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agm-圆角4阻力敏感度如此之快

是一个不常见的名词，可能是某个特定领域或产品的术语。根据提供的信息，我无法给出具体的答案或相关推荐。如果您能提供更多背景信息或详细说明，我将尽力帮助您解答。

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我的PKM理念与Keenotes产品实践

此PKM非彼PKM，企业有KB（Knowledge Base），个人有PKM（Personal Knowledge Management），我之前一篇也谈谈知识管理与真实里已经提到过，我对笔记工具(Note Tools)的要求有三点：

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七年思考，两页证明，华人学者解开计算机领域30年难题：布尔函数敏感度猜想

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。

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助力职场的这4项软技能很重要

经常会有朋友让我帮忙推荐一些人，也有很多人问我职业如何规划，如何在职业方向做一些选择。

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通用目标检测开源框架YOLOv6在美团的量化部署实战

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

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什么是数据敏感度？怎么培养数据敏感度？

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。

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除了看得见，还要摸得着！触觉反馈手套大盘点

戴上头显设备，在光怪陆离的虚拟世界里，除了大饱眼福之外，是否想过伸出手去感受一番呢？下面小编就带你见识下目前能够让你触摸虚拟现实的手部交互装置。 TheRealm System The Realm

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什么是EMC?什么是EMI？什么是EMS？电磁兼容详解（一）

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：

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只用2页纸，北大数学校友攻破计算机30年难题！过程浅显直白，看懂仅需线性代数基础

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”。

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只用2页纸，北大数学校友攻破计算机30年难题！过程浅显直白，看懂仅需线性代数基础

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。

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【独家发布】期货市场内外盘低频统计套利基于Python

声明作者: 阿布公众号独家授权未经允许禁止转载 github地址： https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行，运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块：算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机，租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻，甚至超越时代定制平叛电脑，使用统计套利在不同市场进行对冲策略。这是

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设计中的“信噪比”平衡

image.png 推荐语： “信噪比”（Signal-to-Noise Ratio）原本是用在声音和图像领域的概念。比如，音响设备播放声音时，机器本身也会产生噪音，能不能原汁原味地播出声音，同时最大限度地掩盖噪音，是衡量设备好坏的重要指标。这篇文章巧妙地把“信噪比”的概念借用到了用户体验，把道理说得浅显易懂，难能可贵。用户体验是互联网产品的命脉，琢磨和研发更好的用户体验应是产品经理和设计师的主要工作。我们之前的经验是，产品的交互设计要细致，视觉要简洁清爽。产品经理要设想自己是个挑剔的

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【补贴策略】用户质量&用户价值&用户成本的ROI提升

导语腾讯灯塔用户增长三要素——“用户成本、用户质量、用户价值”之间的效率ROI的提升，是帮助供给侧和用户端的“交易效率的提升"和"市场占有率的提升"的重要抓手。写在前面增长的策略分析产品护城河：每个赛道都有蓝海到红海的阶段，尤其当所有行业进行升级，美团（餐饮升级）、滴滴（打车升级）、抖音（视频升级）、小红书（决策升级）等等。当红海过后，资本退缩、行业下滑，市场进入寒冬，我们要何去何从？从“降本增效、精耕细作”入手，在技术壁垒、算法壁垒、供给侧运营能力壁垒中，依然看到了可以更好提升的有力抓手。

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数据分析师该如何提高数据敏感度？

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。

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ROC曲线理解

即受试者工作特征曲线，是反映敏感度和特异度连续变量的综合指标，用作图法展示两度之间的关系。

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【AlexeyAB DarkNet框架解析】六，卷积层的反向传播解析

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。

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拿什么保护你---TDW数据安全

互联网时代，大数据扮演着极为重要的角色；腾讯作为中国最大社交平台，具备最具权威、代表性的互联网大数据。数据平台部TDW作为公司级的海量数据存储和计算平台，集中了公司90%以上产品（近400款）的核心数据，覆盖全部BG，积累约4000个开发者，如何保障如此之多的用户安全合理地使用这么丰富珍贵的数据？本文将从数据生命周期（传输—>存储—>使用）角度揭密数平的数据安全体系如何为腾讯大数据保驾护航。 1 传输安全所有数据通过tdbank自动采集接入，只要告诉TDBank数据在哪里，数据是什么，数据要怎么用，TDB

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何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化

编译 | 阿司匹林 AI科技大本营按：近日，FAIR 团队的吴育昕和何恺明提出了组归一化（Group Normalization，简称 GN）的方法。其中，GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。此外，GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。实验结果证明，GN 在多个任务中的表现均优于基于 BN 的同类算法，这表明 GN 能够在一系列任务中有效地替代 BN。以下内容来自 Group Normalization 论文，AI科技大

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黄皓之后，计算机科学上帝Don Knuth仅用一页纸证明布尔函数敏感度猜想

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

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「杂谈」原来从事数据分析后，对个人生活会有如此大的影响？

你是否有这样的感觉，在一个行业久了，工作中的一些“职业病”，会在不经意间影响着你的生活。小火龙从事数据行业快10年了，数据思维对于生活也确实有着不小的影响，觉得有点意思，写下来，看看你是否也恰有同感。

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算法工程师该如何提高数据敏感度？

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。

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Swift5 + MVVM + 文艺复兴微博(纯代码)

