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  • 因为组装电脑硬件搭配非常灵活,我们可以按需求来自行选择相应配置电脑,其他类型电脑是商家决定电脑售价,那组装电脑价格是装机者自行控制,这点又​体现出组装价格具有灵活性。说到这里大家应该能捕捉...

    如今组装电脑已经贴近我们的生活了,更多的人愿意选择组装电脑,为什么呢?因为组装电脑的硬件搭配非常灵活,我们可以按需求来自行选择相应配置的电脑,其他类型的电脑是商家决定电脑的售价,那组装电脑的价格是装机者自行控制,这点又​体现出组装的价格具有灵活性。说到这里大家应该能捕捉到几个重要的关键性词语了,硬件配置按需装机装机价格,这三点因素就是组装电脑的生存价值所在。由于组装电脑是电脑硬件组合的产物,那组成电脑的硬件到底怎么选择呢?怎么选择组装电脑才不会吃亏呢?这些对于电脑外行人来说的确是个大问题,因为他们只“会”用电脑而不懂电脑,这里的会也是打双引号,因为他们只会用电脑操作自己需求的小范围功能。这里我告诉大家,选择组装电脑需要牢记四点重要原则,牢记这四点原则后不会吃大亏还受用一生,最关键还能远离各种坑

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    电脑的硬件组成与组装图片

    一、选择组装电脑需要牢记的重要原则一。

    万物生长靠阳光,那对于电脑来说,电脑的阳光就是CPU硬件,CPU是电脑性能的指导标准,CPU选好了,那这台电脑性能就不会差,电脑性能才不会坑,价格越贵的CPU当然性能就越好,但价格越贵的CPU对你来说未必就最好,按需求选择合适的性能及价格的CPU才最合理,此外,尽可能选择高主频型号的CPU,因为CPU的主频越高,运算速度就越理想,如果选择I3型号的CPU,那建议不要考虑9代以下型号,如果选择I5型号的CPU,那建议不要考虑7代以下型号,如果选择I7型号的CPU,那建议不要考虑8代以下型号,如果选择AMD系列CPU的话,首先记住除了锐龙系列的CPU外不要选,无论选择锐龙R3、R5或R7,建议选择第二代或以上技术型号的CPU。市面上使用电脑的需要主要分两大方向,分别是:制图需求类用机游戏需求类用机,依照我多年的经验分析,游戏类需求用机建议选择Intel系列的CPU制图渲染类需求用机建议选择AMD系列的多核心多线程型号CPU,复杂的渲染图形图像是需要依靠CPU的核心及线程数。

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    电脑CPU是电脑的核心性能部分

    二、选择组装电脑需要牢记的重要原则之硬件组合搭配部分。

    电脑​的硬件组合很多人觉得非常难,其实把用机需求定位好了后,那这个问题就不是问题了,硬件搭配讲究配置均衡,也就是不要出现很突出的性能硬件,就是这个意思,拒绝选择高U低卡或高卡低U的硬件搭配形式,很多不太懂电脑的朋友都把电脑硬件选择的目光焦距在内存条和固态硬盘上面,内存条和固态硬盘的确可以提高电脑的运行速度和单机操作速度,但这类速度是小范围的速度,电脑综合性能不行,那小范围的硬件速度性能也是于事无补,这就相当于一个依靠大池塘补给水的小池塘道理一样,大池塘水都干了,小池塘再漂亮也不会有水源了。

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    电脑硬件组合要性能均衡

    三、选择组装电脑需要牢记的重要原则之价格部分。

    组装电脑大家最关心的就是价格问题,很多人都怕组装电脑时被坑价,市面上也的确有不少客户被商家坑过的实例,想要不被坑价格,那就要货比三家,必要时也需要参考网价,某东的价格任何电脑实体店都可以接受,但某宝的价格多数电脑实体店不接受,因为某宝上面有很多“洋玩意和洋垃圾”硬件或电脑,有些同型号的电脑硬件售价甚至比实体店的进货价还便宜,原因这里就不过多介绍了,但也有很多某宝店电脑硬件价格的确公道,为什么某宝需要“淘”,懂行人能“淘”到好货,不懂行的人就“逃”,因为假货和翻新货泛滥,不懂行只有学会逃了。建议大家去实体店组装电脑时价格同时参考某宝与某东的均价

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    DIY组装电脑的魅力就是硬件组合非常灵活

    选择组装电脑需要牢记的重要原则之电脑配置单部分。

    组装电脑的核心环节就是写电脑配置单的环节,电脑配置单是电脑的灵魂,电脑配置单能体现出电脑的性能电脑的性价比电脑价格有没有被坑电脑硬件搭配组合是否合理电脑硬件配置组合的明细电脑每个硬件的品牌型号和参数电脑每个硬件的价格和电脑的总价等,很多人组装电脑时都不向对方索要电脑配置单,这点我认为非常粗心,假如商家对你的口头承诺没有兑现的话,那电脑配置单就是最有力的证据。据我所知,装机不索要电脑配置单的人被商家坑的比例要大于向商家索要电脑配置单的人数。

    总结语:以上四点选择组装电脑经验,吸收后受用一生。喜欢我的朋友们请不要忘记点关注哦。

    本文原创版权所有,未经允许禁止盗用,一经发现维权到底,全网监测侵权必究。原创作者:王李军,本文作者:王李军。最后感谢大家的关注与阅读评论,下期我们再见!

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  • 反之,网络商家也可以通过用户行为,进一步挑选什么商品更好卖,如何对商品进行定价,抑或如何对商品进行宣传推广。通过这些例子,我们可以看到资料分析在工作中重要性。那么,资料分析具体技...

    资料分析-导论

    随着互联网的发展,任何岗位都离不开资料分析。随着互联网的发展,每天都在产生大量的数据。同时,这些数据也会反向产生价值。比如,用户在互联网上购物时,可以通过评价,购买量,和价格来选择一件商品。反之,网络商家也可以通过用户行为,进一步挑选什么样的商品更好卖,如何对商品进行定价,抑或如何对商品进行宣传推广。通过这些例子,我们可以看到资料分析在工作中的重要性。那么,资料分析的具体技能包括哪些呢?

