搞互联网压力真大,我需要给自己减减压

此文谨记录下我所观察到的,一个正在拥抱变化的互联网公司,其员工的解压方式...

方式一:抖腿

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方式二:指尖陀螺

640?wx_fmt=png方式三:盘串

640?wx_fmt=png方式四:盘冰酒石

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方式五:是你的益达,是大家的益达

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方式六:盘打火机

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方式七:咬手指头

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重头戏-方式八:趴在桌上午休

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重头戏-方式九:下楼抽根烟

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观察我周围的同事,解压方式还有很多,比如小胡姐的魔方和剑玉(源于日本的玩具),凯叔的各种游戏,剑锋的星月菩提和古玩器件......大家总有些小玩意小寄托,来让自己在辛苦与痛苦中,获得一点peace和relax。

我们的工作是鸭梨山大,氛围也时常是紧张而压抑的,但这些勤奋的同事们,不惧艰难,一直在解决问题并前进着,让我感到深深的佩服:“大家真是优秀的社畜啊!”(这佩服并不入耳哈哈

哎,说了一些没有用的话,

只是想做一个好一点的结尾。

因为,辛苦和痛苦总伴随在我们左右,

但愿我们可以与他们和平相处。

最后,用沈玉琳的话送给我和大家,

希望我们能

“关关难过关关过”

微信扫码关注业余漫画家「二十个卖菜」,她是一名悲催的互联网产品经理

最近她感到亚历山大,所以开始画漫画

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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