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nickyy 2003-08-22 01:26:26

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plheart 2003-08-22

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梁老师课程A套餐

如今随着互联网发展，数据量不断增大，大数据已经成为各个互联网公司的重点方向，而推荐系统成为互联网必不可少的配置，一个好的推荐系统，能为企业带来了可观的用户流量和销售额，特别对于电商系统，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩和增加流量。像国内的很多知名电商，在推荐系统上投入了大量的研发力量，相关的人才需求也必然会很大。学好新技术的推荐系统，增加自己的竞争力，为以后跳槽涨薪做准备。基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统课程，将带领大家一步一步实现一个个性化推荐系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：统计推荐、离线推荐、文本内容推荐、实时推荐几大指标内容。本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.4.0 HadoopHbaseKafkaMongoDBRedisZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL Vue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.Alink算法技术框架 3.大数据热门技术Flink新版本 4.主流微服务后端系统 5.数据库实时同步解决方案 6.全方位个性化推荐7.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 8.集成SpringCloud实现统一整合方案 9.互联网大数据企业热门技术栈 10.支持海量数据的实时推荐 11.支持全端实时数据推荐 12.全程代码实操，提供全部代码和资料 13.提供答疑和提供企业技术方案咨询

移植鸿蒙最小系统包括：UART、MMU地址映射、定时器中断、存储设备驱动、根文件系统等鸿蒙源码开放之后，海思的代码闭源了。如果你想移植到其他芯片上去，好的方式就是：直接参考我们提供的源码(开发原子基金会也移植了其他芯片)，或者直接看我们的视频，这套视频，目前是鸿蒙内核移植的视频。华为内训，在里面可以看到海思的代码，可以得到鸿蒙专家的指导，百问网成功把Liteos-a移植到了IMX6ULL、STM32MP157。移植有难度，只是因为我们对它陌生，相信看了视频后，你会发现移植Liteos-a时，只是移植最小系统的话，比移植u-boot更加简单。后面我们会录制更多的鸿蒙课程，敬请期待！

本视频会在海思hi3559a 芯片上移植实现rtsp和rtmp的单视频流传输。rtmp ，rtsp 是流视频里比较重要的一块。我会简单讲解一下 rtmp和rtsp，重点是在海思平台上移植和实现，学员可以直接在自己的开发板上进行简单修改就可以使用。因为后面还要讲解wifi， sta 和 ap 模式时候会用到rtmp和rtsp 进行WiFi的视频流的传输。为讲解wifi做准备。之后我也会讲画中画，大家也可以用在rtsp 和rtmp 上。

用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗？帮助客户回顾一年的消费细节，包括消费能力、消费去向、信用额度等等，再根据每位客户的消费习惯，量身定制商品推荐列表……这一活动，将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是用户画像在电商领域的一个应用，随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式，可以最大限度的挖掘并留住潜在客户，数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大数据中挖掘商机？建立用户画像和精准化分析是关键。什么是用户画像呢？用户画像是根据市场研究和数据，创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像，这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色画像，具体到针对他们的目标和需求，并解决他们的问题，同时，这将帮助企业更加直观的转化客户。用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。用户画像建立步骤首先，基础数据收集，电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据，如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息，信用卡，各种征信信息等等。然后，当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后，需要对这些资料进行分析和加工，提炼关键要素，构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模，抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化，而金融风控领域则是更关注用户的基本信息，风险信息，财务信息等等。随后，要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现，对数据进行加工，将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive，Hbase等大数据技术，为了提高数据的实时性，还要用到Flink，Kafka等实时计算技术。最后，也是最关键的一步，要将我们的计算结果，数据，接口等等，形成服务。比如，图表展示，可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展3.动态标签指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大数据热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.数据库实时同步解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大数据企业热门技术栈 11.支持海量数据的实时画像 12.支持全端实时画像 13.全程代码实操，提供全部代码和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询

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