今天分享几个大家工作中常用的思考以及业务分析诊断指令，1、飞轮模型提示:"使用飞轮模型来分析[我的产品/业务]。了解如何在客户获取和保留方面创造动力。"解释:飞轮模型主要用于分析客户获取和保留的动力。它将客户、产品和公司视为一个整体系统，强调各个部分之间的相互作用。示例:假设你经营一个在线教育平台。你可以通过提供高质量的课程内容和优秀的客户服务来吸引更多的学生。满意的学生可能会推荐其他人，从而形成一个正向的飞轮效应。2、内容营销矩阵提示:"运用内容营销矩阵来评估[我的产品/业务]。使您的内容与客户需求和业务目标保持一致。"解释:内容营销矩阵用于评估和规划内容的类型和目的，以满足客户需求和实现业
人工智能 |AGI |AIGC深度学习|API | GPT-4随着深度学习、高性能计算、数据分析、数据挖掘、LLM、PPO、NLP等技术的快速发展，ChatGPT得到快速发展。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。在最近的两会上，众多代表都参与到关于ChatGPT、关于人工智能的讨论中，纷纷建言献策，表达对于这一颠覆性创新的关注。此外，政府工作报告中首次以“大力发展”来表述数字经济，人工智能、元宇宙等作为数字经济的重要组成部分，或将迎来崭新的发展局面。政府工作报告指出，2023年要大力发展数字经济，加快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化
文章目录困难解决方案初始方案及存在的问题segmentmerge引入预排序拆分方案设计考量点如何去除冗余数据按什么维度拆分，拆多少个最终的索引拆分模型演进历程整体迁移流程全量迁移流程流量回放比对验证异步转同步多索引联查优化效果总结与思考参考困难索引数据量亿+，查询请求耗时高，大量查询耗时超过1s的请求数据的快速膨胀，带来了很大的资源消耗和稳定性问题,比如如查询抖动等等数据存在冗余，大量的冗余数据，带来了不必要的资源消耗索引所在集群资源已接近瓶颈，但是扩容的话机器成本较高解决方案一开始从索引参数调整，forcemerge任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等
作者：朱金灿来源：clever101的专栏为什么大多数人学不会人工智能编程？>>>缘起 上周写了一篇《对区块链技术的一些思考》。之后和一些朋友进行了交流，纠正了我之前的一些关于区块链的错误认识。重新认识区块链 在之前的文章中我质疑谁来提供运行区块链所需要的计算资源和存储资源。朋友告诉我是有矿工挖矿的，也就是区块链开发。区块链开发所谓“挖矿”就是，将一段时间内比特币系统中发生的交易进行确认，并记录在区块链上，形成新的区块，挖矿的人叫作矿工。简单来说，挖矿就是记账的过程，矿工是记账员，区块链就是版本。比特币系统的记账权利是去中心化的，即每个矿工都有记账的权利，只要成功抢到记账权，矿工就能获得系
常用经验在HTTP中，我们要通过URL进行资源的定位比如:要取id=888的用户信息，我们就向/user/{id}这个路径发送请求，要取id=888的用户的订单列表，我们就向/user/{id}/orders这个路径发送请求在HTTP中，DELETE、PUT、GET请求应该是幂等的，而POST则不是幂等的。所谓“幂等”指的是:对于一个接口采用同样的参数请求一次和请求多次的结果是一致的，不会因为多次请求而产生副作用在HTTP中，GET请求的响应是可以被缓存的，而DELETE、PUT、POST请求的响应是不可以被缓存的。客户端、网关等可以根据情况对GET请求的响应进行缓存，从而提升性能在HTTP中
文章目录一、赋值二、例化1.大端->大端，小端->小端2.大端->小端，小端->大端总结近来在学习VHDL时发现其有TO和DOWNTO两种声明位宽的方式，不同方式在赋值操作时存在差异，容易混淆。想来Verilog也存在这种问题，故在此进行一个简单的讨论。众所周知，在Verilog中声明数据位宽有两种方式：第一种为DOWNTO方式，这种方式是我们通常使用的声明位宽的方法，在声明时，左侧为高位，右侧为低位，即小端存储。wire[7:0]DOWN_TO;//声明一个8位的wire型变量DOWN_TO第二种为TO方式，声明时左端为低位，即大端存储。wire[0:7]TO;//声明一个8位的wire型变
我正在开发基于Java的开源应用程序，即xwiki。在hibernate.cfg.xml中我可以看到参数connection.pool_size和statement_cache.size为2(每个)。我的应用程序在某个时间点的最大负载为100个用户。现在我的问题是，理想的连接池大小应该是多少。对我来说，尺寸2看起来非常小。如果100个用户同时连接，98个用户必须等待释放连接？在我的例子中，我应该将连接池大小保持为100吗？我正在使用Microsoftsqlserver。除此之外还有最大连接池大小的限制。它取决于网络服务器(在我的例子中是tomcat)还是数据存储供应商(mssqlser
1、NPN、PNP三极管用作开关的基本电路2、负载位置为什么不管是NPN还是PNP，电路对应的负载要放到集电极C，而没有放到发射极E呢？因为三极管的输入回路是从基级B控制发射极E，负载如果放到发射极E，那就会对输入回路造成影响。比如说，Ube>0.7V可以导通，但是由于负载接到了发射极E和GND之间，那么仍然想导通的话B点的电位就不止0.7V了，因为负载也会产生压降。3、三极管的状态3.1、三极管的三种工作状态截止区：发射结反偏，集电结反偏；Ib=0，Ic也几乎为0； 放大区：发射结正偏，集电结反偏；Ube>0.7V，Ic=βIb，Ic的电流受Ib的控制；饱和区：发射结正偏，集电结正偏；Ic受
Lecture1课程介绍：(1)图同构的群论算法。(2)匹配的代数算法。有三个着重关注的问题：(1)三度图的图同构问题lec2~4。原论文下载。(2)可并行的(i.e.\(\text{quasi-NC}\))二分图完美匹配构造一组解的问题lec5~7。原论文地址。(3)同构问题相关的交互式证明协议。前置知识：线性代数、群论。定义一张图\(G=(V,E)\)，\(V\)：点集，\(E\subseteq\binomV2\)：边集。其中\(\binomV2\)表示从\(V\)中选出两者构成的集族。\(|V|\)称作\(G\)的order，\(|E|\)称作\(G\)的size。定义生成子图\(G'=
浙江大学版《概率论与数理统计》一书，第13章第1节例2：这个解释和模型比较简单易懂。接下来，第13章第2节的例2也跟此模型相关：在我自己的理解中，此题的解法跟上一个题目一样，其概率如下面的二维矩阵，第二级传输也就是n为2，矩阵一共有4中可能的概率，求其期望值，即求所有概率及值之积的和。{pnqnqnpn}\begin{Bmatrix}p^n&q^n\\q^n&p^n\end{Bmatrix}{pnqnqnpn}然而，仔细考虑之后发现不妥。因为最后结果的概率，这样计算不太合适，但是又没有发现更合理的理论和方法。继续搜看教材，看到这一节的如下论述：似乎抓到了什么，但是又特别模糊。再看一下C-K