    资料分析的技能可以大致分为两类:硬技能和软技能。硬技能是指硬性资料分析和工具的使用,比如Excel,SQL,Tableau,Python处理大规模数据。软技能是指对事物的认知方式和经验积累,即为透过现象,能否看清楚导致这一现象的本质?对于同一组数据,不同层次的人的解读会大不相同。这时候,经验的积累会对未来的决策产生积极影响,犯错误的概率会对应减少。

    互联网资料分析

    互联网通常指信息传输的一种载体,通过电子化的方式留存信息,与传统线下基于实物的传输方式相对应。比如,纸币和数字货币,他们的作用都是用来交易,但交易的方式是不同的。纸币是线下、实物的交易载体,数字货币是线上的,以一种虚拟的形式进行交易。纸币和数字货币通常是等值的,只是交易方式有所不同。

    资料分析是指对数据的规律进行总结、提炼,从而进行最后的决策。比如,在研究数据分析岗位人才需求时,首先我们需要获取招聘信息,基于数据对职位数进行统计。为了进行同类别比较,还需要统计其他岗位的信息,从而确定数据分析岗位在整个市场中的地位。由于这些资料都是从互联网获取的,所以整个流程是基于互联网的资料分析。

    认识数据

    数据是对事物的描述和记录。根据数据的计量层次,我们可以进一步对数据进行分类。对于以下这一组数据:黄瓜、番茄、森林、书,他们都属于文字描述类数据,我们无法对其进行排序、比较,因此他们的计量层次比较低。对于数值型数据:1,2,3,4,5,这些数据可以进行排序、计算差异、做加减乘除、做比较,因此他们的计量层次比较高。

    下面我们来具体看数据的分类。

    定类数据 (Nominal Data)

    举例来说,

    • 颜色:红色、白色、黄色
    • 性别:男性、女性
    • 职位:产品经理、运营、市场营销

    这些数据有什么特点呢?我们可以发现,这几组数据都是按照类别属性进行分类,各个类别之间是平等并列的关系。这种数据不带有数量的信息,并且不能在各个类别之间进行排序。对于这种数据,主要的数值计算是计算其每一类别中的项目的频数和频率。

    定序数据 (Ordinal Data)

    举例来说,

    • 受教育程度:小学、初中、高中、大学、硕士、博士
    • 季度:春、夏、秋、冬
    • 登记:合格、良好、优秀

    可以观察到,定序数据和定类数据有相似的地方,就是都是文字描述型数据。不同的是,定序数据是可以进行排序、比较优劣。在使用过程中,可以通过将编码进行排序,表示之间的高低差异。

    定距数据(Interval Data)

    举例来说:

    • 温度:20°,50°,100°
    • 成绩:50, 65, 70, 100
    • 年龄:8, 25, 40, 60

    定距数据和前两种数据相比,是数值型数据,它具有一定单位的实际测量值。定距数据的准确性比定类和定序数据更高。通过定距数据,我们可以计算出各个变量之间的实际差距(加、减)

    定比数据(Ratio Data)

    举例来说:

    • 利润:10万,20万,30万
    • 薪酬:3000,6000, 9000, 12000
    • 用户数:210, 3500, 49000

    相比定距数据,定比数据不但可以进行大小比较、排序、加减法,还可以进行乘除运算。在定距尺度中,0表示数值;在定比尺度中,0表示“没有”。定比数据中存在绝对零点,而定距数据不存在。有了绝对零点,即可进行乘除运算。

    总结

    综上来看,我们可以将数据分为定性、定量数据。定性数据是一组表示事务性质、规定实物类别的文字表属性数据,包括定类数据和定序数据。定量数据是指以数量形式存在着的属性,并因此可以对其进行测量,包括定距数据和定比数据。

    统计指标

    总体指标、相对指标

    统计指标是体现总体数量特征的概念和数值,根据分析目的不同,统计指标会随之变化。在进行房屋设计相关的分析时,统计指标可以涉及到建筑面积、竣工面积、技术装备率。在进行提升用户转化率分析时,涉及网站浏览量、着陆页、跳失率的指标。在选择理财产品的时候,往期业绩,风险系数,年化收益等都会成为统计指标。

    统计指标根据它体现的内容可以分为总体和相对两大类别。总量指标是在特定条件下的总规模、总水平或工作总量。比如,在计算GDP(国内生产总值)、总人口、销售总额时,会用到总量指标(总和SUM)。如果考虑总体的平均水平,可以考虑平均指标,也称作集中趋势指标,平均数是其中一种指标。

    和总体指标相对应的相对指标,是两个有联系的现象数值相比得到的比率。它描述的是相对关系,而不是总体情况。

    下面的表格给出了1-12月的销售额情况和占比。经过计算,销售总量为78,000元,占比即为各个数据/总量指标,占比就是比例,反映出各个部分占总体的比重,反映了总体的构成和比例。如果想要观察每月相对的比例,可以将每月的数据/公约数,得到1:2:3:...:10:11:12,即为比率,比率是数据项:数据项之间的比较,反映了相对关系。可以看出,年末/年初=12,可以突出上升、增长幅度。在销售分析过程中,更多关注的是增长率,环比、同比。比如,我们想要了解最近2个月的销售情况,是增长还是下跌?以11月和12月的数据为例,用 (本期数 - 上期数)/上期数 * 100% 得到环比。具体的 (12000 - 11000)/11000=9.09%,为当前12月周期环比增长率。

    月份销售额占比
    1月1,0001.28%
    2月2,0002.56%
    3月3,0003.85%
    4月4,0005.13%
    5月5,0006.41%
    6月6,0007.69%
    7月7,0008.97%
    8月8,00010.26%
    9月9,00011.54%
    10月10,00012.82%
    11月11,00014.10%
    12月12,00015.38%

    如果我们想要了解长期的增长率,比如近2年来的销售表现,可以使用同比增长率,即为(本期数 - 同期数)/同期数 * 100%。在以下例子中,可以算出12月份的同比增长率:(3450 - 2300) / 2300 = 50%。

    第一年销售额第二年销售额
    1月1,2001月1,800
    2月1,3002月1,950
    3月1,4003月2,100
    4月1,5004月2,250
    5月1,6005月2,400
    6月1,7006月2,550
    7月1,8007月2,700
    8月1,9008月2,850
    9月2,0009月3,000
    10月2,10010月3,150
    11月2,20011月3,300
    12月2,30012月3,450

