用戶層級(jí)有效請(qǐng)求率精品文章

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  電商購(gòu)物車(chē)產(chǎn)品在做什么？

  ...響結(jié)算率指標(biāo)——需要數(shù)據(jù)：當(dāng)前購(gòu)物車(chē)去結(jié)算率，需要用戶調(diào)研-提升購(gòu)物車(chē)UV，增加進(jìn)入購(gòu)物車(chē)入口（即增加加車(chē)入口）；增加購(gòu)物車(chē)召回手段——需要數(shù)據(jù)：當(dāng)前購(gòu)物車(chē)UV，購(gòu)物車(chē)UV來(lái)源-提升客件數(shù)，強(qiáng)化湊單，湊券心智—...

  shixinzhang 2019-06-28 11:07 評(píng)論0 收藏0
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  美團(tuán)外賣(mài)Android Crash治理之路

  ...如果你忽略了它的存在，它就會(huì)愈演愈烈，最后造成大量用戶的流失，進(jìn)而給公司帶來(lái)無(wú)法估量的損失。本文講述美團(tuán)外賣(mài)Android客戶端團(tuán)隊(duì)在將App的Crash率從千分之三做到萬(wàn)分之二過(guò)程中所做的大量實(shí)踐工作，拋磚引玉，希望能...

  elva 2019-08-16 12:36 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí) 面試常見(jiàn)問(wèn)題&答案 ①

  ...在一種網(wǎng)絡(luò)A的后面添加幾層形成新的網(wǎng)絡(luò)B，如果增加的層級(jí)只是對(duì)A的輸出做了個(gè)恒等映射(identity mapping)，即A的輸出經(jīng)過(guò)新增的層級(jí)變成B的輸出后沒(méi)有發(fā)生變化，這樣網(wǎng)絡(luò)A和網(wǎng)絡(luò)B的錯(cuò)誤率就是相等的，也就證明了加深后的網(wǎng)...

  Tangpj 2019-06-26 18:42 評(píng)論0 收藏0
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  騰訊云IPv6：已經(jīng)進(jìn)入快車(chē)道

  ...6終端占所有終端比例為18％，而我國(guó)只有0．5％。中國(guó)IPv6用戶只有500萬(wàn)，僅占全國(guó)7億多互聯(lián)網(wǎng)用戶的0．7％。為了加快我國(guó)IPv6改造工作，從2016年起我國(guó)在十三五規(guī)劃中正式提出布局下一代互聯(lián)網(wǎng)，全面向IPv6進(jìn)行演進(jìn)升級(jí)，后續(xù)...

  wayneli 2019-04-29 10:39 評(píng)論0 收藏0
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  智能運(yùn)維實(shí)踐：硬盤(pán)失效預(yù)測(cè)技術(shù)

  ...可能導(dǎo)致雙盤(pán)甚至多盤(pán)同時(shí)或在短時(shí)間內(nèi)相繼失效，影響用戶數(shù)據(jù)安全。顯而易見(jiàn)，如果能預(yù)測(cè)硬盤(pán)失效的概率，并做提前預(yù)防，可大大提升用戶數(shù)據(jù)的可靠性。同時(shí)，當(dāng)硬盤(pán)失效后，運(yùn)維人員需要盡快執(zhí)行數(shù)據(jù)備份和換盤(pán)等操...

  shiina 2019-04-25 17:22 評(píng)論0 收藏0
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  企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)模式-30天閱讀計(jì)劃

  ...對(duì)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者透明。 企業(yè)應(yīng)用還涉及到大量操作數(shù)據(jù)的用戶界面屏幕。有幾百個(gè)用戶界面是不足為奇的。用戶使用頻率的差異很大，他們也經(jīng)常沒(méi)什么技術(shù)背景。因此，為了不同的使用目的，數(shù)據(jù)需要很多種表現(xiàn)形式。系統(tǒng)一...

  null1145 2019-07-01 11:15 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)時(shí)代的目標(biāo)檢測(cè)算法

  ...1.6 HyperNet2016年清華大學(xué)提出HyperNet算法，其利用網(wǎng)絡(luò)多個(gè)層級(jí)提取的特征，且從較前層獲取的精細(xì)特征可以減少對(duì)于小物體檢測(cè)的缺陷。將提取到的不同層級(jí)feature map通過(guò)較大池化降維或逆卷積擴(kuò)增操作使得所有feature map尺寸一...

  wfc_666 2019-04-25 18:24 評(píng)論0 收藏0
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  四大深度學(xué)習(xí)框架+四類(lèi)GPU+七種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：交叉性能評(píng)測(cè)

  ... 架構(gòu)做了優(yōu)化。Tesla K40，作為一個(gè) Kepler GPU，缺少這樣低層級(jí)的優(yōu)化。Torch 在所有架構(gòu)中都可以輸出好結(jié)果，除了被用在現(xiàn)代 GPU 和更深的模型時(shí)。這又一次成了 Neon 發(fā)揮作用的時(shí)候。最后，我們指出 TensorFlow 是一個(gè)可以訓(xùn)練所...

  jk_v1 2019-04-25 18:09 評(píng)論0 收藏0