上一篇文章 4个步骤,3种笔记,教你学会麦肯锡笔记思考法(1),我们对麦肯锡笔记思考法有了初步的认识,这一篇文章,我们跟着《麦肯锡笔记思考法》一起学习一下麦肯锡流笔记的使用方法。
PowerBI 每月更新,微软官方提供一个示例文件,我们基于该文件来进行介绍,与微软官方保持一致,为了便于理解,在需要时我们采用其他案例进行说明。
当你在 Excel 中输入这个问题,Excel 将立即“意会”,把“服装”分类下不同产品的销售量数据,以可视化图表的方式呈现在你眼前。
做程序员的经历让我知道了一些关于软件编程的事情。下面的这些事情可能会让朋友们对软件开发感到惊讶: 1.一个程序员用在写程序上的时间大概占他的工作时间的10-20%,大部分的程序员每天大约能写出10-1
首先我们需要明确的是为什么要做软件项目预算?软件项目是不同于一般工程项目的项目类型,受用户需求、开发方式的影响很大。没有明确的预算,会导致软件开支的不可控制。随着项目的进行,开发要承担的风险也会增加。
翻译自 3 Ways Traditional APM Systems Hinder Modern Observability 。
本质上是 JavaScript 对象,这个对象就是更加轻量级的对 DOM 的描述。
余所用之程序,當以gcc編譯之如是 gcc -O3 mgsq5.c -o mgsq5
不知道大家在写前端单测的时候,是否有出现测试代码和测试数据重复冗余的情况?然后不得不写一些函数和类来封装他们的。然而,慢慢地会发现:过度的封装会致使你的测试用例变得越来越难读。
原文:What is hardcore data science—in practice来源:https://www.oreilly.com/ideas/what-is-hardcore-data-science-in-practice 典型的数据科学工作流程如下:第一步永远是找出问题,然后收集相关数据,可能来自于数据库或者开发记录。视你所在机构的数据可用性而定,这可能就已经非常困难了,你必须先弄清楚谁能让你有权访问那些数据,然后弄清楚谁能确保你顺利拿到那些数据。得到数据后,接着对其进行预处理,提取
最近一篇来自 ILSSI 成员 -- Jonathan Middleton 的文章,提出了一个有趣的 DMAIC 描述模型,这个模型形象化地表现了DMAIC的历程。优思学院希望在这里简单地介绍一下。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
DELETE和TRUNCATE都可以用来删除表中所有的记录。但二者的不同之处主要体现在以下几个方面的内容:
由于软考的下午题设计模式是java语言的,所以最近一直在学习java,看的是马士兵的j2se视频。
在这种测试中,将使测试对象承担不同的工作量,以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为,以及持续正常运行的能力。负载测试的目标是确定并确保系统在超出最大预期工作量的情况下仍能正常运行。此外,负载测试还要评估性能特征,例如,响应时间、事务处理速率和其他与时间相关的方面。
Syborg是一款DNS子域名递归枚举工具,它的扫描模式既非主动,也非完全被动的。该工具可以直接构造一个域名,然后通过指定的DNS服务器查询该域名。
通过adb shell dump也是无法获取到,但就一个问题,为啥weditor可以定位到呢?
一天,一个城市动物园发现袋鼠跑出了笼子,于是召开了一个会议来讨论它。大家一致认为笼子的高度太低,于是决定把笼子的高度从10米提高到20米。结果第二天他们发现袋鼠还在外面跑,于是他们决定再次把高度提高到30米。没想到,第二天他们又看到袋鼠在外面跑。管理员非常紧张,决定什么都不做,把笼子的高度提高到100米。结果袋鼠还是跑了出来,因为门没有关好,袋鼠从门里出来了。......
Kotlin 1.4-m1 发布之后,我曾整理了一下官方博客中提到的语法更新,见 Kotlin 1.4 新特性预览。除了前面的文章中提到的变化,新类型推导算法对于我们平常的代码编写的提升实际上还会体现在很多方面,接下来我们再为大家展示一个 case,来一起感受下新版本的厉害之处。
省去在Altium Designer(Altium_Designer的使用)中一步一步导出Gerber,比较繁琐,还容易出错,导过的都懂。
开窗函数,Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
人工智能的三大发展要素已经是老生常谈了。算法、算力和数据对机器学习的重要性和声望不亚于“谦哥”的喝酒、烫头和抽烟。
给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。
毫无疑问,Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
最近在练习C语言计算机二级的程序设计题,碰到了二维数组和指针的结合,当时怎么调试都不对,自己也记不清楚该怎么用了就跑去看书翻资料重新复习。 本次复习看的讲解:点击访问
TLDR:常规推荐系统算法中的知识蒸馏往往会引入严重的偏差问题,在从教师模型蒸馏给学生模型过程中,流行度偏差会被继承甚至放大。基于这种观察,作者提出了一种分层蒸馏策略,将物品按照物品流行度进行分组,从而在每个组内进行采样,计算BPR损失,从而实现无偏。
下面列出11种Web应用场景,在这些场景下可以充分的利用Redis的特性,大大提高效率。
上篇文章《在.NET Core 3.0中的WPF中使用IOC图文教程》中,我们尝试在WPF中应用.NET Core内置的IOC进行编程,在解析MainWindow的时候我用了GetRequiredService<T>()方法,当时就在想这个GetRequiredService<T>()方法跟GetService<T>()到底有什么区别呢,于是乎,谷歌了一把,就发现了一篇文章来介绍他们区别的,然后尝试翻译了一把,希望对大家有所帮助。文章最后会给出原文链接,以下就是翻译内容:
上篇文章《在.NET Core 3.0中的WPF中使用IOC图文教程》中,我们尝试在WPF中应用.NET Core内置的IOC进行编程,在解析MainWindow的时候我用了GetRequiredService<T>()方法,当时就在想这个GetRequiredService<T>()方法跟GetService<T>()到底有什么区别呢,于是乎,谷歌了一把,就发现了一篇文章来介绍他们区别的,于是乎尝试翻译一把,希望对大家有所帮助。文章最后会给出原文链接,以下就是翻译内容:
