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链路分析 K.O “五大经典问题”
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软件产品案例分析--K米
软件产品案例分析--K米 第一部分 调研,评测 评测 个人第一次上手体验 使用的第一款点歌软件,以为就是个遥控而已,使用后发现功能还挺多,能点挺久.觉得很方便,不用挤成一堆点歌了.K米的脸蛋(UI)好看,格调我喜欢. BUG Bug1.微信授权登录,授权了非直接登录而是跳到输入手机号获取验证码,那这授权登陆就没有意义.其次不提交手机号和验证码就不让返回,感觉不是bug,但个人认为不合理. Bug2.在"模仿"菜单里面点歌,一直(刷新.重登)都是显示点播失败,但仍然出现在已点歌列表.有时…
小白数据分析——Python职位全链路分析
最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,…
软件产品案例分析----K米app
第一部分 调研.评测 1.1评测 1.1.1 第一次上手体验 1.1.2 bug 1.1.2.1 bug定义 1.1.2.2 栗子 1.1.2.2.1 A级 1.1.2.2.2 B级 1.1.2.2.3 C级 1.2 采访 1.2.1 采访对象 1.2.1.1 学生 1.2.1.2 非学生 1.2.2 采访总结 1.2.2.1 功能(优点.不足) 1.2.2.2 改进建议 第二部分 分析 2.1 功能逻辑框图 2.2 模块分析 2.3 多维度评价 2.4 分析总结 2.4.1 项目估计 2.4.…
软件产品案例分析——K米
第一部分 调研.评价 调研 测试机型:iPhone 6s K米版本:4.3.0 直观感受 界面干净,功能丰富,操作不复杂,易上手 错误类 无法分享KTV主页 步骤:进入KTV主页,点击右上角分享图标 预期结果:弹出选项分享到某APP,并跳转到该APP界面 实测结果:出现下图的错误代码 问题:无法分享KTV主页 可能的原因:根据错误代码,程序未自动获取默认的title.thumbImage.url 在换一首歌之后遥控灯光会重置 步骤:换歌 预期结果:除正在播放的歌曲等改变之外,其余保持不变 实测结…
最大 k 乘积问题 ( 经典区间DP )
题意 : 设 NUM 是一个 n 位十进制整数.如果将 NUM 划分为 k 段,则可得到 k 个整数.这 k 个整数的乘积称为 NUM 的一个 k 乘积.试设计一个算法,对于给定的 NUM 和 k,求出 NUM 的最大 k 乘积 分析 : 定义 dp[i][j] = 前 i 个数字中间插入 j 个乘号时候的最大乘积是多少 初始化 dp[ i ][ 0 ] = NUM(1, i) 1 <= i <= len(NUM) 最后的结果则存于 dp[n][k] 状态转移方程为 dp[i][j] = m…
《BI那点儿事》三国数据分析系列——蜀汉五虎上将与魏五子良将武力分析,绝对的经典分析
献给广大的三国爱好者们,希望喜欢三国的朋友一起讨论,加深对传奇三国时代的了解 数据分析基础概念:集中趋势分析是指在大量测评数据分布中,测评数据向某点集中的情况.总体(population)是指客观存在的,并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体,即具有某一特性的一类事物的全体,又叫母体或全域.简单地说,总体也就是我们所研究的性质相同个体的总和,用符号N表示.样本(sample),是指从总体中抽出的一部分个体.样本中所包含个体数目称样本容量或含量,用符号n表示.标准差与方差的区别:从公式上…
struts2源代码分析(个人觉得非常经典)
读者如果曾经学习过Struts1.x或者有过Struts1.x的开发经验,那么千万不要想当然地以为这一章可以跳过.实际上Struts1.x与Struts2并无我们想象的血缘关系.虽然Struts2的开发小组极力保留Struts1.x的习惯,但因为Struts2的核心设计完全改变,从思想到设计到工作流程,都有了很大的不同. Struts2是Struts社区和WebWork社区的共同成果,我们甚至可以说,Struts2是WebWork的升级版,他采用的正是WebWork的核心,所以,Struts2并…
五大经典卷积神经网络介绍:LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…
RPC框架基本原理(三):调用链路分析
本文主要阐述下RPC调用过程中的寻址,序列化,以及服务端调用问题. 寻址 随机寻址 从可用列表中,随机选择地址 一致性寻址 可用服务地址一致性hash管理:根据可服务的地址,构造treemap,计算crc16 ccitt码时,加入虚拟节点数量,指向同一个可用地址. for (String addr : list) { for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODE_SIZE; i++) { ketamaMap.put(CRC16.getSlot(addr + VIRTUAL_N…
「JavaScript」同步、异步、回调执行顺序之经典闭包setTimeout分析
聊聊同步.异步和回调 同步,异步,回调,我们傻傻分不清楚, 有一天,你找到公司刚来的程序员小T,跟他说:“我们要加个需求,你放下手里的事情优先支持,我会一直等你做完再离开”.小T微笑着答应了,眼角却滑过一丝不易觉察的杀意. 世界上的所有事情大致可以分为同步去做和异步去做两种.你打电话去订酒店,电话另一边的工作人员需要查下他们的管理系统才能告诉你有没有房间. 这时候你有两种选择:一种是不挂电话一直等待,直到工作人员查到为止(可能几分钟也可能几个小时,取决于他们的办事效率),这就是同步的. 另一种是…