《分奖金》专题

作为第三代数据统计和分析平台，诸葛实现了对用户的实名（实账号）分析，并主张互联网产品分析以用户为中心的分析思想并提供了一系列方法论。对用户的唯一标识来源于企业自身数据库对用户的唯一识别符，也即诸葛底层数据采集是以用户为中心的采集，我们提供了跨平台分析版本， 满足企业以用户为中心的整体的分析需求，不同平台相同业务价值下的用户完整的故事解读(例如：分析电商的用户在PC端浏览产品，在移动端支付的转化率)

APP获取分析需集成DeepShare后，才可以根据utm参数区分渠道。 由于Android／iOS的应用市场的限制，难以对下载前后的用户进行唯一识别，导致H5落地页的推广与APP下载转化只能追溯到应用市场的下载，无法有效评估APP推广活动/渠道的效果。 一、什么是APP获取分析 诸葛io的APP获取分析功能基于DeepShare技术，打破了这种现状，实现从APP推广到H5落地页到用户下载激活的用

如今，很多企业在做市场推广过程中依然离不开落地页这个基础，落地页是企业最容易忽略却又最重要的一环，起到承接外部流量、转化用户的重要作用。但，很多的市场人员对营销推广的关注依然更多的聚焦在如何导引流量，却往往忽视了对落地页本身的优化。 为此，诸葛io面向市场人员推出了落地页分析功能，可以快捷、有效的分析落地页的流量和质量，进而优化落地页，提高转化。 落地页 落地页是访问者在其他地方看到发出的某个具有

10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍，我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题，如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索，排序问题中的选择排序和归并排序，最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法，等等。本节要讨论的是：解决同一问题的不同算法有好坏之分吗？

正则表达式 说明 /\b([a-z]+) \1\b/gi 一个单词连续出现的位置 /(\w+):\/\/([^/:]+)(:\d*)?([^# ]*)/ 将一个URL解析为协议、域、端口及相对路径 /^(?:Chapter|Section) [1-9][0-9]{0,1}$/ 定位章节的位置 /[-a-z]/ A至z共26个字母再加一个-号。 /ter\b/ 可匹配chapter，而不能termi

例6.7 把下列C语言的语句改写成等价的汇编语言程序段(不考虑运算过程中的溢出)。 If (a+b > 0 && c%2 ==0) a = 62; else a = 21; 其中：变量a，b和c都是有符号的整型(int)变量。 解： DATA1 SEGMENT … A DW　? B DW　? C DW　? … DATA1 ENDS CODE1 SEGMENT … MOV AX, A ADD AX,

6.2.2 分支结构 分支结构是一种非常重要的程序结构，也是实现程序功能选择所必要的程序结构。由于汇编语言需要书写转移指令来实现分支结构，而转移指令肯定会破坏程序的结构，所以，编写清晰的分支结构是掌握该结构的重点，也是用汇编语言编程的基本功。 在程序中，当需要进行逻辑分支时，可用每次分二支的方法来达到程序最终分多支的要求，也可是用地址表的方法来达到分多支的目的。 一、显示转移指令实现的分支结构 在

文档的最后一部分包括了Spring Framework与一系列J2EE（及相关）技术的整合。 第 18 章 使用Spring进行远程访问与Web服务 第 19 章 Enterprise Java Bean(EJB)集成 第 20 章 JMS 第 21 章 JMX 第 22 章 JCA CCI 第 23 章 Spring邮件抽象层 第 24 章 Spring中的定时调度(Scheduling)和线程

当我将单体应用拆成多个微服务之后，如何监控服务之间的依赖关系和调用链，以判断应用在哪个服务环节出了问题，哪些地方可以优化？这就需要用到分布式追踪（Distributed Tracing）。 CNCF 提出了分布式追踪的标准 OpenTracing，它提供用厂商中立的 API，并提供 Go、Java、JavaScript、Python、Ruby、PHP、Objective-C、C++ 和 C# 这九

相关概念 客户端 (Client)：客户端是一个用于建立 TensorFlow 计算图并创立与集群进行交互的会话层 tensorflow::Session 的程序。一般客户端是通过 python 或 C++ 实现的。一个独立的客户端进程可以同时与多个 TensorFlow 的服务端相连 (上面的计算流程一节)，同时一个独立的服务端也可以与多个客户端相连。 集群 (Cluster) : 一个 Ten

在机器学习中，通常将所有的数据划分为三份：训练数据集、验证数据集和测试数据集。它们的功能分别为 训练数据集（train dataset）：用来构建机器学习模型 验证数据集（validation dataset）：辅助构建模型，用于在构建过程中评估模型，为模型提供无偏估计，进而调整模型超参数 测试数据集（test dataset）：用来评估训练好的最终模型的性能 不断使用测试集和验证集会使其逐渐失去

　　分割窗口将窗口分成几个部分，每个部分通常代表一个视图（但也可以是具有子窗口标识的CWnd对象），又称窗格。如图8-8所示。如果想在一个窗口里面观察文档的不同部分，或者是在一个窗口里用不同类型的视图（比如用图表和表格）观察同一个文档，那么采用分割窗口是非常方便的。许多优秀的软件都采用了分割窗口技术，因此我们有必要掌握分割窗口的用法。 图8-8 分割窗口 分割窗口分为两类：动态分割窗口和静态分割窗

对于搜索引擎或电子商务网站，常常将信息分页显示，这样可以减少页面大小，进而提高页面的加载速度。分页显示后，就需要通过分页导航来告诉用户要浏览的信息量，方便用户快速跳过一些不想看的信息，也便于定位和查找。因此，分页导航也是很常见的、很重要的一种导航。 实际上，分页导航的制作方法也很简单。分页导航一般包括上一页、页码、下一页三部分。首先，创建一个容器，来包裹分页导航的链接。如： <div class

文件范围的元数据 reST 有字段列表”field lists” 的概念; 字段序列如下: :fieldname: Field content 文件开端的字段列表会被文档工具解释为文档源信息,通常记录了作者，出版日期等元数据. 在Sphinx中, 在所有标记前面的字段列表将作为文档元数据放在Sphinx 环境中,不显示在输出文档中; 在文档标题后的字段列表仍然是文档源信息的一部分显示在输出文档中.

2. 词法分析 Python程序由解析器读取。输入到解析器中的是由词法分析器生成的词符流。本章讲述词法分析器如何把一个文件拆分成词符。 Python程序的文本使用7比特ASCII字符集。 2.3版中新增：可以使用编码声明指出字符串字面值和注释使用一种不同于ASCII的编码。 为了和旧的版本兼容，如果发现8比特字符，Python只会给出警告。修正这些警告的方法是声明显式的编码，或者对非字符的二进制数