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RSS订阅转载 新词发现-基于凝固度和自由度
用python实现新词发现程序——基于凝固度和自由度互联网时代，信息产生的数量和传递的速度非常快，语言文字也不断变化更新，新词层出不穷。一个好的新词发现程序对做NLP（自然预言处理）来说是非常重要的。N-Gram加词频最原始的新词算法莫过于n-gram加词频了。简单来说就是，从大量语料中抽取连续的字的组合片段，这些字组合片段最多包含n个字，同时统计每个字组合的频率，按照词频并设置一个阈...
2020-04-18 17:58:06
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转载 浅谈ROLAP、MOLAP和HOLAP区别
对没有使用过数据仓库的人，对这三个概念确实是有点混淆不清。包括我自己本身不是做数据仓库出身，所以实际上是从实践出发，理论基础是有点匮乏的。一、基本概念1. OLAP OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的核心概念是“维”（di...
2019-02-18 10:20:34
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原创 2018第九届中国数据库技术大会（DTCC2018）SecondDay
一、前言今天是DTCC大会第二天，给我更多反思的是如何真正从自身业务出发实现企业自身的大数据落地的刚需。数据的价值如何推进企业未来的发展，究其问题本质是企业自身拥有丰富的行业建设背景与经验而缺乏数据建设及推进的能力，很多企业不能像阿里那样拥有“双十一”这样的大数据行业承载背景，但是数据推动业务的发展已经成为各行业都在思考与苦恼的问题。马云在每次IT峰会总是会说到“行业危机”，阿里已经从传统电商转向...
2018-05-13 16:28:57
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原创 2018第九届中国数据库技术大会（DTCC2018）FirstDay
一、前言 早上7：05出发去帝都北京，虽然些许疲惫，但当步入“DTCC2018中国数据库技术大会”会场时，被现场各家数据库厂商展台及参会气氛感染地异常兴奋了起来。首先感谢公司给予的机会，其次感谢一路上畅聊甚欢及给予很多帮助的刘杰老师。二、参会内容 根据实现对DTCC的了解，将本半日的参会安排分2个部分：2.1 专题讲座听讲 参考第一日会议专题并结合刘杰老师的指导意...
2018-05-10 23:38:31
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原创 移动UI设计-菜单篇
1、导航模式导航类型导航种类主要导航模式跳板式、列表菜单式、选项卡菜单式、陈列馆式、仪表式、隐喻式、超级菜单式次级导航模式页面轮盘式、图片轮盘式、扩展列表式2、导航种类样式及场景说明2.1 主要导航模式 A.样式说明 B.应用场景主导航样式名称应用场景说明备注跳板式登录界面中的菜单选项就是进入各个应用的起点对操作系统没有特殊要求，在各种设备上表现良好列表样式每个...
2018-05-05 16:17:13
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转载 AB测试案例及工具资源
经典A/B测试案例研究这里有一些如何进行A/B测试的案例研究。Writing Decisions: Headline Tests on the Highrise Sign-Up Page 37Signals测试他 们的价格页面的标题。最终发现， “30-Day Free Trial on All Accounts “比原来的“Start a Highrise Account. “多产生30 ％以上...
2018-03-29 11:34:59
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转载 A/B 测试的基本概念举例理解以及具体实现方法
文章来源：http://www.aliued.cn/2010/09/27/ab-testing-realization-method.html什么是A/B测试？以及如何进行？很多朋友都问我怎么进行A/B测试，我一般都不直接回答他们的问题，而是首先问一句：“你的日IP是多少？”。当对方的回答是不到一百的时候，我一般都说这个没必要了解。 或许你会纳闷，为什么日IP少的站没必要了解A/B测试，...
2018-03-29 11:31:24
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转载 教你如何对产品做AB测试（abtest）
引用链接：https://blog.youkuaiyun.com/weiguang_123/article/details/49203239ABtest一个总的目的和意图是，判断哪种种UI或rerank策略更优，通过事实的依据（ CTR或下单率）判断哪种策略更符合用户的习惯和需求。一、需求驱使 我们经常会面临多个设计方案的选择，比如app或pc端某个界面的某个按钮是用红色还是用蓝色，是放左边还是放右边。传统的...
2018-03-29 10:14:31
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原创 Django学习笔记1——win10下安装pip与python环境【django环境部署I】
1、python安装与环境变量配置1、1 python版本：3.61、2 python下载链接：python官网1、3 python安装过程：按照提示安装即可1、4 python环境变量配置：step1step2STEP3STEP4作者当前安装的路径为如上图所示，读者按照自己的实际安装路径进行编辑；1、5 python安装状态查看：打开系统控制台进行查看python的安装状态及版本信息2、pip安...
