假设2：假设个别客户下期的销售毛利率最接近该客户有成交上期的毛利率。...该情况也需要对个别客户的下期毛利率进行手工修正。 三、完整客户关系生命周期内的客户价值 客户价值 = CRM毛利 = 购买金额 – 产品成本 – 关系营销费用。...在完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)，分析客户今后价值的意义远远大于分析客户历史价值，因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分析。...SynleadCRM 2008为您分析客户今后三期价值的同时，也向您展示客户的历史价值作为参照。 ? 图7 对预测出的今后客户价值结果，您就可按客户价值分层。...通过预测客户价值，您就清楚一旦VIP客户、大客户流失将在今后造成怎样的利润损失；也可以找出那些临近亏本或负价值的客户，进行置疑分析，找出对策。
子域名深度挖掘 [TOC] 前言: 企业可能有多个、几十个甚至很多的子域名应用，因为子域名数量多，企业在人员和防护的投入可能会没有主站及时。...我们要讲的内容子域名深度挖掘实际上只是其中一部分，还有像whois域名注册信息查询，网站后台(敏感/备份文件&目录)扫描，whois查询和反查/IP查询和反查/C段查询， Email信息收集， WEB指纹识别...1-3 获取子域名的方式 ### 二、挖掘工具 2.1子域名挖掘手段 DNS域传送漏洞发现子域名（这个漏洞比较早现在已经有很少应用） 搜索引擎发现子域名 证书透明性信息发现子域名 第三方聚合服务发现子域名...Layer子域名挖掘机 下载地址：https://github.com/euphrat1ca/LayerDomainFinder 这个地址下载到的其实是说这个攻击的源代码，如我在课下会把这个工具的正常使用版本放在群里
很多消费者，今天还是中国移动的客户，明天只要中国电信给点好处，就变成中国电信的客户，后天一看中国联通推出打折促销活动，又变成中国联通的客户，再过几天，中国移动稍微关怀一下，又重新回到中国移动的怀抱。...为了深度“套牢”在校大学生客户，运营商有着重要的付出，也就是降低资费。此外，为了迅速扩张校园网，鼓励大家推荐新客户，运营商对推荐者有一定的奖励，比如奖励话费或者流量甚至现金。...这说明，不同的客户作为推荐者，能带来的被推荐者的价值是不一样的，也就是说，并非每个人都能推荐有价值的客户，甚至有些推荐者带来的客户的贡献是负的。...第三，就自变量“大网占比”而言，其平均值为84.6%，中位数为89.8%，说明所有推荐者都是该运营商深度套牢用户，因为他们主要通信社交圈都发生在该运营商的网络内。...因此，对这部分客户的营销策略是向其提供最优质的营销资源和最好的客户服务，将他们深度的套牢，同时，还应当向他们提供最激进的奖励机制，鼓励他们将大网中的好友发展为校园网用户。
深度学习的三个重要部分包括损失函数、优化算法以及激活函数。...通常在深度学习的问题中都会针对某一问题定义相应的损失函数，然后使用优化算法找到使损失函数最小的权重，所以越快越准确的找到最优权重值对优化算法来说至关重要。
这是个普遍的错误：误以为，用户需求挖掘，非得挖到别人不知道的八卦奇闻，才算有深度，非得满足很深层的需求，才算是真需求。 实际上，只有极少数行业能如此深度的了解用户，能无限度的满足用户。...比如金融行业，针对极高端客户的私人服务，或许能做到这一点（分行行长亲自开车送大客户儿子上学也不是啥新鲜事）。但，大部分企业业务范围有限，面对的是海量用户。因此，不能脱离业务实际，做太细腻深刻的挖掘。...户需求挖掘的五个步骤 ▲第一步：区分核心用户 还拿五金店老板举例。在精力有限的情况下，先抓住大客户才是关键，分类是很必要的。...但是老板仍不知道，小哥到底是C类大客户还是散客，还需要第二步挖掘。问题也非常简单：“您买钉子做什么”。...通过分类可以清晰后续挖掘的方向，明确挖掘深度，为验证挖掘是否有用提供标准。所以这一步下边会单独拿出来讲。很多同学做用户需求挖掘毫无头绪，都是因为缺少分类。
这是个普遍的错误：误以为，用户需求挖掘，非得挖到别人不知道的八卦奇闻，才算有深度，非得满足很深层的需求，才算是真需求。 实际上，只有极少数行业能如此深度的了解用户，能无限度的满足用户。...比如金融行业，针对极高端客户的私人服务，或许能做到这一点（分行行长亲自开车送大客户儿子上学也不是啥新鲜事）。但，大部分企业业务范围有限，面对的是海量用户。因此，不能脱离业务实际，做太细腻深刻的挖掘。...用户需求挖掘的五个步骤 ▲第一步：区分核心用户 还拿五金店老板举例。在精力有限的情况下，先抓住大客户才是关键，分类是很必要的。...但是老板仍不知道，小哥到底是C类大客户还是散客，还需要第二步挖掘。问题也非常简单：“您买钉子做什么”。...通过分类可以清晰后续挖掘的方向，明确挖掘深度，为验证挖掘是否有用提供标准。所以这一步下边会单独拿出来讲。很多同学做用户需求挖掘毫无头绪，都是因为缺少分类。
进一步挖掘 Illuminate\Foundation\Http\Kernel 内核的 __construct(Illuminate\Contracts\Foundation\Application...2.4 发送响应 经过一系列漫长的操作，HTTP 请求进入的最终章 - 发送响应值客户端 $response->send()。 <?
