IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。...IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。...以上除PyPy之外，其他的Python的对应关系和执行流程如下： ? PyPy，在Python的基础上对Python的字节码进一步处理，从而提升执行速度！ ? ?
内容运营连接用户和产品之间的一种主要表现方式，是整个运营中非常重要的一部分。这几年互联网里面也开始推崇一种“内容为王”的说法。...UGC诸如大家熟悉的微信、微博、知乎、贴吧、优酷、哔哩哔哩等，其本身就是一个生态产品和商业模式，由于范畴太大不做描述。...当然从产品的角度来说，产品的定位也要稳定。大家知道，我们每一个人记忆最好的方法就是反复刺激，同样，要让用户记住我们的品牌和产品成为我们的忠实用户，我们也必须进行有效的反复刺激。...每一个工具都有其自有的算法机制和运营策略，此处不一一展开。 以上所有的展现渠道，都有一个核心要点：根据到达用户的属性和数量，做出稳定的内容规划及推送策略。 那么这么多的展现渠道，我们应该如何去选择呢？...显然，① 为最佳选择、②和④为次佳选择、③为最后选择。 我们把我们手上的渠道，全部放入图标的象限之中，再结合我们的目标数据，就能选择到当下最适合我们的展现渠道了。
2）选择数据库、数据表 3）不同数据源进行表连接(一个来自mysql表，一个来自excel表) 将mysql中的dept表，和excel的emp表进行表连接。 连接方式有：内连接、左连接、右连接。...100000元的商品 ① 先列出不同产品名称下，不同类别的销售额 ② 先筛选出所有“家具类”产品，依次点击1–>2–>3 ③ 再将“销售额”拖动到“筛选器”中，在选择“总和”，再点击“下一步” ④...① 先给出不同类别、不同子类别下的利润和销售额 ② 选择类别是“家具”类的产品： ③ 选择子类别是“书架”、“桌子”类的产品： ④ 当出现如下界面时，对“条件筛选器”使用公式，筛选出销售总额大于1000000...4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 案例：显示家具类产品中，销售额最好的前3个子类别 ① 先列出不同类别、不同子类别下的销售额情况 ② 选择家具类别的产品 ③ 使用顶部筛选器...7）字段的合并、拆分与分层 ① 合并字段 案例：将国家、地区和城市三个字段，合并到一起 Ⅰ 按住ctrl键，选中国家、地区和城市，依次点击创建–>合并字段 Ⅱ 当出现如下界面的时候，点击“编辑合并字段
2）选择数据库、数据表 ? 3）不同数据源进行表连接 一个来自mysql表，一个来自excel表 将mysql中的dept表，和excel的emp表进行表连接。 连接方式有：内连接、左连接、右连接。...2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 案例：选择家具类产品并且销售额大于100000元的商品 ① 先列出不同产品名称下，不同类别的销售额 ?...① 先给出不同类别、不同子类别下的利润和销售额 ? ② 选择类别是“家具”类的产品： ? ③ 选择子类别是“书架”、“桌子”类的产品： ?...4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 案例：显示家具类产品中，销售额最好的前3个子类别 ① 先列出不同类别、不同子类别下的销售额情况 ? ② 选择家具类别的产品 ?...7）字段的合并、拆分与分层 ① 合并字段 案例：将国家、地区和城市三个字段，合并到一起 Ⅰ 按住ctrl键，选中国家、地区和城市，依次点击创建→合并字段 ?
