【知识专栏丨python数分实战】关于电商零售客户细分数据分析及可视化

news2025/11/7 14:02:07

今天这篇文章将给大家介绍关于电商零售客户细分数据分析及可视化的案例分析。

01

数据整理

导入数据

import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts.charts import *import pyecharts.options as opts
import warningswarnings.filterwarnings('ignore')

数据读取及预处理

df = pd.read_excel('/home/mw/input/seg6541/Online Retail.xlsx')
## 缺失值处理df.dropna(subset=['CustomerID'],inplace=True)## 时间处理df['InvoiceDate'] = df['InvoiceDate'].map(lambda x: str(x))## 国家名称统一化df.replace({'EIRE':'Ireland','USA':'United States','RSA':'South Africa','Czech Republic':'Czech','Channel Islands':'United Kingdom'},        inplace=True)## 计算每单的价格df['Amount'] = df['Quantity']*df['UnitPrice']

预处理后的数据预览

df.head()

输出结果：

图片

02

数据分析及可视化

## 订单交易状态df['InvoiceNo'] = df['InvoiceNo'].astype(str)df['Transaction status'] = df['InvoiceNo'].map(lambda x:'0' if x.startswith('C') else '1')
##可视化--订单交易状态label = ['交易成功','交易取消']value = df['Transaction status'].value_counts().values.tolist()pie=(    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',height='350px'))    .add("",[list(z) for z in zip(label, value)],radius=["40%", "55%"],center=['32%','52%'])    .set_series_opts(        label_opts=opts.LabelOpts(            formatter="{b}: {d}%"            )        )    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(            title='订单交易情况',            subtitle=' 2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_left='24%'        ),        legend_opts=opts.LegendOpts(            is_show=False        )    ))
## 删除总消费金额<=0的用户df.drop(df.query('Amount <= 0').index.tolist(),inplace=True)
df_country_amount = df.groupby('Country').agg({'Amount':'sum'}).reset_index()df_country_amount['Amount'] = df_country_amount.Amount.map(lambda x:round(x,2))df_country_amount = df_country_amount.sort_values('Amount',ascending=False)
label = df_country_amount.head(7)['Country'].tolist()value = df_country_amount.head(7)['Amount'].tolist()
bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='light'))    .add_xaxis(label[::-1])    .add_yaxis('',value[::-1],itemstyle_opts={            'barBorderRadius': [10, 10, 10, 10],            },        )    .set_series_opts(        label_opts = opts.LabelOpts(            position='insideLeft',            formatter='{b}：{c}£'        )    )    .set_global_opts(        title_opts = opts.TitleOpts(            title='地区消费Top 7',            subtitle = '2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_right = '18%'        ),        legend_opts = opts.LegendOpts(                is_show=False            ),        xaxis_opts=opts.AxisOpts(                is_show=False            ),        yaxis_opts=opts.AxisOpts(                is_show=False            ),        )    )
## 去除未确定的数据（'Unspecified'、'European Community'）data = df['Country'].value_counts().reset_index()data.drop([15,29],inplace=True)
attr = data['index'].tolist()values = data['Country'].tolist()map_= (    Map(init_opts=opts.InitOpts(width='980px',height='400px'))    .add("订单数量", [list(z) for z in zip(attr, values)], "world",is_map_symbol_show=False,is_roam=False,zoom='0.9')    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(            title='全球订单分布状态',            subtitle=' 2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_left='center',            pos_top='2%'            ),        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(            max_=10000,            is_show=False            ),        legend_opts=opts.LegendOpts(            is_show=False        ),    ))
df['InvoiceDate_year_month'] = df['InvoiceDate'].map(lambda x: str(x)[:-12])data = df['InvoiceDate_year_month'].value_counts().reset_index().sort_values('index')data.columns = ['time', 'counts']
# LineStyleline_style = {    'normal': {        'width': 4,        'shadowColor': 'rgba(155, 18, 184, .3)',        'shadowBlur': 10,        'shadowOffsetY': 10,        'shadowOffsetX': 10,        'curve': 0.5    }}
line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(height='300px',width='500px'))    .add_xaxis(data['time'].tolist())    .add_yaxis('',data['counts'].tolist(),is_symbol_show=False,is_smooth=True,linestyle_opts=line_style)    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(            title='订单逐月变化趋势',            subtitle='2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_left='28%',            pos_top='2%'        ),        xaxis_opts=opts.AxisOpts(            axislabel_opts={'rotate':'90'},        ),        yaxis_opts=opts.AxisOpts(            min_=10000,            max_=70000,            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                is_show=False            ),            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(                is_show=True            )        ),        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(            is_show = True,            trigger = 'axis',            trigger_on = 'mousemove|click',            axis_pointer_type = 'shadow'        )    ))
label = df['Description'].value_counts().head(7).index.tolist()value = df['Description'].value_counts().head(7).values.tolist()
bar1 = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='500px',height='300px',theme='light'))    .add_xaxis(label[::-1])    .add_yaxis('',value[::-1],itemstyle_opts={            'barBorderRadius': [10, 10, 10, 10],            },        )    .set_series_opts(        label_opts = opts.LabelOpts(            position='insideLeft',            formatter='{b}：{c}份'        )    )    .set_global_opts(        title_opts = opts.TitleOpts(            title='热门商品Top 7',            subtitle = '2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_right = '18%'        ),        legend_opts = opts.LegendOpts(                is_show=False            ),        xaxis_opts=opts.AxisOpts(                is_show=False            ),        yaxis_opts=opts.AxisOpts(                is_show=False            ),        )    )
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(height='300px',theme='light'))grid.add(bar.reversal_axis(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%"))grid.add(pie, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%"))
grid1 = Grid(init_opts=opts.InitOpts(height='300px',theme='light'))grid1.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="50%",pos_left='20%'))grid1.add(bar1.reversal_axis(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%"))
page = Page()page.add(map_)page.add(grid)page.add(grid1)page.render_notebook()

