data$book_recommend<-apply(as.matrix(data$book_recommend),1,function(x){as.numeric}) data<-na.omit(data)

时间: 2024-03-16 09:47:43 浏览: 31
这段代码用于将图书数据中的“book_recommend”列转换为数值型,并删除其中的缺失值。以下是对代码的解释: ```r # 使用apply函数和as.numeric函数,将“book_recommend”列转换为数值型 data$book_recommend <- apply(as.matrix(data$book_recommend), 1, function(x) {as.numeric(x)}) # 使用na.omit函数,删除数据中的缺失值 data <- na.omit(data) ``` 首先,使用apply函数和as.numeric函数将“book_recommend”列中的每个元素转换为数值型。其中,as.matrix函数用于将数据框中的一列转换为矩阵,1表示按行进行处理,而function(x) {as.numeric(x)}表示对每行中的元素进行转换。 接下来,使用na.omit函数删除数据中的缺失值。该函数会删除数据框中包含缺失值的整行数据。 这段代码的作用是将“book_recommend”列中的字符串型数据转换为数值型,并删除其中的缺失值。这通常是在进行数据分析和建模之前需要进行的预处理步骤之一。 希望这能够帮助您理解这段代码的作用。
相关问题

优化这个sql SELECT count( 1 ) FROM ( SELECT B.ID, B.PURCHASE_REQUEST_ID, B.MATERIAL_ID, B.MATERIAL_CODE, B.MATERIAL_NAME, B.STANDARD, B.MODEL_ID, B.BILL_ROW_ID, B.BILL_NO, BILL_NAME, B.MODEL_CODE, B.MODEL_NAME, B.PARENT_MODEL_ID, B.PARENT_MODEL_CODE, B.PARENT_MODEL_NAME, B.UNIT_CODE, B.UNIT_NAME, B.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST( NVL( B.APPLY_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS APPLY_NUM, CAST( NVL( B.DEAL_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS DEAL_NUM, CAST( NVL( B.RETURN_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS RETURN_NUM, B.DEAL_USER_ID, B.DEAL_USER_NAME, CAST( NVL( B.PRICE, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS PRICE, CAST( NVL( B.AMOUNT, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AMOUNT, B.IMPLEMENT_CODE, B.IMPLEMENT_NAME, B.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, B.PURCHASE_MANAGER_ID, B.PURCHASE_MANAGER_NAME, B.PROVIDER_ID, B.PROVIDER_NAME, B.REMARK, B.DELIVER_AREA, B.DELIVER_ADDRESS, B.RECEIVE_PEOPLE, B.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, B.ITEM_STATUS, B.COST_CENTER, B.COST_BUDGET_CODE, B.COST_IMPLEMENT_NAME, B.FRAME_CONT_ID, B.FRAME_CONT_CODE, B.FRAME_CONT_NAME, B.DETAIL_CONFIG, B.PURCHASE_CATEGORY_CODE, B.INVOICE_TITLE_CODE, B.INVOICE_SEND_ADDRRSS, B.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, B.YEAR, B.DELETE_FLAG, B.PROVINCE_CODE, B.REASON, B.PARENT_ITEM_ID, B.FRAME_CONT_ITEM_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, B.MATERIAL_URL, B.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, C.PURCHASE_REQUEST_CODE, C.PURCHASE_REQUEST_NAME, C.APPLY_TYPE_CODE, C.CREATOR_NAME, C.APPLY_TELEPHONE, C.COMPANY_NAME, C.DEPT_NAME, B.CREATE_TIME, TO_CHAR( B.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD' ) CREATE_TIME_STR, C.ARRIVE_TIME, C.IS_TO_END, C.MONEY_WAY_CODE, C.OWN, C.APPLY_CATEGORY_CODE, C.manu_Type, C.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, ( SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = ( SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = B.MATERIAL_DEPT_ID )) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, B.ORIGINAL, B.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, B.PROVIDER_PRODUCT_NAME, B.PRODUCT_DESC, B.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) IS_CARDSYSTEM_REQUEST, B.APPLY_GROUP_AUTHORITES, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, B.PREQUALFY_CODE, nvl( C.IS_QUICK, '0' ) AS IS_QUICK, C.PURCHASE_WAY_CODE, C.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, C.ORIGINAL_TYPE, C.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, B.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM B LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST C ON B.PURCHASE_REQUEST_ID = C.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = B.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE B.delete_flag = '0' AND B.Item_Status IN ( 1 ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( ( c.apply_type_code NOT IN ( '20', '41', '3' ) AND nvl( B.Apply_Num, 0 ) > nvl( B.Deal_Num, 0 )) OR c.apply_type_code IN ( '20', '41', '3' ) ) AND B.Deal_User_Id =: 1 AND C.MONEY_WAY_CODE =: 2 AND C.APPLY_TYPE_CODE =: 3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE =: 4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE =: 5 AND NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) = : 6 AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p left join material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = B.id ) ORDER BY C.ID, B.ID ASC)

