeNext和InceptionV3，以及Microsoft COCO数据集上的RetinaNet-ResNet50。特别是，我们证明，与最近提出的DFQ方法相比，ZeroQ在MobileNetV2上可以实现1.71％的量化精度提高。重要的是，ZeroQ的计算开销非常低，它可以在不到30秒的时间内完成整个量化过程（ImageNet上ResNet50的一个epoch训练时间的0.5％）。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
有位卖煎饼的大妈，与顾客争执时说了一句：“我月入 3 万，怎么会少你一个鸡蛋？！”
如果某一天，某个人突然跳出来说：“我只用几页纸，就证明了XX猜想。”大家一定会觉得这人是个“民科”。
数学世界中有很多猜想，比如哥德巴赫猜想、黎曼猜想，有些问题已经困扰了全人类几百年。
最近，来自加拿大成瘾与心理健康中心的Faranak Farzan 等人在Brain杂志上发表了一篇文章，通过研究表明脑电信号的时域复杂度可以用来衡量在抑郁症治疗中使用的电休克、磁休克疗法的疗效和认知副作用。该发现有望为抑郁症新型替代疗法的设计提供靶标，从而能达到电休克、磁休克疗法相似的疗效但却能弱化其认知副作用。 实验共选择了34位被试，分别接受两种抗抑郁治疗——电休克治疗（ECT，n=19），磁休克疗法(MST,n=15)。被试经过一个疗程的治疗，用64导Neuroscan系统记录治疗前后的静息态闭眼脑电
---- 新智元专栏 作者：邓侃 【新智元导读】密歇根州立大学、康奈尔大学腾讯研究院的几位学者，联名发表了一篇题为 “Identify Susceptible Locations in Medical Records”的论文。这篇文章讲述了如何在病历中找到敏感数据位置，以及如何利用这些关键数据对重症监护中的病人进行保护。新智元专栏作者邓侃博士带来详细解读。 2018年2月13日，来自密歇根州立大学、康奈尔大学腾讯研究院的几位学者，联名在 Arxiv 上发表了一篇题为 “Identify S
唤醒词检测在语音用户界面(Voice User Interface)拥有广阔的应用，特别是其支持自然语音交互而无需双手。
接触到的大厂朋友他们说，单纯的数据分析岗在国内互联网企业多是数据支持型，为产品、市场、供应链等部门服务，不直接产生价值（money）。
随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求，数据安全状况管理 （DSPM） 不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法，用于在数据高度碎片化的不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况，以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。通过 DSPM 检测和管理风险，组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规（如 GDPR）。
并非所有数据都是平等的。在当今复杂的数字世界中，试图以同等的力量保护每一个数据资产既不可行也不明智。由于手头有数 TB 甚至 PB 的数据，数据安全团队需要变得更加复杂 - 他们需要数据分类。
7 月 28 日，Don Knuth 在讨论黄皓证明布尔函数的帖子下发声，表示自己仅用一页纸就做到了这件事，并附上了证明过程的文档：https://www.cs.stanford.edu/~knuth/papers/huang.pdf
总第537篇 2022年 第054篇 基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6，本文介绍了一种通用的量化部署方案，在保持精度的同时大幅提升了检测的速度，为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路，希望能给大家带来一些启发或者帮助。 1. 背景和难点 2. 量化方案实战 2.1 重参数化优化器 2.2 基于量化敏感度分析的部分量化 2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练 3. 部署时优化 3.1 图优化 3.1.4 性能测试 3.2 线上服务优化 4. 总结 YOLOv6 版本更新 5. 参考文献 6. 本文作
作者：Andrea Barletta 和 Paolo Santucci de Magistris，Aarhus 大学 由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方。为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而 估算RND值。 根据参数定价模型估算 RND 有几个缺点，如处理时间较长而且可能存在误差。简单模型可快速完成调试，但很可能会与金融数据的一些
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。