    综上,环比更注重短期的涨幅表现,而同比更注重长期的表现。

    集中趋势指标

    在分析过程中,我们经常遇到这样一些问题:那个营销渠道引流效果最好?什么岗位的薪资待遇最高?哪一个产品最受欢迎?一个简单的方法就是利用平均值来描述不同选择的平均水平如何,以便得到初步结论。平均值就是集中趋势指标的一种。集中趋势指标体现的是数据的一般水平的指标,可以帮助我们快速了解样本数据的概况,最常用的集中趋势指标就是平均值。平均值的计算非常简单,即为所有数据相加/数据的个数。但平均值极为容易受到异常值的影响而变得失去意义,所以,在利用平均值之前,可以去除异常值,这样可以更准确的得到指标。当然,我们可以利用另外一个集中趋势指标,中位数。

    中位数是按照顺序排列后居于中间位置的数。如果数据的个数为奇数时,中位数是位于(n+1)/2位置的数;如果是偶数时,中位数是最中间的两位数相加/2。在以下这个表格中,中位数是11000。可以看出,11000相比收到65,000影响的平均数更具有代表性。

    工号薪资
    202001037,500
    202001048,600
    202001019,000
    202001069,500
    2020010511,000
    2020010212,500
    2020010713,500
    2020010814,500
    2020010965,000

    另外一个集中趋势指标是众数,是一组数据中出现次数最多的数值。众数反映的是局部特征和密集度。注意,众数是可以有多个的。

    离散趋势指标

    离散趋势指标是体现内部差异度的指标,主要有三类可以表示:极差、平均差、标准差。极差为距离最远的两个点之间的距离,在下面的收盘价表中,极差为11.67-10.12=1.55。极差体现了数据内部最大的差异情况。

    收盘价
    10.12
    10.22
    10.38
    11.67
    10.61
    10.44
    10.38
    10.7
    10.85

    但是极差大就代表数据离散程度高吗?其实不一定,因为极差只关注了2个值,会受到个别因素干扰。为了能够真正了解数据的离散程度,我们可以使用平均差。平均差代表一组数据与平均值差异的平均差异。平均差用数学公式表示为:|每个数据项-均值|的总和/数据项个数。早知道收盘价数据表中,我们可以计算出平均值为10.59,所以收盘价表的平均差可以用:|收盘价-10.59|的总和/9来计算(这里||指绝对值),最后可以算出平均差为0.32。我们可以看出,数据项与平均值差距越大,数据就会越分散,反之越集中。为了进一步观察数据的离散程度,我们给出收盘价与涨跌幅表格。可以看出,11.67为一个明显的异常值。这个异常值的产生原因可能有很多,比如股东回购、政策利好、供需失衡。对于事件驱动型数据,在样本量较小时,容易导致误差。为了突出对于异常值的敏感程度,我们可以使用标准差来代替平均差。

    收盘价涨跌幅
    10.120.00%
    10.220.99%
    10.381.57%
    11.6712.43%
    10.61-9.09%
    10.44-1.60%
    10.38-0.57%
    10.73.08%
    10.851.40%

    标准差的公式和平均差很类似,为sqrt(|每个数据项-均值|^2的总和/数据项个数)。这里我们可以看出,分母还是和数据项个数有关,但分子变为差值平方的总和。分子的平方项会放大数据的离散程度,所以标准差比平均差更有代表性。

    分布形态

    给定了数据,我们用点、线、面的方式将数据呈现出来。假设我们需要统计与数据相关的工作中,企业对工作经验的要求。我们可以将要求大致分成以下几类:应届毕业生,经验1年以下、经验1-3年,经验3-5年、经验5-10年,和经验不限。有了这样一些类别,按照经验要去年限,可以统计对应职位数量的频次。

    经验频数
    经验应届毕业生1
    经验1年以下1
    经验1-3年101
    经验3-5年240
    经验5-10年77
    经验不限26

    我们画出对应的直方图,就可以大致看出其分布。a579ceabdb055ff4150c9074d39fde23.png

    得到了分布,我们可以将集中趋势指标和离散趋势指标对应到分布图中。分布图的高度对应数据的一般水平,可以使平均值、中位数、众数。分布图的宽度对应了数据的离散程度。下图展示了著名的正态分布:

    920d727bdcd451f8c35d62473f13bf6e.png可以看出,正态分布是一个对称的、中心为平均值的分布。离中心0点距离不同倍数的标准差点可以将整个数据分布分成几块。比如(-2s,2s)中间区域占整个分布大约95%,这里s指标准差。

    除了正态分布,还有左偏分布和右偏分布,下图展示了一般情况下不同分布中平均值、中位数和众数的大小关系。

    451022401ddcfc8fd2bebd97701f9397.png

    异常值

    在之前的平均值例子中,我们可以发现异常值对于一些统计指标有一定的干扰。异常值是指与平均值偏差极大或极小的值,也可以称之为离群点。如何通过科学的手段来识别异常值呢?主要的思路是观察检测值与整体数据的差异度。比如,我们可以计算与平均值的倍数。在下面的薪资表中,大部分的薪资与平均数的倍数是在0-1之间的,但最后一条数据的倍数为3.87,即可能为异常值。

    工号薪资倍数
    202001037,5000.45
    202001048,6000.51
    202001019,0000.54
    202001069,5000.57
    2020010511,0000.66
    2020010212,5000.74
    2020010713,5000.80
    2020010814,5000.86
    2020010965,0003.87

    在实际分析中,异常值的判断需要具体情况具体分析。举一个例子,假设一个基金业绩走势在某一天突然下跌3%,能否立刻判断当天的值为异常呢?实际上,当年基金进行了分红派息,导致公司的钱会相对变少,基金业绩随之下降,这属于正常的现象。所以,不能简单通过数据直接判断异常值。

    异常值的产生是有几种场景的。第一种是错误记录。比如说,数据在录入的时候,由于人员的手误(笔误),导致数据错误。在薪酬表例子中,录入人员可能在数据前多输入一个负号,导致结果为负数。这种情况下,我们可以直接将负号删除。第二种情况错误添加。比如在薪酬表中错误地添加了一行为年龄=20的记录,这样的数据可以直接删除。还有一种情况是异常值是正确并且真实存在。对于这样的情况,我们需要判断这样的异常值是否反映特殊事件,例如之前提到的分红的情况。在这种情况下,不能武断通过数据反映的异常而得出结论,需要对应不同的特殊事件,对判断结果进行修正。对于周期性数据(旅游业销售数据,某些月份的数据比其他月份普遍高),我们不需要进行处理,因为数据本身就是如此。