首先,可以将子查询中的所有列名改为别名,这样可以避免重名和提高代码可读性。另外,可以尝试使用 EXISTS 子查询来替换 NOT EXISTS 子查询,因为 EXISTS 子查询的性能通常更好。最后,可以考虑对 WHERE 子句中的多个条件进行逻辑上的分组,以避免出现过于复杂的条件表达式。下面是优化后的 SQL: SELECT COUNT(1) FROM ( SELECT b.ID, b.PURCHASE_REQUEST_ID, b.MATERIAL_ID, b.MATERIAL_CODE, b.MATERIAL_NAME, b.STANDARD, b.MODEL_ID, b.BILL_ROW_ID, b.BILL_NO, b.BILL_NAME, b.MODEL_CODE, b.MODEL_NAME, b.PARENT_MODEL_ID, b.PARENT_MODEL_CODE, b.PARENT_MODEL_NAME, b.UNIT_CODE, b.UNIT_NAME, b.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST(NVL(b.APPLY_NUM, 0) AS NUMBER(24, 10)) AS APPLY_NUM, CAST(NVL(b.DEAL_NUM, 0) AS NUMBER(24, 10)) AS DEAL_NUM, CAST(NVL(b.RETURN_NUM, 0) AS NUMBER(24, 10)) AS RETURN_NUM, b.DEAL_USER_ID, b.DEAL_USER_NAME, CAST(NVL(b.PRICE, 0) AS NUMBER(24, 10)) AS PRICE, CAST(NVL(b.AMOUNT, 0) AS NUMBER(24, 10)) AMOUNT, b.IMPLEMENT_CODE, b.IMPLEMENT_NAME, b.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, b.PURCHASE_MANAGER_ID, b.PURCHASE_MANAGER_NAME, b.PROVIDER_ID, b.PROVIDER_NAME, b.REMARK, b.DELIVER_AREA, b.DELIVER_ADDRESS, b.RECEIVE_PEOPLE, b.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, b.ITEM_STATUS, b.COST_CENTER, b.COST_BUDGET_CODE, b.COST_IMPLEMENT_NAME, b.FRAME_CONT_ID, b.FRAME_CONT_CODE, b.FRAME_CONT_NAME, b.DETAIL_CONFIG, b.PURCHASE_CATEGORY_CODE, b.INVOICE_TITLE_CODE, b.INVOICE_SEND_ADDRRSS, b.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, b.YEAR, b.DELETE_FLAG, b.PROVINCE_CODE, b.REASON, b.PARENT_ITEM_ID, b.FRAME_CONT_ITEM_ID, b.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, b.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, b.MATERIAL_URL, b.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, c.PURCHASE_REQUEST_CODE, c.PURCHASE_REQUEST_NAME, c.APPLY_TYPE_CODE, c.CREATOR_NAME, c.APPLY_TELEPHONE, c.COMPANY_NAME, c.DEPT_NAME, b.CREATE_TIME, TO_CHAR(b.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD') CREATE_TIME_STR, c.ARRIVE_TIME, c.IS_TO_END, c.MONEY_WAY_CODE, c.OWN, c.APPLY_CATEGORY_CODE, c.manu_Type, c.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, b.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, b.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, (SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = (SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = b.MATERIAL_DEPT_ID)) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, b.ORIGINAL, b.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, b.PROVIDER_PRODUCT_NAME, b.PRODUCT_DESC, b.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL(c.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0') IS_CARDSYSTEM_REQUEST, b.APPLY_GROUP_AUTHORITES, b.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, b.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, b.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, b.PREQUALFY_CODE, NVL(c.IS_QUICK, '0') AS IS_QUICK, c.PURCHASE_WAY_CODE, c.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, c.ORIGINAL_TYPE, c.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, b.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM b LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST c ON b.PURCHASE_REQUEST_ID = c.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = b.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE b.delete_flag = '0' AND b.Item_Status IN (1) AND b.Deal_User_Id = :1 AND C.MONEY_WAY_CODE = :2 AND C.APPLY_TYPE_CODE = :3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE = :4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE = :5 AND NVL(C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0') = :6 AND EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( c.apply_type_code IN ('20', '41', '3') OR ( c.apply_type_code NOT IN ('20', '41', '3') AND NVL(b.Apply_Num, 0) > NVL(b.Deal_Num, 0) ) ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p LEFT JOIN material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = b.id ) ORDER BY c.ID, b.ID ASC )

