目前越来越多的公司加入了无线充电技术的行列，简单的说无线充电技术就是不用电线充电，而是通过磁场为设备充电，现在的发展范围还是有限的。下面由沐渥科技小编带大家了解无线充电技术的现状和未来发展趋势。 无线充电不仅方便而且安全，没有了电线式的充电器，彻底避免了漏电等安全隐患，且充电时不会为人体和环境带来辐射和危害。和有线充电器相比，无线充电具有电满自停的功能，减少了能耗，非常的省电。它还能自动设别出设备
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2024-02-20 07:36:57
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目录摘要关键词1 引言2 概念和术语2.1 深度学习2.2 强化学习2.2.1 强化学习算法原理2.2.2 强化学习算法分类1. 无模型（model-free）算法和基于模型（model-based）的算法2. 基于价值（value-based）的算法和基于策略（policy-based）的算法3 深度强化学习3.1 深度强化学习概述及分类3.2 典型深度强化学习算法3.2.1 深度 Q 网络算
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2023-12-14 03:11:43
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需求分析是软件计划阶段的重要活动，该阶段主要是分析系统在功能上需要“实现什么”，把用户对待开发软件提出的要求进行分析与整理，确定软件需要实现哪些功能，完成哪些工作，所以在项目开始前分析确定好需求是很重要的一步。我们组项目是基于深度学习的船舶识别和异常检测，就该项目而言本身是一个重算法（深度学习，yolov3）的项目，要求是能够识别出视频中的船只并且观测其有无异常，但如果单纯这样就无法满足课程的要求
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2024-03-08 19:49:31
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从流量营销到数据驱动，很多产品的精细化运营都是围绕用户来进行的，关键在于用户研究。用户研究的常用方法有：情境调查、用户访谈、问卷调查、A/B测试、可用性测试与用户行为分析，如图3.3-1所示。其中用户行为分析是用户研究的最有效方法之一。图3.3-11了解用户行为分析用户行为分析是对用户在产品上的产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为模型和用户画像，来改变产品决策，实现精细化运营，指导
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2023-09-25 14:16:29
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1月14日，Kyligence 产品经理陈思捷开启了我们在 2021 年的首场线上分享，为大家介绍了用户行为分析的应用场景、以及通过一些行业案例展示如何使用 Kyligence 进行用户行为分析，最后用 Demo 演示了具体的行为分析过程，还有大家在会上的 Q&A 解答，感兴趣的小伙伴别错过啦。 用户行为分析是什么？用户行为是指用户为使用产品或获取服务而进行的一系列行动。以网站或
# 机器学习分析用户行为特征的指南
作为一名新入行的开发者，你可能会对“机器学习分析用户行为特征”这一主题感到迷惑。实际上，这一过程可以分为几个清晰的步骤，了解这些步骤后，我们就能开始实现我们的机器学习项目。
## 流程概述
下面的表格展示了实现机器学习分析用户行为特征的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
很多人可能不知道，「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去，所有人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长，还有很多人始终放不下的热力图等，总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是产品总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导业务
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2024-09-01 21:51:08
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一、项目背景UserBehavior为淘宝用户行为的数据集，数据集包括了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有大约82万随机用户的用户行为（行为包括点击pv，购买buy，加购物车chart，收藏fav）数据。二、项目目标通过对用户行为的分析，主要实现下面两个目的：1、为客户提供更精准的隐式反馈，帮助用户更快速找到商品；2、为提高公司的交叉销售能力，提高转化率，销售额，提升公司业绩。&
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2023-12-07 00:38:30
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一、明确问题1.项目背景由于移动设备的全民化及快递物流行业的完善，网上购物成为人们生活的一部分，消费方式也越来越多元化。本文根据用户网上购物的行为数据，分析用户行为特征，从而更有针对性地为用户服务，实现精准营销和精细化运营，提高平台成交率。2.分析目的本文主要分析解决以下问题：（1）用户在哪些时间比较活跃？a.分析用户每天的点击数和活跃用户数，寻找用户活跃度和日期之间是否有联系b.分析用户一天各个
漏斗分析一、什么是漏斗分析 漏斗分析是一套流程式数据分析，能够科学的反应用户行为状态以及从起点到终点的各个阶段的用户转化率的情况的分析模型。二、漏斗分析模型的特点与价值 对于一些业务流程相对规范，周期较长、环节较多的流程进行分析，可以直观的发现和说明问题的所在，但是漏斗分析模型也不是之单独的呈现简单的转化率。 1.企业可以监控用户在各个阶段的转化情况，聚焦于最有效的转化路径的同时找到短板优化短板，
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2024-08-26 21:11:21
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用户行为数据分析
