电商用户行为数据分析实战(MySQL +PowerBI)
目录
- 一、项目概况
- 二、数据源
- 三、数据清洗
- 3.1 选择子集导入,匹配适合的数据类型
- 3.2 列重命名
- 3.3重复值处理
- 3.4 缺失值处理
- 3.5 异常值处理
- 从timestamps字段中提取日期数据列
- 查看日期列数据异常情况
- 四、数据分析
- 4.1 整体购物情况,基于AARRR模型
- 4.1.1 各字段的统计数据
- 4.1.2 基于AARRR模型分析
- (1)用户获取Acquisition
- (2)用户激活Activation
- PV,UV,人均浏览次数
- 时间维度下的用户行为
- 跳失率
- (3)用户留存 Retention
- (4)用户推荐 Referral
- (5)用户收益Revenue
- 4.2 用户价值分析,基于RFM模型
- 4.3 商品销售分析
- 五、总结
- 关注活动前后指标数据,优化推荐策略和搜索功能
- 针对用户群体特征采取差异化营销
- 邀请新兴热门品牌入驻,调整商品引流通道
- 六、MySQL代码
一、项目概况
本项目以淘宝电商用户真实行为数据为数据源,运用Navicat 12 for MySQL对其进行数据清洗,利用AARRR模型和RFM模型对其展开数据分析,利用PowerBI制作可视化图像。
二、数据源
数据来自阿里巴巴天池:UserBehavior.csv
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购物车、收藏)。数据集的每一行表示一条用户行为,由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成,并以逗号分隔。
数据集字段如下:
用户ID:字符串类型,用户名ID
商品ID:字符串类型,商品种类ID
商品类目ID:字符串类型,商品所属类目ID
行为类型:字符串类型,用户行为类型,包括pv(点击商品详情页面)、buy(购买商品)、cart(将商品加入购物车)、fav(将商品收藏)
时间戳:行为发生的时间戳
三、数据清洗
3.1 选择子集导入,匹配适合的数据类型
在navicat中将数据集导入MySQL,考虑到原数据集体量较大,此次分析仅导入10万条数据。
导入数据时,如果把timestamps设置成了datetime数据类型,则这一字段回全部显示为0。为了成功导入应将timestamps字段的数据类型选择为varchar,之后再利用MySQL语句修改为日期。
3.2 列重命名
由于导入的数据没有列名,因此为各字段添加英文列名
用户ID——userid、商品ID——itemid、商品类目ID——categoryid、行为类型——behavior、时间戳——timestamps
3.3重复值处理
通过将userid,itemid,timestamps三个字段设置为主键,可知数据中没有重复值。
3.4 缺失值处理
利用count函数统计每一个字段包含的数据行数
SELECT COUNT(userid),COUNT(itemid),COUNT(categoryid),COUNT(behavior),COUNT(timestamps)
FROM UserBehavior;
3.5 异常值处理
从timestamps字段中提取日期数据列
新增dates日期列和hours时间列
ALTER TABLE UserBehavior ADD dates varchar(255);
UPDATE UserBehavior SET dates=FROM_UNIXTIME(timestamps,'%Y-%m-%d');
ALTER TABLE UserBehavior ADD hours varchar(255);
UPDATE UserBehavior SET hours=FROM_UNIXTIME(timestamps,'%H:%m:%s');
修改后的表格内容▼
查看日期列数据异常情况
主要查看日期列是否出现2017-11-25至2017-12-3之外的数据,只需查询日期的最大值和最小值即可。
SELECT min(dates),max(dates) from userbehavior;
运行结果如下▼
可见最小日期为2017年9月11日,早于2017年11月25日。继续查询不符合要求的数据。
SELECT * from userbehavior where dates < '2017-11-25';
运行结果如下▼
超出日期范围的共有44条,将其删除。
DELETE from userbehavior where dates<'2017-11-25';
在删除数据时一定要再三检查条件内容的正确性,稍有差池都会导致数据的无法恢复,只能重新导入,从头再来。
再次查看日期范围
SELECT min(dates),max(dates) from userbehavior;
可见超出日期范围的数据已被清除。
四、数据分析
4.1 整体购物情况,基于AARRR模型
4.1.1 各字段的统计数据
该数据集包含983位用户,64440个商品,3128个商品,4种用户行为。
4.1.2 基于AARRR模型分析
(1)用户获取Acquisition
模型中的用户获取一般考察渠道曝光率、渠道转换率、日新增用户数DNU、获客成本CAC等指标。
由于字段限制,本篇分析主要考察日新增用户数DNU。由下图可见,仅在11月25日-30日这六天有新增用户,且新增用户数在26日开始出现急剧下跌,虽然在25日当日的新增用户中有很大一部分是此前的活跃用户,而非当日新增,但在30日的新增用户数已下降为个位数。
(2)用户激活Activation
PV,UV,人均浏览次数
经过清洗后的数据共有99955条,PV为89664,UV为983,人均浏览次数约为91.22。
时间维度下的用户行为