将自然语言处理(NLP)的先进成果,从前沿研究的小世界里拿出来,送到普通的数据科学家和软件工程师手中,这已经成为一场运动。7月20日,谷歌也加入进来,发布了测试版的云自然语言API。谷歌的NLP API让用户可以利用如下三个核心的NLP特性: 情感分析——分析语言的基调,比如积极或消极; 实体识别——识别语言中不同的实体,比如人或组织; 语法分析——识别语言中的各种词性,比如句子X包含3个名词。 这些工具使用了谷歌的深度机器学习算法,这也是其API与其他自建的数据科学工具的不同之处。 NLP软件是一种构建用
在COM中,接口就是一个抽象类,每个接口有一个接口ID(uuid)。一个COM组件通常是连续继承下来的类,比如 IUNknow ->IDispath->IXX->CXX。这就形成了一个COM组件,当然组件一般是一个钻石继承的样子,这里为了简化原理把他们当成一个串形继承下来。
智库工作中常常需要分析某一类型的政策变动带来的影响。这一工作的前提就是从数据中找出政策改变的年份。下图为中国各省高考录取制度的数据库,其中的e变量代表了高考志愿填报中每个考生可以填报的平行志愿的数量。在2003年之前,各省只允许每个考生填写一个志愿,而从2003年开始,各省纷纷开始对这一政策进行改革,逐渐增加了平行志愿的数量。如果我们想要知道各省都是在哪些年份进行的改革,以及进行过几次改革,该如何在Stata里面实现呢?本文将提供一个使用STATA的 _n operator的解决方案。
一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次,简称成本,但是造成一些客户的不满意,取消了提货,带来更大亏损,项目要求是通过分析客户类别,选择合适的发货方式,达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。
“都消失了。”Jeet Samarth Raut 的母亲在进行一次放射线扫描后听到这个好消息。 两周后,另一名医师的检查结果表示是乳癌。当然科技能做到更好的诊断水平,年轻的创业者利用 NVIDIA GPU 的深度学习软件来减少误诊的数量。 无论在 Raut 位于伊利诺州乡下的老家(也是他的母亲开始接受治疗和复原的地方)或是在开发中国家,扫描、认知和解读方面的错误不利于正确进行诊断。 Raut 和他的创业伙伴与哥伦比亚大学校友 Peter Wakahiu Njenga 共同在纽约创立了 Behold.ai这家
前往僻远的岛屿、走遍各危崖险境寻找目标对象、架设声音传感器以侦测鸟儿的一举一动,鸟类学家的身体里常藏着007詹姆士.庞德的身手。 现在,鸟类学家逐渐采用科技(会让庞德电影里爱好各类新奇玩意儿的“Q”欣喜不已)来找出鸟儿筑巢的地点、记录鸟叫声,以及监控鸟儿们的族群活动。 留置在现场并24小时运作的声音传感器和摄影机记录下大量资料,数量多到无法以人工方式进行分析。 位于美国加州圣塔克鲁兹的 Conservation Metrics 采用深度学习技术来训练软件,并以 NVIDIA GPU 来加快训练速度,以消化
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做爬虫的同学肯定或多或少会为验证码苦恼过,在最初的时候,大部分验证码都是图形验证码。但是前几年「极验」验证码横空出世,行为验证码变得越来越流行,其中之一的形式便是滑块验证码。
在ChatGPT的众多应用中,拼写检查和语法检查犹如璀璨的明珠,受到广大用户的热烈追捧。我对此深信不疑,且一直在实践中坚定不移。特别是在使用非母语的情况下,它的作用更为显著。接下来,让我们通过一些常见的拼写和语法问题的实例,一探ChatGPT如何巧妙地帮助我们解决这些难题的神奇之处。
简介 在Python的世界里,可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例,并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。我将使用: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中,我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行,但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍,这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样? Matpl
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候,最常见的就是给表加上合适的索引了,那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。
选自TowardsDataScience 作者:Cody Marie Wild 机器之心编译 参与:李诗萌、李泽南 要想实现足够聪明的人工智能,算法必须学会如何学习。很多研究者们曾对此提出过不同的解决方案,其中包括 UC Berkeley 的研究人员提出的与模型无关的元学习(MAML)方法。本文将以 MAML 为例对目前的元学习方向进行简要介绍。 对我而言,第一次听到元学习的预述时,是一个极其兴奋的过程:建立不仅能够进行学习,还能学会如何进行学习的机器项目。元学习试图开发出可以根据性能信号做出响应,从而对结
非传统的面试问题往往会让求职者措手不及。本文将深入探讨这类问题出现的原因、意图以及应对策略。我们还将通过代码示例来演示如何准备和回答这些问题。
作为回顾引导师,有一个可用来设计回顾的回顾练习工具箱很重要。这个工具箱可以帮助你引导回顾,为你的团队提供
译者注:本文以一段自打24小时耳光的视频为例子,介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频,他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看,肯定没有!
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
html规范中对于自闭和标签有强制规范,用户不可自定义新增, 所以我们在示例代码中的·van-grid-item·标签不能正常工作。
初次实现管用,但很不灵活,因为使用它只能从Usenet讨论组获取新闻。在再次实现中,你将对代码稍作重构以修复这种问题。你将各部分代码放在类和方法中,以提高程序的结构化程度和抽象程度,这样就可用其他类替换有些部分,这比初次实现的部分代码要容易的多。
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