来源：深度学习这件小事本文约1500字，论文复现了一遍建议阅读5分钟本文为你介绍关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来。...最近看了几篇文章关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来，通过训练，使得正负样本数量均衡。一般用来减少实验结果的假阳性问题。...在线： CVPR2016的Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining(oral)将难分样本挖掘(hard...04、扩展idea 难分样本挖掘的思想同样可以利用到图像的语义分割上。 可以对难以分割的样本，或者无法分割的样本，单独建立字典或者模型来训练，更新网络权重。 用于不平衡数据的扩增也是一个不错的选择。
客户关系管理最基本的含义就是管理所有与客户的相互作用。随着客户信息的绝对容量的急剧增大，企业与客户的相互作用日益复杂，数据挖掘被推到了客户关系管理的最前端。...利用在传统的数据库技术基础上发展起来的数据挖掘等先进的智能化信息技术，利用神经网络等分析技术，挖掘出潜在的有用信息，用于企业辅助决策。 有效的客户关系管理中数据挖掘的基本步骤 1....数据挖掘模型的建立(Build model) 模型建立是一个迭代的过程，需要研究可供选择的模型，从中找出最能解决你的商业问题的一个。大多数客户关系管理应用程序都基于一种叫做监督学习的协议。...将数据挖掘运用到客户关系管理方案中(Deploy model and results) 在建立客户关系管理应用时，数据挖掘常常是整个产品中很小的但意义重大的一部分。...例如：通过数据挖掘而得出的预测模式可以和各个领域的专家知识结合在一起，构成一个可供不同类型的人使用的应用程序。数据挖掘实际建立在应用程序中的方式由客户交互作用的本质所决定。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，CustomerLevelValue得分排序等，...这里借用@数据挖掘与数据分析 的RFM客户RFM分类图。...先说说对海量数据挖掘和数据处理的几点体会：（仅指个人电脑操作平台而言） 1、一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBMModeler软件构建一个分析流： ?...至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话，可能分析就此结束！如果我们还有客户背景资料信息库，可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作！
Facebook正在缓解3D深度学习的麻烦，一次解决一个问题。去年它发布了Mesh R-CNN，该系统可以从2D形状渲染3D对象。今年它发布了PyTorch3D。...https://pytorch3d.org/ 3D深度学习一直是一个尚未开发的领域。...与传统方法相比，使用PyTorch3D进行3D深度学习要容易得多，而且速度更快，许多AI创新者和研究人员都在支持它。 特征： PyTorch3D结合了3D对象和深度学习。...差异化的网格渲染器 Facebook AI Research（FAIR）工程师Nikhila Ravi指出了该库的好处：“借助PyTorch3D，研究人员可以输入所有这些功能，并将其与PyTorch中现有的深度学习系统一起使用...运作： PyTorch3D旨在与深度学习方法完美融合。
一、简介 Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。 什么是关联规则挖掘？...关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现在一个数据集中变量间存在的有趣的关联或模式。 例子： 假设在一个零售商的交易数据中，如果客户购买了啤酒，他们也很有可能购买薯片。...本节将详细介绍关联规则挖掘的基础概念，包括项集、支持度、置信度、提升度以及如何使用这些概念来挖掘有用的关联规则。 项和项集 项（Item）: 在关联规则挖掘中，项通常指数据集中的一个元素。...支持近似挖掘 对于一些应用场景，完全精确的频繁项集挖掘可能不是必需的。在这种情况下，可以使用近似算法来加速计算。...集成其他数据挖掘算法 Apriori算法可以与其他数据挖掘或机器学习算法结合使用，以解决更复杂的问题。