现今，在线通讯软件对于高质量的语音传输要求日益提高，其中，有效识别和处理音频信号中的人声段落成为了一个不可忽视的挑战。语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）技术正是为此而生，它可以识别出人声活动并降低背景噪声，优化带宽利用率，提升语音识别的准确性。据报道，谷歌为 WebRTC 项目开发的 VAD 是目前最好的 VAD 之一，它快速、现代且免费（WebRTC，即Web Real-Time Communication，作为一种支持网页浏览器进行实时语音、视频通话和点对点分享的技术，内置了一套高效的VAD算法）。下文将详细介绍webrtcvad模块，并演示如何用Python搭建一个简单的人声语音活动检测系统。
ECG 是医疗实践中的基础工具，全世界每年有超过 3 亿张心电图，它在诊断心律不齐过程中起关键作用。近日，吴恩达团队在 Nature Medicine 上发表了一项研究，开发了一种深度神经网络，可基于单导程 ECG 信号分类 10 种心率不齐以及窦性心律和噪音，性能堪比心脏病医生。
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
今天讲一下卷积层的反向传播实现，上一节已经详细讲解了卷积层的前向传播过程，大致思路就是使用im2col方法对数据进行重拍，然后利用sgemm算法计算出结果，反向传播实际上就是前向传播的逆过程，我们一起来分析一下源码吧。
用户画像，即用户信息标签化，是大数据精细化运营和精准营销服务的基础。设计从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
在机器学习应用中，泛化能力是衡量机器学习模型性能的一个重要指标。其受到多种因素的影响，包括模型结构，参数，训练数据集，训练方法等。本文以全连接神经网络为例，通过实验的方法，分析输入数据中的不同频率分量对神经网络模型泛化能力的影响。
郑雨轩，Datawhale数据科学团队负责人，长期活跃在国内外数据竞赛领域，拥有较为丰富的竞赛经验，最近比赛经历：
运筹优化的就业前景，你了解多少？ 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后，发出疑问? 学……学它有前途吗？ 一边在进行算法优化，构建模型，一边查找运筹优化的前景如何？ 下面，我们就来分析分析
本部分是web挖掘课程的一个作业，大部分是基于python实现的，而且就是nlp相关的操作，所以记录在这里了。 有如下的文档集合： d1 水果有西瓜水果，菠萝水果，苹果水果，其它水果。 d2 水果还有苹果，桃子，其它水果。 d3 蔬菜好吃，水果也好吃。 d4 苹果，西瓜，苹果都是好吃的。 d5 好吃的水果有西瓜、苹果，还有菠萝水果，都是水果。 停用词表（stop words）：的，地，得，有，也，都是，还有，其它。 一、请给出上述文档集合进行分词和去除停用词之后的结果。 1.1 分词 实现思路
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
本书旨在对数学建模领域进行一般性介绍，涵盖了从优化到动态系统到随机过程的广泛建模问题。强调原则和一般技术为学生提供了他们在各种学科中模拟现实问题所需的数学背景。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
)级别[1]。随着企业业务发展和扩大，应用环境的数据越来越庞大，多种多样、复杂多变。面临的数据安全问题和威胁越来越突出和严峻，不仅有来自外界的攻击，也有内部管理或错误配置等引发的数据窃取或敏感信息泄露。
今天选择的是上周codeforces的ACM专场，这一场是俄罗斯ACM-ICPC的一场区域赛。对于acm感兴趣的同学可以尝试一下这套题，我感觉难度不是很大。这次选择了其中全场通过人数414人的J题，算是中等难度吧。我个人感觉非常适合新手练习，算法比较简单，主要是对编码的考验。
本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床大数据分析》的演讲。
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在推荐系统中，评测效果，除了离线的AUC，更合理的方法是通过线上真实的AB测试，来比较策略的效果。
7月初交水电费的时候发现用水量大幅上涨——6月份竟然用了9吨水——之前每个月都是在3-4吨左右，这期间用水习惯、计费周期并没有发生变化。“用水量”很可能有问题。
可以从多个角度来理解最小二乘方法，譬如从几何方面考虑，利用正交性原理导出。
“忠言逆耳，顺言利耳”，前半句古老的谚语极具哲理性的表明了人类自古以来想要听好话的心理特点。因此，不才在这里加上后半句“顺言利耳”，这整句话表现出人类的“确认偏见”，即人类倾向于忽视那些会破化他们的选择和判断的信息，而对那些支持他判断的信息采取充分的利用。这种确认偏见对从政治到科学和教育的各个领域都有重大影响。
Froc寄语：数据分析师（或者时髦一些的说法是数据科学家），是公司不可或缺的重要组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题：
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