薇薇安诌
薇薇安诌

GA Training Recap

GA Training Recap 

关于GA 概念和一些名词


GA Training Recap_第1张图片

UV

GA对应为用户数（最大的谎言,用户是其实并不是unique），是以浏览器cookie 来检测的 （cookie 平均有效期为3个月，正常静默2年，但是清缓存后cookie就没了，所以平均有效一般为3月，同时同一用户用不同浏览器打开算不同用户，缓存后打开也为不同用户）；同时用户数不能以每天累加计算，因为其实有重复，GA会有一个时间段去重的用户数，应以那个为准

GA Training Recap_第2张图片

PV和UPV   PV即page view 每刷新一次会+1；UPV 同一会话中排除同页面的重复PV

检测上可以检测UV ，点击行为，分享，还有鼠标滚轮（只推荐无任何互动行为的单页面去检测，因为要页面分区比较麻烦）

Session 会话 

开始：第一次触发GA页面事件就算开始；结束：1.30分钟无互动 2.零点切割（注意检测和活动时区保持一致）3.来源改变（你用不同渠道打开了会话）

补充：直接来源是不会覆盖其他来源的

会话时间：是以下一个页面打开时间减去上一个页面打开时间计算

新会话百分比 ：new cookie/ 总会话  如果目的是招新效果

跳出率Bounce Rate : 只发生一个hit 会话/总会话 （指在页面无任何行动）

补充：Bounce Rate 高原因广告内容与着陆页内容关联性差 或者 页面元素加载不完全

着陆率 Landing Rate 注意这个是唯一链接前后端数据的

补充：landing Rate 低原因1.目的可能是吸引新用户 2.投放人群不够精准 3.广告内容或位置诱导用户误点 4.技术上加载时间过长（3秒原则，超过3秒丢掉60%）

补充：GA有实时报告，但有些数据有延迟；所以上线后建议看实时报告看上线是否正常，检测是否有效；但整体报告还是隔天看更准

补充：PHD前端使用DCM double click search, 在GA体系内，但是没有会话概念

流量识别——重点是任何已知来源都要加utm code 以更好检测

两种区分：1 UTM 标记（url 中？ 后的内容都不影响网站页面本身）；2 无utm，根据上一个浏览页url 来判断（广告；搜索；社交；第三方引荐；啥都没有就算直接浏览）

GA Training Recap_第3张图片

补充：GA会识别大部分网站归属什么类型；例如百度会算搜索；新浪微博会算社交，但是微信因为来源不统一会算在第三方引荐

注意网站内部跳转网页就不要加utm code （可以加其他参数），否则会切断上一个会话，因为GA切断原则为不同来源会自动结束会话

GA Training Recap_第4张图片

UTM命名规则：Sauce ---来源  Term--- 关键字  content----广告内容   campaign---广告系列等，其他写法是不对的

补充：CRM有统一的utm 命名规则，要都遵守

为什么会掉utm 参数呢？如何避免这个情况

1.因为在跳转中网站可能进行多重判断，要agency注意，保证utm 在这个过程中下传

评估活动效果的指标

GA Training Recap_第5张图片


GA Training Recap_第6张图片

你可能感兴趣的:(GA Training Recap)