从日期、时段、星期三个时间维度来观察用户行为。
在每日用户行为中,从11月30日开始至12月2日,pv和cart都有较大的增幅,fav也出现明显的增长趋势,但buy依旧处于较小的波动状态。可能是因为临近双十二,用户在收罗商品准备到优惠力度最大的时候才下单。
从各时段来看,晚间20点-22点是用户活跃的高峰期,下午15点会有一个小高峰。而下午18-19点是用户增长最快的时段。
从星期来看,周末时的用户更活跃,而工作日期间的活跃度波动较小。
跳失率
浏览页跳失率=仅有点击行为的用户数 / 总UV,为7.02%。具体是指用户仅仅有pv行为,没有其它的收藏、加购、购买行为。较低的浏览页跳失率表明用户对目标页面和推荐商品有一定兴趣。
关键页跳失率=有收藏或加购行为但无购买的用户数 / 总UV,为51.88%。结合前面按日期分布的用户行为特征分析,由于临近双十二,较多用户会选择收藏或加购商品,在等待优惠更大的时机再购买。另一方面,可能是由于商品的库存不足、码数颜色缺货等问题。
(3)用户留存 Retention
由于本数据集的日期只有9天,这里主要考察次日留存率、3日留存率和7日留存。可以看到进入12月后,留存率有所增长,表明双十二的预热起到一定效果。
(4)用户推荐 Referral
用户的购物路径包含四条,如下所示:
假设以上步骤只能依次进行或中断,不能跳过中间过程到下个节点。为了更具体考察用户在不同流程中的行为转化率,将拆解各条路径的步骤,得出各步骤的转化率。
- 从点击到购买的转化率仅为1.45%,点击到加购的转化率为3.63%,说明用户对推荐商品的满意度不够高,推荐系统和搜索功能有待完善。
- 从点击到收藏的转化率为1.21%,收藏到加购的转化率为8.86%,反映用户的心仪备选商品也较少,可能平台缺乏用户满意的商品。
- 从三个购买转化率来看,点击-收藏-加购-购买这条路径的购买转化率较高,表明较多的用户是经过比较长的路径才到达购买页面。可在收藏、加购页面增加更多优惠提醒,精准的发放优惠券、满赠券来鼓励加入购物车的访客提交订单付款成功。还可与其他知名平台合作,加大优惠力度,增加免密支付、极速支付、月付等方式提高下单效率。
(5)用户收益Revenue
在这九天内的用户购买次数有0-28次,少量用户在九天内完成2次以上的购买,出现8次以上的购买可能是剁手党所为,也可能是刷单行为。整体复购率为65.87%,比较客观,可针对复购用户的喜好和习惯调整平台首页的各栏目显示顺序和展示区域,在提供更便捷的服务的同时鼓励用户尝试其他板块的体验,以便展示更多推荐商品和增加引流。
4.2 用户价值分析,基于RFM模型
RFM模型是根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分的一种方法。从客户最近一次交易时间间隔(Recency)、客户最近交易次数(Frequency)、客户最近交易金额(Monetary)三个指标来衡量用户价值。
本报告对于RFM指标的定义如下:
- 重要价值用户:R高F高。这类用户是平台的高质量用户,他们已为平台做了较多的贡献,应给予优惠回馈性服务和个性化服务,以鼓励他们持续购买的热情。
- 重要发展用户:R高F低。这类用户最近有购买行为但频率不高,可向其提供忠诚度计划,推荐更符合用户喜好、性价比高的商品,吸引其购买,逐渐提高忠诚度。如果是新客户,则需要建立关系,提供新人优惠券鼓励消费。
- 重要保持用户:R低F高。活跃度低的用户可通过短信等场外提醒来引导其入场参与优惠活动,并提供更新产品来鼓励他们再次购买。还可以鼓励其对之前购买的商品做评价以提高商品热度和可信度。
- 重要挽留用户:R低F低。这类用户容易流失,需要重点挽留,必要时可主动联系客户询问流失原因。可通过拼团打折、积分兑换、捆绑销售、热卖热点商品等活动唤起用户注意力,提升用户兴趣。
4.3 商品销售分析
依据购买次数来考察商品类别和商品种类的销售情况。
成交量>=10的商品类别如下所示▼
虽然近97%的商品无人购买,但这主要是由于统计时间过短,部分商品的购买具有季节性,所以在该时间段出现低销量的现象。此外,这些低销量的商品的存在虽然仅能满足极少数客户的需求,但其利润可通过长尾效应积累获取,同时还能为平台营造有层次感的购物氛围,部分商品还能烘托出主流商品的优势,让客户更有信心购买。
五、总结
关注活动前后指标数据,优化推荐策略和搜索功能
- 新增用户的数据不够理想,应观察各渠道的用户获取情况,以及竞争平台近期是否在举行促销活动。
- 用户的活跃度应该结合平台的活动时段分析,考察是否符合预设目标值,同比环比等。本篇分析发现周末晚间20点-22点是用户活跃高峰期,应针对高峰期进行有效的营销活动,从而更容易触达用户。
- 用户对推荐商品的满意度不够高,需要优化推荐策略和搜索匹配度,为用户减少搜索和选择的时间,加速完成购买行为。
- 较多的用户是经过比较长的路径才到达购买页面。可在收藏、加购页面增加更多优惠提醒,精准的发放优惠券、满赠券来鼓励加入购物车的访客提交订单付款成功。还可与其他知名平台合作,加大优惠力度,增加免密支付、极速支付、月付等方式提高下单效率。
针对用户群体特征采取差异化营销
- 重要价值用户:通过提供优惠回馈性服务和个性化服务,鼓励持续购买的热情。
- 重要发展用户:在优化推荐策略的基础上逐渐提高忠诚度。如果是新客户,则需要建立关系,提供新人优惠券鼓励消费。
- 重要保持用户:活跃度低的用户可通过短信等场外提醒来引导其入场参与优惠活动,并提供更新产品来鼓励他们再次购买。还可以鼓励其对之前购买的商品做评价以提高商品热度和可信度。
- 重要挽留用户:可主动联系客户询问流失原因。可通过促销热点商品、拼团打折、积分兑换等活动唤起用户注意力,提升用户兴趣。
邀请新兴热门品牌入驻,调整商品引流通道
- 平台的商品类别的销量有待提高,可能是平台缺乏用户喜爱的商品,也可能是商品类别的划分不够精准。可通过邀请新兴热门品牌的入驻,引进更多用户和促成热销产品的诞生,增强品类口碑。
