semanticanalysis

当我们在开发一个大型的Go项目时，往往很难去控制大家都能够写出来高质量的代码，但是我们还是经常会在脑子里面有这些想法： 1. 格式化 2. Imports 3. Error处理 4. 文档注释 5. 导出函数和结构体等 6. unused的代码必须清除 7. 控制代码的复杂度，例如一个函数不能多于50行 8. 重复的代码抽象出来 这里有非常多的东西需要去记住，那么有没有一个工具可以帮助我们呢？ 今天就给大家推荐这个工具：gometalinter https://github.com/alecthomas/gometalinter 这个工具基本上集成了目前市场上所有的检测工具，然后可以并发的帮你静态分析你的代码： go vet — Reports potential errors that otherwise compile. go vet — shadow — Reports variables that may have been unintentionally shadowed. gotype — Syntactic and semantic analysis similar to the Go compiler. deadcode — Finds unused code. gocyclo — Computes the cyclomatic complexity of

作者：Ravindra Reddy Tamma 翻译：方星轩 校对：欧阳锦 本文约 2200字 ，建议阅读 5分钟。 本文为大家介绍了在日常的电子交易中对用户的交易信息进行聚类分析和建模，提供了用户分析的思路和建议。 标签： 聚类 机器学习 我们正生活在数字技术时代。还记得你上次去到没有PayTM或BHIM UPI的商店是什么时候吗？很显然，这些数字交易技术已迅速成为我们日常生活的关键部分。 数字技术不仅是个人，也是各大金融机构的核心。依托着可靠的后台运行系统，执行多种选项的支付交易或资金转帐（例如，网上银行，ATM，信用卡或借记卡，UPI，POS机等）是一件非常顺利的事。 对于我们进行的每笔交易，都会针对它生成一个适当的描述消息，如下所示： 在本文中，我们将讨论一个金融机构的实际使用案例，该案例使用-聚类clustering（一种流行的机器学习算法）来为其客户群定制其产品。 本案例研究的动机 作为一家金融机构，始终根据客户的兴趣为他们量身定制报价，并以此来吸引现有客户群是很重要的事。对于任何金融机构而言，把握全方位的客户信息是一项重大挑战。 Twitter，WhatsApp，Facebook等社交媒体平台已成为描述客户兴趣和偏好的主要信息来源。金融机构使用第三方来源的数据通常会付出巨大的成本。即使如此，将社交媒体帐户映射到每一个客户也非常困难。 那么我们该如何解决呢？ “A

论文传送门 视频 作者 北京大学 Yucheng Huang Tong Yang 中国科学院软件研究所计算机科学实验室 Lei Shi Yue Su Deyun Wang 雅虎实验室 Yifan Hu 亚利桑那州立大学 Hanghang Tong 圣母大学 Chaoli Wang 清华大学美术学院 Shuo Liang 摘要 影响力演化图的可视化对于执行许多现实生活任务（例如引文分析和社会影响分析）很重要。主要挑战包括如何总结大规模、复杂和随时间变化的影响图，以及如何设计有效的视觉隐喻和动态表示方法来说明随时间推移的影响模式。在这项工作中，我们介绍了Eiffel，这是一个集成的可视化分析系统，该系统对节点，关系和时间纬度的影响力演化图进行了三次汇总。在数值实验中，就基于影响流的目标而言，Eiffel汇总结果优于传统聚类算法。此外，提出了一种流程图表示法，并适用于影响图摘要的情况，它支持两种演化可视化模式（即翻书和电影），以加快对影响图动力学的分析。我们进行了两个受控用户实验，以分别评估影响图摘要和可视化方面的技术。我们还在两种典型情况的影响力演化分析中展示了该系统，这两种情况是科学论文的引文影响和新兴在线事件的社会影响。评估结果证明了Eiffel在影响演化图的可视分析中的价值。 Introduction 影响力 Cyber-Influence （社交） Social