《竞品分析》专题

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？

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

有段时间在研究数据如何上链的问题是接触到了一个叫做 bigchaindb 的项目。发现此项目是基于tendermint引擎的。 逐渐接触到了tendermint。

memcached 是一款非常普及的服务器端缓存软件，memcached 主要是基于 Libevent 库进行开发的。

SOFARPC 在5.4.0 及之后的版本中，已经支持 Skywalking 的链路分析的功能，用户可以根据需要进行使用，其中Skywalking 的版本 要求6.0.0-alpha及以上。本文档，不涉及后端的部署，如有需要，可查看 Skywalking 官方文档。 安装 Java agent 1.在下载的 Skywalking 的release 包中找到 agent 目录。 2.在config/

物联网核心在人、机、云之间的信息互联，因此智能设备、云端、手机端会通过各种协议进行数据的交换，包括网络、蓝牙、USB、 ZigBee 等种种通信协议，实现万物互联的效果，因此在物联网安全分析中，对其中的通信协议的分析是关键的一环，本节将对常见的通信协议进行分析。

固件( Firmware )就是写入 EROM（可擦写只读存储器）或 EEPROM (电可擦可编程只读存储器)中的程序，修改固件是在提取出固件之后，一般是 16 进制的 BIN 文件或者 HEX 文件，然后通过逆向分析或解包之后，获得实际的逻辑代码，然后根据需求修改其中的关键代码，之后再重打包刷回芯片中，使硬件执行修改之后的固件。

前言 本节介绍一些有关电路和电路分析的一些基本知识和工具。 电路的定义 由金属导线和电气、电子部件组成的导电回路，称为电路。在电路输入端加上电源使输入端产生电势差，电路连通时即可工作。电流的存在可以通过一些仪器测试出来，如电压表或电流表偏转、灯泡发光等；按照流过的电流性质，一般把它分为两种：直流电通过的电路称为“直流电路”，交流电通过的电路称为“交流电路”。 数电和模电 随着时代的发展，电气自动化

前言 当我们在分析 IOT 设备，如智能摄像头、智能门锁、智能路由器等等产品时，采用传统的安全检测手段，如对 APP 的逆向、云端服务器的渗透测试、产品通信的抓包等方式可以获得部分的信息，但如果需要深入分析智能设备底层的工作原理，从中发现更深层次的安全问题，就不可避免的需要直接接触硬件本身，这也是传统安全手段未能触及的部分，据此，下面简单的谈下关于电路分析和芯片固件提取和调试的一点心得。

在选择用户组之后，用户便可查看属于该用户组的客群列表，点击客群右侧的“去分析”按钮，可以查看具体的画像信息。 在画像分析页面中，用户可以看到当前客群与其他客群（默认为大盘用户集）在多种标签下的属性分布。

云端业务和数据已接入小米生态云的生态链企业，可以在和小米签署保密协议之后，派工程师入驻小米，以小米内部业务使用数据的流程、方式使用数据；生态链企业和小米join的数据在小米的环境里训练模型并搭建API服务，小米会协助完成生态链企业对小米数据的需求。 后续会在生态云上提供API自助服务。

目标 提交mr/spark作业对存储在SDS上的数据进行离线分析, 可以使用自己搭建的yarn集群,或小米EMR服务 galaxy-hadoop库 我们封装离线分析库galaxy-hadoop,可以参考其中的example MR job： sds-mapreduce spark job： sds-spark 注意 离线分析读请求应访问SDS备集群的Endpoint,访问主集群可能会影响在线请求.

1. 简介 “渠道转化-归因分析”报告能够帮助您洞察消费者在与您的产品接触过程中的每个广告触点对最终转化带来的价值。您需要结合投放目标，选择合适的归因模型进行分析。 归因分析报告能够帮助您洞察这些问题： · 本轮广告投放，哪个渠道的拉新效果最好 · 辅助转化的渠道都有哪些 2. 使用简介 在使用“渠道转化”相关报告前，您需要将业务上有价值的事件（如下单、注册、留资等）标记为转化。您可以在“管理-

1. 简介 关联分析，顾名思义用于计算两个要素之间的相关性。 在增长黑客的诸多经典案例中，facebook 的“A-Ha Moment”为人所知。Facebook 通过挖掘发现新用户在前10天内至少添加7个好友时，最可能在次周留存。这里“前10天添加7个好友”即为 facebook 用户增长的“A-Ha Moment”，也切实的指导了 facebook 后续用户增长的运营与产品方向。 纯人力的“A

1. 简介 留存分析是分析用户黏性、活跃度的重要方法。主要用来分析某一群组用户（通常为某批新用户）中再次产生指定行为的人数和比例。随着获客成本逐年递增，留存分析变得越来越重要，做好留存分析，才能为网站带来持续的流量增长。同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略，也可以有效提高产品推广的ROI。 2. 使用说明 2.1. 选择初始条件 选择一个事件作为初始条件，点击事件名称前的漏斗图标可以为该事件添