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weixin_43841111
api数据挖掘人工智能pythonjava大数据前端爬虫
利用API接口数据来优化电商商品价格是一个涉及数据收集、分析、策略制定以及实时调整价格的过程。这不仅能提高市场竞争力,还能通过精准定价最大化利润。以下是一些关键步骤和策略,用于通过API接口数据优化电商商品价格:1.数据收集竞争对手价格监控:使用API接口(如Scrapy、BeautifulSoup等工具结合Python进行网页数据抓取,或使用专门的API服务如PriceIntelligence、
- PMP冲刺一
Cynric
记录考点一、计算类考题一般就1题,主要涉及在三大过程组:启动过程组、规划过程组、控制过程组。1.启动过程组项目选择方法涉及名词:NPV净现值、IRR内部收益率、BCR投资回报率、ROI投资利润率、回收期2.规划过程组三点估算PERT法(默认使用贝塔分布)三角分布:Te=(O+M+P)/3贝塔分布:Te=(O+4M+P)/6关键路径法CPM关键路径是相对的,也可以是变化的。路径汇聚固定资产折旧沟通渠
- 算法笔试-编程练习-好题-05
Glen 997
大厂校招-编程集训算法动态规划双指针
【题目类型:动规+双指针】题目内容有N个基站采用链式组网,按照从左到右编码为1到N编号。已知定义“业务”概念为三元组(基站起始编号,基站结束编号,利润),意味着需要占据基站起始编号到基站结束编号的所有基站,打通信号流,可以获得对应利润。现在外部存在多个“业务"需求待接纳,但基站使用具有排他性,也就是说一旦某一个业务占据某个基站,其他业务不可以再使用此基站。那么接纳哪些业务需求,可以使得利润最大化?
- 如何获得巨大的成功
心水
什么是巨大的成功?举个例子,你赢得了一家客户算是小小的成功,你赢得100家客户就算是巨大的成功,巨大的成功会让你感觉到质变、跃迁和震撼的感觉。要获得巨大的成功虽然很难,但并不是不可能的,做好下面四点能大幅提高获得巨大成功的概率。1.将一个因素最大化。以微信的巨大成功为例,这个因素是什么呢?我觉得是张小龙和微信团队对一个好产品原则的坚守。第一条,好的产品是有创意的,它必须是一个创新的东西;第二条,好
- 《PPT演讲力》2021-12-30
肖申克的救赎
果-最大化PPT演讲的影响力判断PPT演讲成功与否的标准很简单,就是有没有通过PPT演讲达到你想要的效果,有没有影响观众去行动、去改变、去传播。围绕一个可以传播的观点,重复、重复再重复观点只要一个:不要在一次讲演中给观众灌输好多个观点,观点多于一个的话观众记不住,等于没有观点。演讲意识必须要从“我能讲多少”转变为“观众能记住多少”观点要重复:1.只要你有最核心、最关键的一句话,然后不断重复,就非常
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
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本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- 3ds Max 2018 进阶快捷键操作笔记
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笔记3dsmax
1.视图与界面控制Alt+W:切换当前视口最大化。工作时常需要在多个视口之间切换,该快捷键帮助快速专注于某一视口细节。F3:切换线框模式与实体模式。方便随时观察模型的结构和表面,特别是在检查复杂几何形状时非常有用。F4:显示网格边缘。在实体模式下显示线框,常用于优化模型的边缘流畅度。Ctrl+X:进入专家模式,隐藏所有UI元素,保留视口。适合全屏工作,最大化利用屏幕空间。视图导航Alt+中键拖动:
- 抖音直播解决假期投放难题:四开策略助力商家提升广告效果
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假期是广告投放的高峰期,但同时也是竞争激烈、流量庞大的时期。许多商家和广告投手都面临着如何在这个时期实现稳定的广告效果、提高转化率等挑战。为了解决这些问题,我们建议商家采用“四开”策略,以提升账户的稳定跑量表现。一、什么是“四开”策略?“四开”策略是一种创新的广告投放方式,包括直播托管、支付ROI、长周期转化和智能优惠券四种标准推广下的产品。通过这四种方式的结合,商家可以更好地吸引目标受众、提高转
- 2022-05-11
靳果果
明天最后一天逼定金,发完维护不回的直接打电话,想尽一切办法来出定金,定金最大化,我相信我可以的,一定行。
- 国内领先的App全渠道统计服务商,让数据驱动运营决策
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在移动互联网时代,App的推广和运营成为了各行各业的关键一环。然而,如何有效地衡量推广效果、提高广告ROI,一直是广告主和开发者面临的难题。这时,专业的App全渠道统计服务商——Xinstall,成为了解决这一痛点的关键。Xinstall作为国内领先的App全渠道统计服务商,已经为近40亿次App安装提供了统计服务。其丰富的服务经验,覆盖了免填邀请码安装、深度链接一键跳转、携带参数安装、移动广告监
- Unity3D GPUDriven渲染详解
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前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
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不管是阿里云还是腾讯云或者华为云,这些云服务商都是非常喜欢新用户的,云服务商之间为了争取新用户,都会推出各种各样优惠政策,作为国内知名度最高的云服务商,阿里云自然会为新用户提供很多优惠政策。本文整理汇总了2023年阿里云新用户最新优惠政策,了解这些优惠政策可帮助我们在选购阿里云产品时少走很多弯路,最大化的享受优惠政策带来的福利。阿里云针对新用户的优惠,从注册账号、试用云产品、正式购买云产品等各个环
- 背包模型——AcWing 423. 采药
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背包模型定义背包模型是一种常见的算法问题模型,它主要涉及将一些物品放入一个容量有限的背包中,以达到某种最优目标,如最大化价值或最小化重量等。运用情况常用于资源分配、项目选择、货物装载等实际问题中。例如,在选择要携带哪些物品进行旅行时,考虑物品的价值和重量以及背包的容量限制;或者在一些项目投资决策中,根据项目的收益和成本以及可用资金来进行最优选择。注意事项要明确物品的属性(价值、重量等)和背包的容量
