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本文為 AI 研習社編譯的技術部落格，原標題 ： The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know 作者 | George

一、前言 許多人看到這個標題後會提出一個問題：難道微軟沒有拋棄ActiveX？是的，微軟幾乎快完成這個壯舉了。大多數安全從業人員都知道，ActiveX歷史上存在各種缺陷，其中包含許多遠端漏洞。微軟自己也與許

需求分析 現在是一個資訊化的高科技時代，許許多多的企業必須緊跟時代步伐，不斷創新，才能發展壯大；而企業的發展必然離不開人才隊伍的建設，也可以說創新是企業發展的動力，而人才卻是企業發展的根本，所以現在各企業對

通過參考競爭對手做了哪些效果不錯的事，來優化自身的產品和策略是個不錯的方法。 在日常工作中，產品經理們做了很多功能，可能到最後這些功能並沒有多少人使用；運營們開展了各種推廣活動，但卻沒有起到什

其實也不像大家說的那回事，主要還是根據資料量和操作有關係！ 我們先從add（） 方法比較 ArrayList public boolean add(E e) {

平時我們使用最多的資料結構肯定是 HashMap，但是在使用的時候我們必須知道每個鍵值對的生命週期，並且手動清除它；但是如果我們不是很清楚它的生命週期，這時候就比較麻煩；通常有這樣幾種處理方式：

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案例:該資料集的是一個關於每個學生成績的資料集,接下來我們對該資料集進行分析，判斷學生是否適合繼續深造 資料集特徵展示 1GRE 成績 (290 to 340) 2TOEFL 成績(

競品分析，實則是對產品的下一個版本與對標產品的優劣進行一個對比。我們可以這樣理解市場分析與競品分析的區別，市場分析更關注產品是否有一定競爭力進入市場，其他產品是否會對自身產品造成威脅，競品分析更關注如何在現有基

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【編者按】對於一個公司，“活下去，活得好”是最重要的一個任務。公司處於不同的發展階段，要採用不同的打法。但如果企業想要長久的發展的下去，打造自己的一套可持續增長系統至關重要。 2018年12月5日

前言 前面兩篇文章介紹了 python 中兩大模組 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法，然而，僅僅會處理資料還是不夠的，我們需要學會怎麼分析，毫無疑問，利用圖表對資料進行分析是最容易的，通過圖