Docker在 2021 年 8 月 31 日更新和扩展产品订阅，企业需要许可证才能使用，条款的生效日期是 2021 年 8 月 31 日，对于那些需要付费订阅才能使用 Docker Desktop 的人来说...具体可以在此处阅读更多相关信息[1] 对此我们可以做出选择，获得使用 Docker Desktop 的许可，或者评估一些开源的强大功能来做这些事情。...Docker 服务器的能力 Docker 和 OCI 开放容器计划[3] (OCI) 是一个开放的治理结构，其明确目的是围绕容器格式和运行时创建开放的行业标准。...您还可以选择要运行的 Kubernetes 版本，并且镜像 Registry 直接连接到该集群。...MicroK8S 可以帮助您创建跨多个节点的集群，如果您有本地云，则它是在本地云（On-Premise Cloud）中运行 Kubernetes 的绝佳选择。
比如我们用柱形图分析每个产品类别的销量时，往往需要将分析细化到产品子类或者产品名称。 借助数据模型的层次结构功能，在图表中也可以实现类似的下钻分析。...我们以产品表为例，为产品表创建一个名为“产品分层”的层次结构。 单击产品表右上角的“创建层次结构”图标，然后输入层次结构名：产品分层，分别将产品类别及产品名称列拖放到层次结构中即可。...单击“+”实现的是所有产品类别的数据都向下钻取到产品名称。 三、多个数据透视图与同一个切片器联动 如果我们的数据透视图是基于同一数据模型，那么这些数据透视图就可以通过同一个切片器进行连接。...将切片器与多个透视图连接的方法很简单，右击切片器，在弹出的菜单中选择“报表连接”，此时会打开“数据透视表连接”窗口，在列表中勾选想要联动筛选的数据透视图就可以了。
IT： 显示组织IT资产，显示各种资产类别及其可用性量，可以将其分解为特定资产。 运营： 以层级格式显示制造过程，其中包含要生产产品的组件或成分及其各自的数量。...连接器支持其他一些功能： MicroStrategy Standard和LDAP认证 一次导入多个数据集 多种形式的属性 可以在“获取数据”对话框的“ 其他”类别中找到此连接器。...TIBCO的数据虚拟化功能为您提供敏捷性，使其能够以惊人的速度和成本效益适应新的数据源和技术。 可以在“获取数据”对话框的“ 其他”类别中找到此连接器。...可以在“获取数据”对话框的“ 其他”类别中找到此连接器。 体式连接器 本月我们将发布一个新的Asana连接器！ Asana客户现在可以通过简单的复制和粘贴将其Asana工作数据带入Power BI。...分层切片器可以这么玩： 但会出现一个问题： 选择子类别时，类别是不被选的；而在分层切片器中，却被视为直接选择，如下： 这点差异可以说是非常重大。
3、比率 步骤： ①创建分层结构：右键->类别->分层结构->创建分层结构 ? ②完善分层结构：子类别->类别，行ID->类别，并调整顺序 ? ③创建计算字段： ? ?...④先对度量名称进行筛选(只保留创建的两个字段和利润)，度量名称->列，类别->行，度量值->文本，适合宽度 ? ? ⑤调整格式顺序单位：把利润率和聚合默认值都改成百分数： ? ?...③显示详细数据：选择目标区域右键->查看数据->查看完成数据(如果想看的话) ?...如果这方面不懂，你可以这样理解：之前是产品维度，计算各地区的利润平均；后来是以订单维度；因为是计算平均值，两者的分母不同(产品情况下分母会大一些，所以产品维度计算结果偏小) ?...②调整利润2的位置，右键利润2->快速表计算->各种选择（在此选择汇总和差异） **汇总：**即累加 ? **差异：**与累加相反 ?
在MongoDB中文社区学习更多关于MongoDB的知识和技能 ? 到目前为止，我们讨论的许多设计模式都强调省去JOIN操作的时间是有好处的。...但是，如果要联接的数据是分层的呢？例如，你想找出从某个员工到CEO的汇报路径？MongoDB提供了$graphlookup运算符，以图的方式去浏览数据，这可能是一种解决方案。...应用场景示例 产品目录是另一个使用树形模式的好例子。产品通常属于某个类别，而这个类别是其它类别的一部分。...这允许轻松找到给定类别的所有子代。至于直接子代，可以通过查看将给定类别作为其直接“父母”的文档来访问。我们刚刚说过有这个字段会很方便。 结论 在使用对于许多模式时，通常需要在易用性和性能之间进行权衡。...对于树形模式来说，它通过避免多次连接操作可以获得更好的性能，但是你需要自己管理图的更新。 本系列的下一篇文章将介绍预分配模式（Pre-Allocation Pattern）。 译者 ?
