黑盒子

用户在产品中的行为其实是个黑盒子，全行为路径是用全局视野看用户的行为轨迹，很多时候你会有意想不到的收获，在可视化的过程中有两个模型，一个是树形图、一个是太阳图，今天我们将继续解读八大数据分析模型之——全行为路径分析，让你快速直观看到用户如何在使用你的产品。 一、行为路径分析 单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。单体洞察满足了我们对单个用户的特征洞察，用户分群满足了我们对全量用户或某一特征人群的洞察，而行为路径分析是对用户产生的行为数据的可视化分析模型，某一人群交叉行为路径分析模型，可以快速洞察到这一群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。 在分析既定的行为路径转化时，我们会采用漏斗分析模型，你会看到用户在我们设定的路径中的每一步转化，比如从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率，从而对既定路径不断调优。 图1：注册转化漏斗 但是，用户在产品内的行为路径可以说是个黑盒子，界面内的每一个按钮、信息都会影响用户的下一行为。为此，我们需要拥有一个更高的视野去俯视用户的行为，打开这个黑盒子，而这一分析模型就是全行为路径分析模型。 二、全行为路径分析模型 全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式

原文出处： https://dzone.com/articles/why-developers-fear-low-code ，有删改。 低代码是一种近些年兴起的企业软件快速开发技术和工具。借助低代码使用者无需编码即可完成企业应用的常用功能，少量编码扩展出更多功能。低代码凭借低门槛、高效率和易集成等特性，被越来越多的软件开发团队青睐。Gartner预测，到2024年四分之三的大企业将会使用至少4种低代码开发平台，用于信息化应用开发。届时，65% 的应用开发将通过低代码完成。 看上去，低代码是一种颠覆性的技术。那么，低代码会不会取代专业开发者？如果你是一名企业软件领域的程序员，这篇文章也许可以减轻你的恐惧。 恐惧来自哪里？ 我是一名年近40岁的程序员，在这家公司里先后从事过WinForm、Web和移动APP的开发。不能否认，面对低代码技术时，我是有些恐惧的：没有受过专业训练的平民开发者可以先学习SQL（甚至可以跳过这一步），然后学习一种低代码工具并投入开发过程中，我的工作可能也就终结了。 （传统的软件开发方式，图片来自网络） 这个想法曾经变成短暂而真实的恐慌。在与活字格低代码开发平台的核心员工进行过几次讨论之后，我意识到了自己逻辑上的错误，而这个错误恰好就是低代码永远不会取代我，也根本不打算取代我的原因。我想，充分了解这些论点，可以缓解你和你的团队对低代码的恐惧感

1、把MySQL当个黑盒子一样执行SQL语句 上一讲我们已经说到，我们的系统采用数据库连接池的方式去并发访问数据库，然后数据库自己其实也会维护一个连接池，其中管理了各种系统跟这台数据库服务器建立的所有连接 我们先看下图回顾一下 当我们的系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接之后，我们就可以执行增删改查的SQL语句了 从上图其实我们就可以看到，我们可以通过数据库连接把要执行的SQL语句发送给MySQL数据库。 然后呢？大部分同学了解到这个程度就停下来了，然后大家觉得要关注的可能主要就是数据库里的表结构，建了哪些索引，然后就按照SQL语法去编写增删改查SQL语句，把MySQL当个黑盒子去执行SQL语句就可以了。 我们只知道执行了insert语句之后，在表里会多出来一条数据；执行了update语句之后，会对表里的数据进行更改；执行了delete语句之后，会把表里的一条数据删除掉；执行了select语句之后，会从表里查询一些数据出来。 如果语句性能有点差？没关系，在表里建几个索引就可以了！可能这就是目前行业内很多工程师对数据库的一个认知，完全当他是个黑盒子，来建表以及执行SQL语句。 但是大家既然跟着我开始学习了，从现在开始就要打破这种把数据库当黑盒子的认知程度，要深入底层，去探索数据库的工作原理以及生产问题的优化手段！ 2、一个不变的原则：网络连接必须让线程来处理