  • 语言大模型综述
    Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律（ScalingLaws）预训练与微调对齐调优（AlignmentTuning）外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
  • Python爬虫笔记汇总 大厂_jvS python爬虫笔记
    except:print(“爬取失败”)4.网络图片爬取及存储#实例4：爬取图片‘’‘r.content#表示返回内容的二进制格式’‘’importrequestsimportosroot=‘./Pic/’path=root+url.split(‘/’)[-1].split(‘@’)[0]url=‘http://img0.dili360.com/ga/M00/02/AB/wKgBzFQ26i2AW
  • PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout() sweettea~ Pythonpytorch深度学习
    torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现，该函数底层调用torch.nn.functional.dropout()；1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是，在training模式下，基于伯努利分布抽样，以概率p对张量input的值随机置0；training模式中，对输出以1/(1-p)进行scaling，
  • 最详细的发光二极管电阻计算方法与电阻接法举例 学习嵌入式改造世界 人工智能
    一、发光二极管原理发光二极管简称为LED。由含镓（Ga）、砷（As）、磷（P）、氮（N）等的化合物制成。当电子与空穴复合时能辐射出可见光，因而可以用来制成发光二极管。在电路及仪器中作为指示灯，或者组成文字或数字显示。砷化镓二极管发红光，磷化镓二极管发绿光，碳化硅二极管发黄光，氮化镓二极管发蓝光。因化学性质又分有机发光二极管OLED和无机发光二极管LED。它是半导体二极管的一种，可以把电能转化成光能
  • 遗传算法Matlab代码实现及算法函数封装
    文章目录前言一、遗传算法介绍二、遗传算法算子1.种群初始化1.1二进制数编码1.2浮点数编码1.3小结2.选择算子3.交叉算子4.变异算子5.小结三、算法实例1.例一2.例二3.例三4.小结四、算法函数封装1.示例一2.示例二3.示例三五、参考文献前言遗传算法（GA）作为求解单目标优化问题的有效算法，自提出以来，便被广泛采用。该算法主要是模仿达尔文进化论，通过种群不断的进行自然选择、繁衍交叉变异，
  • 微软：LLM训练数据组织框架DELT 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：DataEfficacyforLanguageModelTraining来源：arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型（LM）训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率，其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点，我们定义了数据效能，它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能，目前尚未得
  • Python Day44 别勉. python机器学习python开发语言
    Task：1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示，然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能，减少训练时间和所需数据量。核心思想：在大规模、通用的数据（如ImageNet）上训练模型，学习丰
  • 【大模型学习 | BLIP2原理】 九年义务漏网鲨鱼 人工智能深度学习语言模型多模态大模型
    BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式，大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型，作者提出一种使
  • 【大模型学习 | BLIP原理】 九年义务漏网鲨鱼 pytorch人工智能深度学习大模型多模态
    BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出，现有的视觉-语言预训练（Vision-LanguagePre-training,VLP）模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现：一方面，基于编码器（encoder-based）的模型在生成任务
  • 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
    总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取（FFmpeg/SceneDetect）↓帧图像（.jpg）↓图像模型提取特征（CLIP/CNN/ViT）↓多帧聚合成视频向量（均值池化等）↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐：使用OpenAI的CLIP模型CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）适合推荐系统做跨模态建模，对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
  • Gantt-Task-React 开源项目教程 白来存
    Gantt-Task-React开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/gantt-task-react项目介绍Gantt-Task-React是一个基于React的甘特图组件，旨在帮助开发者快速集成甘特图功能到他们的项目中。该项目提供了丰富的功能，如任务管理、时间线展示、任务依赖关系等，适用于项目管理和进度跟踪。项目快速启动安装首先，确保你已经安
  • [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别 心心喵 pytorch深度学习pytorch神经网络
    pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时，经过训练的模型会被保存为这个文件，其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中，以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
  • 星际争霸多智能体挑战赛（SMAC） 资源存储库 多智能体强化学习人工智能
    目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs（十二月-POMDP）Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
  • Vue3基础（5）——前端路由、vue-router 番大茄子 Vuevue.jsjavascript
    黑马程序员Vue全套视频教程，从vue2.0到vue3.0一套全覆盖，前端必会的框架教程_哔哩哔哩_bilibili喜欢的小伙伴们别忘了投币，点赞，收藏呦，历经5年的反复打磨与锤炼，黑马程序员重磅推出全套最新的Vue2+Vue3基础课程。共计500多集的免费视频，助您轻松掌握前端圈最火的Vue框架！https://www.bilibili.com/video/BV1zq4y1p7ga?p=399&
  • PNAS顶刊：使用 GPT-4 揭示概念的语义
    GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章，发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型（LLM），如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明，社会科
  • 【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】 曾小文 人工智能深度学习机器学习
    面试热点科普：监督微调vs无监督微调，有啥不一样？在大模型时代（比如BERT、GPT）里，我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调，到底有啥区别？用的场景一样吗？今天这篇，带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练（Pretraining）在大规模通用数据上训练模型，学习“通用知识”，比如语言规律、语义表示。微调（Fine-tuning）
  • TeleScan PE fei_sun 计算机网络单片机stm32嵌入式硬件
