[图片] 我是乐羊，一个热爱风险防控的人，之前参与过蚂蚁Glocal多个站点从0到1的建站和高可用建设，目前正在参与蚂蚁大安全的高可用建设。无论是一个域，一个BG，还是一个站点，虽然范围有大有小，对象有所不同，但其高可用的理念都是相通的，今天将自己对高可用的一点点思考以及总结的【nPRT公式】分享给 ....

[图片] 作者 | 张燎原、张裕 文章来源 | 阿里巴巴云效团队 上一讲我们讲了持续部署的4个目标：准确可预期的部署结果、部署过程不影响线上服务、有可持续部署的软件增量、低成本和高效地部署发布，并分析了如何做到。 可是，有了好的持续部署实践，如何才能规模化落地呢？ [图片] 承载实践最好的方式就是工 ....

在springboot中读取配置文件非常简单，只需要在类中定义一个私有属性，然后再该属性中使用@Value注解即可，例如 /**  * 系统名称  */ @Value("system.sign.sysName") privat...

[图片] 分享嘉宾：张菡 京东 算法工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索主要经历四个阶段：召回、粗排、精排和重排，最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分：倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配，很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传 ....

Xgbfi 用于训练好的xgboost模型分析对应特征的重要性，当然你也可以使用fmap来观察 What is Xgbfi? Xgbfi is a XGBoost model du…

他利用公开的欧洲酒店预订平台数据，发现了更容易取消订单的用户特点，以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…

人们正在以前所未有的速度转向互联网，我们在互联网上所做的很多行为产生了大量的“用户数据”，比如微博、购买记录等。

当数据以简单的可视化的形式呈现时，数据便更具有意义并且更容易理解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。

生活就像海洋，只有意志坚强的人才能到达彼岸。

最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。 分析此数据集，找到任何确实影响员工满意度的变量，另外，还可以看看是否可以对变量进行重要程度排名…

问题背景： 电缆制造商在电缆的外面涂上一层涂层，以保持电缆的强度和耐久性。涂层厚度的下限(LSL)为39密尔，上限(USL)为43密尔。工程师评估涂层工艺的能力，以确保它能满足客户的要求。 数据收集： 操作人员定期随机抽取5根电缆样本。这些样品充分地反映了当时工艺的内在变化。操作人员记录每根电缆样品的外涂层厚度。 Minitab操作步骤： 正态性检验 从上图…

“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，将来你一定能用上！～

惊闻英国著名统计学家 David Cox 去世，享年 97 岁，老爷子因提出Cox回归模型而广为人知，今天带大家来了解一下Cox回归。

产品的数据驱动，我相信有很多产品经理需要面对这件事情。因此，我希望能够分享出我的思考，未必都对，仅仅是我一路走来的心得体会。

在各种业务指标中，数据往往不是静止不变的，尤其是当一些核心的指标发生了变化、波动时，就需要判断这样的波动是否属于异常的情况。

针对用户订单减少的问题的分析,可以利用逻辑树分析法,定位到可能的流失原因,再用数据验证。某个电商平台的订单降低,我们利用逻辑树的拆解从地区,用户,商品类型等多个维度去思考。某电商appDAU跌了,需要分析为什…

译者 | 码农网 – 小峰 你准备好面试了吗?呀，需要 Hadoop 的知识!!?不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。 Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。总之，Hadoop 包括以下内容： HDFS(Hadoop Dis…

下面是我们的一个案例，从中你会体会到建模的复杂性和不确定性，从而知道为什么我要否决大多数的建模需求。

使用调查数据并频繁使用 Minitab 中的回归功能对其进行分析。

奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。