如何为需要当前用户user_id的类设定数据种子？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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实用流量数据分析指南

什么样的用户可能适合粽子大亨？这些问题都需要你对公司网站流量数据从采集到到分析有全面深刻的理解。...目录概览以下内容为个人现阶段业务分析与学习理解，内容将从数据采集到用户分析（绩效指标KPI）这条线路展开。主要内容目录如下： ? 流量数据分析数据采集何为“埋点“?...，意思是说一部分几乎是通用性分析指标，一部分会根据不同的业务需求场景而设定。...举个栗子，DAU：定义：Daily Active User(日活跃用户) 作用：可以用户衡量产品（如京东app）的活跃度，可用于了解用户增长和减少趋势。...现在重点讲一下宝器对用户分析（绩效指标KPI）的一些看法，首先个人是将用户分析分成两类，一类是基础性分析，一类是模型策略分析。

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深入机器学习系列之：4-KMeans

（4）计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则重复步骤 1.1 k-means算法的缺点 k-means算法虽然简单快速，但是存在下面的缺点：聚类中心的个数K需要事先给定...k-means算法需要随机地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。...第(2)步中，依次计算每个数据点与最近的种子点（聚类中心）的距离，依次得到D(1)、D(2)、...、D(n)构成的集合D，其中n表示数据集的大小。...由于该过程产生出来的中心点的数量远远小于输入数据点的数量，所以第8步可以通过本地k-means++算法很快的找出k个初始化中心点。何为本地k-means++算法？...4.3 确定数据点所属类别找到中心点后，我们就需要根据距离确定数据点的聚类，即数据点和哪个中心点最近。具体代码如下： ?

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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hhdb客户端介绍（47）

数据表结构设计用户表（tb_user）：用户 ID（user_id）：数据类型 INT，设置为主键，采用自增长方式（AUTO_INCREMENT），确保每个用户在表中具有唯一的标识，方便数据的管理与关联操作...用户名（username）：VARCHAR 类型，长度设定为 50，用于存储用户登录时使用的用户名，设置为非空（NOT NULL）且唯一（UNIQUE）约束，保证用户名在系统内的唯一性与有效性，防止出现重复用户名导致的登录与管理混乱...用户ID（user_id）：INT 类型，作为外键关联到用户表（tb_user）的 user_id 字段，建立数据库连接与用户之间的多对一关系，表明每个数据库连接都归属于特定的用户，实现连接的所有权与用户权限管理的关联...，该字段可为空，因为某些情况下可能不需要存储对象的定义语句，或者在对象创建后通过其他方式管理其定义信息。...用户 ID（user_id）：INT 类型，外键关联到用户表（tb_user）的 user_id 字段，建立查询历史与用户之间的多对一关系，表明每条查询历史记录都对应特定的用户，方便进行用户查询行为的追踪与分析

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具有嵌套关系的可重用API资源——Laravel5.5

· php artisan make:resource UsersWithPostsResource: 创建一个名为 "UsersWithPostsResource" 的资源类，用于对用户及其posts...用于生成测试数据或者用于种子数据填充。...' => 1]);数据库种子用于向数据库中填充测试数据或初始数据。...这样做有利于避免 N+1 查询问题（在获取关联数据时出现的效率问题），同时可以使用单个资源类处理不同的情况。如果关联数据不可用，资源类会忽略它；反之，如果可用，资源类会将其包含在返回的数据中。...通过在控制器中简单地移除 with('posts')，API 将不再在响应中包含每个用户的posts数据。 2.

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体育竞技游戏的团队AI

每一层状态机都是通过为下一层状态机设定目标来实现控制（目标设定后，下层状态机将自动工作，上层不用关心动画到底播到哪了，现在到底是跑是跳），从而为上层提供更加高级拟人化的行为，所有状态机固定频率更新（如每秒...每一层状态机为下一层设定一个目标，让下层自动工作，顶层角色层的目标则由最高层的团队ai进行战术指导。...团队状态机跟据当前的游戏情况确定当前首要目标（进攻或者防守），又根据当前的势力图等信息，确定进攻或者防守的具体战略（比如中路突破、盘路包抄、下底传中等），最终为当前己方的所有角色分配一个新的任务，即设定角色层状态机的新目标...概率统计如果上面这些逻辑都实现了，这时候才可以辅助与概率统计来让角色具备学习特性，比如统计某个策略对对手的成败情况，用来支撑下一次决策，这样能够逐步发现对手的弱点，还可以统计所有用户的大数据，来确定某种情况下...，选择什么策略，能够对付60%的用户。