2018-03-04 15:01:06
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原创 移动应用常见数据分析.第一篇
移动应用APP-趋势数据分析基本数据属性及含义解析一、新增用户 新增用户的数据统计周期一般为 日、周、月；二、活跃用户 2.1 DAU 日活跃用户，每天有多少用户使用了App。这是App运营最重要的数据之一，体现了产品的人气。通常需要综合一个时间段来研 究产品的一些波动因素，比如每个月的节日，假期，学生开学等其他因素的
2017-12-27 09:25:34
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转载 unity热更- 2 游戏大版本更新和热更新
游戏上线后，遇见bug或者需要更新内容（包括资源，玩法，数值调整，游戏脚本等）的时候，一般有2种做法。第一种，发个新包，然后让玩家下载新的版本；第二种，在游戏内更新，游戏启动时去下载需要更新的资源。第一种我们一般称为游戏大版本更新，第二种称为热更新。一般来说，不能通过小版本更新解决的问题，才会用到大版本更新，例如，不可热更的游戏代码。而热更新是建立在每次大版本更新的基础上进行的更新，因此，这2种更
2017-12-15 14:29:48
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转载 unity-热更1
Unity应用的iOS热更新作者：丁治宇Unity TechnologiesChina Agenda• 什么是热更新• 为何要热更新• 如何在iOS 上对Unity 应用进行热更新• 支持Unity iOS 热更新的各种Lua 插件的对比什么是热更新• 广义定义• 无需关闭服务器，不停机状态下修
2017-12-15 13:40:00
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原创 NGUI-4
UITexture应用场景：1】当图片过大，不适合图集时，可以使用UITexture，此时尽量保证图片的宽高是2的N次方（宽高不必相等，在IOS平台下宽高必须相等才能支持压缩）；2】当图片尺寸为2的N次方，但出现频率不高时，可以使用UITexture。3】修改更换特别频繁的图片，为了减少每次更新维护的麻将，可以考虑使用UITexture；4】如果图片很小，尽量将图片放入图集通过精灵
2017-11-17 11:12:45
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原创 NGUI-3
UISprite的使用条件：1】Sprite是一个很基础的UI元件，很多都会使用精灵，所以有的时候精灵不是独立使用的；2】对于一些展示型的图片，不会变化，只是一个展示的作用，如果不是很大，一般都是以sprite的方式去制作；3】如果显示一张图片，形状不规则，长框不是2的N次方，那么一定需要使用sprite，unity对非2的幂次方的图片处理的要慢很多；4】如果这个UI元件经常性的出
2017-11-17 09:37:17
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原创 NGUI-2
3DGUI与2DGUI应用场景的选择1、如果出现UI不允许有远近透视的大小变化，必须选择2DUI2、如果出现UI有三维变换的效果，如：由远及近的变大、三维旋转等，就必须用3DUI3、 无法明确知道应该用哪一个UI的情况下，建议用3DUI
2017-11-16 22:03:27
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原创 NGUI-1
A：资源分类：1】UI精灵（Sprite） 从一张整合的大图资源中切出所需的图片资源即为精灵；2】UI图集（ATlas） 图集 作为一张整图会被一次性的载入到内存中，并提高渲染性能，而可以大大减小维护大量零碎小资源的麻烦；3】UI贴图（Texture） 和Sprite最大的区别在于，UITexture是一张独立的图，不依托任何的图集，这张Te
2017-11-15 22:00:36
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原创 PM-竞品分析逻辑
竞品分析主要是为了让PM更好的了解当前市场，在后期的产品需求制定阶段可以做到更加严谨。个人见解：1、市场背景通过竞品分析可以有助于Pm更好的了解当前同性质产品的市场背景，挖掘出更加良性地用户群体及市场空白；2、战略策划通话竞品分析可以让PM对未来或已部署的产品进行更加清晰的战略层的策划或调整工作；3、产品设计在产品具体的功能设计及模块制定时具有更好地参考性，理性的分析可
2017-07-02 22:15:37
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原创 linux集群服务器时间同步
1、NTP的工作模式为典型的C/S模型2、搭建时间同步服务器安装NTP Server (root权限)先对集群中某一个扮演时间同步服务器的机器进行时间校准所以，先把时间服务器的时间调准了[root@localhost ~]date -s "2012-11-03 10:25:25"//以系统时间为基准，修改硬件时间[root@localhost ~]# hwclo
2017-04-26 20:57:44
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原创 linux与window文件共享——Samba配置详细过程
Samba服务配置主要作用是提供Window操作系统与Linux文件之间进行共享。它的主要配置过程如下所示：1】linux下进行Samba的服务搭建 这里采用tar包的方式进行安装，安装包为samba-3.2.0.tar.gz。 在用户当前工作目录下对该压缩包进行解压 执行命令 tar -xzvf samba-3.2.0.tar.gz，会在本地生成相
2017-04-25 19:17:49
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原创 机器学习实战读书笔记-kNN分类算法
kNN算法伪代码：1】计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离2】按照距离递增次序排序3】选取与当前点距离最小的k个点4】确定前k个点所在类别的出现频率5】返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类源代码实现：def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape
2017-04-16 17:05:28
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转载 codebook实现源码
参考代码代码来自于网友的博文http://blog.youkuaiyun.com/zcube/article/details/7353941/************************************************************************//* A few more thoughts on codebook modelsIn
2016-04-09 16:27:00
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转载 codebook算法原理
《Learning OpenCV》一书当中介绍的第二种背景建模方法是codebook。直接通过书本来理解codebook算法有点困难，可以按照下面的顺序来理解codebook算法，首先看看百度百科上对这个算法的基本原理的阐述，我认为百度百科上的描述已经比较直观，但当中有很多细节的东西还需要看具体的代码，所以可以通过细读下面转载的代码来理解codebook算法，理解代码的过程需要有点耐心，先看mai
2016-04-09 16:26:11
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转载 kalman算法原理
卡尔曼滤波器 – Kalman Filter1． 什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter?）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达
2016-04-09 16:16:44
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转载 kalman目标跟踪
（1）获取视频帧（2）手动获取跟踪目标（鼠标事件处理）（3）进行kalman跟踪： 状态估计值x --> state；当前观测值z --> measurement；kalman类内成员变量transitionMatrix就是状态转移方程中的矩阵A；kalman类内成员变量measurementMatrix就是量测方程中矩阵H 《1》初始化kalman
2016-04-09 16:13:29
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空空如也
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