    那么对于那些需要处理的异常值,有几种方法可以参考。我们可以对错误数据填充空值,或者填充样本平均值。对于正确、真实,需要做调整的数据,可以根据实际情况进行调整。处理方式为数值 * 需要调整的比率。假设分红数据导致当天基金数据下降3%,我们可以将当天收盘价 * (1+0.03),之后再做统计时是基于调整后的数据进行的。

    资料分析流程

    主要包括以下流程

    • 目标确定
    • 数据获取
    • 数据清洗
    • 数据整理
    • 描述分析
    • 洞察结论
    • 撰写报告

    目标确定

    在这一步,需要明确解决什么问题,达到什么目的。主要有两个方向,一个是针对现有情况进行分析(描述型分析),第二类是基于现状对未来进行预测(预测型分析)。

    数据获取

    包含两个部分:(1)字段设计,(2)数据提取。

    假设我们现在分析销售额数据,对于字段设计,基础的指标有平均销售额、销售总额、增减幅度。这些指标在数据表中实际上并不存在。所以我们需要对指标进行拆分,得到基础数据,比如订单号、交易日期、交易金额。我们可以根据基础数据计算得到指标型数据。针对字段,我们应该如何提取数据呢?小企业会采取销售管理软件进行数据导入导出。对于互联网企业,大部分业务是在线上完成,所以会使用SQL从数据库中提取。

    数据清洗

    在获取数据之后,为了保证数据的可用性,我们需要对数据进行清洗,否则之后的计算统计结果可能是错误的。数据清洗主要针对4类情况:(1)异常值,(2)空白值,(3)无效值,(4)重复值。对于异常值的识别、判断和处理,我们之前已经提到。对于空白值、无效值、重复值,我们可以对其进行修正、平均值填补、或删除。

    数据整理

    在数据清理之后,我们需要对数据进行整理,格式化和指标计算。格式化处理可能包括对日期的处理、行列的格式化,最终生成一个二维表。同时,我们也会对一些指标进行计算,比如平均值、总额等。

    描述分析

    对于整理后的数据,我们可以进行挖掘、描述分析。描述分析包含对数据的描述和指标统计的描述。数据的描述指的是对数据的基本情况进行描述,比如数据总数、时间跨度、数据来源等。对于指标统计,首先要分析实际情况的数据指标(比如网站流量设计网页跳转率,每个网页的登录率;用户的转化需要计算用户注册率,用户转化率,用户购买率,用户活跃率等)。针对这些指标,有4类主要的描述分析场景:变化、分布、对比、预测。变化指的是随着时间变动而增加(近期销售额表现)。分布指的是不同层次上的表现(地域分布、人群分布、内容分布、点击量分布)。对比指的是数据项之间的比较(产品线对比、用户数对比)。预测指的是根据现有的增减幅度预测未来数据变化。

    洞察结论

    在进行分析之后,我们可以得到相应的结论。这是数据报告的核心,可以体现分析能力。

    撰写报告

    数据报告主要包含以下几个部分:报告背景(业务现状),报告目的(解决什么问题),数据基本情况(数据可信度),可视化图表(数据的可理解程度),策略选择(提出解决方案)。

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  • 给定一物品,每种物品都有自己重量和价格,在限定总重量内,我们如何选择,才能使得物品总价格最高。 什么?你看不懂?哈哈哈嗝:) 说白了,就是放一堆东西到一个容器,让容器能装东西价值最大 背包...

    什么是背包

    问题可以描述为:
    给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。
    什么?你看不懂?哈哈哈嗝:)
    说白了,就是放一堆东西到一个容器,让容器能装的东西价值最大

    背包的分类

    • 1.01背包
    • 2.完全背包
    • 3.多重背包(我包含在分组背包内了)
    • 4.混合背包
    • 5.二维费用
    • 6.分组背包
    • 7.依赖背包
    • 8.背包方案数

    本题解只介绍和详细讲解打钩的背包,如果不服,来打我啊!
    对了,好人做到底,抄代码的小伙子 我给个链接吧,23333~
    https://me.csdn.net/qq_35436309
    你什么都没看见,对不对?
    好的,我们继续瞎扯蛋。

    背包的原理

    相信聪明的你,一定学了背包,(废话,不学背包来看什么题解?),所以我们不用讲原理了吧? (日常被打)
    好好好,接下来是重点:
    利用搜索
    不是,是简单的DP,说白了,就是难一点的 递归
    好了好了,废话了久,我也该切入主题了。

    背包四连

    在这里插入图片描述
    错了错了,不是这张图,是:
    在这里插入图片描述

    01背包:

    描述
    一个旅行者有一个最多能装 M 公斤的背包,现在有 n 件物品,它们的重量分别是W1,W2,…,Wn,它们的价值分别为C1,C2,…,Cn,求旅行者能获得最大总价值。
    输入
    第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30); 第2…N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。
    输出
    仅一行,一个数,表示最大总价值。
    输入样例 1
    10 4
    2 1
    3 3
    4 5
    7 9
    输出样例 1
    12
    来源
    一本通

    首先,我们来说一说背包入门
    我们以01背包为例:

    科普:01背包为什么叫01背包呢?
    它总要有个名字啊,不然它叫10背包,你还不是要问为什么
    不是,是因为他只有拿和不拿,所以叫01背包(正儿八经的科普)

    • 搜索解法:
      首先,还不会背包的你,会想到怎么做呢?
      3,2,1
      答案揭晓:
      搜索(没猜到的同学也不要灰心,也许你猜到下面递推/DP方式了吧)
      搜索是个好东西,万能的,一定要学好搜索,以后加个剪枝就无敌了有木有(≧∇≦)ノ在这里插入图片描述
      哼唧,让我们继续来研究本题吧!!!
      用什么搜索好呢?
    • A.BFS
    • B.DFS
    • C.暴力搜
    • D.百度搜索
      有毒吧,肯定选B啊。C?你告诉我怎么搜嘛。D?噗呲,抄代码专用。至于A,BFS是求最短路的。所以要不加思索的选B。
    //DFS的01背包AC解法
    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int m,n,w[10010],c[10010];
    int ans;
    void dfs(int s,int v,int cc){
    	if(s>n+1){
    		return;
    	}else{
    		ans=max(ans,cc);
    		if(v+w[s]<=m){
    			dfs(s+1,v+w[s],cc+c[s]);
    		}
    		dfs(s+1,v,cc);
    	}
    }
    int main(){
        cin>>m>>n;
        for(int i=1;i<=n;i++){
        	cin>>w[i]>>c[i];
    	}
    	dfs(1,0,0);
    	cout<<ans;
    	return 0;
    }
    