- 针对复购用户的喜好和习惯调整平台首页的各栏目的内容规划、显示顺序和展示区域,在提供更便捷的服务的同时鼓励用户尝试其他板块的体验。还可在成交量较高的商品大类后设置引流通道,为其他相关商品、推荐商品增加曝光量。
- 优化商品详情页的内容和顺序,提炼热销商品的卖点和精简描述,引导用户迅速掌握商品关键信息,做出购买决策。
六、MySQL代码
# 各字段的统计数据
SELECT COUNT(DISTINCT userid) AS 'customer',COUNT(DISTINCT itemid) AS 'item',COUNT(DISTINCT categoryid) AS 'category',COUNT(DISTINCT behavior) AS 'behaviortype'
FROM UserBehavior;# PV,UV,人均浏览次数
select count(distinct userid) as 'UV',sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as 'PV',sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end)/count(distinct userid) as '人均浏览次数'
from userbehavior;# 时间维度下的用户行为# 先新增onlyhours列
alter table userbehavior add onlyhours VARCHAR(255);
update userbehavior set onlyhours=FROM_UNIXTIME(timestamps,'%H');# 每日、小时用户行为
select dates,onlyhours,sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as pv,sum(case when behavior='fav' then 1 else 0 end) as fav,sum(case when behavior='cart' then 1 else 0 end) as cart,sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end) as buy,count(behavior) as all_click, count(distinct userid) as all_user
from userbehavior GROUP BY dates,onlyhours ORDER BY dates,onlyhours;# 每星期用户行为
select date_format(dates,'%W') as weeks,sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as pv,sum(case when behavior='fav' then 1 else 0 end) as fav,sum(case when behavior='cart' then 1 else 0 end) as cart,sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end) as buy,count(behavior) as all_click,count(distinct userid) as all_user
from userbehavior GROUP BY weeks ORDER BY field(weeks,'Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday');# 浏览页跳失率
use mysql
creat view bounce_rate as
select (select count(distinct userid) from userbehavior) as 总用户,count(distinct userid) as 仅pv用户, concat(format(count(distinct userid)/(select count(distinct userid) from userbehavior) * 100,2),'%') as 浏览页跳失率
from userbehavior
where userid not in(select distinct userid from userbehavior where behavior='fav')
and userid not in(select distinct userid from userbehavior where behavior='cart')
and userid not in(select distinct userid from userbehavior where behavior='buy') ;# 关键页跳失率
creat view key_rate as
select (select count(distinct userid) from userbehavior) as 总用户,count(distinct userid) as 收藏加购用户, concat(format(count(distinct userid)/(select count(distinct userid) from userbehavior)*100,2),'%') as 关键页跳失率
from userbehavior
where userid in (select distinct userid from userbehavior where behavior='fav')
