2.3.2、Google Analytics高级应用——自定义高级细分进行聚焦分析
1.什么是细分 细分就是将具有共同属性的群体剥离出来单独分析或对比分析，研究其中的特征与差异。 2.为什么需要细分 站点的流量往往比较稳定，需要通过细分才可以看到其中的差异和异常，如对不同的渠道做细分，对新旧客户做细分，可以知道不同渠道的、不同类型的客户的转化、偏好是否有差异的，对此可以提供不同的内容，制定不同的营销策略。 为什么需要细分的反面就是细分有哪些好处？通常来说，细分有两个优点： （1）避免被平均，如页面的停留时间就是一个平均值，不同的时间分布对网站的影响是不同的，如果整个网站的打开
砖头人项目:4.qq登陆授权
1.引入第三方提供的jar包pom.xml，systemPath为存放路径 1 2 3 4 5 6 7 <dependency> <groupId>org.other</groupId> <artifactId>qq</artifactId> <version>20160812</version> <scope>system</scope> <systemPath>${basedir}/web/WEB-INF/lib/Sdk4J.jar</systemPath> </dependen
sqlite 的去重
1） 找到重复的记录，归类到一个新表里面 max(id) 是想要删除的record create table ttt as select gallery_url ,max(id) as theid from gallery group by gallery_url having count(*) >=2 2） 删除 delete from gallery where id in ( select theid from ttt)
短评iphone 7 发布会
现在即将登场的是IPHONE 7 ； 有人吐槽，apple watch2与apple watch1在外观上并没有什么差别，这样的变化在iphone的更新换代上完全不会出现； 有人吐槽，iphone6有一个突起的摄像头，令人很不爽。这一点，iphone7也做出了改变； 是的，iphone7比iphone6唯一的，也是颠覆性的变化 大专栏 短评iphone 7 发布会就是—–我们有了两个突起的摄像头了！ 上一代，我们的口号是“BIGGER THAN BIGGER”，这一代。我们的口号是_ “处女座
Spring Cloud Alibaba微服务从入门到进阶 完整版
第1章 课程介绍 课程的总体介绍，课程需要的环境搭建和一些常用的快捷键介绍. 第2章 Spring Boot基础 前期先带着学习Spring Boot基础,创建Spring Boot项目,讲解Spring Boot的配置,是学习Spring Cloud Alibaba的必知必会. 第3章 微服务的拆分与编写 这一章讲解的微服务的概念,使用场景,建模,架构通览,讲师带着拆分微服务并且一步步分析,编写一些基础的微服务功能 第4章 Spring Cloud Alibaba介绍 学习Spring Cl
AES Algorithm
2. 算法 AES算法加解密的流程图如下： AES加密过程涉及到4种操作： 字节替代（SubBytes） 行移位（ShiftRows） 列混淆（MixColumns） 轮密钥加（AddRoundKey） 解密过程分别为对应的逆操作。由于每一步操作都是可逆的，按照相反的顺序进行解密即可恢复明文。加解密中每轮的密钥分别由初始密钥扩展得到。算法中16字节的明文、密文和轮密钥都以一个4x4的矩阵表示。 2.1 字节替换 字节代替的主要功能是通过S盒完成一个字节到另外一个字节的映射。 下图(a)是s盒（
2.3.3、Google Analytics高级应用——巧用对比
对比就是将不同周期的数据指标做比较，从数量上确定其差异，并进行差异分析或趋势分析的分析方法，在GA里面非常常用的一种分析方法。 对比设置的位置在右上角的选择日期范围，除了“实时”报告外，其他的报告在右上角都有一个时间范围选择器，单击日期范围就可以看到对比的选项了，如图2-38所示： 图2-38 对比 “日期范围”的类型有自定义、今天、昨天、上周和上月，一般使用是直接默认自定义后去选择时间区间，现在GA能选择的时间范围最多是93天。 对比通常是应用在数据异常的时候，需要寻找为什么？可以是昨天跟前
java-爬虫-14-采用Redis创建url仓库,实现分布式爬虫
前言 使用之前单应用的队列仓库存储抓取的url存在以下两个弊端: 单应用时候,加入服务宕机了,则单应用中的队列仓库里面的url就会为空,则此时就会从页面的首页重新抓取 在加快爬虫抓取速度时候，我们有时候需要部署多节点,实现多节点抓取,加快抓取速度,但是多节点抓取同一个页面时候,怎样保证哪些url已经抓取了,而不需要再次抓取了,此时如果是单应用队列仓库将会不能区分 使用redis创建的url仓库(公共的仓库) 恰好解决了这个问题 多节点可以实现负载均衡,可以保证服务稳定性(其中一个挂掉了,不会对
KMeans Clustering
#lannister/machinelearning k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。其处理过程如下: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心; 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心 4.重复2、3直到聚类中心不再发生改变 Clustering is to find the relations/connections between data without la
Junk-Mail Filter 【并查集虚父节点】