    不要抄代码,不要抄代码,不要抄代码,否则你会死的很惨

    我来解释一下,这是DFS,其实就是(如下图所示)
    在这里插入图片描述
    感兴趣的同学,可以研究一下为什么会TLE
    提示:时间复杂度
    解:
    RP的问题
    TLE很明显,数据一大,深搜就要搜很多层,自然TLE。
    所以大佬们要记得记忆化搜索哦!
    这不是本章重点,略过。。。。。。(其实就是蒟蒻的兔子不会,编不下去了,23333~)

    • DP/递归解法

    这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。用子问题定义状态:即F[i, v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是:
    F[i, v] = max{F[i − 1, v], F[i − 1, v − Ci] + Wi}
    这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下:“将前i件物品放入容量为v的背包2中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放或不放),那么就可以转化为一个只和前i − 1件物品相关的问题。如果不放第i件物品,那么问题就转化为“前i − 1件物品放入容量为v的背包中”,价值为F[i − 1, v];如果放第i件物品,那么问题就转化为“前i − 1件物品放入剩下的容量为v − Ci的背包中”,此时能获得的最大价值就是:
    F[i − 1, v − Ci]
    再加上通过放入第i件物品获得的价值Wi。
    摘抄自崔添翼的背包问题九讲 2.0 alpha1

    其实我也看不懂 ,就知道黑体字一定有用
    现在,我们有请Mr.假老练上场
    在这里插入图片描述
    好的,测评嘉宾到了的话,我们开始嘛:
    解:如代码所示(今天很不兔子)

    //DP的01背包写法(二维)
    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    int a[1000],b[1000];
    int dp[1000][1000];
    int n,m;
    int v;
    int main(){
    	cin >> m>>n;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    			cin >> a[i]>>b[i];
    	}
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		for(int j=m;j>0;j--){
    		    if(a[i]<=j){
    			dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-a[i]]+b[i]); 
    	    }else{
    	    	dp[i][j]=dp[i-1][j];
    	    	} 
    		}
    	}
    	cout << dp[n][m];
    	return 0;
    }
    

    哦,这样啊,思路是这样、然后这样、再那样、最后再来一个那些(兔子又皮起来了,不行,要一本正经的胡说八道
    这是背包的简单题,如图:

    我们可以假设dp[i][j],表示前i件物品,重量之和不超过j并是最优价值。
    那么:
    dp[i][j]=max(dp[i-1][j-a[i]]+b[i],dp[i-1][j])
    其实,a就是重量,b就是价值。
    所以,dp[n][m]就是最优的方案。
    黑体乃精髓也!递推公式,解题根源。
    小结:以后一般的背包和DP都要推出转移式。

    完全背包:

    描述
    设有n种物品,每种物品有一个重量及一个价值。但每种物品的数量是无限的,同时有一个背包,最大载重量为M,今从n种物品中选取若干件(同一种物品可以多次选取),使其重量的和小于等于M,而价值的和为最大。
    输入
    第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30); 第2…N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。
    输出
    仅一行,一个数,表示最大总价值。
    输入样例 1
    10 4
    2 1
    3 3
    4 5
    7 9
    输出样例 1
    max=12
    来源
    一本通

    写到这里,兔子真的是迷茫的,好像自己什么都懂了,但讲不出来写不出来 ???
    这不就是01背包的翻版吗??
    改一下代码,先推导一波:
    dp[i][j]=max(dp[i][j-w[i]]+c[i],dp[i-1][j])
    没错,就是它,万恶的 核心。
    它怎么来的呢???
    在这里插入图片描述

    如上图所示
    来一波代码秀:

    //DP的完全背包写法(二维)
    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    int w[100100],v[100100];
    int dp[1010][1010];
    
    int main(){
        int t,m;
        cin>>t>>m;
        
        for(int i=1;i<=m;i++){
            cin>>w[i]>>v[i];
        }
        
        
        for(int i=1;i<=m;i++){
        	for(int j=t;j>=0;j--){
                for(int k=0;k*w[i]<=j;k++){
                	
    					dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]);//递推
                	
    			}
                
                             
            }
    	} 
            
        cout<<"max="<<dp[m][t];
        return 0;
    }
    
    

    混合背包:

    描述
    一个旅行者有一个最多能装V公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W_1,W_2,…,W_n,它们的价值分别为C_1,C_2,…,C_n。有的物品只可以取一次(01背包),有的物品可以取无限次(完全背包),有的物品可以取的次数有一个上限(多重背包)。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
    输入
    第一行:二个整数,M(背包容量,M≤200),N(物品数量,N≤30); 第2…N+1行:每行三个整数Wi,Ci,Pi,前两个整数分别表示每个物品的重量,价值,第三个整数若为0,则说明此物品可以购买无数件,若为其他数字,则为此物品可购买的最多件数(Pi)。
    输出
    仅一行,一个数,表示最大总价值。
    输入样例 1
    10 3
    2 1 0
    3 3 1
    4 5 4
    输出样例 1
    11
    提示
    样例说明 选第一件物品1件和第三件物品2件。
    来源
    一本通

    接下来进行下一个话题:母猪的产后护理 拿错书了
    在这里插入图片描述
    不是,是:
    三个背包混合。

    三个背包混合?
    你是魔鬼还是秀儿?
    不,我是魔秀:)

    我们可以将它拆分成几个问题,再逐一破解。
    将它化成01背包和完全背包混合,多重背包单独算。
    至于多重背包,也没什么好讲的,背包老一套,推转移式嘛。
    然后把他们像揉面一样,用 if 把它们揉到一起,想象你是泥人张~

    附上代码:

    //DP的混合背包写法(二维)
    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    int m,n;
    int w[1000],c[1000],p[1000];
    int dp[1000][1000];
    int main(){
    	cin>>m>>n;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		cin>>w[i]>>c[i]>>p[i];
    		if(p[i]==0){
    			p[i]=0x3f3f3f3f;
    		}
    	}
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		for(int j=1;j<=m;j++){
    			for(int k=0;k*w[i]<=j&&k<=p[i];k++){
    				dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*w[i]]+k*c[i]);
    			}
    		}	
    	}
    	cout<<dp[n][m];
    	return 0;
    }
    
    

    分组背包:

    描述
    一个旅行者有一个最多能装V公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W_1,W_2,…,W_n,它们的价值分别为C_1,C_2,…,C_n,这些物品被划分为若干组,每组中的物品互相冲突,最多选一件。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
    输入
    第一行:三个整数,V(背包容量,V≤200),N(物品数量,N≤30)和T(最大组号,T≤10); 第2…N+1行:每行三个整数Wi,Ci,P,表示每个物品的重量,价值,所属组号。
    输出
    仅一行,一个数,表示最大总价值。
    输入样例 1
    10 6 3
    2 1 1
    3 3 1
    4 8 2
    6 9 2
    2 8 3
    3 9 3
    输出样例 1
    20
    来源
    一本通

    啊,终于到了本篇的最后一个 背包问题了,感觉好有成就感啊!
    (分组背包一般不考)
    这样吧,你已经能编写该程序了,我直接上代码:

    //DP的分组背包写法(一维)
    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    int a[15][30],v[15][30],b[15],dp[205],n,t,m,x,y,h;
    int main(){
    	cin>>m>>n>>t;
    	for (int i=1;i<=n;i++){
    		cin>>x>>y>>h;
    		v[h][++b[h]]=x;//b用来存第h个组有多少件物品,v为代价
    		a[h][b[h]]=y;//a为价值
    	  }
    	for (int i=1;i<=t;i++){//组
    		for (int j=m;j>0;j--){//重量
    	    	for (int k=1;k<=b[i];k++){//这个组的第几件
    	    		if (j>=v[i][k]){//判断是否越界
    	    			dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i][k]]+a[i][k]);//动态转移方程
    	    		}
    			}
    		}
    	}
    	cout<<dp[m];
    }
    

    抄代码的你 一定会问了,这个一维DP算哪门子写法??
    嘻嘻,不要慌,接下来我们来说说最后一个专题:二维DP的压缩
    什么?还有一个专题?
    在这里插入图片描述

    背包的压缩

    有的同学会说,二维DP简单。不,那是你不会一维DP,你学会了一维DP,一定会更简单的,从此代码二维DP再不存在。

    二维,2*m的形式:

    首先,我们先来研究一下DP数组的运行方式首先,我们先来研究一下DP数组的运行方式
    (以01背包为例,哦,万恶的01背包 )(以01背包为例,哦,万恶的01背包
    在这里插入图片描述
    我们就可以知道,其实DP的运行,只和两行有关,一行是上一次的,一行是本次的,你知道怎么做了吗?
    没错,如伪代码:

    #头文件
    using .......
    
    定义数组;
    int dp[2][m];
    
    int main(){
    
    	输入;
    	
    	for(){
    		for(){
    			日常乱写DP的灵魂——转移式;
    			一行做完了没?做完了:
    				交换(dp第1层,dp第二层);
    		}
    	}
    
    	cout<<dp[1][m];
    	return 0;
    }
    

    是不是更简洁了?还没完,还有简洁的呢!

    一维,m的形式:

    在这里插入图片描述

    忘了什么呢???
    对,前面延伸绿线和红线的元素的值已经改变了,绿色箭头与红色箭头在一起也一定是错的。
    那怎么办啊,没办法喽?[沮丧]
    不可能,我可是兔子啊,我可是劳动人民啊,无敌种花家的劳动人民啊,所以:
    正着不行反着来嘛。。。。。。
    如图:
    在这里插入图片描述
    这就对了嘛。
    小结:面度不同的背包,应该灵活解决二维压缩一维,数据大,一定要压缩,尽量都用一维的DP。
    最好再次练习二维压缩一维,不妨拿以上背包练练手,可以再去看看分组背包的代码哦!

    总结

    背包其实不难,只要能推出转移式就很完美了,可以多练练背包,对DP的学习很有帮助呢!!!

    好了,差不多了,相信你到这一定也学会了背包,如果还一知半解的话,来打我啊 (惹不起大佬),那就再刷一遍题,再读一遍题解(据说大声朗诵和题解更配哦
    希望小伙伴们点个关注,下期我们再会,233333333~拜啦!!在这里插入图片描述

    展开全文
  • 一、为什么预测走势是不可能1、长期精准预测前提是强人工智能实现和无限制海量数据接入,因此在现有科技水平下是绝对不可能实现。2、短期特定时间段里找规律,如果存在话,可以暂时给人提供额外收益...

    一、为什么预测走势是不可能的

    1、长期精准预测的前提是强人工智能实现和无限制的海量数据接入,因此在现有的科技水平下是绝对不可能实现的。

    2、短期特定时间段里找规律,如果存在的话,可以暂时给人提供额外的收益机会,但它提供的也仅仅是可能性

    3、在维度有限,且大量数据中(例如二级市场数据,价格,成交量等等),机器的找规律能力远强于人(速度,客观性,误差性)

    SVM模型通过几组简易的技术指标获得的夏普比率

    b8bff7b20153bc058666acc20020388f.png

    bb4224668738e1af84fafb7aae744209.png

    因此,显而易见,既然机器都找不到“圣杯”,“瞳术大师”们,更加别想找到了

    二、正确的交易理念

    (一)关注点

    1、隐含与历史波动率

    波动率分为历史波动率和隐含波动率两种

    1)历史波动率

    历史波动率描述了股票或指数在特定时期内的价格变动情况。

    期权就像保险一样,就像保险公司需要查看索赔历史记录和一般事故统计数据一样,历史波动率是我们用来计算盈亏概率的重要依据。

    c0f7847176b1cb2b976e50232f33b457.png

    2)隐含波动率

    隐含波动率是根据期权需求计算的,而不是根据过去发生的一系列数字计算的,因此,我们应该将隐含波动率视为期权的价格。

    隐含波动率可以用来评估期权是变贵了还是更加便宜了

    如果隐含波动率与历史波动率相同,则市场对期权的定价与历史价格变动相同;

    如果隐含波动率低于历史波动率,则市场预计该标的价格不久会非常稳定,期权价格更加便宜;如果隐含波动率高于历史波动率,则市场预计该标的价格不久会更加动荡,期权更加昂贵。

