《数据分析这么卷的吗？》专题

提前谢了。

我的密码是137。 提前致谢

有没有办法了解tflite使用GPU的情况，以及它与谁竞争GPU资源？ 我有一个在android上使用tflite和GPU委托的应用程序。 它有时可以以15帧/秒的速度处理图像，有时可以以3帧/秒的速度处理图像，而无需对应用程序进行任何更改。 我想了解是什么导致它在这两种速度之间切换。我怀疑这与其他应用程序有关，比如同时使用GPU的摄像头。 有什么工具可以帮助我了解我的应用程序是否真的有效地使用了

我正在我的aspnetcore2.2项目上尝试sonarqube。 该项目使用MSbuild版本-16.1.76.45076。 当我运行官方的dotnet-sonarscanner工具版本4.6.2时，只分析CSS代码，而不分析项目中的C#、Javascript和其他代码。 null 使用不同的Sonarscanner工具： 我还用不同的声呐扫描仪工具进行了检查 使用的Sonarscanner工具

这一节我们来看看requests是如何发送一个request的，这一节内容可能比较多，有很多底层代码，我自己也看的头疼，建议阅读前先喝瓶酸奶以保持轻松的心情。如果你准备好了，请往下看。 我们在Pycharm中按住win点击get，会来到get方法的源码： def get(url, params=None, **kwargs): r"""Sends a GET request. :

传统习惯 上高清无码自制大图: 不需要理解图中各个类的功能, 大致扫一眼留一下印象。 State组件中有三个比较重要的地方，一个是State这个结构， 一个是BlockExector，还有一个是Store。 我们先看State结构。 它代表了区块的状态。 看一下它的详情数据结构: type State struct { //链ID 整个链中都是不会变化的 ChainID strin

基本组件说明 P2P模块涉及的最重要的组件如上图所示， 上述的UML图并没有列出某个类的所有属性和方法，只是列举了我认为比较重要的部分。 第一眼看到上面的类图我猜应该是什么也看不出来。 再仔细看我想依然是云山雾绕不知道整个P2P的流程。 所以类图只是给大家一个基本的组件印象。让大家能大致猜测一下各个组件的功能。 现在我们不妨按着上面的类图去大胆猜一猜上述的各个组件的功能。 我们先从Switch这个

老规矩,先上图。 内存池的作用简而言之就是为了保存从其他peer或者自身受到的还未被打包的交易。 我们看一下mempool的文件夹。 所以我们关注的内存池的源码其实只有mempool.go和reactor.go文件。 从源文件名称应该可以看出来MemPool的成员方法是在mempool.go文件中， 和peer信息信息的交互应该是在reactor.go文件中的。 在mempool.go文件中看到这

老规矩,先上类图。 (虽然我知道看上去啥也看不出来) 然后顺便看一下blockchain模块的文件目录 也就是说blockchain模块我们只需要看pool.go store.go和reactor.go模块 根据名字猜功能,pool 猜想是存储区块的区块池,对多个区块进行管理的？ store.go应该是和数据库进行相关操作的代码。 reactor.go就显而易见就是和Peer进行通信实现React

性能分析 StackExchange.Redis 公开了少量的方法和类型来开启性能分析。由于其异步性和多路复用行为，性能分析是一个有点复杂的话题。 接口 性能分析接口是由这些组成的：IProfiler，ConnectionMultiplexer.RegisterProfiler(IProfiler)，ConnectionMultiplexer.BeginProfiling(object)， Con

留存分析是一种用来了解用户留存情况的分析模型，是衡量产品对用户价值高低的重要指标。产品在经过了拉新和用户流失后，那些依旧留下来持续使用的人就称之为留存。只有做好了留存分析，保证了留存，才能使新用户在注册后不会白白流失。 自定义留存 初始化事件：最好选择用户只触发一次的事件。诸如“注册”、“加入我们”、“上传头像”等等； 回访事件：应设定成用户经常触发，重复激活的行为。诸如“购买”、"评论"、“预订

路径分析通过抽象用户在小程序中的访问行为轨迹，并用可视化图表呈现，帮助使用者了解用户在小程序上的流动情况。 全路径图 以某个页面/事件为起点进行分析的路径图，帮助我们了解用户从某个起点开始的行为轨迹。 时间维度：今日之前，最大时间周期可选择1个月； 选择分析对象：可选择起始浏览页面or起始互动事件作为分析对象； 起始浏览页面：以小程序某一个页面作为分析起点，分析用户之后到过哪些网页； 起始互动事件

漏斗是进行转化分析的重要工具。Jice为您提供的自定义步骤漏斗分析，可以让您明确用户在核心转化点的流失和转化情况。同时借助强大的多维分析功能，可以更加明确在哪些情况下该转化突然变低，也可按照某一维度细分查看结果。Jice漏斗分析，助您发现关键流失步骤，优化流程，提升转化表现。 创建漏斗 漏斗名称：自定义名称（必填），相同小程序漏斗名称不能相同； 转化周期：即用户触发初始事件后完成漏斗的期限，未在规

事件分析是通过各种维度组合和过滤条件来分析用户的互动数据，发掘关键互动优化互动引导，提升互动转化率； 及策不仅可以将小程序内任意互动定义为事件，而且可以对该事件追加属性，如加入购物车，可以对其追加：加入购物车的商品名称、商品价格、商品数量等属性。这样分析的时候就可以得到加入购物车的次数，也可以明确接入购物车的具体商品的统计； 事件概览 时间维度：实时查看所有事件数据，支持查看近3个月数据； 过滤：

3.4 热图分析 热图分析记录用户的点击情况，并以直观的效果呈现，从而帮助使用者优化网站布局。及策提供点击分布图、点击热力图两种类型热图，助你洞察点击行为。 过滤条件：可选择添加过滤系统属性、流量来源、用户类型，为且的关系； 系统属性：根据用户所使用的设备属性或者在一段时间内不会发生改变的内容进行过滤，包括地域、设备、操作系统等。 流量来源：根据用户来源进行过滤，如用户是通过搜索进入客户网站，则来