请用pithon帮我爬取网址:https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1q7MR/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=39eadfcf8faa9eab6a7679a8550bcae3并做做情感分析

好的,我可以为你提供一个简单的爬取和情感分析的示例代码。请注意,在运行代码之前,需要安装 requests、beautifulsoup4、textblob 等 Python 库。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from textblob import TextBlob # 请求页面并获取页面HTML数据 url = 'https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1q7MR/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=39eadfcf8faa9eab6a7679a8550bcae3' response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML数据,并获取评论内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') comments = [] for comment in soup.select('.comment'): content = comment.select('.text')[0].text.strip() comments.append(content) # 对评论内容进行情感分析 polarity = 0 subjectivity = 0 for comment in comments: blob = TextBlob(comment) polarity += blob.sentiment.polarity subjectivity += blob.sentiment.subjectivity # 输出情感分析结果 avg_polarity = polarity / len(comments) avg_subjectivity = subjectivity / len(comments) print('情感极性:', avg_polarity) print('情感主观性:', avg_subjectivity) ``` 这段代码会请求指定的视频页面,使用 BeautifulSoup 解析页面 HTML 数据,并获取视频评论内容。接着,使用 TextBlob 对评论内容进行情感分析,最后输出情感极性和主观性的平均值。 请注意,该代码只是一个简单的示例,实际情况可能会更加复杂。在爬取和分析他人的评论数据时,请务必遵守法律法规和道德准则。

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print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

select a.*, b.name activityName, c.name productName, c.member_max memberMax, d.status as complete, group_concat(if(e.face_value is null, "", e.face_value) separator "\n") as rewardAmount, group_concat(if(e.coupon_code is null, "", e.coupon_code ) separator "\n") as couponCode , group_concat(if(e.coupon_id is null, "", e.coupon_id) separator "\n") as caId from marketing_group_tool_group_member a left join marketing_group_tool_group_info d on a.group_id = d.id left join marketing_group_tool_activity b on a.activity_id = b.activity_id left join marketing_group_tool_product_base c on a.product_id = c.product_id left join marketing_group_tool_send_coupon_record e on (a.group_id = e.group_id and a.card_no = e.card_no) left join wx_recommend_organization organization on b.organization_id = organization.id where ((organization.tree_id between 2002000000000000 and 2002999999999999) or (organization.tree_id between 1000000000000000 and 1999999999999999) or (organization.tree_id between 2000000000000000 and 2999999999999999) or (organization.tree_id between 3000000000000000 and 3999999999999999) or (organization.tree_id between 4000000000000000 and 4999999999999999) or (organization.tree_id between 6000000000000000 and 6999999999999999) or (organization.tree_id between 5000000000000000 and 5999999999999999) or (organization.tree_id between 10000000000000000 and 10999999999999999) or (organization.tree_id between 8000000000000000 and 8999999999999999) or (organization.tree_id between 9000000000000000 and 9999999999999999) or (organization.tree_id between 11000000000000000 and 11999999999999999) or (organization.tree_id between 12000000000000000 and 12999999999999999) or (organization.tree_id between 13000000000000000 and 13999999999999999) or (organization.tree_id between 14000000000000000 and 14999999999999999) or (organization.tree_id between 15000000000000000 and 15999999999999999) or (organization.tree_id between 16000000000000000 and 16999999999999999) or (organization.tree_id between 17000000000000000 and 17999999999999999) ) and 1 = 1 group by a.id, a.activity_id , a.group_id , a.product_id , a.activity_referral_code, a.product_referral_code , a.openid , a.unionid , a.nickname , a.head_img , a.mobile , a.is_sub_buy , a.is_sub_progress , a.is_sub_success , a.sort , a.card_no , a.create_time , a.is_received_notice , a.is_received_progress , a.is_received_success , b.name, c.name, c.member_max , d.status order by a.id desc limit 0,20;

