09 2024 档案

摘要:零售行业的发展 零售三要素 零售三要素在电商的体现 阅读全文
posted @ 2024-09-29 14:00 Mephostopheles 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是需求 需求如何收集 常见需求收集方式 竞品分析 用户访谈 实地调研 需求管理 阅读全文
posted @ 2024-09-29 10:58 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:内容产品概述 内容产品设计模型 阅读全文
posted @ 2024-09-29 10:36 Mephostopheles 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:产品生产发布流程 项目管理 产品需求评审 阅读全文
posted @ 2024-09-28 21:20 Mephostopheles 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:消息推送 账号管理 权限管理 日志管理 阅读全文
posted @ 2024-09-28 21:05 Mephostopheles 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:内容管理 敏感词管理 分类管理 标签管理 阅读全文
posted @ 2024-09-28 20:47 Mephostopheles 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:工博会期间地铁17号线可以直接在渚光路直达到工博会会场了,当然2号线可以直接进,大是真的大,50门票到也不亏 这次来的主要目的是开发潜在的客户,但是进去了之后才发现里面全是卖自己产品,推销自己的工业设备的,也就是希望你成为他们的客户,凑到展台全是在讲自己产品的,这也合理,毕竟我们公司并没有参展,应该 阅读全文
posted @ 2024-09-28 20:15 Mephostopheles 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:需求分析的定义 需求分析的时机 需求分析的步骤 阅读全文
posted @ 2024-09-28 16:33 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用户管理 马甲管理 阅读全文
posted @ 2024-09-28 00:08 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:自媒体端设计思路 入驻登录 内容管理 粉丝管理 阅读全文
posted @ 2024-09-27 23:52 Mephostopheles 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引导页&启动页&闪屏页 用户端设计思路 注册登录 内容发布 内容列表&内容详情 内容分发 个人中心 阅读全文
posted @ 2024-09-27 22:36 Mephostopheles 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:产品需求说明 产品交互需求说明 如何撰写产品交互需求说明 阅读全文
posted @ 2024-09-27 10:49 Mephostopheles 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:产品设计思路 原型的概念及分类 原型绘制工具 原型设计规范 Axure制作基础交互 阅读全文
posted @ 2024-09-27 10:14 Mephostopheles 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2024-09-26 23:28 Mephostopheles 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:内容产品概述 内容产品模型 内容生产 内容审核 内容分发 内容消费 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:28 Mephostopheles 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是需求 需求如何收集 竞品分析 用户访谈 实地调研 需求管理 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:28 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:合格的产品经理 什么是产品 什么是产品经理 想清楚产品怎么做的人 产品经理的分类 产品经理的岗位职责 产品经理的能力素质 产品经理未来趋势 C端-轻量化应用开发,智能终端,视频内容创作,电商消费升级AR购物,虚拟社交,自动驾驶 B端-基础侧云数智物赋能,云服务,业务侧低代码,媒介侧音视频 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:27 Mephostopheles 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:需求分析 多多体验产品 功能优先级划分 功能价值 用户体验 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:27 Mephostopheles 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:项目方案 可行性分析 产品规划 立项评审 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:27 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:27 Mephostopheles 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:抓住核心用户 为什么要抓住核心用户 了解付费点,更好优化产品 怎么描述核心用户 供需关系 人口特征(年龄,地域) 熟悉程度(新,老,专家用户) 业务场景 产品定位+运营数据 如何抓取核心用户 场景化分析 场景5要素 用户停留在某个特定的空间的时间里,对应的情境下产生的故事情节就是场景 场景化分析方法 阅读全文
posted @ 2024-09-26 09:27 Mephostopheles 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:REQUIREMENTS ENGINEERING 需求工程 Requirements engineering encompasses seven distinct tasks: inception, elicitation,elaboration, negotiation, specificatio 阅读全文
posted @ 2024-09-23 18:43 Mephostopheles 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CORE PRINCIPLES 核心原则 Principles That Guide Process 指导流程的原则 ① Principle 1. Be agile. 原则 1. 敏捷。 ② Principle 2. Focus on quality at every step. 原则2.每一步都注 阅读全文
posted @ 2024-09-23 11:45 Mephostopheles 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:WHAT IS AGILITY 什么是敏捷性 An agile team is a nimble team able to appropriately respond to changes. Change is what software development is very much about 阅读全文