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AI在电子商务中的个性化推荐系统：驱动用户体验升级

随着电子商务平台的不断发展，用户需求的多样化和个性化特性日益显现。如何为用户提供个性化的购物体验，成为电商平台提升竞争力的关键。...个性化推荐系统是一种通过分析用户的行为数据，为其推荐可能感兴趣商品的系统。传统推荐方法主要包括：基于内容的推荐：根据商品特征和用户偏好匹配。协同过滤：根据用户与用户或商品与商品之间的相似性推荐。...AI的加入使推荐系统能够更深层次地挖掘数据模式，如深度学习模型可理解用户复杂的偏好关系并实时适应变化。AI如何增强推荐系统？更高的精准度：通过深度学习模型捕捉数据中的复杂模式，提升推荐质量。...推荐系统的实现流程数据收集：从用户行为（如浏览、点击、购买）中获取数据。数据预处理：清洗、归一化和特征工程。模型选择与训练：选择合适的AI模型，如协同过滤、深度学习或强化学习。...pandas numpy tensorflow scikit-learn数据准备以下是用户与商品交互的示例数据集：import pandas as pd# 构造示例数据集user_data = {

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第四届魔镜杯大赛数据应用大赛方案分享（亚军）

数据介绍本赛题对回款预测问题进行了简化，选手需要分别预测每个资产标的第一期从成交日期至第一期应还款日期每日的还款金额，并最终在整体上以资产组合每日还款的误差作为评价指标。...赛题提供了2018年1月1日至2018年12月31日的标的第一期的还款数据作为训练集，需要选手预测2019年2月1日至2019年3月31日成交标的第一期的还款情况。...这里为了与训练集和测试集保持一致，将去除历史记录里面的异常数据，如：七天的周标（短期贷款，也是因为政府出台政策，将其取消）。 ?...其它重要特征这部分也是需要着重介绍的，也是很大选手没有考虑到的，“用户未来所面对的压力”，这会影响到用户未来还款情况。...更具体，对于每个二分类目标的训练集的分布是不一样的，这里的训练集分布是最后一天还款次数的比例。一个比较小的值是用来控制风险的值，值越大我们需要调整的就越大，可能的风险也会越大。

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互联网金融领域数据挖掘赛事 Top2 方案分享

数据介绍本赛题对回款预测问题进行了简化，选手需要分别预测每个资产标的第一期从成交日期至第一期应还款日期每日的还款金额，并最终在整体上以资产组合每日还款的误差作为评价指标。...赛题提供了2018年1月1日至2018年12月31日的标的第一期的还款数据作为训练集，需要选手预测2019年2月1日至2019年3月31日成交标的第一期的还款情况。...这里为了与训练集和测试集保持一致，将去除历史记录里面的异常数据，如：七天的周标（短期贷款，也是因为政府出台政策，将其取消）。 ?...其它重要特征这部分也是需要着重介绍的，也是很大选手没有考虑到的，“用户未来所面对的压力”，这会影响到用户未来还款情况。...更具体，对于每个二分类目标的训练集的分布是不一样的，这里的训练集分布是最后一天还款次数的比例。一个比较小的值是用来控制风险的值，值越大我们需要调整的就越大，可能的风险也会越大。

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FastAPI学习-2.路径参数

比如 /users/me，我们假设它用来获取关于当前用户的数据. 然后，你还可以使用路径 /users/{user_id} 来通过用户 ID 获取关于特定用户的数据。...由于路径操作是按顺序依次运行的，你需要确保路径 /users/me 声明在路径 /users/{user_id}之前： from fastapi import FastAPI app = FastAPI...预设值如果你有一个接收路径参数的路径操作，但你希望预先设定可能的有效参数值，则可以使用标准的 Python Enum 枚举类型创建一个 Enum 枚举类，导入 Enum 并创建一个继承自 str 和...images"} return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"} 分步概括步骤 1.声明路径参数然后使用你定义的枚举类...总结使用 FastAPI，通过简短、直观和标准的 Python 类型声明，你将获得：编辑器支持：错误检查，代码补全等数据 “解析” 数据校验 API 标注和自动生成的文档而且你只需要声明一次即可