or userid in (select distinct userid from userbehavior where behavior='cart')
and userid not in (select distinct userid from userbehavior where behavior='buy');# 留存率
create view time_inter as
select a.*,b.firstday,datediff(a.dates,b.firstday) as day_diff
from (select userid,dates from userbehavior group by userid,dates) as a,
(select userid,min(dates) as firstday from userbehavior GROUP BY userid) as b
where a.userid=b.userid ORDER BY userid,dates;create view retention_day as
select firstday,
sum(case when day_diff=0 then 1 else 0 end) as day_0,
sum(case when day_diff=1 then 1 else 0 end) as day_1,
sum(case when day_diff=2 then 1 else 0 end) as day_2,
sum(case when day_diff=3 then 1 else 0 end) as day_3,
sum(case when day_diff=4 then 1 else 0 end) as day_4,
sum(case when day_diff=5 then 1 else 0 end) as day_5,
sum(case when day_diff=6 then 1 else 0 end) as day_6,
sum(case when day_diff=7 then 1 else 0 end) as day_7,
sum(case when day_diff=8 then 1 else 0 end) as day_8
from time_inter
group by firstday
order by firstday;create view retention_rate as
select firstday, day_0,
concat(format(day_1/day_0*100, 2), '%') as day_1,
concat(format(day_2/day_0*100, 2), '%') as day_2,
concat(format(day_3/day_0*100, 2), '%') as day_3,
concat(format(day_4/day_0*100, 2), '%') as day_4,
concat(format(day_5/day_0*100, 2), '%') as day_5,
concat(format(day_6/day_0*100, 2), '%') as day_6,
concat(format(day_7/day_0*100, 2), '%') as day_7,
concat(format(day_8/day_0*100, 2), '%') as day_8
from retention_day;# 转化率
create view c as
Select userid,itemid,sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as '点击',sum(case when behavior='fav' then 1 else 0 end) as '收藏',sum(case when behavior='cart' then 1 else 0 end) as '加入购物车',sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end) as '购买'
from userbehavior GROUP BY userid,itemid;select count(userid) as '点击' from c where 点击>0;select count(userid) as '点击、购买' from c where 点击>0 and 加入购物车=0 and 收藏=0 and 购买>0;select count(userid) as '点击、加入购物车' from c where 点击>0 and 收藏=0 and 加入购物车>0;SELECT count(userid) as '点击、加入购物车、购买' from c where 点击>0 and 加入购物车>0 and 购买>0;select count(userid) as '点击、收藏' from c where 点击>0 and 收藏>0 and 加入购物车=0;SELECT count(userid) as '点击、收藏、购买' from c where 点击>0 and 加入购物车=0 and 购买>0 and 收藏>0;SELECT count(userid) as '点击、收藏、加入购物车' from c where 点击>0 and 加入购物车>0 and 收藏>0;SELECT count(userid) as '点击、收藏、加入购物车、购买' from c where 点击>0 and 加入购物车>0 and 购买>0 and 收藏>0;# 漏斗模型:用户行为漏斗和独立访客漏斗
select behavior,
count(behavior) as behavior_times, count(distinct userid) as user_times