    对市场预期的不同所导致的合约供求关系变化是导致隐含波动率变动的根本原因,因此,隐含波动率也可被视为期权交易的恐惧指标

    2、标的资产的变化

    当市场价格出现大幅波动时,期权价格会上涨。但是市场不会永远处于恐慌模式,价格最终将趋于稳定。当市场处于相对平静或状态时,那么会有更多的期权卖家,而买家会相对较少(因为买保险的用处不如之前那么大了),从而期权价格会下降。通常,股票期权价格随着股票价格的下降而增加(此时期权的保险作用体现在,保护股票资产的疯狂下跌)。相反,商品期权价格随着商品价格的上涨而趋于增加(此时期权的保险作用体现在,防止原材料价格疯狂上涨)。

    3、希腊字母

    1)对仓位做微调和平衡,保证始终处于Delta Neutral

    2)微调的另一个注意点是,保证我们的整体持仓的Vega在一个相对合理范围内,即Theta/Vega

    4、移仓

    我们可以移仓至同一月份离平价更远的位置,并增加我们的头寸规模,也可以移仓至后一个月份,但不提高我们的头寸规模,或者将两者结合。

    (二)交易纪律

    1、果断执行

    如果触发了你之前设置的调仓条件,请立刻执行,不要延缓。或者视而不见,这样的做法只会增加损失得不偿失。

    2、客观接受亏损,不要抱有侥幸

    当头寸开始亏损时,不要期望事情会好转。没有人能准确预测未来,从博弈的角度看,如果市场是可预测的,那么我们谁也无法从中获利。期权交易是概率游戏,我们只有不断剔除低概率盈利高概率亏损的仓位(接受有限的损失),把资金解放出来,放在高概率盈利低概率亏损的新仓位上,才能使我们长期保持稳定盈利。

    3、仓位管理

    留足40%-50%的资金以应对极端情况下所需要进行的调整(例如:跳空现象)

    4、调仓的目的是为了减少风险

    不要对可能的损失感到焦虑,从而建立更加激进的仓位,这样只会让你陷入比现在更糟糕的境地。

    文章涉及的SVMPython代码

    from sklearn import mixture as mixfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.svm import SVCimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas_datareader import data as webimport matplotlib.pyplot as plt#导入数据df = web.get_data_yahoo('510050.ss', start='2005-01-01', end='2019-06-11')
    df = df[['Open', 'High', 'Low', 'Close']]
    n = 11 #回顾t = 0.8 #用于训练数据的百分比,这里我们选择用80%的数据来训练split = int(t * len(df))#对数据按照上面比例切割df['high'] = df['High'].shift(1) #df['low'] = df['Low'].shift(1) #df['close'] = df['Close'].shift(1) #df['HL Range'] = df['high']-df['low']# High Low Rangedf['20MA-50MA'] = df['close'].shift(1).rolling(window=20).mean()-df['close'].shift(1).rolling(window=50).mean() #20MA-50MAdf['50MA-200MA'] = df['close'].shift(1).rolling(window=50).mean()-df['close'].shift(1).rolling(window=200).mean() #50MA-200MAdf['SMA'] = df['close'].rolling(window=n).mean()# # Corrdf['Corr'] = df['SMA'].rolling(window=n).corr(df['close'])
    df['Corr'][df.Corr > 1] = 1df['Corr'][df.Corr < -1] = -1#结果以开盘计算,我们开盘价没有往前放一格,所以正好可以用来计算,再者我们的建仓策略也是开盘前先下单df['Return'] = np.log(df['Open'] / df['Open'].shift(1))
    df = df.dropna()#去掉NAN数据,数据处理的核心公式,这样我们可以把指标数据统一起来ss1 = StandardScaler()
    unsup = mix.GaussianMixture(n_components=4,covariance_type="spherical",n_init=100,random_state=42)
    df = df.drop(['High', 'Low', 'Close'], axis=1)
    unsup.fit(np.reshape(ss1.fit_transform(df[:split]), (-1, df.shape[1])))
    regime = unsup.predict(np.reshape(ss1.fit_transform(df[split:]),(-1, df.shape[1])))
    Regimes = pd.DataFrame(regime, columns=['Regime'], index=df[split:].index).join(df[split:], how='inner')\
    .assign(MKT_Return_Cu=df[split:].Return.cumsum()).reset_index(drop=False).rename(columns={'index': 'Date'})
    ss2 = StandardScaler()
    columns = Regimes.columns.drop(['Regime', 'Date'])
    Regimes[columns] = ss2.fit_transform(Regimes[columns])#创建了一个信号列,它将作为预测值,该算法将训练特征集以预测该信号Regimes['Signal'] = 0Regimes.loc[Regimes['Return'] > 0, 'Signal'] = 1Regimes.loc[Regimes['Return'] < 0, 'Signal'] = -1Regimes['return'] = Regimes['Return'].shift(1)
    Regimes = Regimes.dropna()#去掉NAN数据#创建SVC模型cls = SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)#再次分成训练和测试数据。 使用这个新的数据组来训练SVMsplit2 = int(t* len(Regimes))
    X = Regimes.drop(['Signal', 'Return', 'MKT_Return_Cu', 'Date'], axis=1)
    y = Regimes['Signal']
    cls.fit(X[:split2], y[:split2])
    pdata = len(X) - split2#用于预测#将SVC的预测保存为Signal_PREV基于这些信号df['Signal_PREV'] = 0#创建一个Signal_PREV系列df.iloc[-pdata:, df.columns.get_loc('Signal_PREV')] = cls.predict(X[split2:])print(df['Signal_PREV'][-pdata:])#列出SVC的预测信号df['str_ret'] = df['Signal_PREV'] * df['Return'].shift(-1)#当天信号与第二天开盘回报相乘来计算策略的回报#计算累积SVM回报和累计市场回报df['SVM_return_Cu'] = 0df['MKT_Return_Cu'] = 0df.iloc[-pdata:, df.columns.get_loc('SVM_return_Cu')] = np.nancumsum(df['str_ret'][-pdata:])
    df.iloc[-pdata:, df.columns.get_loc('MKT_Return_Cu')] = np.nancumsum(df['Return'][-pdata:])
    Sharpe = (df['SVM_return_Cu'][-1] - df['MKT_Return_Cu'][-1])/np.nanstd(df['SVM_return_Cu'][-pdata:])#作图plt.figtext(0.12, 0.93, s='Sharpe ratio: %.2f' % Sharpe)#夏普比率plt.plot(df['SVM_return_Cu'][-pdata:], color='b', label='SVM Returns')#SVM策略回报率plt.plot(df['MKT_Return_Cu'][-pdata:], color='r', label='Market Returns')#市场回报率plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    展开全文
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    2017-03-06 16:49:30
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  • 现在有N双鞋子,鞋子有K个品牌,每双鞋都有三个参数品牌a,标价b,还有一个价值c,问Iserlohn 是否可以把每种品牌鞋子至少买一双,如果不可以,输出“impossible·”,可以输出可以获得鞋子最大价值和。...
  • hdu 4104 Discount 01背包变形+优化