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ABAP之选择屏幕真假必输的详细使用方式

.当有些内容输入数据为必录时.我们就可以设定对应的选择屏幕内容为必须录入.这时就用到了今天讲的内容,真假必录....何为真,何为假在SAP 中,我们的必须录入界面会显示一个√ ,并且会有对应的内容提示.那么,什么为真,什么为假呢. 真必输就是说,如果你不输入的话,这个程序会卡在着,提示你必须输入某一个字段....假必输就是说对应的√显示了,但是你不写的话,程序照样可以继续进行内容. 当我们某些界面必须录入时,比如销售组织,销售订单,生产组等这种如果不选择会出现数据量非常大的内容,我们就需要增加必输选项....那么为什么要有真的必输和假的必输呢. 因为在做某些选择屏幕和数据联动时,真必输会卡住当前程序,如果假必输的话就不会卡住当前数据. 还有一点应该就是如果屏幕数据返回,真必输入的话值会清空....结果如果点了执行这会提示如示内容. 技术总结今天讲述的内容是,真假必输的使用方式,以及为什么要使用这些相关的内容.熟练使用真假必输可以增加用户的友好性.

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我是这样给同事分析幂等性问题的

2）用户交互的时候多次点击,无意地触发多笔交易。...2）新增 INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (1, 'zhangsan'); case1：带有唯一索引（如：`user_id`），重复插入会导致后续执行失败...后续使用异步任务处理管道中的数据，过滤掉重复的请求数据。优点：同步转异步，实现高吞吐。缺点：不能及时返回处理结果，需要后续监听处理结果的异步返回数据。 ?...UPDATE users SET name='xiaoxiao', version=(version+1) WHERE id=1 AND version=version; 缺点：就是在操作业务前，需要先查询出当前的...但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生成全局唯一的主键，全局ID生成方案： UUID：结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID；数据库自增ID：使用数据库的id自增策略，如 MySQL

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武侠小说视角：大模型对话系统的内功与外功

总的来说，M-Cue 这种处理方式可以增强整个系统的解释性和控制性，我们对于中间结果可以进行编辑，比如增加对于当前用户的其他渠道的数据，或者过滤掉不好或者不正确的推理结果，其次这种中间结果可以作为 demostration...路径二：由当前中文模型进一步的在英文语料上进行训练，如 ChatGLM 或者其他中文模型。...，可能也干不过 SOTA ：）很多只需要当前的对话历史作为输入，从而得到最终的答案的对话任务，如回复多样性，回复选择，对话信息抽取，对话摘要等等，都属于内功。...这两种不同的处理导致的结果都是变的更加适配下游任务了。何为外功？那何为外功？外功由内力驱使，借助外力，如刀枪剑戟，即为不同的工具。功法，运转路径，真气，也是缺一不可。...开放域对话系统往往需要很多的外部知识，比如用户的 persona，和 wikipedia 上的 document，以及其他的一些我们设计出来的一些帮助我们生成更好回复的数据库等等。

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Instagram个性化推荐工程中三个关键技术是什么？

编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导语】近期，Facebook 在博客上分享了第一篇详细介绍 Explore 系统关键技术，以及 Instagram 是如何为用户提供个性化内容的文章...；（2）在用户的兴趣广度上获得更多的信息；（3）还需要一种高效计算的方法来确保推荐结果质量高还新颖。...，同时不用担心计算资源的影响（如CPU和内存的限制）。...Explore推荐系统概述 1、候选对象的生成首先，我们利用人们以前在 Instagram 账户上的行为数据（例如，“喜欢”或“收藏”的某个账户中的媒体）来确定人们可能感兴趣的一些账户，我们称之为种子账户...当前的最后阶段模型架构示例在系统中使用了一个称为值模型的代数公式来组合不同事件的预测结果，进而来获取不同信号在决定内容是否相关方面的突出程度。

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想要制作沙盒游戏？那么这一款插件你一定不能错过(Unity3D)

（4）你也可以运行另一个版本，输入一个不同的用户名，然后按Login查看多人游戏的运行情况四、体系结构概述 VOXL是为用户修改而设计的。...玩家会生成一个实例，用来保存属性如冷却时间、数量等。 ItemTemplate数据模板通常存储在数据库中。多亏了Unity 脚本组件功能，我们可以在检查器中编辑它们。...这真的很整洁，因为我们可以通过保存种子来拯救整个世界，而且我们可以很容易地通过询问用户他们的世界种子来调试故障。...六、脚本文件分析 Chunk.cs 将世界分为几个大块，将所有包含像素，设置为活跃/不活跃(如果它们不在玩家的范围内)的区域。我们需要分成块来极大地提高性能。...Entity.cs 实体类是所有像玩家一样的东西的基类，比如NPC,怪物。

