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2018.08.03
as使用者, was使用者, 人傻就要多讀書系列, 使用者, 筆記,

使用者思維 -好產品讓使用者為自己尖叫（BADASS：MAKING USERS AWESOME）-[美]Kathy Sierra

Making Users Awesome 成就使用者才能創造可持續的成功。逆向分析也就是說，去分析某個已經成功的產品，找出成功的因素是什麼。所以市場上才會有這麼多抄襲的產品，也是為什麼很多產品經理經常會說“就照XXX產品的功能做”這樣的話。缺陷容忍度與願望成正比。不被看做缺陷的缺陷數量與願望 […]

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2018.08.01
as使用者, was使用者, 使用者, 活躍使用者睡眠使用者, 特徵工程,

使用者特徵工程

原文地址：點選開啟連結這張圖將使用者特徵工程裡的大面基本都囊括了。因為ppt本身做得比較簡單，現在我們試圖針對圖裡的每一項，結合具體的業務場景，做個比較詳細的分析。 1.原始資料提取原作者畫圖的時候將第一項命名為特徵提取，我覺得作者想表達的本意應該是從哪獲得相關資料，所以叫原始資料提取可能更為合 […]

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2018.08.01
as使用者, was使用者, 使用者, 使用者研究, 可用性測試,

【使用者研究】【實戰】——“得到”APP 可用性測試

得到APP簡介得到APP是由羅輯思維團隊推出的主打付費知識音訊服務的APP，通過訂閱專欄、音訊課程、拆書解讀等方式為網友每天提供有價值感的知識內容，主要模組有「每天聽本書」、「訂閱專欄」、「大師課」、「精品課」和「電子書」等。補充說明在設計師完成某個頁面後，設計師和維護人員通常需要對介面進行可 […]

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2018.08.01
as使用者, was使用者, 使用者, 使用者研究, 實戰,

【使用者研究】【實戰】直接付費or抽卡, which do you prefer ？一則定性研究

自紅白機時代開始算起，中外網路遊戲已經歷了近40年的多個發展階段。電子遊戲的真正普及則在2001年後的網際網路時代，大量網遊的興起使得電子遊戲進入了人們的日常生活中。目前網路遊戲發展到了移動時代，截止至2016年，根據報告顯示，中國移動遊戲的使用者規模5.21億人，移動遊戲的市場規模達到1023億 […]

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2018.08.01
as使用者, was使用者, 使用者, 活躍使用者睡眠使用者, 系統架構,

使用者許可權管理模組【表結構及SQL語句】

tb_user：使用者帳戶資訊表列名資料型別允許空說明 UserName nvarchar(128) N 使用者ID Password nvarchar(128) N 登入名，使用者Email Email nvarchar(100) Y 密碼 Question nvarchar(100) Y […]

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2018.07.31
【Python】, 【推薦演算法】, as使用者, CB, python,

使用者房源推薦—基於內容的推薦演算法（CB）

CB推薦演算法根據使用者過去喜歡的產品，為使用者推薦和他過去喜歡的產品相似的產品。採用基於特徵的空間向量模型，並用最近鄰方法進行推薦。演算法步驟：抽取房源的基本特徵，考慮到租房的實際情況，確定的基本特徵有價格 (house_price) 面積 (house_area),房屋型別 (house_t […]

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2018.07.21
as使用者, browser, C 學習, iis, service,

為使用者“NT AUTHORITY/NETWORK SERVICE”授予的許可權不足，無法執行此操作。 (rsAccessDenied)

在VISTA作業系統裡建立SQL報表時使用reportview訪問報表時提示下面錯誤：為使用者“NT AUTHORITY/NETWORK SERVICE”授予的許可權不足，無法執行此操作。 (rsAccessDenied) 解決方案：１,在IIS裡訪問http://localhost/Repor […]

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2018.07.19
ASP.NET程式, as使用者, object, server, string,

只讓使用者通過域名訪問網站，使用IP不能訪問的方法

private bool IsInsideNet() { if((Request.UserHostAddress.Substring(0,7)==”192.168″)||(Request.UserHostAddress.Substring(0,6)==”172 […]

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2018.07.16
as使用者, was使用者, 使用者, 機器學習, 特徵工程,

使用者特徵工程詳細解讀

在網上找到了美團一位叫付晴川同學些的ppt，裡面有一幅描述使用者特徵工程的圖，感覺總結得還是比較到位的。現在把圖片貼出來：這張圖將使用者特徵工程裡的大面基本都囊括了。因為ppt本身做得比較簡單，現在我們試圖針對圖裡的每一項，結合具體的業務場景，做個比較詳細的分析。 1.原始資料提取原作者畫圖的時 […]

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