Facebook、Twitter及Quora用户增长团队的产品大牛AndyJohns倾情奉献纯干货电子邮件营销定义：向订阅用户发送业务邮件，或群发邮件。转化指标：从邮件营销的角度来说，转化指标通常由邮件里指向（含有最终转化动作的）目标页的点击来定义的。在这里我们讲讲为了获取尽可能优化点击的转化漏斗的可取办法。换句话说，邮件的转化优化就是增加点击跳转到你的网站或移动应用的收件人比例。14.标题行与发送人地址想优化邮件转化率，首先建议你针对这两项进行测试。在标
系统 2019-08-29 22:41:16 2902
[Ioi2007]Miners矿工配餐TimeLimit:10SecMemoryLimit:64MBSubmit:214Solved:128Description现有两个煤矿，每个煤矿都雇用一组矿工。采煤工作很辛苦，所以矿工们需要良好饮食。每当一辆食品车到达煤矿时，矿工们便会产出一定数量的煤。有三种类型的食品车：肉车，鱼车和面包车。矿工们喜欢变化的食谱。如果提供的食品能够不断变化，他们的产煤量将会增加。每当一个新的食品车到达煤矿时，矿工们就会比较这种新的食
系统 2019-08-12 09:27:32 2902
tomcate4
系统 2019-08-12 01:32:51 2902
作为移动端轻量级网络的代表，MobileNet一直是大家关注的焦点。最近，Google提出了新一代的MobileNetV3网络。这一代MobileNet结合了AutoML和人工调整，带来了更加高效的性能。Paper：SearchingforMobileNetV3Github：https://github.com/xiaochus/MobileNetV3改进MobileNetV3的网络模块结构延续了MobileNetV1的深度可分离卷积和MobileNetV
系统 2019-09-27 17:54:05 2901
CUR分解要理解CUR分解，需要先看下SVD分解。SVD理论以及Python实现算法流程给定输入的矩阵A。A=C∗U∗RA=C*U*RA=C∗U∗R随机选r个列构成C和r个行构成R（也可以使用，平方和加权过的行和列（常用））然后选取W矩阵（C和R的交集，也就是被选出来的部分，在C和R中同时出现的A矩阵中的位置。）对W做SVD分解，得到X∑YTX\sumY^TX∑YT对∑\sum∑做广义逆矩阵(∑)+(\sum)^+(∑)+，也就是只有非0元的部分才变成原来
系统 2019-09-27 17:52:38 2901
(new3)mlzboy@mlzboy-laptop:~/bijia/sblity/src/new3$sshmlzboy@10.3.11.240ssh:connecttohost10.3.11.240port22:Noroutetohost(new3)mlzboy@mlzboy-laptop:~/bijia/sblity/src/new3$sshmlzboy@10.3.11.248@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
系统 2019-08-29 23:33:10 2901
打包过很多个版本的deb包，都不怎么满意，2009sp6，2010wine的时候也是会崩溃的，虽然这两个版本支持自动自动下载备注。这次打包的版本，使用的是QQ2009preview3（build305），原来使用的是preview2（build225）。看看这版的功能：支持自动下载备注支持语言聊天（暂时没法使用视频功能）支持截图以及截图小工具聊天记录以及消息管理器对比一下wineqq2010的优势登陆不崩溃菜单无黑影对比原wineqq2009preview
系统 2019-08-29 22:31:22 2901
[转]男生应该如何追MM发表于：2008年1月27日14时10分39秒阅读(0)评论(0)本文链接：本文由自然风发表在：生活与工作中的思考[转]男生应该如何追MM女孩子大多不会主动出击，去追求自己喜欢的男孩，除了确实太喜欢了或者是那种比较有个性的勇敢的女孩子。所以，如果你很喜欢一个女孩子，并且认为她对你也有点意思，那就主动点，别跟她搞拉锯战，自己难受，说不定你喜欢的人也痛苦。任何一个女孩子在被人追的时候，心理都是很复杂的。她也许很开心，但是又带着点惶恐，她
系统 2019-08-29 22:14:22 2901
前些天我和朋友去天津玩了几天，虽然我的婆婆家，哥哥家都在天津，但是每次去都是在家里聊天、去饭馆吃饭，没有好好在外面玩玩。所以此次没惊动亲戚朋友，住在酒店，好好的把天津玩了个遍。逛景点，坐夜轮，吃西餐，吃天津的早点和小吃，去文化街买小商品，真痛快！今发三张照片，请大家欣赏。心田庞心田：天津游
系统 2019-08-12 01:33:18 2901
如果在我们的分类问题中，输入特征$x$是连续型随机变量，高斯判别模型(GaussianDiscriminantAnalysis,GDA)就可以派上用场了。以二分类问题为例进行说明，模型建立如下：样本输入特征为\(x\in\mathbb{R}^n\),其类别\(y\in\{0,1\}\)；样本类别\(y\)服从参数为\(\phi\)的伯努力分布，即\(y\simBernoulli(\phi)\)；两类样本分别服从不同的高斯分布，即\(x|y=0\sim\ma
系统 2019-08-12 01:33:04 2901