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2020腾讯广告算法大赛：赛题理解与解题思路

赛题数据赛题数据其实还是比较干净清爽的，用户基本属性信息只需要我们预测性别和年龄，其余的都是用户点击日志和广告相关信息。...user_id: 从 1 到 N 随机编号生成的不重复的加密的用户 id，其中 N 为用户总数目（训练集和测试集）。...统计特征一般而言，以user_id维主键进行统计序列内的信息统计，如nunique、mean、max、min、std、count等等，对于nunique，用户点击素材id的类型个数，反映用户的兴趣范围...最后进行简单的统计操作得到用户的向量表示。除此之外还能够通过creative_id被user_id点击的序列来构造user_id向量表示。...比如第一步，我们可以将三角形所代表的实例全部视为正类，其他实例全部视为负类。在预测阶段，每个分类器可以根据测试样本，得到当前正类的概率。

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Oracle 12c 基于PDB种子数据库创建PDB

在Oracle中基于PDB种子复制数据库的方式，这个与SQLServert中直接创建数据库比较类似。...在SQLServer中有一个model数据库，这个库的功能就和PDB种子数据库一样，就是一个模板数据库。...从某种程度上来说，Oracle的多租户数据库几乎借鉴了80%的SQLserver的一些设计架构和理念。也即是通过从pdb数据库复制数据文件来达到快速建库的目的。下文是基于PDB种子建库的步骤及演示。...2、创建系统表空间system，sysaux 3、创建指向Oracle系统提供对象的元数据链接目录 4、创建公共用户，如sys，system等 5、创建本地系统管理员，并授予PDB_DBA...SQL> show user; USER is "PDB2ADMIN" --查看当前用户的角色 SQL> select * from user_role_privs; USERNAME

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练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大

矩阵因子分解（如奇异值分解，奇异值分解+ +）将项和用户都转化成了相同的潜在空间，它所代表了用户和项之间的潜相互作用。矩阵分解背后的原理是潜在特征代表了用户如何给项进行评分。...1.2 58同城的推荐场景实战相对来说，在一些推荐场景该方法还是有一定效力的【参考：Embedding技术在房产推荐中的应用】：在这些推荐场景中都离不开两类相似性的计算：一类是用户和房源之间的相关性...另一类是两个房源之间的相关性。...具体该怎么计算这两类相关性呢？我们首先需要把房源和用户这两个实体用向量表征出来，然后通过计算向量的差异，衡量用户和房源、房源和房源是否相似。.../ 总人群量级都比较大，所以一开始会需要聚类。

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thinkPhp使用框架自带队列think-queue

首先讲解一下何为异步消息队列：所谓消息队列，就是一个以队列数据结构为基础的一个实体，这个实体是真实存在的，比如程序中的数组，数据库中的表，或者redis等等，都可以。...所以主要的使用场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作作为消息放入消息队列转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129383173 ——————————————...timeout' => 0, // 超时 'persistent' => false, // 是否长连接 ], 3.在项目下新建一个Job目录，用来存放处理消息的类...，是否还需要继续处理 if ($data['user_id'] == 1) return true; return false; } } 6.测试消息投递数据表默认数据...消息投递成功后，会在redis中生成一条数据(list数据类型)，可以在redis中查看图片成功消费后数据库的数据图片 7消息在linux上以守护进程方式运行生成 test 文件 mknod

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电子书城数据库分析业务

数据库设计说明 1. t_user 用户表表名列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件其他说明 id int 非空种子，自增1 用户唯一标识 name Varchar(20) 非空帐号...种子，自增1 编号 name Varchar(50) 非空名字 t_second_type 二级分类表名列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件其他说明 id int 非空种子，自增...（精度范围）空/非空约束条件其他说明 id int 非空种子，自增1 编号 user_id int 非空外键用户ID createTime dateTime 非空订单日期 cost double...订单ID ISBN int 非空外键图书ID count int 非空数量 price double 非空价格 T_review 评论表记录用户对图书的评论表名列名数据类型（精度范围...dateTime 非空创建时间 Book_id int 非空外键图书编号 10 其他关于权限的表信息可以先不建！！

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如何在Python和numpy中生成随机数

从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...如果没有显式地为伪随机数生成器设定种子，那么它可以使用当前系统时间（以秒或毫秒为单位）作为种子。种子的值无关紧要。你可以选择任何数。重要的是，相同播种过程将导致相同的随机数序列。...播种随机数生成器伪随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。它需要一个参数来启动序列，称为种子。该函数是确定性的，意味着给定相同的种子，它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...seed()函数将播种伪随机数生成器，以整数值作为参数，如1或7.如果seed()函数之前没有使用随机性调用时，默认是使用当前系统时间中从时间起点（1970）开始的毫秒。...下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。

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