1.2 维度表 维度表示要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按…分析就构成一个维度。...星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。 星形模式的维度建模由一个事实表和一组维度表成，且具有以下特点： a....维表只和事实表关联，维表之间没有关联； b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； c. 以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布； ?...为什么要分层 分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因： 清晰数据结构： 每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解...例如分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。
③ 为了更好的理解用户，我们通常会基于用户的特征对用户进行分类，便于更加精细化的理解用户，设计产品和运营玩法，请你设计对应的聚类方法，包括重点的用户特征的选择及聚类算法并说明其基本原理和步骤 1....K-means聚类 使用K-means聚类的好处是可以加入性别，地域，薪资等特征，这样就可以得到的分类的年龄分布情况，薪资情况，职业分布等情况，比RFM会信息更多，但类别的解释性没有RFM用户分层强 特征选择...：人口统计学特征（性别，地域 ,年龄，薪资，职业，家庭成员)，用户分层特征（消费频率，平均消费金额，最近一次消费时间）产品特征(购买物品类别) 基本原理： step1：选举K个对象作为初始的聚类中心；...RFM分层 根据业务需求，使用RFM对用户进行分层，使用RFM的好处是得到的类别结果具有更明确的实际业务意义，能指导精细化运营。缺点是没有考虑用户的人口统计学特征。...爆发式增长 竞品调研：全方位了解产品动态，评价竞品压力。其主要的价值是上线时机的选择，避重就轻，和竞品打差异化。
2.1.3维度维度是数据仓库中的一个类别，用于描述业务过程的上下文信息。维度为数据分析提供了不同的视角和分类方式，例如时间、地点、产品、客户等。...特征：描述性：维度通常包含描述性的信息，例如产品名称、客户名称、时间日期等。分类和分组：维度允许数据按不同的类别和层次进行分类和分组，以支持多维分析。...产品维度：包含产品ID、产品名称、类别、品牌等信息。客户维度：包含客户ID、客户名称、地址、客户类别等信息。...冗余度 高，星型架构是⼀种⾮正规化的结构，多维数据集的每⼀个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有⼀点的冗余。...产品名称（Product_Name）：产品的名称。产品类别（Product_Category）：产品所属的类别。产品品牌（Product_Brand）：产品的品牌。
这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。例如，在金融数据分析中，我们可能想要按日期和股票代码同时对数据进行索引；或者在实验数据中，按照实验批次和样本编号进行索引。...假设我们有一个简单的销售数据集，包含产品类别和地区两个维度。我们可以将产品类别和地区作为两个级别的索引来组织数据。...（二）数据选择困难对于新手来说，在多级索引的数据结构中选择数据可能会比较困难。例如，想要获取某个特定地区下所有产品的销售数据，或者获取某类产品在所有地区的销售数据。...如果要获取某类产品在所有地区的销售数据，则可以使用df.xs('产品类别名称', level = '产品类别')。xs()方法用于截取指定级别的数据，level参数指定了要截取的级别名称。...接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。这些操作涵盖了多级索引数据处理中的一些基本任务，有助于理解多级索引的特性和常见操作
提升用户粘性、忠诚度、活跃度：针对不同的用户层提供不同的服务和产品，加强与用户的连接。 如何进行用户分层？...明确业务运营的目标：进行用户分层是为了达成业务目标而进行的，不同的业务目标下采用用户分层方式不同。 选择适合业务目标的分层方法：用户分层的方法有很多种，如RFM模型、用户周期模型、单一维度分层等。...需要选择合适业务的分层方式对用户进行分层才可以对用户进行数字化运营。...根据分层方法明确分层维度和特征：选择好方法论后，根据方法论和产品情况，不同的产品选择的分层方式不同，并对分层后的群体特征进行标识。...通过数字化搭建精细化运营让用户感受到“量身定做”和“情感共鸣”，通过数字化搭建个性化产品建立产品和用户的强连接，降低用户的决策成本提升用户忠诚度和用户粘性。
3 年龄和居住时长因素对交易额影响 再根据居住时长和年龄因素绘制三维散点图，分析这两个因素对交易额的影响，具体语句如下： import matplotlib.cm as cm #导入库...图四 两两相关性分析 由图四知，对交易额影响最大的因素是产品类别1，产品类别1、产品类别2、产品类别3相关性相对较高。...图五 两两相关性表热力图 由图五知，年龄和较多因素的关联性都较高，产品类别1、产品类别2、产品类别3相关性相对较高。...更进一步，可以绘制分层聚类热力图，具体代码如下： sns.clustermap(date.corr()) #绘制分层热力图 plt.show() 得到结果： ?...图六 两两相关性分层聚类热力图 由图六知，产品类别1和产品类别2相关性较高首先聚为一类，再和产品类别3聚为一类。年龄和婚姻状态相关性较高首先聚为一类。