from userbehavior
GROUP BY behavior order by field(behavior,'pv','fav','cart','buy');# 购买率
create view user_behavior_times as
select userid,sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as pv_times,sum(case when behavior='fav' then 1 else 0 end) as fav_times,sum(case when behavior='cart' then 1 else 0 end) as cart_times,sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end) as buy_times,concat(format(sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end)/sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end)*100,2),'%') as 购买率, sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end)/sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as sort
from userbehavior GROUP BY userid ORDER BY sort desc;# 复购率
create view repurchase_rate as
select concat(format((select count(userid) from user_behavior_times where buy_times>1)/(select count(userid) from user_behavior_times where buy_times>0)*100,2),'%') as 复购率;
select * from repurchase_rate;# RFM模型# R
create view R as
select userid,max(dates) as 'recency' from userbehavior where behavior='buy' GROUP BY userid;create view R1 as
select userid,recency,(case when datediff('2017-12-03',recency) between 0 and 2 then 4when datediff('2017-12-03',recency) between 2 and 4 then 3when datediff('2017-12-03',recency) between 4 and 6 then 2when datediff('2017-12-03',recency) >6 then 1 end) as R1 from R;select avg(R1) as R_avg from R1;# F
create view F as
select distinct userid,count(behavior) as 购买次数 from userbehavior where behavior='buy' group by userid;create view F1 as
select userid,购买次数,(case when 购买次数<=2 then 1 when 2<购买次数<=4 then 2when 4<购买次数<=8 then 3when 8<购买次数 then 4 end) as F1 from F;select avg(F1) as F_avg from F1;# 用户分类
create view RFM as
select a.*,b.F1,
(case when a.R1>=3.2846 and b.F1>=1.4352 then '重要价值用户'when a.R1>=3.2846 and b.F1<1.4352 then '重要发展用户'when a.R1<3.2846 and b.F1>=1.4352 then '重要保持用户'when a.R1<3.2846 and b.F1<1.4352 then '重要挽留用户' end) as 用户分类
from R1 as a,F1 as b where a.userid=b.userid;select 用户分类,count(用户分类) as 用户个数 from RFM GROUP BY 用户分类;# 商品销售分析
create view hot_item as
select categoryid,itemid,sum(case when behavior='pv' then 1 else 0 end) as pv_times,sum(case when behavior='buy' then 1 else 0 end) as buy_times
from userbehavior GROUP BY categoryid,itemid ORDER BY categoryid,itemid,buy_times;
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- 成为一名架构师,你必须具有“战略意图”
前言 最近学习了《郭东白的架构课》,受益良多。作为一名普通程序员,有时候不禁想问公司里的架构师大牛是怎么成长的,为什么他可以是一名架构师,而我们只能在公司里写代码做需求?郭在文章中提出了很多超出以往认知的观点…...