摘要： 很多团队在习惯性的说出“历史原因”的时候，更多的是一种为了掩盖团队当前对这样的做的原因一无所知的说辞。因为项目运行过久，团队成员的更迭，很多项目上存在的问题或者说现状，对于现在的团队成员而言，俨然成了一个黑盒子。 当你听到团队聊当前现状的原因里包括诸如“因为过去”，“以前就是这样”之类的字眼的时候，就要开始警惕了。 一个团队常常会过度依赖项目开始的时候制定下来的规矩，认为遵守了这些就代表着项目可以风雨无阻的运作的下去，而忽略了真正重要的东西。 01. 误区 我最近在一个敏捷转型项目上，从对团队进行敏捷成熟度评估的时候开始，就不断的听到大家给我的回答包含着上面提到的词，可是当我问道：“所以大家保持这样的状态能够有效的帮我们解决问题吗？能够有效的对客户提出的需求和变更作出响应吗？”的时候，大家却哑口无言。 事实上，这样的事情并不只是出现在这一个团队中，我经历的很多团队也有类似的问题。 直到这个时候，我才意识到，很多团队在习惯性的说出“历史原因”的时候，更多的是一种为了掩盖团队当前对这样的做的原因一无所知的说辞。因为项目运行过久，团队成员的更迭，很多项目上存在的问题或者说现状，对于现在的团队成员而言，俨然成了一个黑盒子。而这造成的一个后果就是 — 难以掌控的“遗留系统”的产生。 其实原因也很好理解，毕竟一个团队的现状和知识对团队自己而言都是黑盒子的时候

本文作者: 魏无羡 以独特的角度入手，以一篇文章自白的角度讲述了个性化推荐的功能逻辑。 “hi，我是魏无羡，我出生后被送到一个内容库，在这里遇到了很多师兄弟，在一个个黑盒子里，我们身上被打上了N个不同的标签来表明我们的出生地、武功高低、门派风格等等，经过各种试炼检验，有些师兄弟被淘汰了，而我顺利通过了审核进入下发环节。我依靠着一身武艺和好的身世背景，顺利进入尖子班，并在每一阶梯流量中脱颖而出。” 现代人每天都在接触个性化推荐，例如常刷的今日头条、腾讯新闻、抖音等APP。 个性化推荐是特定场景下人和信息更有效率的连接，粗颗粒度理解就是断物识人：左边是内容（断物），右边是用户（识人），中间通过推荐引擎链接两者，追求的是一种高效连接。 在开篇的自白里，高质量下发的核心：识别蓝忘机爱的是魏无羡，并且把魏无羡推给他。 魏无羡：我经历的各种“黑盒子”——内容库 各式各样的黑盒子，都是为了建立人机结合的用户喜爱的高质量内容生成系统，这个实时、高效的系统需要具备哪些特征？ 能够持续发掘“高质量”内容； 能够持续发掘用户兴趣； 能够给用户发送感兴趣的“高质量”内容。 个性化推荐从一个好的内容库开始（第一个黑盒子），目的是为个性化推荐提供精准的内容数据基础，为了创造一个好的内容库，要做哪些工作？ 总地来说，是把不能分发或影响体验的内容剔除： 硬质量过滤：如排版错误、言之无物等 低俗色情过滤

以太宇宙（Ether Universe），愿景是打造一条实现跨链交易的底层公有链，进而提供了各种数字资产流通交易的平台，并给数字经济的金融市场提供一个存在无限可能的基础设施。另外一个重点在是，即使不考虑跨链能力，以太宇宙本身链也是有价值的，其在EOS、ETH、BTC的基础上实现了隐私保护，无论是原生币还是合约代币都可以使用匿名交易。 也许说的有点迷糊，举几个简单应用场景方便理解： 1. 隐私交易：你和我那些年不可描述的故事，你不想告诉他，我不想告诉她，好的，来个悄悄的交易。以太宇宙上可以选择进行隐私保护的交易，这样 תǮ 的和收钱的都实现匿名，无法追溯。 2. 不同数字货币跨链交易：你有btc，我有eth，你想用btc换我的eth，我们可以把btc和eth都转到以太宇宙上，然后通过一个智能合约完成交换，再各自提回原有账户上，或留在以太宇宙上参与其他应用。我们的交易是受隐私保护的，没有人知道哟。 3. 数字金融创新应用：在以太宇宙上，只要有实力，你就可以自己创建创新金融应用，开展数字经济业务等，而我们这些小菜鸡可以用手里持有的任意代币参与。 场景不说太多，如果想了解官网上是有白皮书的，以上想让大家有一个大概的概念“以太宇宙是要做什么”，下面简单写写以太宇宙的架构： 开发基础： 以太宇宙是基于EOS.IO开发的，但并不是EOS上的智能合约，而是一条独立的底层公有链。采用了EOS