背景: 现在越来越多的公司会尝试用 Swift 做 native 的开发了，很多之前习惯用 Objective-C 的开发，有新项目启动的时候，也会想说用 Swift 试试。如果从 2020年编程语言排行榜上看的话，Swift的热度也领先 Objective-C 10个身位了。而我们现在公司所做的项目，也是用 Swift 开发的，虽然说之前有些 OC 基础，写起 Swift 功能也是能实现，但是代码不是很优雅，不够 'Swift Style'。熟练度不够的话，很多 Swift 的高级写法还得去翻文档才知道什么意思，所以就打算从0单排一个Swift的项目，而微博正好有开放API , 所以这里就选择它了。

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HAWQ-V2：基于Hessian迹的混合比特量化策略

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：

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如何进行用户价值细分？RFM模型！ Part 2 人群优惠敏感度案例

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。

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SELinux 安全模型——MLS

BLP 模型：于1973年被提出，是一种模拟军事安全策略的计算机访问控制模型，它是最早也是最常用的一种多级访问控制模型，主要用于保证系统信息的机密性，是第一个严格形式化的安全模型

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ZeroQ：基于Data-Free的30秒快速量化方法

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％）。

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战争与技术-导弹与Netty的关系

俄乌战争已持续数周，继上一集的负载均衡话题，本集我们继续聊战争与技术的话题。今天我们聊的是导弹和Netty的关系。

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唤醒词引擎对比分析

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。

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跳槽失败：数据分析师+211硕士+掌握工具+做过BI项目

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。

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受试者工作特性曲线 (ROC) 的原理及绘制方式

受试者工作特性曲线 (Receiver Operating Characteristic, ROC) 曲线是生信分析中一种常用的性能评估方法，那么他背后的原理是什么呢？他为什么会被推荐作为二分类模型的优秀性能指标呢？

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MMD_3a_CommunitiesInSN

该文介绍了社交网络分析中的Community Detection算法，包括传统的模块度最大化方法、基于线性代数的模块化方法、以及基于优化问题的bigClam方法。这些方法可以用于分析社交网络中的社区结构，帮助理解网络中人们的社交关系。同时，文章还讨论了这些方法的优缺点，以及未来的研究方向。

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从0到100 | 用户画像的构建思路

[ 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。

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如何提高数据敏感度？

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？！”

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从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

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：

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从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

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：

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PNAS：人类首次利用新型脑磁图可视化快速大脑信号

大脑内部信息的处理是人体最复杂的过程之一。这一过程的中断通常会导致严重的神经紊乱。因此，对大脑内部信号传输的研究是理解很多疾病的关键。

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根据期权价格估算风险中性密度

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

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CS224w图机器学习（三）：Community Structure

上一讲主要介绍图的模块和结构性角色，如下图，在引入角色的时候，将角色和社区放在一起做比对，角色是网络中具有相似功能的一组节点，重在相似性；社区是相互连接的一组节点，重在连接性。本章便主要探讨网络中的社区（Community）。

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【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线？

“针对某种疾病，现有A、B两种公认的诊断方法，你的团队研究出新诊断方法C。自然而然，肯定需要比较A、B、C三种方法，判断到底哪一种对该疾病的诊断更准确？”

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浅谈Hbase在用户画像上的应用

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。

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腾讯觅影：AI+医疗不光能诊断癌症，还可以很公益

背景：3月15-16日，腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席，对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯觅影产品总监周旋在论坛上详细介绍了腾讯公司AI+医疗产品平台、研究进展、应用效果和未来愿景。今天，腾讯觅影产品总监周旋在腾讯AI Lab主办的第二届学术论坛上透露，腾讯觅影自2017年8月正式发布以来，目前已在全国100多家三甲医院落地。下一步，利用AI+医疗技术，腾讯觅影将探索致力公益，特别是在

深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》

这篇文章是深度学习算法优化系列的第一篇文章，主要解读一篇ICLR 2017年的《Pruning Filters for Efficient ConvNets》，关于通道剪枝策略的一篇论文。论文原地址见附录。

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使用STAR-fusion进行融合基因的分析

STAR是目前主流的RNA-seq比对软件之一，而STAR-fusion就是一款基于STAR比对结果进行融合基因鉴定的软件，该项目的地址如下

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【AlexeyAB DarkNet框架解析】十，池化层代码详解(maxpool_layer.c)

继续阅读DarkNet的源码，今天主要来讲一下池化层的构造，前向传播，和反向传播。池化层的实现在src/maxpool_layer.c中。

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学界 | FAIR提出突触可塑算法：让神经网络学会记忆和遗忘

选自arXiv 作者：Rahaf Aljundi 等机器之心编译参与：刘晓坤 Facebook AI 研究院近日联合 KU Leuven 提出了一种由著名神经科学定律——赫泊规则启发的在线学习算法

塑胶产品结构设计常识

塑胶产品的胶厚（整体外壳）通常在0.80-3.00左右，太厚容易缩水和产生气泡，太薄难走满胶。

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行业观察中国大数据产业数据商业应用敏感度低

大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多

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会员定价-三个学了就能用的大招

| 导语在会员服务的极简公式：收入=付费用户数*客单价，上面玩来玩去也绕不开客单价的问题。今天就近期的有效实战经验来分享下调整会员定价提高客单价的几个关键作者：swanshi腾讯高级产品一、准备调价策略—新价格框架搭建 1.1为什么要调价？如果你产品的会员服务价格已经运行了很久，看起来一起都自然而然，但很可能还不在最佳定价上！为什么？来看看下面但分析图谱：上图是一个我在做定价实验时的回收数据，通过不同定价策略，购买用户数量和实际收益会有对应变化当价格最低的时候，付费人数因价格冲动

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Wolfram 语言在数学建模中的应用

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。

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你需要从这6个角度锻炼自己的“数据敏感度”！

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。

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