最新实例
数据管家VESA DVI标准集成分析
数据管家的数据整合能力挺强的,像订单、物流、售后这些核心业务数据,统统拉进来一站式展示,运营看数据不再切好几个系统了,舒服多了。支持 SKU、店铺、品牌这些多维度,日常做对比、找问题方便。 权限这块也蛮贴心,引入了岗位角色管理,SKU 跟人之间的关系也能自动映射,哪怕人事一变动,数据权限也不会乱套。对团队运营的 SKU 太多?可以分组、标重点,重点 SKU 出了问题还能自动发邮件提醒,这功能真不鸡肋。 还有一点值得说,支持目标设置和销售进度追踪。比如你设了个销售目标,系统能每天自动匹配实际完成情况,做销售的会比较有安全感。而且,它还内置了预测模型,能帮你预判销量变化,用来排查波动原因靠谱。 顺
图像特征提取算法毕业开题答辩PPT
图像特征提取算法的开题答辩 PPT 做得还挺用心的,三大主流算法——SIFT、HOG、LBP讲得都挺清楚。逻辑顺、图文结合,还有可视化对比,做展示用合适。选题也贴近实际,围绕图像识别、图像检索这些热门方向,数据量大、场景复杂,怎么从图里提取有用特征确实关键。里面不仅讲了原理,还顺带把系统怎么做也展示了。像SIFT那块,用了尺度空间和 DoG 金字塔,匹配点特征还做了归一化,抗干扰挺强的;HOG则更适合用在检测人和物,搭配 SVM 效果不错;LBP看起来最简单,但光照变一下照样能提稳定特征,挺实用。系统的三个模块也清晰:登录、图像展示、算法对比。每一步都可以互动,尤其是对比部分,选算法、看结果,
CRM数据挖掘技术及应用
CRM 的应用里,数据挖掘是个挺关键的活儿,尤其在营销、客户服务这些场景下,挖得好,客户留得住,利润也能跟着上来。像挖掘客户价值、预测流失用户,用的都是这套技术。 客户价值的逻辑,其实不难理解:你可以根据客户的购买频率、金额啥的,分出高价值和低价值客户,主打一个“把资源花在刀刃上”。 比如你做单机游戏推广,搞清楚哪些用户容易买买买,哪些只是看看,完再投放广告,效果提高。文章《单机游戏市场营销数据挖掘》里就讲了这一套,蛮有参考价值。 如果你更关注客户忠诚度,那推荐看看《基于 CRM 数据的客户价值挖掘》,从数据里掏金,精准找出值得长期培养的客户,挺实用。 嗯,做 CRM 系统开发的你,如果想一套
MATLAB微分方程求解介绍
微分方程的解法一直是建模里绕不开的话题,MATLAB的工具箱是真的挺给力,适合新手入门。数学实验里的第四个任务就是搞定微分方程的求解,用MATLAB来做还挺省事的,不光能数值解,连符号解也能整。像ode45这种函数,用起来挺顺手的。只要定义好微分方程、初始条件和时间范围,一行代码就能跑出结果。如果你习惯看代码示例,可以看看这个基本示例,讲得还蛮清楚的,连图都画了。要是你对建模比赛感兴趣,国赛微分方程类获奖论文也可以瞄一眼,看看人家是怎么建模和解题的。实在搞不懂符号解和数值解区别?别急,这篇符号解法文章可以帮你理清思路。如果你经常写代码,建议写个通用模板,比如:function dydt = m
Python王者荣耀皮肤数据爬虫与分析
王者荣耀的皮肤数据,挺适合拿来练练 Python 爬虫和数据。用 Python 写个小爬虫,批量下载皮肤图,顺便还能跑个,比如哪些皮肤热度高、价格分布怎么样,实用又好玩。 用requests配合BeautifulSoup,抓图的效率还不错,响应快,代码也不复杂。完下载的图,还能用pandas搞点统计,比如不同英雄的皮肤数量、平均售价啥的,做成表格或图都挺方便。 另外,爬皮肤图的流程可以参考这篇:Python 爬虫王者荣耀皮肤数据抓取,里面思路挺清晰的,直接拿来改一改就能用。 想抓英雄列表的,也有现成的文章,王者荣耀英雄列表爬虫这篇你可以看看,补全数据比较方便。 部分建议熟一点的去看看这个:py
