<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[su_bao的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; su_bao]]></copyright><item><title><![CDATA[一行一行详细解读tensorflow实现mnist手写数字辨识（非CNN实现）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/80843886</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/80843886</guid><author>su_bao</author><pubDate>Tue, 10 Feb 2026 16:27:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[# -*- coding:utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
@author:Subao
@file:mnist_test.py
@time:2018/6/26/10:38
&quot;&quot;&quot;
#首先读入mnist数据集，并把它保存在“MNIST_data”目录下
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#one_hot表示一个向量中只有一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三分钟读完《人人都是产品经理》]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914445</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914445</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 13 Dec 2021 21:07:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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零、序

1、我们应该养成一个习惯，当看到一个观点的时候，就有冲动去寻找与之矛盾的观点，然后通过对不同观点的分析找出背后的原因，从而更全面地理解某个事物。一个人成熟的标志之一就是心中可以容纳各种不同的思想而无碍行事。

一、写给-1到3岁的产品经理

1、为什么要做产品经理

因为，好产品能改变世界...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三分钟读完《长尾理论》]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914286</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914286</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 13 Dec 2021 21:02:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[长尾市场的基本特征：第一、它的销售半径远远大于普通的商店；第二，其货架是一个长度大大延伸了的虚拟货架；第三，对产品有需求的特定消费者寻找商品的搜索成本以及交易成本远远低于普通的商店。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink入门教程(四)——窗口(二)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914196</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 13 Dec 2021 20:54:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一节将到标准开窗函数在实时流计算中的实现，这一节我们来讲讲window aggregate。我把这两块都放在窗口来写，因为他们本质都是一种计算的触发机制，即在满足一定情况下去启动需要的计算。不同的是window agg被定义在group by语句中，它定义出一个key，其实就是一个窗口的范围了。window agg还可以形象地看成一个一个按照一定规则排列的桶（bucket），而每一个桶就是一个window，就是一个计算单元。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink入门教程(三)——窗口(一)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914073</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/121914073</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 13 Dec 2021 20:51:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[over window是传统数据库的标准开窗函数，在开窗函数中，每一个元素都触发一个窗口计算，每一个窗口里的元素由当前元素及其相邻元素组成，换句话说，你和你的小伙伴排成一个队伍，那么每个人和满足一定条件的相邻的人可以组成一个小组，同一个人可能属于多个小组，这也是流式数据在开窗计算时的典型现象。简单来说，对流式数据进行开窗计算是为了获取该元素及其周围元素的某个聚合结果，例如累和、最大值、最小值等，而在流式开窗计算中，触发计算的元素一定是当前窗口的最后一条记录。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[项目管理师(高级)论文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/120679055</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/120679055</guid><author>su_bao</author><pubDate>Sat, 09 Oct 2021 21:00:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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摘要

2019年10月，我作为项目经理参与了国内某著名品牌的大数据中台项目的建设，该项目投资共1500万人民币，建设周期为1年，通过该项目的建设，客户具备了数据采集、实时离线数据存储、数据计算处理，数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink菜鸟教程(二)——时间概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/117932769</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/117932769</guid><author>su_bao</author><pubDate>Tue, 15 Jun 2021 20:41:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一节说到，实时计算中的数据可以看成无界流(unbounded stream)，没有确切的结束时间，就像水流一样——逝者如斯夫，不舍昼夜。这也是实时数据区别于离线数据的地方，离线数据是有界的，有确定的开始时间和结束时间，因此所有的离线计算都是基于确定的有限数据展开的。

一、实时计算中时间的重要性

离线计算模式下，计算引擎摄入全量的需要计算的有界数据，按照确定的维度进行聚合，所有的计算过程都是确定的。但是在实时计算中却截然不同，首先实时计算是持续不断进行的，由于网络波动等情况不可避免，数据最终到达算子的时]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink菜鸟教程(一)——从入门到开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/117932606</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/117932606</guid><author>su_bao</author><pubDate>Tue, 15 Jun 2021 20:36:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[从这一期开始，将分享一个新的系列——讲讲Flink菜鸟教程。Flink作为大数据实时计算引擎，受到了越来越多的关注和使用，它的高吞吐、低延迟、以及支持ExactlyOnce语义的优良特性，进一步扩大了自己的粉丝圈。随着社区的发展以及阿里巴巴对Blink(Flink的阿里巴巴版)的开源，Flink SQL的功能也逐步强大，越来越多的开发者已经选择从DataStream API和DataSet API转向了更为简单的SQL API，那么为什么要转向SQL API？主要有这几个原因：