2019-04-17_165229.jpg大家好，今天分享的writeup是一个关于客户支持系统（Customer Support）的IDOR漏洞（不安全的直接对象引用），该漏洞可以导致目标系统的访问控制功能失效...，实现客户支持平台内的任意消息读取和发送，还能下载任意用户的相关文件。...漏洞发现端倪 在目标系统的客户支持聊天窗口中，用户发送消息后，聊天窗口后台会产生如下请求： 01.png如上图所示，用户在聊天窗口中发送了包含有字段——“testing by john wick2!”...在聊天窗口消息发送的对应请求中，我们把其中的user_id 、user_hash和anonymous_id参数值都删除了，如下： 06.png聊天窗口消息发送之后，在缺失这么多与用户相关的重要参数请求中，我们竟然能收到目标系统客户支持平台的有效响应
另外，挖掘PC客户端漏洞和挖掘WEB漏洞是一样的，都需要细心和耐心，你要学会关注每一个细节，了解系统和软件是如何协同工作的。...PC客户端漏洞挖掘主要是逆向工程和进程监控为主。...0x03 实战 客户端功能逻辑漏洞： 挖掘这类漏洞应主要关注客户端功能之间的逻辑，与Web逻辑漏洞类似。...在挖掘这一类漏洞时，我们需要一些逆向工程的基本知识，以及计算机网络的一些基础知识，重点关注客户端与网络服务器之间的通讯数据，利用抓包工具来进行漏洞挖掘。...在挖掘这类漏洞时，我们需要更多的关注客户端的网络传输层面上的东西，尽可能的分析客户端的每一个通过网路服务器实现的功能，来进行漏洞挖掘。
1.背景 越来越多的客户不再使用信用卡服务，银行的经理对此感到不安。如果有人能为他们预测哪些客户即将流失，他们将不胜感激，因为这样他们可以主动向客户提供更好的服务，并挽回这些即将流失的客户。...2.数据集 该数据集由10,000个客户组成，其中包含了他们的年龄，工资，婚姻状况，信用卡限额，信用卡类别等。 不过，这里面只有16%的客户是流失的，因此拿来预测客户是否会流失有点难度。...每个客户的家庭人数的分布怎么样？...看来，这家银行几乎一半的客户都是已婚人士，有趣的是，另一半客户几乎都是单身人士，另外只有7%的客户离婚了。...客户总交易额的分布怎么样？
开始本文的内容之前你得要搭建好 Spring 源码的环境，不会搭建的可以去查阅查阅我之前写的 Spring源码编译：
于2019年11月26日在腾讯视频、爱奇艺首播…… 系列文章： 技术角度解读《庆余年》，深度挖掘小说语料 -01 今天继续更这个系列，这篇主要从挖掘人物相关的身份、行为等角度来试验，作为初次试验，我们只取小说其中几章的数据试验下
还是深度学习香 深度学习可能大家都不陌生，不过我感觉大部分的人只停留在不陌生的阶段。...虽然大家可能都知道，深度学习的主流应用方向还是图像识别，人脸识别，seq2seq ，或者目前非常火热的自动驾驶等等。这样子的话听起来似乎深度学习和生信一点关系都没有。 但是事实并非如此。...到目前来说其实已经有很多的文章已经把深度学习的方法应用的计算生物学和生物信息学的领域之中了（这篇文章就是关于深度学习在生物信息学领域应用的综述），所以本次系列课程的任务重心旨在把深度学习的各种方法合理的应用在生物信息学的各个领域之中...为什么选择深度学习而不是机器学习，最重要的原因就是上面提到的鲍志炜师兄已经做过了，我觉得我做肯定不如他，所以就直接跳到深度学习了。 ...由此可以得出，深度学习 == 求解最小的loss。
因此怎样从大量意见中挖掘出有效信息，真正读懂客户的心，成为一个刚需。...01目标和分析方法 本文通过一整套流程对问卷调查中客户回答的文本意见进行处理和对隐藏信息挖掘，主要目标包括： （1）将杂乱文本进行预处理，形成有效信息； （2）将有效信息进行拆解，归纳主要意见； （3）...为了科学的了解客户的主要意见，需要对所有的词组进行统计，分析客户意见集中在哪些方面。同时为了形象了查看客户的意见，还可以用词云图显示客户的主要意见。...plt.show() my_wordcloud.to_file(outputfile) 4.LDA主题划分 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，能够挖掘数据集中的潜在主题...05 小结 本文通过系统的介绍文本处理的全流程方案，帮助读者直接上手处理大量、杂乱的语料信息，最快速度挖掘出有效的信息，掌握客户意见。
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