- 静态住宅代理的优化策略
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静态住宅代理是一种比较常见的代理服务技术,通过缓存请求、数据转发和负载均衡,显著提升了系统性能和用户体验。为了最大化静态住宅代理的效能,优化策略显得尤为重要。本文将深入探讨静态住宅代理的优化策略,包括性能优化、缓存管理、数据压缩、延迟减少等方面,以帮助网络工程师和系统管理员提升静态住宅代理的性能和可靠性。性能优化策略请求合并是一种将多个小的请求合并为一个大请求的技术。静态住宅代理可以通过请求合并减
- 随笔79——完整性认知
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- 动态规划算法之背包问题详细解读(附带Java代码解读)
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动态规划中的背包问题(KnapsackProblem)是经典问题之一,通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同,背包问题有很多种变体,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里,我们详细介绍最经典的0-1背包问题,并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中,有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性:重量w[i]和价值v[
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本文将详解广告变现中常见的几种流量分发机制——Waterfall、Hybrid的工作原理及优劣,帮助开发者们从源头理解竞价,最大化广告收益!AdSet官网|聚合SDK广告变现平台-上海神蓍信息科技有限公司一、Waterfall(瀑布流)Waterfall顾名思义可理解为瀑布流,是一种常见的流量分发机制。即按照广告主CPM从高到低依次发起广告请求,广告未填充时,请求下一个广告源,这种请求策略被统称W
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题目描述:小明每周上班都会拿到自己的工作清单,工作清单内包含n项工作,每项工作都有对应的耗时时间(单位h)和报酬,工作的总报酬为所有已完成工作的报酬之和,那么请你帮小明安排一下工作,保证小明在指定的工作时间内工作收入最大化。输入描述输入的第一行为两个正整数T,n。T代表工作时长(单位h,0<T<1000000),n代表工作数量(1<n<=3000)。接下来是n行,每行包含两个整数t,w。
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目录引言:正文:一、什么是SerialGC?二、SerialGC的工作原理三、适用场景单处理器环境在单处理器环境下,SerialGC是一个非常好的选择。由于没有多余的处理器资源,单线程的垃圾回收操作不会导致额外的上下文切换开销,从而能够最大化地利用CPU资源。小型应用对于小型应用程序,特别是那些堆内存较小且垃圾回收频率较低的应用,SerialGC能够提供足够的性能。由于其实现简单,SerialGC
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Lecture16:Revenue-MaximizingAuctions(收入最大化拍卖)1RevenueMaximizationandBayesianAnalysis一直以来,我们关注的都是最大化社会福利的拍卖设计(至少在那些真实出价的场景中)。福利最大化确实是在很多场景中我们最多考虑的事情,比如我们之前看了很长时间的赞助搜索和在线广告。在福利最大化拍卖中,收入也被考虑过,但也仅仅是机制的一个副
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根据GithubTrendings的统计,今日(2024-05-24统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目3非开发语言项目2TypeScript项目2JavaScript项目1Kotlin项目1C#项目1C++项目1Shell项目1MicrosoftPowerToys:最大化Windows系统生产力的开源实用工具创建周期:1720天开发语
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购物返利是一种可以节省开支、获得额外回报的方式。要想最大化购物返利的收益,可以考虑以下几点:比较不同返利平台:不同的返利平台提供的返利比例、合作商家和返利规则可能不同,购物者可以比较不同平台的返利优惠,选择最有利的平台进行购物。结合优惠活动:购物者可以结合商家的折扣活动、优惠券等,以及返利平台的返利优惠,实现叠加效果,获得更多的返利金额。多渠道购物:购物者可以通过多个渠道进行购物,例如线上购物平台
- 淘宝优惠券发送:如何最大化其效用与吸引更多消费者?
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随着电子商务的迅猛发展,各大电商平台纷纷推出各种促销手段来吸引和留住消费者。其中,淘宝优惠券作为一种常见的促销方式,既能够提升消费者的购买欲望,又能够帮助商家提高销售额。然而,如何有效地发送淘宝优惠券,以最大化其效用并吸引更多消费者呢?本文将就此问题进行深入探讨。首先,我们需要明确淘宝优惠券发送的目的。优惠券的本质是一种价格优惠,其目的在于激发消费者的购买欲望,促进交易的达成。因此,在发送淘宝优惠
- 美债收率倒挂警惕美指反转!
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方世平—5月31日分析昨日国际现货黄金收报1288.65美元/盎司,白银收报14.53美元/盎司。美国一季度GDP增长3.1%好于预期3%,略低于初值3.2%。总体而言,美国经济继续稳健增长,薪资增速快速上扬。但经济学家认为近期增速高于经济潜力,这意味着随着减税和强劲的支出刺激因素消退,美国经济将有放缓的risk。克拉里达表示,美国经济“形势非常好”,同过去20年一样,接近美联储就业最大化和物价平
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
toknowme
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持