    目录物理层深度剖析通道结构信号完整性关键技术链路训练（LinkTraining）协议层核心技术TLP（事务层包）结构虚拟通道管理原子操作（PCIe5.0+）硬件实现关键FPGA实现方案信号完整性设计规范总结：PCIe技术本质TeleScanPE是一个免费的PCIExpress/NVMe配置空间读/写实用程序，允许用户扫描、解码、显示和写入PCIExpress/NVMe配置空间寄存器。windows
  • Oracle第五章PL/SQL基础 ZShuiShen oraclesql数据库
    Homework-Chapter55.7.1实训Practicaltraining1：PL/SQL基础Basics〖实训目的Trainingpurpose〗（1）学会PL/SQL基本语法；LearnbasicPL/SQLsyntax（2）理解PLSQL语句块的构成。UnderstandthecompositionofPL/SQLstatementblocks〖实训内容Trainingcontent
  • AWS SAA-C03考试经过 nianjian aws云计算
    为啥要考？齁贵的。SB公司评绩效要用；放简历里面增加一点信任吧。考试流程：1，先注册个账号链接：https://www.aws.training/certification这里填写姓名时注意，须与参加考试时要求出示的有效身份证件上的姓名一致，否则将无法考试。就是姓名和你身份证一致，当然你身份证上是中文张三，这里最好填写拼音，如名字san,姓zhang。这样就和你之后填写信用卡号对应实体卡上的名字一
  • 【腾讯云】考个证...大数据开发工程师认证 runzhliu 腾讯云
    作为一个大数据行业的从业者，考个腾讯云大数据开发工程师认证总比考个消防证easy吧…？关于考这个认证的意义其实主要在于全面复习一下大数据相关的知识点，另外有个腾讯云的认证，也许大概也会对你找工作有点帮助的吧？下面是报名的链接和考试大纲。https://cloud.tencent.com/edu/training/cert/detail?type=Big_Data既然是考试，大家肯定会比较关心考试资
  • 宽带中频10.4G采集卡
    宽带中频10.4G采集卡同时支持交流耦合与双极性宽带信号输入的高精度高速数据采集卡，它提供12位双通道5.2GS/s或单通道10.4GA/D通道，全功率模拟带宽（-3dB）8GHz。板载FPGA具备实时信号处理能力，可以进行大数据量的实时信号处理，这些特性使其成为超宽带信号采集、雷达、复杂电磁环境及无线频谱应用领域进行信号采集和分析的理想工具。提供快速的PCIExpress3.0x8数据传输接口，
  • MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析 鱼弦 人工智能时代算法matlab人工智能
    MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具，在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向，并进行仿真对比分析，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
  • 【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？ 985小水博一枚呀 深度学习学习笔记深度学习学习笔记人工智能
    【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？文章目录【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？前言✅一、提高模型性能✅二、降低训练成本✅三、迁移学习能力强✅四、模型结构验证过，可靠性高✅五、促进多模态和复杂任务发展总结如何将自己的遥感数据（输入波段为17）用作DenseNet121
  • Qwen2.5：模型训练和推理核心参数介绍 艾墨舟启航 大模型实战大模型Trainer参数介绍
    详细介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/0zLHA_VQkD3tf0BSzjd7Ag一、remove_columns删除选定的列作用：去掉原始数据集里面的字段以及对应的数据。原因：如果不去掉，在进行微调时，模型就会将数据集原始字段和新加的字段一起输入到模型，导致格式与期望的不一致。二、TrainingArguments核心参数2.1基础训练设置参数介绍output_dir(
  • 【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent
    1stauthro:PatrickJiangpaper:[2505.14146]s3:YouDon’tNeedThatMuchDatatoTrainaSearchAgentviaRLcode:pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励
  • 【BP数据预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP数据预测【含Matlab源码 1376期】 海神之光 matlab
    欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
  • 预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM 由数入道 人工智能提示词工程交互
    大型语言模型（LLM）那令人惊叹的语言理解、生成和在特定引导下的推理能力，并非魔法的产物，而是源于一个极其复杂、耗资巨大且经过精心设计的多阶段训练过程。理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练（Pre-training）、指令微调（InstructionFine-Tuning,IFT）以及从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback,R
  • HP Openvms education training vms4ever traininghpsystemperformancecommandfeatures
    HPOpenVMSeducationprogramCoursedeliverymethods:seehowmanywaysweoffercourses!Instructor-ledtraining"Hands-on"»ILT-Instructor-ledtraining,attendatanHPEducationcenter»RAIL-Remotelyassistedinstructionalle
  • 论文略读：Does Refusal Training in LLMs Generalize to the Past Tense? UQI-LIUWJ 论文笔记人工智能
    ICLR20251688拒绝训练被广泛用于防止大型语言模型（LLMs）生成有害、不良或非法的内容。我们揭示了当前拒绝训练方法中的一个奇特的泛化缺口：仅仅将一个有害请求改写为过去时（例如，将“HowtomakeaMolotovcocktail?”改为“HowdidpeoplemakeaMolotovcocktail?”）通常就足以破解许多最先进的LLM。我们在多个模型上系统地评估了这一方法，包括Ll
  • 医疗人工智能大模型中的关键能力：【中期训练】mid-training Allen_Lyb 医疗数智化教程人工智能健康医疗架构gpu算力
    引言医疗人工智能（AI）领域的快速发展正在重塑医疗保健的未来。从辅助诊断到个性化治疗方案，AI技术已经显示出改变医疗实践的巨大潜力。然而，在将AI技术应用于医疗场景时，我们面临着独特的挑战。医疗数据的复杂性、决策的高风险性以及对可解释性的严格要求，都使得医疗AI的开发和部署比其他领域更为复杂。在这一背景下，"mid-training模型"的概念应运而生。这些模型代表了医疗AI发展的中间阶段，它们不
  • Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
            1.transient         类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
  • escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScriptWeb
    原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html   JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。 下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
  • ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
    ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:  个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.  具体实现: 一、引入命名空间    using ESRI.ArcGIS.Geometry;    using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