Flume日志采集与离线调度配置(第12天)
Flume 的日志采集配置,真的是用起来挺顺手的。TaildirSource负责盯着你指定的目录,一有新日志立马捕捉。搭配HDFS Sink,数据就能稳稳落在 HDFS 上,整个流程又快又稳。中间靠memory channel当桥梁,响应也快,配置也简单。你要是做过日志同步,肯定知道传统方案多麻烦,而这套配置清爽得,基本拷一份改路径就能上。另外如果你得跑定时任务或者多个步骤的,Oozie也别忽略了。像那种先导入再的场景,用 XML 把 workflow 串起来就行,而且支持失败重试,省了不少人工干预。还有Sqoop,算是 RDBMS 和 HDFS 之间的搬运工吧。无论是 MySQL 到 HDF
TraMineR用户指南
R 语言里的序列利器,非TraMineR莫属。TraMineR-Users-Guide这份文档,讲得挺细,实操起来也不难,适合你想研究时间序列、行为路径啥的场景。比如你搞社会调查、医疗跟踪、职业路径,这套工具就挺顺手的。项目是瑞士团队搞的,靠的是R 语言、LaTeX、Linux 这些开源工具。文档里不光了功能,像相似性度量、聚类、可视化这些核心模块,还有好几个真实案例,挺接地气。比如你想职业发展轨迹,用他们的mvadd数据集就能一步步跑起来。图表也清楚,比如状态序列图、平行坐标图,展示一个人经历了啥状态、怎么变的,一目了然。用起来要注意,数据格式要先清理好,TraMineR对输入要求还挺严的。
MongoDB架构设计分析
MongoDB 的架构设计,真的是蛮值得一聊的。高性能、可扩展性强、支持多数据模型这些特性,让它在前后端协作项目中挺吃香。你不用太担心数据结构定死了,改起来也方便,响应也快,蛮适合做原型开发或者迭代频繁的业务场景。 MongoDB Stitch这个东西也蛮有意思的,说白了就是帮你把后端逻辑托管了,想要快速搭接口或者整合第三方服务,用它省心不少。写点触发器、验证规则啥的,一站搞定。 数据库越来越上云是趋势,MongoDB Atlas就挺好用,不用你操心集群管理,弹性扩容、备份、监控都有现成的。反正我感觉,如果你在做分布式部署或者云原生应用,Atlas 能省下不少力气。 说到架构演进,现在多公司都
善领DSA 489数据包2018.09
善领 DSA 的 489 数据包,真的是老司机们手里的一个小神器。是 2018 年 9 月这版,更新挺及时,数据也蛮全,像固定测速点、红绿灯、流动测速那些全都有,甚至连违章高发路段也一网打尽了。 DSA 的主程序 P59配合这次的数据包运行,兼容性还不错,安装也不麻烦。尤其是安卓和 WINCE 系统的用户,升级工具帮你省了不少操作步骤,点几下就搞定了。 数据包分成普通版和专业版,你要是只想知道红绿灯啥的,用普通版就够了。如果你跑长途多、想知道哪里有移动测速或者电子眼,专业版更合适。 平常开车最怕的就是突然蹦出个测速点,不小心就吃罚单。这个数据包基本上能提前预警,对你来说就像个随车的老司机,时不
Sparse Experiments Plot稀疏实验可视化
经典教材《Sparse and Redundant Representations》的原代码资源,适合搞图像和稀疏表示的朋友。代码结构清晰,实验也比较全,像字典学习、稀疏编码这些全都能跑起来。对初学者和研究型选手都蛮友好,运行逻辑也不复杂,调试起来还挺顺手的。如果你最近在啃稀疏表示,真的可以拿来对照书上内容边学边练。