用户APP使用行为数据分析: 一. 背景及数据介绍: 1. 移动互联网发展背景: 网民规模7.72亿,手机网民规模7.53亿: 2. APP使用热点: 商务交易类应用规模高速增长(网络购物,网上外卖,在线旅行): 互联网理财用户规模达到1.29亿,同比增长20%: 公共服务类各细分领域规模增长(在线教育,网约车,共享单车) 3. APP数据优势:覆盖面广,范围广:渗透生活方方面面:适用人群多样: 4. 数据类型:基本属性信息包括性别/年龄/省份/手机价格:手机号对应的APP安装记录: 5. 补充

向量 euro    #欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名 landmasses    #48个陆地的面积,每个都有命名 precip    #长度为70的命名向量 rivers    #北美141条河流长度 state.abb    #美国50个州的双字母缩写 state.area    #美国50个州的面积 state.name    #美国50个州的全称 因子 state.division    #美国50个州的分类,9个类别 state.region    #美国50个州的地理分类

http://hantayi.blog.51cto.com/1100843/383578 引言 当我们需要在用户区显示一些图形时,先把图形在客户区画上,虽然已经画好但此时我们还无法看到,还要通过 程序主动地刷新用户区,强制Windows发送一条WM_PAINT消息,这将引发视类OnDraw函数简单地将所有的图形对象重画,这样才完成了图形的 显示工作,但在刷新的同时会引起较明显的闪烁尤其是当画面面积较大.图像元素过多时尤为明显甚至达到无法正常工作的地步.因此,我们需要做相应的处理.本 文介绍了采用

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

一:测量字段 • 默认值.具有未知存储类型和值的数据(例如,由于其尚未被读取)将显示为<默认值>. •  连续.用于描述整数.实数或日期/时间等数字值,如范围 0 - 100 或 0.75 - 1.25. •  分类.用于字符串值(可取的值的确切数量未知时).这是一种非实例化数据类型,表示有关数据存储类型和用法的所有可用信息均未知.读取数据后,测量级别将为标志.名义或无类型,具体取决于“流属性”对话框中指定的最大名义字段数量. •  标记.标志字段用于显示具有两个不同值的数据. 表示存在或不存

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十一章:变身分析忍者的指导原则 这个激动人心的一章,分析了几乎所有工作的各个方面. 目标很简单:使用成熟的方法来帮助避免淹死的数据或通过分析困扰瘫痪的灾难. 从现实世界的经验来看,这些方法使得通过简单的现成方法更快地识别洞察的过程. 此外,每个都在网络上面临严峻的营销挑战. 作为分析忍者,你需要这一章. 期. 章节内容 一 背景是女王 二 比较KPI趋势随时间的变化 三 超越十大:改变了什么 四 真实价值:测量潜在转化和访

Keras API 目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的.Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的. 这是一个经过验证的假设;配置非常普遍,到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序.但在许多情况下,这套假设过于僵化.一些网络模型需要几个独立的输入,其他需要多个输出,并且一些网络在层之间具有内部分支,使得它们看起来像层的图形而不是线性堆叠层. 例如,某些任务需要多模式输入:它们

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

Plant Design Review Based on AnyCAD eryar@163.com Abstract. AVEVA Review is used to 3D model visualization for plant or ship design, construction and operation. Taking data from a range of 3D design systems, AVEVA Review delivers a virtual reality vi

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢!   结束了概率论,我们数据之旅的下一站是统计.这一篇,是统计的一个小介绍.   统计是研究数据的学科.它包括描述数据,推测群体信息,判断假设的真伪.统计是一门实用学科.人们利用统计,寻找下一个NBA巨星,推测奥斯卡奖项,寻找自己的真心伴侣.在电影“点球成金”中,球队的经理就是利用统计思想,来搜寻球员,管理球队,最终造就了一支劲旅. 点球成金    统计这件大事 如果说最早有统计意

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在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议 在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别.就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样.计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用.只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力.于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起. 但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同的两个人互相见了面,完全不能交流信息.因而他们需要定义

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为了扫除学习中的盲点,尽可能多的覆盖Android知识的边边角角,决定对自定义View做一个稍微全面一点的使用方法总结,在内容上面并没有什么独特的地方,其他大神们的博客上面基本上都有讲这方面的内容,如果你对自定义View很熟了,那么就不用往下看啦~.如果对自定义View不是很熟,或者说很多内容忘记了想复习一下,更或者说是从来没用过,欢迎跟我一起重温这方面的知识. 1.自定义View 首先我们要明白,为什么要自定义View?主要是Android系统内置的View无法实现我们的需求,我们需要针对我们

[前言]自半年前笔者发表博客“什么是计算机图形学”以来,时常有人来向笔者询问3D模型的构建方法与工具.笔者的研究方向是以3D技术为主,具体包括3D建模,3D处理及3D打印三个方面,在3D建模与处理方面从事了十多年的研究,接触过很多3D相关的软件,在这方面有些经验.因此,特撰写此文,以帮助我们的学生及关注3D技术的人了解3D建模和3D技术.本文仅仅为笔者根据自己的经验对3D建模与处理软件浅薄的理解,不涉及对技术的深入讨论,是非学术性的.因此,笔者尽量尝试用通俗的语言介绍一下各种3D建模的软件和工具

大学学习网络基础的时候老师讲过,网络由下往上分为物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层和应用层. 网络七层协议简称OSI.TCP/IP刨除了物理层,并把上三层(会话层.表示层和应用层)统称为应用层,把OSI中的7层结构简化成了4层结构. 通过初步的了解,知道IP协议对应于网络层,TCP和UDP协议对应于传输层,而HTTP,FTP协议对应于应用层,三者从本质上来说没有可比性,socket则是对TCP/IP协议的封装和应用(程序员层面上). 也可以说,TPC/IP协议是传输层协议,主要解

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:数据分为“不可测量”的数据和“可测量”的数据.不可测量的数据称为“分类数据”(Category Data或Categorical Data.),而可测量的数据称为“数值数据”(Numerical Data).组中值:Class Midpoint次数:Frequency相对次数:Relative Frequency相对次数=所属各组的数据个数÷数据总数次数分布表和直方图 组距分组掩盖了各组内间的数据分布状

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