我们可以通过切片操作选择某个特定日期的销售数据，或者选择某个商品类别在所有日期上的销售数据，或者选择某个日期下某个商品类别的销售数据。...15日； ② 选择商品类别为电子产品 那么切片操作的结果就是获取2024年1月15日的电子产品销售额数据，即可得到在2024年1月15日这一天销售的电子产品的销售额信息。 ...通过上卷操作，可以将数据从较为具体的细分层次进行合并，以获取更为整体和总体的信息。 例 举例来说，假设我们有一个包含年度、季度、月份和销售额的多维数据集。...具体示例： 假设有以下4维数据集： 地区维度：华东、华南、华北 产品类别维度：电子产品、服装、食品 时间维度：年、月 销售额数据 如果我们进行如下切块操作：① 选择 “华东” 地区和 “电子产品...” 类别；② 选择 “2023年” 查看符合以上条件的销售额数据 那么切块操作的结果就是提取出符合 “华东地区”、“电子产品” 类别和 “2023年” 这些条件的数据子集，从而专注于这个特定的数据子集进行分析和探索
这些状态信息可以连接更深层的网络模型，如双向LSTM[3]、双向GRU[4]。...对于每个模型，我们采用了分层抽样5折交叉验证，分层抽样保证了每折数据集中的各类别样本比例保持不变，每折选择验证集上F1值最高的模型对测试集进行预测，最后5折融合采用概率平均。...不同模型融合采用简单投票，得票数最多的类别为最终预测结果。...实验结果与分析 以上模型均为分层5折交叉验证后的结果，数据列中“头512”指的是截取新闻头部512个字符训练和预测；“头256+尾256”是截取头部256个字符和尾部256个字符分别输入BERT,...然后在上层使用双向GRU连接；伪标签是将预测结果加入训练集，在训练过程中引入测试集分布，从而提高模型性能，我们选择每折加入10%的测试集；数据清洗中，一个是将url、html等无关信息去除，另一个是规范标点符号
今天我们来讲讲，一个常见的需求分层的原理模型。想必大家都清楚马斯洛需求分层，我们今天来从另一个角度观察下需求分层：KANO模型。 需求的分层 讲到需求的分层，我们都会想到马斯洛的需求层次划分。...还有一种需求的层次划分，更易于应用在产品和分析上，也就是我们上面提到的KANO模型（卡诺模型）。卡诺模型更多的是关于产品对于用户的兴奋点和满意度。...总体说下来，这五个类别的需求拆分，可以较清楚完善的度量每一个产品功能的价值和意义。也从这五个分类中，你需要去反思，为什么有的产品留存率高，市场口碑及占有率好，做的很成功。...用需求层次来划分，可以参考马斯洛需求分层，用户期望度来划分，则可以使用卡诺模型。 2、卡诺需求可以将用户需求层次分为基本需求，期望需求，以及兴奋需求，无差异需求，和反期望需求。...用户针对这五个层次是逐渐上涨后又下降的一个过程，我们需要分析及产品设计时可以考虑到这五个分层。 3、结合这五个类别的需求拆分，我们较清楚完善的度量每一个产品功能的价值和意义。
单一主营业务或单一App发展为百花齐放百家争鸣的多元业务格局，MVC的弊端就开始无限放大，臃肿的Controller层会呈现出几千行代码，对于喜欢一个函数只做一件事的我而言，是完全无法接受的，也许有的人会选择采用类别切分成多个...优点在于良好的分层带来了友好的单元测试, 缺点在于分层会让代码逻辑优点绕, 同时也带来了大量的代码工作, 对程序员不够友好....常见的分层架构，有三层架构的：展现层、业务层、数据层。...数据库方案主要是为了便于增删改查，当数据有状态和类别的时候最好还是采用数据库方案比较好，而且尤其是当这些状态和类别都是强业务相关的时候，就更加要采用数据库方案了。...也有很多H5直接和Native交互，以JSBridge的方式连接的方案进行动态部署，有名的CTJSBridge。 设计模式 设计模式可以通俗的理解为实现/解决某些问题，而形成的解决方案规范。
特点连接中心：XPipe允许你在一个地方轻松连接和访问各种远程连接。你可以将所有连接组织成分层类别，以便管理数百个连接。创建特定的登录环境，快速执行常用操作，如启动/停止容器、建立隧道等。...终端启动器：XPipe支持所有常用的终端模拟器和命令shell，如bash、zsh、cmd、PowerShell等。它可以在终端启动时连接到系统，从而实现更快的连接。...你可以选择使用自定义主密码短语进一步加密。XPipe能够通过命令行接口自动从密码管理器中检索秘密信息。所有信息都保存在本地系统上，不会发送到外部服务。...你可以添加SSH连接、Docker容器实例、Kubernetes集群等。将所有连接组织成分层类别，以便管理数百个连接。使用：通过XPipe的连接中心，你可以轻松管理和访问所有远程系统。...XPipe不仅简化了远程连接和文件管理，还提供了强大的扩展和自定义功能，使其成为专业人士的理想工具。通过XPipe，你可以轻松管理和访问整个服务器基础设施，提高工作效率，简化工作流程。
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