【C/C++华章奖励基金】-65期
LoadRunner性能测试巧匠训练营

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软件性能测试领域具有突破性创新意义的重要著作,三位资深软件测试专家多年一线工作经验结晶,业内多位测试专家联袂推荐;
基于LoadRunner、Apache ab和JMeter等性能测试工具,以真实项目为依托,全面深入讲解了软件性能测试、安全测试、性能调优的流程、方法和技巧。
Web前端开发最佳实践

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Web前端开发领域经典著作,深入分析Web前端开发中与HTML、CSS、JavaScript以及Web移动端开发相关的技术方案、技巧和最佳实践,包含大量范例,极具指导意义。
深入解析SAS:数据处理、分析优化与商业应用

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SAS软件研究开发(北京)有限公司资深技术人员经验结晶,SAP大中国区商业创新首席架构师鲁百年强烈推荐。
实战性强,结合商业案例细致呈现SAS的优化建模方法,深入讲解SAS数据处理、统计分析及时间序列,涵盖引领大数据潮流的SAS高性能分析,以及智能分析平台、解决方案、平台的安全性与高可用性等重要领域。
Activiti实战

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国内Activiti领域第一人撰写,Activiti项目负责人Tijs Rademakers高度认可并推荐;根据Activiti最新版本系统、深度讲解了BPMN2.0规范,以及Activiti功能、用法、技巧、最佳实践和源代码分析。
Puppet权威指南

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腾讯高级运维工程师撰写,腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等多家企业总监级运维专家高度认可并联袂推荐;
从基本功能、操作使用、高级功能、二次开发、工作原理、性能优化、疑难问题等多个角度系统、深入讲解了Pupept运维的方法、技巧和最佳实践,包含多个企业级实战案例。
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电信运营基于分类模型的客户流失预警系统:数据挖掘驱动的精准挽留策略设计
内容概要:本文围绕电信客户流失预警与挽留策略,构建了一套从数据探索、预处理、特征工程、分类建模、模型评估与解释到业务落地的端到端数据挖掘实战方案。基于公开的 Telco Customer Churn 数据集,项目聚焦于识别高流失风险客户,并通过逻辑回归、随机森林和XGBoost等模型进行对比分析,结合ROC-AUC、精确率、召回率、F1等指标评估性能,利用SHAP等方法实现模型可解释性,最终将预测结果转化为可操作的客户分层与差异化挽留策略。文中强调了数据泄漏防范、类别不平衡处理、模型可复现性及A/B测试验证增量收益的重要性,并明确指出当前图表为示意性质,需通过附录代码运行真实数据生成结果。; 适合人群:具备一定数据分析与机器学习基础,从事数据科学、用户运营或客户留存相关工作的从业者,尤其是工作1-3年希望提升实战能力的研发与分析人员。; 使用场景及目标:①掌握客户流失预测的全流程方法论,包括数据清洗、特征工程、建模调参与模型解释;②学习如何将机器学习模型输出转化为可运营的客户触达策略;③理解模型评估与业务目标之间的衔接,如预算约束下的优先级排序与A/B测试设计; 阅读建议:此资源以实际业务场景驱动,不仅关注算法实现,更重视从业务定义到策略落地的闭环逻辑。建议结合附录提供的完整Python代码,在本地环境中下载数据集并复现分析流程,重点关注数据预处理防泄漏机制、模型管道构建、超参数调优策略及SHAP解释应用,避免将文中的示意图表误认为实测结果。
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