9.1 函数概述 首先，什么是函数？ 函数(funcation)是用于完成特定任务的程序代码的自包含单元 。 为什么使用函数？第一， 函数的使用可以省去重复代码的编写 。第二，即使某种功能在程序中只使用一次，将其以函数的形式实现也是有必要的， 因为函数使得程序更加模块化，从而有利于程序的阅读、修改和完善。 许多程序员喜欢把函数看作“黑盒子”，即对应一定的输入会产生特定的结果或返回某个数值，而黑盒子的内部行为并不需要考虑，除非是该函数的编写者。以这种方式看待函数 有助于把精力投入到程序整体设计而不是其实现细节 。因此，编写函数代码之前 首先要考虑的是函数的功能 以及函数和程序整体上的关系 。 9.11 编写和使用一个简单的函数 编写一个在一行中输出40个星号的函数，然后我们使用该函数打印一个简单的信头。程序清单9.1给出了完整的程序，它由main()函数和starbar()函数组成。 程序清单 9.1 lethead1.c程序 /*lethead1.c*/ #include <stdio.h> #define NAME "GIGATHINK,INC." #define ADDRESS "101 Megabuck plaza" #define PLACE "Megapolis,CA 94904" #define WIDTH 40 void starbar(void); /*声明函数原型

Explainable/Interpretable ML 两种类型 Local Explanation Why do you think this image is a cat? Global Explanation What do you think a “cat” looks like? Point of Explainable ML 解释Ml的目的并不是完全的知道Ml model 的工作原理 人类的大脑同样是一个黑盒子 不相信训练网络因为它是黑盒子， 但是人们相信人类的判断 ML Explanation的目标是让你觉得理解， 对不同的人有不同的解释 Interpretable v.s. Powerful 一些模型是容易被解释的， 例如，linear model 从权重可以知道feature的重要性 深度学习不容易被解释 黑盒子 但是比linear model 更加powerful desision tree 可以被解释， 同时powerful？ 然而很多时候，tree是很复杂的， 我们用的是forest， 无法完全解释它。 Local Explanation components 拿掉或者改动， 这个coponents 对结果的改变影响很大， 这就是重要的component 移动灰色方块， 灰色放在蓝色部分辨识狗狗几率变小， 红色部分， 机器辨识度高。这方法要小心方块的大小

set_switching_activity -static 0.2 -toggle_rate 20 -period 1000 [all_inputs] 这时，翻转率设置的节点是输入，响应的翻转率为:Tr = 20/1000 = 0.02GHz ·SAIF文件:即switching activity interchange format，开关行为内部交换格式文件，用于仿真器和功耗分析之间交换信息的ASCII文件(美国标准信息交换码文件)。 ·VCD文件，即value change dump 文件，它也是一个ASCII文件，文件中包括了一个设计中所选择变量值的变化信息，这些信息通过在仿真testbench中使用“VCD系统函数”得到。 在Synopsys的低功耗设计流程里面，可以使用power compiler（包含在design compiler中）进行功耗分析。我们可以通过命令来定义节点的翻转率的方法来分析功耗----称为无向量(vector-free)分析法;由于SAIF文件和VCD文件可以通过对电路仿真得到，它们是仿真接口格式文件，因此也可以通过VCS仿真器产生SAIF或者VCD文件的方法分析功耗。当要分析的结果比较精确时，一般使用SAIF文件或者VCD文件（VCD文件通过相关命令转换成SAIF文件，而后使用SAIF进行功耗分析）。 (2)无向量分析法 　　前面我们说到