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标准化

标准化是指在经济、技术、科学和管理等社会实践中,对重复性的事物和概念,通过制订、发布和实施标准达到统一,以获得最佳秩序和社会效益。公司标准化是以获得公司的最佳生产经营秩序和经济效益为目标,对公司生产经营活动范围内的重复性事物和概念,以制定和实施公司标准,以及贯彻实施相关的国家、行业、地方标准等为主要内容的过程。为在一定的范围内获得最佳秩序,对实际的或潜在的问题制定共同的和重复使用的规则的活动,称为标准化。它包括制定、发布及实施标准的过程。标准化的重要意义是改进产品、过程和服务的适用性,防止贸易壁垒,促进技术合作。

ABP 源码解析 九. 时间

ABP 源码解析 九. /// 获取日期种类 /// DateTimeKind Kind { get; } /// /// Is that provider supports multiple time zone."); } _provider = value; } } private static IClockProvider _provider; static Clock() { Provider = ClockProviders.Unspecified; } /// /// Gets Now using current . /// public static DateTime Now = Provider.Now; public static DateTimeKind Kind = Provider.Kind; /// /// Returns true if multiple timezone is supported, returns false if not.

八分钟就看懂 | 推荐系统 (协同过滤) 原来这么简单

八分钟就看懂 | 推荐系统 (协同过滤) 原来这么简单 上礼拜刚在Amazon买了TOTORO的汽车贴纸,这几天打开Amazon都是这些相关的推荐。 哈哈,不管你是在国内,还是国外,用淘宝还是Amazon,你应该都有这种体验吧; 有时候,哪怕你没有买,只有浏览了几样商品,这些网站也会给你一些相关推荐。 不懂推荐系统背后原理的人,会觉得, “哇!这原来就是传说中的人工智能推荐啊,

知识付费时代的课表与内容模板

知识付费时代的课表与内容模板 这里我们引入一个关键概念:“核心价值单元”,就是被反复重复的内容单元。与对应的传统产品相比,网络上的产品有更多的单元,比如百科全书都是由很多词条组合而成的,但大英百科全书有着相对完整的体系,维基百科则是由几百万个松散链接的词条组成。互联网上的知识产品,也是核心价值单元连缀而成的,其中把具体的单一内容连起

知识付费为什么这么火?

知识付费为什么这么火? 内容付费并不是什么新鲜事儿。知识在最近一两年里,付费的渠道和内容的载体开始往线上迁移。那么知识付费为什么这么火呢?究其原因有一下几点: 当然是服务体验的提升。 对图书杂志有购买意愿,对线下的讲座培训有购买已与阿奴,对电影、话剧等娱乐形式有消费意愿,这充分说明用户对内容是有消费需求的。当内容从实体型或线下型转变为

内容付费时期的平台展望

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知识付费时期怎么解决用户端的消费体验问题

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【r<-TCGA】UCSC Xena TCGA数据的下载

) # NULL 主要参数就4个,指定癌症类型,指定数据类型,指定文件类型以及下载到的本地路径。如果对参数不了解,可以使用help函数或者打??

特征工程(一)概念及python的实现手段

001的差别,但是其实我们的常识告诉我们,1.0002.000之间的所有值都是一种类别,那么我们需要将该特征的离散值泛化,用第三特征值表征这类数据。这里我们会用1来表示1.transpose() data['标准豆瓣评分']=scaler.fit_transform(data[['豆瓣评分']].unique() dummy={} dummies=dummyvariable(feature[column]) for i in range(len(feature[column])): dummy[feature[column][i]]=dummies[i] newdata[column]=data[column].

用GEO数据不做实验不用编程轻松发两三分的文章

用GEO数据不做实验不用编程轻松发两三分的文章 GEO是目前常用的数据库中收纳数据量最为全面的数据库之一,我们本次基于GEO数据开展一篇生信类型的文章,进行解读、复现、拓展三个方面的解析。 我们本次的总是就是PC端做生信,实现零代码,只要鼠标点点点。 首先、我们挑选一篇今天3月份发表的2.