2024/5/7 4:26:08 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/5/6 9:38:23 - 从头开发一个RISC-V的操作系统(二)RISC-V 指令集架构介绍
文章目录 前提ISA的基本介绍ISA是什么CISC vs RISCISA的宽度 RISC-V指令集RISC-V ISA的命名规范模块化的ISA通用寄存器Hart特权级别内存管理与保护异常和中断 目标:通过这一个系列课程的学习,开发出一个简易的在RISC-V指令集架构上运行的操作系统。 前提…...
2024/5/5 1:33:57 - 字符串匹配算法之BF与KMP算法
目录 BF算法(暴力匹配算法) KMP算法 核心思想: next数组 next数组的优化 BF算法(暴力匹配算法) #include <assert.h> int BF(const char* str, const char* sub) {assert(str ! NULL && sub ! NULL);if (str NULL || sub NULL){return -1;}int…...
2024/5/4 9:41:01 - 416. 分割等和子集问题(动态规划)
题目 题解 class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:# badcaseif not nums:return True# 不能被2整除if sum(nums) % 2 ! 0:return False# 状态定义:dp[i][j]表示当背包容量为j,用前i个物品是否正好可以将背包填满ÿ…...
2024/5/6 18:23:10 - 【Java】ExcelWriter自适应宽度工具类(支持中文)
工具类 import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;/*** Excel工具类** author xiaoming* date 2023/11/17 10:40*/ public class ExcelUti…...
2024/5/6 18:40:38 - Spring cloud负载均衡@LoadBalanced LoadBalancerClient
LoadBalance vs Ribbon 由于Spring cloud2020之后移除了Ribbon,直接使用Spring Cloud LoadBalancer作为客户端负载均衡组件,我们讨论Spring负载均衡以Spring Cloud2020之后版本为主,学习Spring Cloud LoadBalance,暂不讨论Ribbon…...
2024/5/6 23:37:19 - TSINGSEE青犀AI智能分析+视频监控工业园区周界安全防范方案
一、背景需求分析 在工业产业园、化工园或生产制造园区中,周界防范意义重大,对园区的安全起到重要的作用。常规的安防方式是采用人员巡查,人力投入成本大而且效率低。周界一旦被破坏或入侵,会影响园区人员和资产安全,…...
2024/5/6 7:24:07 - VB.net WebBrowser网页元素抓取分析方法
在用WebBrowser编程实现网页操作自动化时,常要分析网页Html,例如网页在加载数据时,常会显示“系统处理中,请稍候..”,我们需要在数据加载完成后才能继续下一步操作,如何抓取这个信息的网页html元素变化&…...
2024/5/7 0:32:52 - 【Objective-C】Objective-C汇总
方法定义 参考:https://www.yiibai.com/objective_c/objective_c_functions.html Objective-C编程语言中方法定义的一般形式如下 - (return_type) method_name:( argumentType1 )argumentName1 joiningArgument2:( argumentType2 )argumentName2 ... joiningArgu…...
2024/5/6 6:01:13 - 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】
👨💻博客主页:花无缺 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【洛谷算法题】 文章目录 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】🌏题目描述🌏输入格…...
2024/5/6 7:24:06 - 【ES6.0】- 扩展运算符(...)
【ES6.0】- 扩展运算符... 文章目录 【ES6.0】- 扩展运算符...一、概述二、拷贝数组对象三、合并操作四、参数传递五、数组去重六、字符串转字符数组七、NodeList转数组八、解构变量九、打印日志十、总结 一、概述 **扩展运算符(...)**允许一个表达式在期望多个参数࿰…...
2024/5/7 1:54:46 - 摩根看好的前智能硬件头部品牌双11交易数据极度异常!——是模式创新还是饮鸩止渴?
文 | 螳螂观察 作者 | 李燃 双11狂欢已落下帷幕,各大品牌纷纷晒出优异的成绩单,摩根士丹利投资的智能硬件头部品牌凯迪仕也不例外。然而有爆料称,在自媒体平台发布霸榜各大榜单喜讯的凯迪仕智能锁,多个平台数据都表现出极度异常…...