    千次阅读 2013-10-03 17:02:32
    题意:就是输入一个商品数n和所有商品价格,问最小不能组合价格是多少? 题解:我直接想到是01背包。。,直接来肯定要TLE,需要优化下,别人不知道是...可以理解成将n个体积为价格值,价值为0物品,放入没有
  • 假设有一个背包负重最多可达8公斤,求出使背包所装物品价值之和最高组合。假设所装物品为水果,水果信息如下,分别是水果编号、名称、重量、价格: 背包问题是一个最优化问题,计算机最优化问题都可以用...
  • 那么下一个变革性技术是什么?不言而喻,就是 Serverless。 <p><a name="9222c252"></a></p> <h2>Serverless 服务中前端解决方案 <p><a name="642d306b"></a></p> <h3>Serverless 简介 根据 CNCF ...
  • 0-1背包问题

    2018-05-03 13:02:55
    问题描述:给定一物品,每种物品都有自己重量和价格,在限定总重量内,我们如何选择,才能使得物品总价格最高。即给定一个载重量为room背包,另有num个物品,其每个物品重量为size_i,价值为value_i,1&...
  • 完全背包

    2019-02-27 00:04:31
    其实,最后可以得出结论,完全背包和0-1背包状态方程是一样,但是完全背包重量for循环是正序[w[i],W],而0-1背包重量for循环是倒序[W,w[i]],那么它们正序和倒序区别是什么呢? 给出一输入数据 5 10...
  • 只关注股票最高和最低。 以三根K线关系,可以分为下降序列,就是3个K线一个比一个低。上升序列,一个比一个高。顶分型,中间高两边低,底分型,中间低两边高。如图: 下降序列: |  | | 上升...
  •  Ps=替代品的价  Pc=互补商品的价格  I=消费者的收入  N=消费者数量  …=没有直接给出的其它有关因素 这个需求方程式指出,消费者对于某种商品的需求量取决于多方面的因素。这些因素包括:商品...
  • 如果你想使用其他的东西太虽然这将是更好的价值的钱。 Visio是太贵了,我的口味,我已经找到了一个很好的流程图绘制软件。我只是想写信亿图是很有价值的钱!这是很容易使用! Edraw Max enables students, teachers...
  • CruiseYoung提供带有详细书签电子书籍目录 http://blog.csdn.net/fksec/article/details/7888251 Oracle Database 11g数据库管理艺术(涵盖DBA必知必会所有数据库管理知识) 基本信息 原书名: Expert Oracle ...
  • 本书既可以作为函数速查工具手册,又可以作为丰富函数应用案例宝典,适合对Excel 公式与函数有需求读者阅读。 第1章 公式与函数基础 1 1.1 了解公式 1 1.1.1 公式组成部分 1 1.1.2 数据类型及其相互转换 2...
  • 此外,特别感谢网上结识的 biubiubiu 老哥,勇愿提供珍贵且有价值的信息。 该篇文章研究所涉及到的培训机构核心运营设计模式及内部员工运作流程,基于国内某培训机构为母版进行分析 关于培训机构诈骗内容,相关媒体...
  • 而你自己形成成果,本身就可以转换为经济价值!当然,在很多外行看来,IT从业者都是服务员,呼之来使之去........并不是每件事都是愉快,并不是每个地方都有发展!在四川,除了成都,其它市县IT从业并不乐观...
  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
    平均同时在线人数、最高同时在线人数和时间 每小时注册用户数 用户在什么节点来多,需要重点监控该时间段app运行 用户画像 概述 是什么,有什么用,怎么做 构建用户画像核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是...
  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    (活跃用户生命周期是多少, 哪个渠道流失率比较高, 版本更新对于用户流失影响是多大, 什么时期用户流失率比较高) 稳定期一般来讲收入和活跃都相对比较稳定,是产品稳定风向标 付费用户流失监控 用户运营...
  • 软件工程教程

    热门讨论 2012-07-06 23:10:29
    本项目是一个能提高用户参与和娱乐程序项目,具有一定使用价值。 追求结果--钢琴练奏师 1.2 项目背景 传统音乐播放器功能单一,用户对音乐缺少参与感,本项目志在提高用户对音乐学习和娱乐,参与创作...
  • 22.2 什么是有价值特性常见报告 22.3 对工具有哪些期待 22.4 如果绘制了UML草图,如何在编码后更新该图形 22.5 参考资料 第23章 快速地更新分析 23.1 案例研究:NextGen POS 23.2 案例研究:Monopoly 第24...
  • 退换受理 客户可以取消原计划所预订疗程,更换成其它疗程项目或重新买一个疗程卡  比如 某客户之前已经预订 M6瘦身项目 共30次(价值2880元)疗程卡,  且已划卡2次,现想换成 迪朵祛痘 6次...
  • 精通Android 3--详细书签版

    热门讨论 2013-02-08 11:19:58
    7.1.2 使用菜单 174 7.2 响应菜单项 175 7.3 创建测试工具来测试菜单 176 7.4 使用其他菜单类型 182 7.4.1 展开菜单 182 7.4.2 使用图标菜单 182 7.4.3 使用子菜单 183 7.4.4 配置系统菜单 183 ...
  • ✅ xCoins:迭代比特币私钥,汇总用户币价值 ✅ 足迹中国:用地图截图记录你去过中国省市(上架不久,完善中) ✅ 假装来电:设置一定时间后,收到虚假来电,用于逃离某些场合 ✅ iStat Widget:查看硬件信息...

空空如也

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价值的价可以组什么