彼之蜜糖,吾之砒霜

彼之蜜糖,吾之砒霜 sugarsenic “描述一个事物,唯有一个名词定义它的概念,唯有一个动词揭露它的行为,唯有一个形容词表现它的特征。要做的,就是用心去寻找那个名词、那个动词、那个形容词……” —— 福楼拜 (Gustave Flaubert) 我想讲个故事。 很久很久以前(一般讲故事都是这样开头吧), 两个老工程师在一起聊天,谈各自生涯中最自豪的工程。其中一个先讲述了他的

实例演绎,逻辑思维在高效沟通中的作用

实例演绎,逻辑思维在高效沟通中的作用 整理下方案例,整理后不超过100字 某同学随手写下以下实习感想: 期待已久的校企合作安排的假期实习,说是让学的连锁管理知识落地,结果成了去一家门店当服务员,而且门店工作人员全是三四十岁以上的中年女性和男性。只有一个副店长在店里,之前是一个收银员。所以感觉之前企业说的和店长沟通学习也成了一句敷衍。 本来

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小飞说运营之重新定义互联网运营 一、世界两种互联网: 美国互联网:技术创新~产品创新 中国互联网:模式创新 国内~程序员实现需求. 运营则负责把需求变现.

《HTTP权威指南》2-URL

type=d http://www.joes-hardware.com/hammers;item=12731 color=blue, 查询编号为12731且颜色为蓝色的条目是否存在 片段 当我们只想访问整个资源中的一部分时,就可以使用片段。 为了引用部分资源或资源的一个片段,URL支持使用片段组件来表示一个资源内部的片段,如: http://www.joes-hardware.com/tools.html#drills image

机器学习 Day 1 | Data PreProcessing

values imputer = Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0) imputer = imputer.fit(X[:, 1:3]) X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3]) labelencoder_X = LabelEncoder() X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0]) onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[0]) X = onehotencoder.fit_transform(X).values # [['France' 44.0 72000.0],['Spain' 27.0 48000.0],['Germany' 30.0 54000.0].] Y = dataset.iloc[:, 3].

Metal入门资料014-渲染灯光效果和3D效果

我们采用了一种称为Lambertian (漫射)光的基本光模型,我们需要将法线与标准化光源相乘。 我们将在以后的文章中详细讨论Lighting,但是,如果您有兴趣了解有关照明模型的更多信息,这里有一个很好的资源供您参考。 输出图像应如下所示: 效果图 还记得上次我们的内核还给我们一个统一的计时器吗? 用这个替换源代码行: float3 source = normalize(float3(cos(timer), sin(timer), 1));

数量生态学笔记||物种数据转化

数量生态学笔记||物种数据转化 其实在上节课数量生态学笔记||数据探索中我们已经简单接触了数据的转化,我们为了使不同刚量的数据能在一起比较使用了标准化。在数据分析的过程中,经常要根据分析的需要对数据进行转化,以符合模型的内在需要。 要知道我们采集来的一手数据有时会带有我们的采集痕迹有时这种痕迹可能会掩盖问题的实质。我们常常出于以下几方面的

新零售赋能仅是开始,万亿新家装的风口正在来临

新零售赋能仅是开始,万亿新家装的风口正在来临 互联网家装的出现并未真正从根本上消除用户痛点,无论是一线的家装公司还是业主,他们都在期望新的家装模式的出现。以互联网技术为主打的平台模式已经被证明并未真正从根本上破解家装痛点和难题,除了诞生了以土巴兔、齐家网为代表的大型的互联网家装平台之外,互联网家装似乎依然在以传统家装公司为代表的阶段

DESeq2差异基因分析和批次效应移除

)) de_id = rbind(res_de_up_id, res_de_dw_id) file - "ehbio_trans.Count_matrix.xls.DESeq2.all.DE" write.table(as.data.frame(de_id), file=file, sep="\t", quote=F, row.names=F, col.names=F) 绘制火山图 # 可以把前面生成的results.xls文件提交到www.ehbio.com/ImageGP绘制火山图 # 或者使用我们的s-plot https://github.com/Tong-Chen/s-plot logCounts - log2(res$baseMean+1) logFC - res$log2FoldChange FDR - res$padj #png(filename=paste(file_base, "Volcano.png", sep="."

【DL笔记3】一步步亲手用python实现Logistic Regression

shape可以获取一个矩阵的形状,于是我们可以通过[i]来知道每一维的大小; .写维度即可,还有一些特殊用法,比如此处的用法: 当我们要把一个向量X(m,a,b,c)这个四维向量扁平化成X_flatten(m,a* b* c)的二维向量,可以写X_flatten=X.reshape(X.shape[0],-1)即可,其中“-1”代表把剩余维度压扁的模式。而代码中还有一个.