  • Java集合框架概述 天子之骄 Java集合框架概述
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • 旗正4.0页面跳转传值问题 何必如此 javajsp
    跳转和成功提示 a)        成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
  • 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
        移动互联网时代来了！     App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
  • Log4J通用配置|注意问题 笔记 7454103 DAOapachetomcatlog4jWeb
    关于日志的等级 那些去 百度就知道了！ 这几天 要搭个新框架  配置了 日志 记下来 ！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
  • SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sqlcwindowsSQL ServerXP
    当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP  需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法:  C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
  • [置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
    从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
  • document.domain 跨域问题 avords document
    document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
  • 关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
    工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.Redis的数据类型 1.String类型及操作         String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。         Set方法：设置key对应的值为string类型的value
  • Tomcat 一些技巧 征客丶 javatomcatdos
    以下操作都是在windows 环境下 一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可； 二、查看Tomcat 版本 在 tomcat 安装目
  • 【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
    在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console   在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
  • Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序haskell
    面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。     sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
  • java 路径 配置文件读取 bro_feng java
    这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。 取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。 在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。 读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
  • SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
    SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤： 一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务 二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版 三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
  • JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
                       随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
  • vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi粘贴复制保存原格式不变形
        vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。     在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
  • shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
    出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致 解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
  • 高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com wordenglish
    honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share  分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半   native 本国的，本地的，本国
  • hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJOhibernate查询DTO
          DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。       简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。         有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
  • Partition List hcx2013 partition
    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
  • Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
    上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
  • 关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
        回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
  • 不间断旋转的动画 pangyulei 动画
    CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
  • 自定义annotation sha1064616837 javaenumannotationreflect
    对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。 下面这个例子 主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
  • Spring 源码 up2pu spring
    1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
  • 利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
    word分词提供了多种文本相似度计算方式： 方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他