第一部分：量化成效
开尔文有句名言：“不能度量，就无法改进”，这句话道出了网站分析的宗旨，从访客的角度，了解正在运营的网站，那些可行，哪些不可行。
没有网站分析，网站运营很可能变得无头苍蝇一样。
基本指标：
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2024-05-16 19:47:07
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1影响电动汽车充电负荷特性的因素充电开始时间、充电持续时间、充电功率是影响电动汽车充电负荷特性的关键因素。下文将针对其进行分析。1.1开始充电时间用户的充电开始时间取决于车辆的类型以及用户的个人行为等。之前的研究多是以燃油车的出行特性来近似代替电动汽车的出行特性，例如文献［13］采用NHTS(NationalHouseholdTravelSurvey)的数据，将燃油汽车*后一次出行的结束时刻近似视
原创
2023-10-20 10:09:27
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剧透：这次，D2Admin 带来了其它同类模板都没有的“花式”数据持久化功能，以及极少同类产品才有的标签页右键控制...概述D2Admin 7月份更新到了 1.1.5 版本 相关介绍，8月份即将结束，首先还是按照惯例罗列本月比较重要的更新内容：1.1.6 | 1.1.7 | 1.1.10这三个版本分别新增和完善了多标签页控制的右键菜单功能1.1.9优化了多标签页数据持久化取值逻辑，现在修改路由信息
github上看到一个气势很足的项目eleurent/phd-bibliography，作者把Agent的行为产生、优化与学习方法进行了归类，并罗列了相关的文献与下载链接。这个项目中很多都是我没了解过的方法，这也激起我半整理半学习的重新完整相关知识基础的想法。本篇博客仅对方法的核心思想或者对前人方法改进之处作总结性陈述，如遇值得单篇一提的文献或方法，会旁起一篇对之进行详述。这篇博客的周期可能会很长
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2024-01-04 21:57:21
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大数据需要掌握技能：1.编程语言 Java
2.数据库 MySQL+sql+jdbc
3.javaweb tomcat+ssm框架
4.linux
5.hadoop (HDFS:大数据的存储 mapreduce:大数据的计算，数据清洗 yarn:资源调度)
6.大数据其他组件
hive：弥补mapreduce编程复杂的缺陷
hbase：弥补hive和hdfs存储数据的
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2024-07-26 12:52:28
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在测试过程计划确定后测试执行开始之前，测试组长应该能够回答下面的几个问题： ● 测试计划中需要执行哪些测试组件？ ● 测试计划中有多少测试用例？ ● 在执行测试过程中，使用什么方法来记录测试用例的状态？ ● 如何挑选出有效的测试组件和测试用例来着重测试某些模块？ ● 上次使用的测试用例的通过率是多少？ ● 在未通过的测试用例中，有多少是上次执行的时候也未通过的？ 准确地回答这些问题，
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2024-10-22 22:55:01
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在前面我们给大家介绍了数据分析中的行为分析，大家在进行行为分析的时候，需要从产品市场、用户来源、产品本身这三个角度进行分析。当然，行为分析的价值是有很多的。如果细分的话，行为分析的价值体现在四个地方，分别是精细化渠道质量评估、自定义留存分析、精准营销、产品分析。下面就由小编为大家一一道来。首先说收精细化渠道质量评估。这一点是非常重要的，在以前，我们是关注我们在流量时代中获得了多
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2023-10-11 08:57:55
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MBP充电头充电测试(电量|耗电)61W的充电头来给最高才支持18W快充的iPhone充电绝对是大材小用了，上文也提到老房这次一并也入手了一根MFi认证C2L线，搭配使用实现iPhone的“快充”。大红色亮眼，布艺编织耐用，接电，看下实际使用情况。22点44分，iPhone X剩余电量10%，开始充电。23点04分，20分钟，剩余电量41%，已经充入31个百分点。23点14分，30分钟，剩余电量5
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2024-06-08 09:49:59
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导读：不仅微博，在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twitter中的“僵尸粉”不仅能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”？下面我们将通过Python的Pandas库、自然语言处理学习NLTK和scikit-learn创建分类器对Twitter机器人进行识别。在本文中，我想要讨论一个互联网现象：机器人，特别是T
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2023-11-14 22:21:09
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# 机器学习数据分析步骤
机器学习是一种通过数据来训练模型，从而实现对未知数据的预测和分类的技术。数据分析是机器学习的前提，它涉及到数据的收集、清洗、探索、建模和评估等步骤。下面将介绍机器学习数据分析的具体步骤，并附上代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[收集数据] --> B[数据清洗];
B --> C[数据探索];
C
原创
2024-05-11 06:57:42
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