产品题

  1. 最敬佩的人:
    任正非:公司设计了员工持股制度,通过利益分享来团结员工
    宽容和批判
    包容: 是任正非的华为管理之道,任正非曾这样描述领导者的宽容:“宽容是领导者的成功之道。任何管理者,都必须同人打交道。有人把管理定义为’通过别人做好工作的技能’。一旦同人打交道,宽容的重要性立即就会显示出来。”
    余承东自2012年从无线部门被任正非调去做手机终端后,行事高调,屡有惊人之语。
    对华为内部种种关于余承东的非议,任正非都表现出了极强的包容力。“允许异见,就是战略储备”,任正非将其称为“灰度领导力”
    批判: 干部能上能下、工作能左能右、人员能进能出、待遇能升能降“四能”机制开始在华为推行
    开放和理想主义

  2. 最喜欢的产品:网易云音乐
    网易云音乐缺点:版权少,音乐少

知乎

  1. 知乎的优点

关于提问: 提问里面根据关键词推荐回答,里面会有话题、专栏。话题就是关于同类型问题的讨论的收集,里面还有回答的好的会收录到精华里面去。专栏一般是某些领域的专家开的关于某类型问题的科普栏目,很像是公众号。这样一般的问题在知乎上都可以得到很高效的回答。
关于+号: 加号里面有回答问题、提问、写文章、想法。回答问题会推荐相应的提问,可能有人曾经向你提问,或者你回答过某一类问题。提问里面是会有相应的筛选,写玩问题之后,他会根据你的问题是否有人提问过而写说,之前有人问过相同的问题,建议你去看一下,这样的筛选,有利于保证知乎的内容的精炼性,不至于过于冗余,同质化。写文章的编辑页的设计使用很舒服,他将图片的插入、字体编辑、附件添加等都放置在输入键盘的上面,操作很集中很方便。
关于关注: 可以关注自己喜欢的作者,也可以看到作者的动态,这样有点像既能看到朋友圈,还能看到他的订阅号,这样很满足大家的好奇心。

  1. 知乎的缺点
  • 有价值问题少,因为用户懒惰,不愿意搜索,而一味的提问。内容冗杂、不够系统、不利于学习和掌握。

  • 人越来越多,回答的专业性难以保护,而且知识产权不在回答者,而在知乎,这样做不利于精英人士的留存,以及高质量的内容的生产。

  • 广告泛滥、经常出现在首页、甚至是在评论区。

  • LIVE的音频冗余拖沓,主讲人演讲水平问题等,建议有7天无理由退款

我是某乎的超级粉丝。某乎是一个问答网站,用户可以发布问题寻求帮助,通常会有一些相关主题的专家来回答问题。比如有人可能会问“如何看待马云关于996的谈话”或“把一个蚯蚓砍成9段,等它们长成不同的个体,它们是什么关系?”,甚至是“西瓜除了被吃还有什么生存意义?”
网站上的问题五花八门,从“帮我解决问题”到“你对某事有什么看法”,再到“请分享这方面的经验”,一切都应有尽有。
我热爱某乎的原因之一就是它在解决专业问题时的高效。基本上任何行业的专家都有,提供专业意见,能够给出极其详尽、深思熟虑的答案。它在很多问题上给了我帮助。比如说,我在处理一个产品的商业模式的时候,我需要知道在不同时期推广的策略是什么。我得到了几个非常厉害的回答,它们提供了好几种不同的方法。某乎上的这些人真的很专业。
还有一次,我想知道在我家附近有哪个图书馆的环境适合学习。最后发现很多本地人和我一样,就是从某乎上发现了那家我最喜欢的图书馆。
因此呢,除了解决专业问题之外,我发现我的确很喜欢使用这个网站。事实上它是一个基于学习和探索的社区。你可以认识网站上的人、评价他们的回答,因为你可以信任他们。我从来就不是那种在某乎上“交朋友”的人,但是在某乎上我确实感觉我熟识这些人。它是一个真实的社区。
我想它是少数能将学习和乐趣连结起来的网站之一。它是一个问答型的网站,每当我偶然发现一个自己从来不感兴趣但却很想知道的话题,就会到上面去询问别人。
在我个人使用的经历中,很多时候它都代替了百度,能够帮我搜到我想要的答案。但是,其实通过搜索来解决问题,是有几种缺陷的:
第一,会使用关键词来搜索,即便要解答一个问题,也同样如此。你是希望找到一个页面,能为你提供全面纵览的视角来解答你的问题。这并不是一种以解决方案为导向的搜索方式,通常效率很低。
第二,是信任问题。你可能不信任搜索结果中网页作者的证据。就算你信任他,他们也可能在自己的专业领域里把问题搞错了。某乎允许用户对问题答案以评论的方式进行反馈(也有“点赞”和“反对”的形式),这是一个判断答案准确性的好办法。而百度搜索答案的信誉度多是以PR值(网页评级)的形式表现的,那可是相当不严谨的一种做法,还可能遇到百度广告。
第三,有很多信息还是很难通过普通网页来获取到的。有些网站会更偏向于某些有专业能力又愿意去读写的作者。在那些网站能够找到技术方面的支持,比如优快云之类的。
但如果我想了解如何演绎一部话剧中的某一角色呢?一般的网站给不到这样的解答。
当然,我仍会在网上搜索答案,但我发现我越来越经常使用某乎来解决问题,并且它也是我浏览和学习新知识的地方。

微信读书
喜马拉雅
喜马拉雅FM APP于2013年上线,定位为音频分享与点播社区。与传统的广播行业相比,喜马拉雅致力于「让人们不仅能随时随地,听我想听,更能够轻松创建个人电台,随时分享好声音」。
目前在APP Store,图书类别排行榜第1,总榜(免费)第59名。截止2018年1月,已经拥有3.5亿的激活用户、500万名主播,市场占有率73%,人均收听的时长128分。
内容类型:
有声书、精品课程、个人电台、本地电台、广播剧、音频直播、视频等
支持用户自己生产音频内容上传,点播自己喜欢的音频内容。是以UGC为主,PCG为辅的音频社区。
喜马拉雅的丰富资源和娱乐社交性质赢得了移动电台领域的大幅人口基数,与企鹅FM拉开差距!
核心用户群
根据自己对产品的理解及产品使用过程中的观察,喜马拉雅FM的核心用户群主要是以下人群:
UGC内容生产人群,包括主播、参与“全民朗读”的用户、在“问答”与“听友圈”中发布内容的用户,热衷于交流、分享内容的用户
充值喜点,收听付费精品内容的用户
这两类用户的粘性较强,产品忠诚度高,是比较难以撼动的用户群。
喜马拉雅的缺点:喜马拉雅FM的功能虽已经比较全面,但从功能列表中可以明显看出,3层及以上的功能结构较多,结构总体太深,并且在不同的功能结构中出现了过多重叠,导致产品的功能过于冗杂,没有突出重点,因而优化与超越的空间也很大。

SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分任务的线性模型,特别适用于二。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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