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2473 题目大意： n个点,m个操作,操作时,输入M a b，表示a, b在一个集合里, 输入S a 表示将a从集合里删除掉。求最后有多少个不同的集合。 解题思路: 需要删除结点，但是并非是删除与该节点为父亲节点的子树，而仅仅是该点。所以需要用到虚父节点。 所以再开一个数组，更新节点时直接改变当前节点的父节点，使其等于大于n的父节点，这样就把其节点删除了。 代码如下： 1 #include<ios
Netty系列文章之Netty线程模型
前言 我们在使用Netty进行服务端开发的时候，一般来说会定义两个NioEventLoopGroup线程池，一个"bossGroup"线程池去负责处理客户端连接，一个"workGroup"线程池去负责处理读写操作。那么，我们为什么要这么做呢？这样做的好处是什么
ElasticSearch 中boolQueryBuilder的使用
转载自:https://blog.csdn.net/metheir/article/details/85080334 1. 为什么filter会快？ 看上面的流程图就能很明显的看到，filter与query还是有很大的区别的。 比如，query的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果； 而filter则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。 综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分
Visual Question Answering with Memory
Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks 引用论文 Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering 在一般的VQA问题中，我们使用梯度下降来更新模型，使用低频截断来减少答案分类数，这样会造成模型对低频答案得到的分数较低，难以得到正确答案。这篇文章介绍了一种新的Memory-Augmented方法来解决这一问题。 模型结构 模型主要
Swift Type Casting
类型转换 可以判断实例的类型，也可以将实例看做是其父类或者子类的实例。 类型转换在 Swift 中使用 is 和 as 操作符实现。这两个操作符提供了一种简单达意的方式去检查值的类型或者转换它的类型。也可以用它来检查一个类型是否实现了某个协议 定义一个类层次作为例子 你可以将类型转换用在类和子类的层次结构上，检查特定类实例的类型并且转换这个类实例的类型成为这个层次结构中的其他类型。下面的三个代码段定义了一个类层次和一个包含了这些类实例的数组，作为类型转换的例子。 第一个代码片段定义了一个新的基
2.1.1、Google Analytics高级应用——应用自定义提醒提高分析效率
自定义提醒（Custom Alters），根据用户自定义需求对一些字段设置范围做提醒，可以设置通知邮件，当设置的指标超过设置范围的时候会自动向该邮箱发送邮件及时通知，及时通知相关人员，能大幅降低人的工作量。 设置的位置在：在GA中选择“自定义”→“自定义提醒”→“管理自定义”，如图2-1所示： 图2-1 创建自定义提醒 单击后设置的面板如图2-2所示： 图2-2 自定义提醒设置面板 设置面板中各个字段的设置如表2-1所列： 表2-1 自定义提醒参数解析 自定义提醒可以按照日、周和月设定，基本的
2.1.2、Google Analytics高级应用——用Google Sheet做异常监控
GA里面内置的自定义提醒有时候也有延时的问题存在，这导致这个功能的作用大打折扣，下面介绍如何通过Google Sheet解决这种问题。 利用GA智能事件的原理是过去一段时间90%的置信区间作为合理范围，超过就预警，参照这个原理，筛选监控的主要指标，一般看会话数，用户数，跳出率，平均会话时长，新会话的占比，浏览量，Referral等，具体Google Sheet配置如图2-3所示（详细的使用方法看第二章第5节里的Google Sheet的应用）： 图2-3 Google Sheet配置 运行后跑
2018icpc南京/gym101981 K Kangaroo Puzzle 随机化
题意： 有一个棋盘上，1是空格，0是障碍物，一开始每个空格里都有一只袋鼠，你可以命令所有袋鼠一起向上下左右一个方向走一格，一旦碰到边界或障碍物，袋鼠就不动，如果它后面有袋鼠这两个袋鼠就会挤进一个格子，棋盘最大20*20，要求你在50000步以内让所有的袋鼠挤到一个格子里面。 题解： 这个题真的是全场最佳，不多说了看代码吧。 #include<stdio.h>
#include<string.h>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace st
python脚本运行
1，终端命令下 python “name.py” 2，在python环境中，其中脚本内容为 1 2 3 a='head' b='hehe' print(a,b) 使用方法import name则执行该脚本，此时可以使用下面的语句来查看显示内容 1 2 print (name.a) print (name.b) 在同一个python环境中，第一次import加载以后，以后再使用import就不会有相应的结果显示， 大专栏 python脚本运行在这个情况下可以使用reload(name)来重新加载
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