关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主，编程严选网创始人。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。参考：编程严选网1前言受限于对业务掌握度及对应数据特性的了解，大数据平台更倾向海量的同构或异构数据采集，清洗，加工，存储。而提供的数据服务更多是对采集到数据进行汇总及分析。供应链域数据中台专注供应链域业务数据，优势是具备熟练掌握相关业务的产品和开发，更了解业务和数
是否有针对C++的代码指标的VS2008插件？我有TeamSystem，但它不适用于非.NET代码。我试过studioTools但它只是卡住。那么，有人知道实际有效的方法吗？ 最佳答案 这不是插件，而是来自http://www.campwoodsw.com/的SourceMonitor是一个很棒的免费指标工具。 关于c++-C++的VisualStudio代码指标插件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
数据中台虽然已经在口碑上跌下神坛，甚至一些企业开始拆中台。但是，笔者在客户咨询过程中经常遇到一种情况，企业仍然喜欢打着“数据中台”的名义沟通项目需求，但背后的需求很多时候都是数据统一管理和统一服务。 可能数据中台给企业留下的印象太深了，感觉像是一剂万能药，没有数据中台解决不了的数字化难题。那么，什么企业适合上数据中台呢？一，搞清楚数据中台的核心是什么别着急，为了解答上面这个终极问题，先看看数据中台的核心目的是什么。用阿里对数据中台的定义解释是，将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台，形成以服务为中心，由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业高效地进行业务探索和创
一、混淆矩阵的概念 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人工智能中，混淆矩阵（confusionmatrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的。 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实
我目前使用Doxygen生成我的C++项目的文档。由于Doxygen很棒并且会生成大量信息，我想知道是否有一种方法可以将项目的指标集成到生成的文档中。当我谈到指标时，我会想到代码行数、类数、函数数、圈复杂度等。有什么办法吗？如果这不能直接实现，我们是否可以为Doxygen创建一个小插件来向生成文档添加更多信息？ 最佳答案 我会查看由doxygen生成的XML输出，其中可能包含您需要的信息，尽管您可能需要再次运行doxygen。您可以在运行doxygen之前添加预处理器脚本，它会为您生成指标并创建一组页面来显示此信息。(查看Doxyf
一、数据指标认知在日常工作中很多时候我们会遇到业务方什么数据都要看，即使看了这些指标之后没有做出任何运营决策，但业务方心里可能在想：看的指标越多，越重视数据，越是在做数据驱动增长的事情，没有功劳也有苦劳。造成这一现象的主要原因就是业务方没有形成正确的数据指标认知，下面介绍什么是好的数据指标以及如何寻找正确的指标，帮助大家对电商数据指标有初步的认知。1、什么是好的数据指标什么是好的指标？好的指标能带来你所期望的变化，指引大家朝着正确的方向去迭代：每个部门都朝着一个共同的目标协作前进，经过不断迭代优化后，最终实现业务目标。好的数据指标具有以下四个特点：（1）具有比较性好的数据指标具有比较性，可以在
文章目录一、前言二、概念解析1.数据仓库2.数据湖3.数据中台三、具体区别1.数据仓库VS数据湖2.数据仓库VS数据中台3.总结四、湖仓一体1.目前数据存储的方案2.DataLakehouse（湖仓一体）一、前言数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。那么它们3者究竟有啥区别？别急，先跟大家分享两个有趣的比喻。1、图书馆VS地摊如果把数据仓库比喻成“图书馆”，那么数据湖就是“地摊”。去图书馆借书（数据），书籍质量
—01—数据中台通用体系架构不同的企业对数据有不同的需求。企业数据应用不断更新迭代，企业的中台系统也需要不断变化。从数据处理与数据治理两个维度出发，可以设计一个解耦的数据中台体系架构。该数据中台体系架构具有一定的柔性，可按照企业应用需求进行组合，或者对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。数据中台体系架构示例数据中台的通用体系架构如图2所示。该中台体系架构以减少功能冗余和提高功能复用为原则，把数据中台解耦为6个可以分别独立建设、演进的功能子系统。数据结构与数据处理子系统是数据中台体系架构的核心，数据治理是提升数据价值的重要手段。该数据中台体系架构的通用性表现在以下几点。该数据中
本次分享题目为指标体系的管理驾驶舱场景应用实践，主要介绍管理驾驶舱在快手电商数据运营产品团队中的应用实践。管理驾驶舱的目的是为了在经营管理场景，看清业务并提供业务改进的数据抓手，可以监控业务链路、演化为数据产品、发现新的业务机会。文中将分享管理驾驶舱的设计和建设过程中需要注意的问题，包括指标的设计和拆解、产品的设计和交互、数据准确性和稳定性保障、用户体验和权限设计等。最后给出管理驾驶舱的目标和迭代方向。一、数据内容型应用产品类型1、数据内容的业务驱动逻辑首先来介绍一下数据内容的应用场景。整体的思路是数据与业务深度结合，聚焦目标和业务动作的数据影响，创造更大价值。我们使用指标的目的主要有两个，一
前言做插帧这么久了，这几个指标还没系统的研究过，这次开一个博客写下这几个指标的区别这里贴一个比较全的评价指标的库https://github.com/csbhr/OpenUtility/tree/c9cf713c99523c0a2e0be6c2afa988af751ad161以以下两张图为例预测图片真实图片MSEMSE(meansquarederror)均方误差公式如下：即两张图片对应像素点数的差的平方求平均，这里可以理解为带噪声图像与干净图像之间的噪声对于这两张0-255的取值范围的图片，MSE的值为20.3308对于上图真值图片和一张全黑图片（值为0），MSE的值为15907.2259对于