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微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【基础】安装MySQL:从下载到配置的完整指南

![python数据库编程合集](https://opengraph.githubassets.com/f5c38590c64cc0ea56ef235eff4fb5d5675e3c699a36ce388d1ffc280bd77681/mongodb/mongo-python-driver) # 1. MySQL数据库简介 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),因其高性能、可扩展性和易用性而闻名。它广泛应用于各种规模的应用程序,从小型网站到大型企业系统。 MySQL使用结构化查询语言(SQL)来管理数据。SQL是一种标准化语言,允许用户通过简单的命令创建、读取、更新和删除
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# 请根据注释在下面补充你的代码实现knn算法的过程 # ********** Begin ********** # # 对ndarray数组进行遍历

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法,用于分类和回归分析。在代码中,实现KNN的基本步骤如下: ```python # 导入必要的库 import numpy as np from collections import Counter # 假设我们有一个训练数据集 X_train 和对应的标签 y_train X_train = ... # (n_samples, n_features) y_train = ... # (n_samples) # KNN函数实现 def knn_k(X_test, k, X_train, y_train):
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信息技术在教育中的融合与应用策略

信息技术与教育是一个关键领域,它探讨了如何有效地将计算机科学(CS)技术融入教育体系,提升教学质量和学习体验。以下是关于该主题的一些重要知识点: 1. **逻辑“与”检索**:在信息检索中,逻辑“与”操作用于同时满足多个条件的查询,确保结果包含所有指定的关键词,提高搜索的精确度。 2. **通配符“*”的应用**:通配符“*”(星号)在搜索中代表任意字符序列,帮助用户查找类似或部分匹配的关键词,扩大搜索范围。 3. **进阶搜索引擎检索技巧**:理解并运用高级搜索选项,如布尔运算、过滤器和自定义排序,能够更高效地筛选和分析搜索结果。 4. **教育目标与编写方法**:B选项对应的学习目标可能是具体的教学策略或技能,可能是指将信息技术融入课程设计中的具体步骤。 5. **课程整合与变革**:将信息技术融入课程整体,涉及课程内容和结构的创新,这是支持教育变革的一种观点。 6. **经验之塔理论**:该理论区分了从实践操作到抽象概念的认知层次,电影与电视在经验之塔中处于较为具体的底层经验。 7. **信息素养的侧重点**:信息能力被认为是信息素养的重点与核心,强调个体获取、评估、管理和创造信息的能力。 8. **教学评价类型**:学习过程中可以进行过程性评价和总结性评价,前者关注学习过程,后者评估最终成果。 9. **网络课程的支撑**:网络及通讯技术为网络课程提供了基础设施和环境支持,确保在线学习的顺利进行。 10. **PowerPoint演示模式**:演讲者模式允许演讲者在幻灯片展示的同时查看备注,增强讲解的灵活性。 11. **“经验之塔”层级**:电影与电视作为视听媒体,对应的是相对具体的实践经验,位于经验之塔的较低层。 12. **教育信息化的兴起**:20世纪90年代,伴随“全国学习网”等项目的建设,教育信息化的概念逐渐被提出。 13. **信息技术与课程整合误区**:错误的做法包括认为存在固定模式,以及忽视信息技术作为学生主动学习工具的角色。 14. **先行组织者教学策略**:由美国心理学家George A. Bormann提出的教学策略,用于引导学生理解和准备新知识。 15. **校本教研方式**:D选项可能是非主要的校本教研方式,通常包括同伴互助、专业发展研讨会等形式。 16. **信息化教育的核心**:信息化教育的核心是教育信息资源的利用和整合,促进教育质量的提升。 17. **信息技术与科研任务整合模式**:学生通过信息技术完成科研任务,体现的是信息技术作为学习工具和科研支持的作用。 18. **中国知网资源下载**:中国知网除了CAJ格式,还提供PDF或其他格式的资源下载。 19. **多媒体课件编辑软件**:Authorware是一种常用的多媒体课件制作工具,Windows不是编辑软件。 20. **问题设计原则**:问题设计需要具有一定的复杂性和歧义性,以激发思考和批判性思维。 21. **学习理论基础**:学习被解释为刺激与反应之间的联结,但这里的“及时强化”可能指的是行为主义学习理论中的强化机制。 以上是关于信息技术与教育的一些关键知识点,涵盖了课程设计、信息检索、教育理论与实践等方面。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