行为分析 羊毛 思路 行为
Bitmap、RoaringBitmap原理分析
在处理海量大数据时，我们常常会使用Bitmap，但假如现在要向Bitmap内存入两个pin对应的偏移量，一个偏移量为1，另一个偏移量为100w，那么Bitmap存储直接需要100w bit的空间吗？数据部将偏移量存入Bitmap时，又如何解决数据稀疏问题呢？本文将为大家解答 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY2题解与分析【比赛】【数学考试】【简单瞎搞题】
DAY2共三题： 比赛（概率） 数学考试（前缀和与思维） 简单瞎搞题（dp） 视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1hP411o7RD/ 🎈 作者：Eriktse 🎈 简介：19岁，211计算机在读，现役ACM银牌选手🏆力争以通俗易懂的方式讲解算法！❤️ ......
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=17748 最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么 ......
R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=10932 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯层次模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空 ......
R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
5 Why 分析法，一种用于归纳抽象出解决方案的好方法
最近在看了《微信背后的产品观 - 张小龙手抄版》，其中有段话如下： 用户需求是零散的，解决方案是归纳抽象的过程 那如何归纳抽象呢？是否有一定的实践方法论呢？经过一轮探讨和学习，有这些答案： 5 Whys 分析法 U 型思考法 等等 二、5 Whys 分析法 5 Whys 法，最初由丰田佐吉开发，并在 ......
Python数据分析第五周作业随笔记录
家用热水器用户行为分析与事件识别 代码一：探索分析热水器的水流量状况 #代码10-1 探索分析热水器的水流量状况 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile = "D:\\360MoveData\\Users\\8613 ......
分享我通过 API 赚钱的思路
写在最前 我们经常看到非常多的 API 推荐，但又经常收藏到收藏夹里吃灰，仿佛收藏了就是用了。 很多时候没有用起来，可能是因为想不到某类 API 可以用来做什么或者能应用在哪里。 下面我将我思考的一些方向给到大家，希望我们都能共同致富。 天气类 API 天气预报查询：获取城市的天气实况数据；更新频率 ......
基于VS Code的Linux内核调试环境搭建及start_kernel跟踪分析
下载Linux内核源码并编译 wget https://raw.github.com/mengning/mykernel/master/mykernel-2.0_for_linux-5.4.34.patch sudo apt install axel axel -n 20 https://mirro ......
第一次Java大作业总结与分析
一、前言 前三次作业中，前两次作业主要是对Java基本语法的一些考察，我基本上没有太大的问题，但是里面存在一些细节问题，特别是对于处理字符串这一块，开始我还不是特别熟悉，算是边做边学，不过到后面还好。第二次作业相比于第一次作业更难，题量差不多，都在合适范围内，但是第三次作业难度明显上升，虽然只有4题 ......
定位任意时刻性能问题，持续性能分析实践解析
ARMS Continuous Profiler[1]应运而生，由阿里云ARMS（应用实时监控服务[2]）团队和Dragonwell[3]团队联合研发。它基于当前最成熟的性能剖析技术，将整个性能剖析过程产品化，适合在生成环境持续开启。 ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
Android 打包分析
问题：make project 项目生成的apk大小在15M左右 run 到设备里的apk 大小在5M左右 通过解包分析 ，主要差异在lib文件夹下 15M的包 5M的包 如需控制打包的内容，在app的build.gradle中配置即可 ndk{ abiFilters 'armeabi-v7a' } ......
记一次 .NET 某医疗住院系统 崩溃分析
一：背景 1. 讲故事 最近收到了两起程序崩溃的dump，查了下都是经典的 double free 造成的，蛮有意思，这里就抽一篇出来分享一下经验供后面的学习者避坑吧。 二：WinDbg 分析 1. 崩溃点在哪里 windbg 带了一个自动化分析命令 !analyze -v 可以帮助我们找到崩溃时的 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY1题解与分析
DAY1 共四题： 月月查华华的手机：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23053 Rinne Loves Edges：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 逆序对：https://ac.nowcoder.com/a ......
家用热水器用户行为分析与事件识别
1.探索分析热水器的水流量状况 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Mar 20 15:12:41 2023 @author: admin """ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ......
Xenomai 源码分析-Part I
Xenomai Edition v3.0.5 xenomai_init() static int __init xenomai_init(void) 源码分析 setup_init_state // 配置Xenomai为启动状态 CONFIG_SMP // 判断处理器CPU系统架构是否为 SMP，是 ......
第十章 --- 家用热水器用户行为分析与事件识别
1.数据探索 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile = './original_data.xls' # 输入的数据文件 data = pd.read_excel(inputfile) # 读取数据 # 查看有无水流 ......