posted @ 2024-09-22 23:39 Mephostopheles 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:4.1 PRESCRIPTIVE PROCESS MODELS A process model provides a specific roadmap for software engineering work. 过程模型为软件工程工作提供了特定的路线图 The Waterfall Model 瀑布 阅读全文
posted @ 2024-09-22 00:19 Mephostopheles 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:3.1 A GENERIC PROCESS MODEL 通用过程模型 线性流和迭代流 演化流和并行流 3.2 DEFINING A FRAMEWORK ACTIVITY 定义框架活动 What actions are appropriate for a framework activity, giv 阅读全文
posted @ 2024-09-18 22:37 Mephostopheles 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DEFINING THE DISCIPLINE THE SOFTWARE PROCESS General Principles 阅读全文
posted @ 2024-09-18 19:31 Mephostopheles 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Software is: (1) **instructions (computer programs)** that when executed provide desired features, function, and performance; 执行时提供所需特征、功能和性能的**指令(计算机程序)** (2)**data structures** that enable the programs to adequately manipulate information 使程序能够充分操作信息的**数据结构** (3) descriptive information in both hard copy and virtual forms that describes the operation and use of the programs 描述程序操作和使用的硬拷贝和虚拟形式的描述性信息。 阅读全文
posted @ 2024-09-18 11:54 Mephostopheles 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:九种职业操盘手高级战法 阅读全文
posted @ 2024-09-17 20:00 Mephostopheles 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:假突破的深度分析 阅读全文
posted @ 2024-09-17 19:41 Mephostopheles 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:10种经典的进出场方法 阅读全文
posted @ 2024-09-17 15:49 Mephostopheles 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:## 价量行情中的配合 1,价涨量增,顺势推动。 2,价量背离,趋势转变 (价与量在相对高位称为顶背离,在下跌末期为底背离。背离后如果想再次上涨或者下跌,一般价格都会出现一个盘整期,而成交量则出现缩量地量期) 阅读全文
posted @ 2024-09-17 12:31 Mephostopheles 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:## 总结:日内交易建议 1,开盘价存在修正需求。 2,9:00-9:30修正开盘价时段,波动剧烈,总结:此段时段尽量观望为主,尤其开盘10分钟。 10:30分重要转折点, 9:30-14:30获利的主要时段,积极参与。其中10:30分重要时段。 14:30-15点可能会有极端行情,散户谨慎操作。 阅读全文
posted @ 2024-09-17 10:22 Mephostopheles 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:波浪理论和实用突破法 阅读全文
posted @ 2024-09-16 23:39 Mephostopheles 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:反转形态 **头肩底(顶) 双底(顶) 三重底(顶) 圆弧底(顶)** 持续形态 **三角形 旗形 楔行 扩散三角形 收缩三角形** 阅读全文
posted @ 2024-09-16 20:15 Mephostopheles 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:K线图基本用途就是为了寻找“买卖点”,所有的进场点有K线配合能大大的提高进场的成功率。关键点位出现K线及组合配合。大胆进场(波浪理论第五浪。回调黄金分割率点,趋势线,颈线,整数关口等)。 阅读全文
posted @ 2024-09-16 17:04 Mephostopheles 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 期货散户投资者常见错误 抄底摸顶,进场无依据,无参照物 小赢大亏(小鸟吃食 大象拉屎资金曲线) 用错误的方法分析行情(金死叉) 过分依赖各种交易软件,公式 持亏损的单子隔夜 死扛(进场条件) 阅读全文
posted @ 2024-09-16 14:43 Mephostopheles 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:动态EMA改进 阅读全文
posted @ 2024-09-15 09:33 Mephostopheles 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:系统设计与分析-项目管理和敏捷方法(lec2) 阅读全文
posted @ 2024-09-14 10:36 Mephostopheles 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:系统设计与分析-概述(lec1) 阅读全文
posted @ 2024-09-13 20:47 Mephostopheles 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:软件设计原则 阅读全文
posted @ 2024-09-13 20:05 Mephostopheles 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OOP 和 UML 类图 OOP 与 Java 阅读全文
posted @ 2024-09-13 16:18 Mephostopheles 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:软件设计中常见问题的典型解决方案,例如预制蓝图,创造模式、结构模式和行为模式 阅读全文
posted @ 2024-09-13 12:01 Mephostopheles 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在互联网大数据场景下,我们经常需要面对高维数据,在对这些数据做分析和可视化的时候,我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程中,高维数据也同样带来大的计算量,占据更多的资源,而且许多变量之间可能存在相关性,从而增加了分析与建模的复杂性。 我们希望找到一种方法,在对数据完成降维「压缩」的同时,尽量减少信息损失。由于各变量之间存在一定的相关关系,因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量,使这些新变量是两两不相关的,那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。机器学习中的降维算法就是这样的一类算法。 阅读全文
