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数据库 第213页

对Node.js Promise进行基准测试-srcmini

对Node.js Promise进行基准测试

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本文概述 事件循环 基准测试 本文总结 我们生活在一个勇敢的新世界中。一个充满JavaScript的世界。近年来, JavaScript主导了整个网络, 席卷了整个行业。在引入Node.js之后, JavaScript社区就能够利用该语言的...

对抗性机器学习:如何攻击和防御ML模型?-srcmini

对抗性机器学习:如何攻击和防御ML模型?

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本文概述 对抗性机器学习的例子 对抗性例子的辩护 结论和进一步步骤 如今, 计算机视觉中的机器学习模型已用于许多实际应用中, 例如无人驾驶汽车, 面部识别, 癌症诊断, 甚至在下一代商店中, 目的是跟踪客户购买的哪些产品, 从而获得他们的信...

使你的应用获利–利用移动分析

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本文概述 移动应用程序的盈利能力(或其缺乏…) 快速行动并打破事物 你应该使用哪些移动分析工具? 你应该衡量哪些移动应用指标? 我们的示例应用程序:上瘾的益智游戏 计算用户的生命周期值(LTV) 我应该付费获得用户吗? 我应该从这里去哪里?...

SQL窗口函数简介-srcmini

SQL窗口函数简介

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本文概述 数据窗口 OVER子句 排名 行、范围和帧 还有什么? 基本上, SQL窗口功能非常强大 你喜欢讨厌的非常强大的功能(但需要知道) SQL窗口函数提供了一些极其强大和有用的功能。但是对于许多人来说, 由于它们对标准SQL来说太陌生...

使你的应用获利,第2部分–利用移动渠道

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本文概述 传统销售渠道 将渠道应用于移动应用 确定要使用的移动渠道步骤 收集数据 改善移动应用指标 计算寿命值(LTV) 何时使用渠道与ARPDAU 我应该从这里去哪里? 在我以前关于获利应用程序的博客文章中, 我讨论了大多数移动应用程序如...

什么时候使用Google BigQuery有意义?

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本文概述 转向Google BigQuery 样本数据 检测结果 BigQuery的性能和结论 使用BigQuery有意义时 在我的职业生涯中, 我不得不为各种报告和图表编写复杂的分析查询。最常见的是一些图表, 显示按日期, 星期, 季度等...

MCMC方法:Metropolis-Hastings和贝叶斯推理-srcmini

MCMC方法:Metropolis-Hastings和贝叶斯推理

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本文概述 蒙特卡洛采样 贝叶斯思维方式 Metropolis-Hastings 从头开始 总结 让我们排除掉基本定义:马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法使我们能够从分布中计算样本, 即使我们无法计算它。 这是什么意思?让我们备份一下, 谈论...

通过BERT加速:NLP优化模型-srcmini

通过BERT加速:NLP优化模型

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本文概述 深度学习的趋势 来了BERT BERT如何工作 实现BERT和比较业务价值 结果 总结 利用BERT加速NLP:数据减少100倍的世界一流结果 建立深度学习自然语言处理(NLP)分类模型时, 存在两个主要困难。 数据收集(获取成千...