家用热水器用户行为分析与事件识别
家用热水器用户行为分析与事件识别 依据BP神经网络算法构建洗浴事件识别模型，进而对不同地区的用户的洗浴事件进行识别，然后根据识别结果比较不同客户群的客户使用习惯，以加深对客户需求的理解等。从而厂商便可以对不同的客户群提供最适合的个性化产品，改进新产品的智能化研发并制定相应的营销策略。 目标 依据某热 ......
性能问题诊断和分析
性能问题分析角度 我们在分析和诊断性能问题时可以从三个方面入手： 通信过程，也就是网路通信的过程。可以从下面三个角度分析诊断 通过域名解析，查看DNS、端口映射等。 通过连接建立，了解TCP、UDP等。 通过数据传输查看HTTP、Telnet等 计算过程，像处理器计算，多线程并发控制和作业调度。可以 ......
COMSM0089 数值分析
COMSM0089 Introduction to Data Analytics Coursework Spring 2023, Lecturers: Edwin Simpson (unit director), Ian Nabney. Deadline: 13.00 on Wednesday 24 ......
分析RTP数据丢包与乱序
背景 问题描述： 某客户使用华为TE视频终端开会，会议偶发出现马赛克问题（每次马赛克持续2-4秒）。 设备通信： TE：视频终端，物理位置在A市 。MCU：类似视频服务器，物理位置在B市。开会时TE需要和MCU进行实时通信，中间经过运营商的专线。 初步分析： 视频有马赛克的话说明TE侧收到MCU发出 ......
Sobol全局灵敏性分析
Sobol全局灵敏性分析 最近在研究全局敏感性分析方法中的Sobol方法，看了一些国内的论文，发现一个通病，就是公式一挂就可以得出结果了，真心觉得这种论文很“恶心”，主要原因是自己看不太懂。直到在维基百科上面找到了这种方法的详细解释，今天我们就根据网页上的步骤用一个例子来走一遍。 1.假设现在有一个 ......
项目如何做需求调研《软件需求分析实战》
一。 需求调研的注意事项： 1. 不打无准备之仗 2. 在客户那里要树立威望 3. 需求调研是双向沟通 4. 时不时给客户灌输思想，这是个好机会。 二。需求调研的方法 1. 观察法：不打扰别人的工作，用眼睛看，用耳朵听。工作目标，用的什么物料，用的什么工具，得出什么报告。对客户的业务有个直观的了解方 ......
纳米光刻与Nvidia冲击光刻技术分析
纳米光刻与Nvidia冲击光刻技术分析 英伟达杀入光刻领域，DPU和GPU重磅更新，首次详谈云服务！ 在昨晚的GTC演讲中，英伟达CEO宣布了一系列的重磅芯品，当中不但包括了为中国专门准备的，基于H100改版而来的H800芯片。同时，公司还宣布了为生成式AI而准备的产品。 在这次演讲中，黄仁勋还带来 ......
对JavaScript原型链结构和作用的简单分析
首先是分析一下主要零件（对象，函数对象），再分析他们的连接方式。就可以很直观的理解原型链了。 一、对象 每个对象都有一个constructor属性; 指向其构造函数。 还有一个__proto__属性 ; 指向其构造函数的原型对象。 因此一个普通对象大概长这个样子 二、函数对象 函数对象也是对象,因此 ......
20.（行为型模式）java设计模式之迭代器模式
一、什么是迭代器模式（IteratorPattern） 提供—种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又无须暴露该对象的内部实现，属于行为型模式。 应用场景： —般来说，迭代器模式是与集合是共存的，只要实现一个集合，就需要同时提供这个集合的迭代器，就像java中的Collection，List、Se ......
反序列化漏洞 之 CC1链（审计分析）
反序列化前提 1、被序列化和反序列化的类需要实现 Serializable 序列化 接口 2、并重写 readObject 方法，在重写的 readObject 方法中执行 objectInputStream.defaultReadObject 方法（否则无法读取序列化时属性的值） 3、具体原因这里 ......
ChIP-seq 分析：Differential Peaks（15）
动动发财的小手，点个赞吧！ 1. 寻找差异区域 然而，识别特定于细胞系或条件的峰并不能捕获表观遗传事件的全部变化。 为了识别表观遗传事件的差异，我们可以尝试量化 IP 样本中非冗余峰组中片段丰度的变化。 我们首先必须建立一组区域，在这些区域中量化 IP ed 片段。 一种成熟的技术是产生一组非冗余峰 ......
数据分析基础笔记 - 数据可视化
一、可视化图表类型 趋势、分布、构成、比较和联系 趋势 数据是如何随着时间而发生变化，通过折线图或柱状图进行展示 分布 当关心数据的分布规律时，常会用散点图来展示不同分布特征，通过考察散点图中点的分布情况，来总结数据的分布模式或判断两个数据之间是否存在某种关联 构成 用于表示数据中每个部分占总体的比 ......