第一就是好懂啊！SQL是一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(七)——聊聊数据产品]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993285</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993285</guid><author>su_bao</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 23:04:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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​    这是我写得第一篇关于产品的文章，今天就来讲讲我眼中的电商营销数据分析平台以及我的产品观。电商营销数据分析平台，首先它是一个数据产品，它兼具算力、存储、报表展现、分析于一体；是一款以活动周期数据为主，兼顾日销数据的长周期决策产品；是一个以大数据技术为核心支撑，以业务需求和业务增长为主要导向的内部重要产品。可想而知，在互联网时代的商业决策绝...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(六)——聊聊反作弊]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993220</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993220</guid><author>su_bao</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 23:00:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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​   任何一个平台，无论设计得多么完美，也很难保证自己完美无瑕，毫无破绽。既然有了破绽，就可能被别有用心之人利用、伪造、篡改、甚至牟利。在互联网领域，黑灰产广泛存在，我们熟悉的刷单、刷流量、水军、僵尸粉、抢秒杀、垃圾邮件等等不过是它的冰山一角。其实电商领域也一直是黑灰产的重灾区，可以说已经形成了成熟的“产业链”，甚至在市场上已经有稳定的分工。对...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(五)——流批一体架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993145</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993145</guid><author>su_bao</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 22:56:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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​   传统的LAMDA架构取得了辉煌的成就，大大小小的公司几乎都以LAMDA为模版构建了自己的数据仓库，但是LAMDA架构的缺陷也一直被数据人诟病——由于实时链路和离线链路采用不同的计算引擎，在数据研发的过程中，不得不开发、维护两套代码，不仅开发成本高，而且得时刻保持口径的一致，不然就会造成严重的数据质量问题。在传统的LAMDA架构中，实时与离...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(四)——实时&离线&OLAP]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993046</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114993046</guid><author>su_bao</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 22:51:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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​   

   不管是实时数据，还是离线数据，总是避不开一个问题就是“数据存储”，我们知道实时数据和离线数据在本质上有很多不同，它们对存储介质的要求也是不同的，尤其是在大数据存储的情况下，它们对数据的存储介质提出了更高的要求，同时，结果表的写入和读取还要足够快速才能满足电商数据分析平台的数据展现要求。

00 插一段历史

   ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(三)——数仓新老架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114992902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/114992902</guid><author>su_bao</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 22:45:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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​

01 why

一个扩展性强，灵活性高的营销数据分析平台必然离不开科学的数据分层架构，数据在数仓中经过层层清洗梳理转换，最后在应用层支撑整个产品的数据服务。那么对于一个实时性要求很强的产品，它的数据分层应该是怎样的呢？实时数仓和离线数仓如何巧妙的结合实现各个域数据的一致性，这是构建电商营销数据分析平台不得不思考的一个问题。

# 插一段历史

汉武]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(二)——埋点与采集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/111601080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/111601080</guid><author>su_bao</author><pubDate>Wed, 23 Dec 2020 22:58:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[欢迎关注公众号——《数据三分钟》

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巧妇难为无米之炊，数据就是营销分析平台的米，每一个分析结论的产出都离不开数据。那么数据到底是怎么获取的，如何一步步走到我们的面前，如何熠熠闪光的展现在一个个报表上？在互联网电商领域，数以亿计的移动终端、PC网页，就是用户与系统交互的数据源泉。

1、插一段历史

最近非常火的电视剧《大秦赋》第四集，秦昭襄王破六国合纵，秦军兵围周王畿，逼迫周天子把象征王权]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(一)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/111600714</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/111600714</guid><author>su_bao</author><pubDate>Wed, 23 Dec 2020 22:46:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[从0到1搭建电商营销数据分析平台(一)

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电商领域数据是最重要的能源，数据的力量正越来越多的影响和决定着决策。

1、电商局势

如今中国的电商时代呈现三足鼎立的态势：天猫淘宝深耕多年，品类齐全，头部商家悉数置于囊中；京东自营兼平台，还有高效物流加成，火力全开；拼多多后起之秀，迎头赶上，价格优势与拼团玩法疯狂助长GMV。除此之外，各类垂直电商精工细.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[苏苏酱陪你学动态规划（三）——背包问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/88206531</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/88206531</guid><author>su_bao</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2019 22:03:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、0-1背包问题

   背包问题的典型描述如下：

   一、假如你是奥特曼，有N点的攻击力，现在有一些小怪兽，每一个小怪兽被打倒都需要消耗你一定数量的攻击力，同时你将获得该怪兽对应的金币。现在请计算你所能获得的最多金币数。

   二、加入你是小偷，带了一个容量为V的包，此时你去商店偷商品（每一个商品都具有不同的价值），每偷一个商品将占用你背包一定的空间，请你偷价值尽...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用swing换一个国际象棋棋盘的实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/85232048</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/85232048</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 24 Dec 2018 13:28:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、完整代码


import java.awt.Color;
import java.awt.Point;

import javax.swing.BorderFactory;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;

public class guo_ji_xiang_qi_qipan {
	public static voi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA打印杨辉三角（等腰三角形输出）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84952000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84952000</guid><author>su_bao</author><pubDate>Tue, 11 Dec 2018 11:13:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、详细代码


import java.util.Scanner;

public class coding3 {
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(&quot;输出行数：&quot;);
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		int n = scan.nextInt();

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA实现杨辉三角输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84947901</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84947901</guid><author>su_bao</author><pubDate>Mon, 10 Dec 2018 22:45:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、完整代码


import java.util.Scanner;

public class coding3 {
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(&quot;输出行数：&quot;);
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		int n = scan.nextInt();

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[苏苏酱陪你学动态规划（二）——合唱团]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84145291</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/84145291</guid><author>su_bao</author><pubDate>Fri, 16 Nov 2018 20:27:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、问题重述

     有 n 个学生站成一排，每个学生有一个能力值，牛牛想从这 n 个学生中按照顺序选取 k 名学生，要求相邻两个学生的位置编号的差不超过 d，使得这 k 个学生的能力值的乘积最大，你能返回最大的乘积吗？

2、题目分析  

     题目要求n各学生中选择k个，使这k个学生的能力值乘积最大。这是一个最优化的问题。另外，在优化过程中，提出了相邻两个学生的位置编号差不超过d的约...]]></description><category></category></item></channel></rss>