posted @ 2024-09-13 11:40 Mephostopheles 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:止盈的核心思想: 当市场价格达到设定的目标后,投资者会卖出资产,防止市场波动将已经取得的利润变为损失。 通过止盈,投资者在确保一定盈利的情况下退出市场,而不是继续持有以追求更高的收益,从而避免市场行情逆转带来的风险。 阅读全文
posted @ 2024-09-11 19:27 Mephostopheles 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:talib是啥 Talib金融库是专门为金融市场分析而设计的一个技术分析库,主要用于对金融数据进行技术分析,包括但不限于计算各种技术指标、模式识别等。 该库目前包含超过150多个指标函数,广泛应用于股票、期货、外汇等金融市场数据的分析。 失败情况 运行pip install talib报错 (qua 阅读全文
posted @ 2024-09-11 18:58 Mephostopheles 阅读(101) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于[金叉动量捕捉策略:多重时间框架指数移动平均线交叉系统](https://www.fmz.com/strategy/458279) 和[三重超级趋势交叉策略](https://www.fmz.com/strategy/458278) 在[发明者量化网站](https://www.fmz.com/m)上回测试验 阅读全文
posted @ 2024-09-10 19:25 Mephostopheles 阅读(335) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:聚类(Clustering)是最常见的无监督学习算法,它指的是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。 阅读全文
posted @ 2024-09-10 13:32 Mephostopheles 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:记一次tradingview的misx文件在win11上无法安装 阅读全文
posted @ 2024-09-10 11:10 Mephostopheles 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本篇我们要讲解的模型是大名鼎鼎的支持向量机 SVM,这是曾经在机器学习界有着近乎「垄断」地位的模型,影响力持续了好多年。直至今日,即使深度学习神经网络的影响力逐渐增强,但 SVM 在中小型数据集上依旧有着可以和神经网络抗衡的极好效果和模型鲁棒性。 阅读全文
posted @ 2024-09-09 21:27 Mephostopheles 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:之前对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍,本篇我们来学习一下 GBDT 模型的另一个进化版本:LightGBM 。LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型,和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现,原理有一些相似之处,但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 支持直接使用 category 特征 阅读全文
posted @ 2024-09-08 16:07 Mephostopheles 阅读(1003) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:XGBoost 是 eXtreme Gradient Boosting 的缩写称呼,它是一个非常强大的 Boosting 算法工具包,优秀的性能(效果与速度)让其在很长一段时间内霸屏数据科学比赛解决方案榜首,现在很多大厂的机器学习方案依旧会首选这个模型。 阅读全文
posted @ 2024-09-07 16:51 Mephostopheles 阅读(1374) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是竞品分析? 顾名思义,是对竞争对手的产品进行比较分析的过程,一种带有主观性的横向分析过程;通过对多个产品的整体架构、功能、商业模式、产品策略等多维度的横向对比分析,从而获得目的性的结论。那如何分析呢?我们这里按照下面几个点来一一展开:**明确目的,行业分析,确定竞品,确定维度,搜索数据,对比分析,输出结论。** 阅读全文
posted @ 2024-09-05 23:42 Mephostopheles 阅读(346) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,是一种迭代的决策树算法,又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),它通过**构造一组弱的学习器(树),并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。**该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。 阅读全文
posted @ 2024-09-04 16:32 Mephostopheles 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:回归树其实是将输入空间划分为M个单元,每个区域的输出值是该区域内所有点y值的平均数 阅读全文
posted @ 2024-09-04 10:59 Mephostopheles 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:记一次我的博客园页面突然无法显示markdown数学公式,之前都还好好的,今天突然给我数学公式卡没了...... 阅读全文
posted @ 2024-09-03 21:55 Mephostopheles 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随机森林是一种**由决策树构成的(并行)集成算法**,属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能,同时也有很好的稳定性,广泛应用在各种业务场景中。随机森林有如此优良的表现,主要归功于「随机」和「森林」,一个使它具有抗过拟合能力,一个使它更加精准。 阅读全文
posted @ 2024-09-03 19:13 Mephostopheles 阅读(660) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上,通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式,是常用的有监督的分类算法(也就是带有标签的训练数据集训练的,比如后文中使用到的训练集中的好瓜坏瓜就是标签,形容瓜的就是特征) 阅读全文
posted @ 2024-09-03 16:56 Mephostopheles 阅读(1120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:yoga联想电脑黑屏 阅读全文
posted @ 2024-09-02 19:55 Mephostopheles 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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