2024/5/6 20:04:22 - Go语言常用命令详解(二)
文章目录 前言常用命令go bug示例参数说明 go doc示例参数说明 go env示例 go fix示例 go fmt示例 go generate示例 总结写在最后 前言 接着上一篇继续介绍Go语言的常用命令 常用命令 以下是一些常用的Go命令,这些命令可以帮助您在Go开发中进行编译、测试、运行和…...
2024/5/7 0:32:51 - 用欧拉路径判断图同构推出reverse合法性:1116T4
http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231116D 假设我们要把 a a a 变成 b b b,我们在 a i a_i ai 和 a i 1 a_{i1} ai1 之间连边, b b b 同理,则 a a a 能变成 b b b 的充要条件是两图 A , B A,B A,B 同构。 必要性显然࿰…...
2024/5/6 7:24:04 - 【NGINX--1】基础知识
1、在 Debian/Ubuntu 上安装 NGINX 在 Debian 或 Ubuntu 机器上安装 NGINX 开源版。 更新已配置源的软件包信息,并安装一些有助于配置官方 NGINX 软件包仓库的软件包: apt-get update apt install -y curl gnupg2 ca-certificates lsb-release debian-…...
2024/5/6 7:24:04 - Hive默认分割符、存储格式与数据压缩
目录 1、Hive默认分割符2、Hive存储格式3、Hive数据压缩 1、Hive默认分割符 Hive创建表时指定的行受限(ROW FORMAT)配置标准HQL为: ... ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \u0001 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY , MAP KEYS TERMI…...
2024/5/6 19:38:16 - 【论文阅读】MAG:一种用于航天器遥测数据中有效异常检测的新方法
文章目录 摘要1 引言2 问题描述3 拟议框架4 所提出方法的细节A.数据预处理B.变量相关分析C.MAG模型D.异常分数 5 实验A.数据集和性能指标B.实验设置与平台C.结果和比较 6 结论 摘要 异常检测是保证航天器稳定性的关键。在航天器运行过程中,传感器和控制器产生大量周…...
2024/5/6 7:24:03 - --max-old-space-size=8192报错
vue项目运行时,如果经常运行慢,崩溃停止服务,报如下错误 FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory 因为在 Node 中,通过JavaScript使用内存时只能使用部分内存(64位系统&…...
2024/5/7 0:32:49 - 基于深度学习的恶意软件检测
恶意软件是指恶意软件犯罪者用来感染个人计算机或整个组织的网络的软件。 它利用目标系统漏洞,例如可以被劫持的合法软件(例如浏览器或 Web 应用程序插件)中的错误。 恶意软件渗透可能会造成灾难性的后果,包括数据被盗、勒索或网…...
2024/5/6 21:25:34 - JS原型对象prototype
让我简单的为大家介绍一下原型对象prototype吧! 使用原型实现方法共享 1.构造函数通过原型分配的函数是所有对象所 共享的。 2.JavaScript 规定,每一个构造函数都有一个 prototype 属性,指向另一个对象,所以我们也称为原型对象…...
2024/5/6 7:24:02 - C++中只能有一个实例的单例类
C中只能有一个实例的单例类 前面讨论的 President 类很不错,但存在一个缺陷:无法禁止通过实例化多个对象来创建多名总统: President One, Two, Three; 由于复制构造函数是私有的,其中每个对象都是不可复制的,但您的目…...
2024/5/6 7:24:01 - python django 小程序图书借阅源码
开发工具: PyCharm,mysql5.7,微信开发者工具 技术说明: python django html 小程序 功能介绍: 用户端: 登录注册(含授权登录) 首页显示搜索图书,轮播图࿰…...
2024/5/7 0:32:47 - 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(一级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数,保留8位小数,输出这个浮点数。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 只有一行,一个双精度浮点数。输出 一行,保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...
2024/5/6 16:50:57 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57