输出结果：

图片

图片

结论：

1、英国为订单数量最多的多家：在全球订单分布区域中，零售订单主要分布在以英国为中心辐射的欧洲地区，此外，北美、南美以及澳大利亚均有国家地区涉及订单下单。

2、存在少量取消订单或退货：在所有订单中，成功交易的订单占比达到97.81%，有2.19%的订单为取消订单或退货。

3、2011年11月是订单高峰月：2011年8月到2011年11月订单数量上升明显。

4、热门商品：WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER。

基于RFM模型的客户分群

## 计算每位顾客的消费总金额df_total=pd.DataFrame(df.groupby('CustomerID')['Amount'].sum()).reset_index()df_total.columns = ['CustomerID','Total_Amount']df_total['Total_Amount'] = df_total['Total_Amount'].map(lambda x:round(x,2))
## 提取各订单消费年月日与时间df['InvoiceDate_ymd'] = df['InvoiceDate'].map(lambda x:x.split(' ')[0])df['InvoiceDate_hms'] = df['InvoiceDate'].map(lambda x:x.split(' ')[1])
## 删除不需要的数据df.drop('InvoiceDate_year_month',axis=1,inplace=True)df.drop('Description',axis=1,inplace=True)
## 计算每位用户的消费金额df1 = df.groupby('CustomerID').agg({'Amount':sum,'InvoiceDate':[pd.Series.nunique,'max']})df1.columns = df1.columns.droplevel()df1.columns = ['Amount','Frequency','Time']df1['Amount'] = df1['Amount'].map(lambda x:round(x,2))
## 时间类型处理df1['Time'] = pd.to_datetime(df1['Time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
##from datetime import datetimet = datetime.strptime('2011-12-10',"%Y-%m-%d")df1['Last_purchase'] = df1['Time'].map(lambda x:(t - x).days)
## 提取为RFM表df_rfm = df1[['Last_purchase','Frequency','Amount']]df_rfm.columns = ['R','F','M']
## RFM级别划分Step1## 若数值越小，表示级别越高df_rfm['R_level'] = pd.cut(df_rfm['R'],bins=[0,65,130,195,260,325,390],labels=[1,2,3,4,5,6],right=False)df_rfm['F_level'] = pd.cut(df_rfm['F'],bins=[0,10,20,50,100,175,250],labels=[6,5,4,3,2,1],right=False)df_rfm['M_level'] = pd.cut(df_rfm['M'],bins=[0,28,280,2800,28000,145000,285000],labels=[6,5,4,3,2,1],right=False)
## RFM级别划分Step2df_rfm['R_level'] = df_rfm['R_level'].map(lambda x:'高' if x < df_rfm['R_level'].astype(int).mean() else '低')df_rfm['F_level'] = df_rfm['F_level'].map(lambda x:'高' if x < df_rfm['F_level'].astype(int).mean() else '低')df_rfm['M_level'] = df_rfm['M_level'].map(lambda x:'高' if x < df_rfm['M_level'].astype(int).mean() else '低')
## 客户类型映射def mapping(x):    if x=='高高高':        return '高价值客户'    elif x=='高低高':        return '重点深耕客户'    elif x=='低高高':        return '重点唤回客户'    elif x=='低低高':        return '重点挽留客户'    elif x=='高高低':        return '潜力客户'    elif x=='高低低':        return '新客户'    elif x=='低高低':        return '一般保持客户'    else:        return '流失客户'
## RFM级别划分Step3df_rfm['Score'] = df_rfm['R_level']+df_rfm['F_level']+df_rfm['M_level']df_rfm['user_type'] = df_rfm['Score'].map(lambda x:mapping(x))
label = df_rfm['user_type'].value_counts().index.tolist()value = df_rfm['user_type'].value_counts().values.tolist()pie=(    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',height='350px'))    .add("",[list(z) for z in zip(label, value)],radius=['0%','55%'])    .set_series_opts(        label_opts=opts.LabelOpts(            formatter="{b}: {c}位，占比为{d}%"            )        )    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(            title='客户价值类型分布情况',            subtitle=' 2010-12-1 ~ 2011-12-9',            pos_left='center'        ),        legend_opts=opts.LegendOpts(            is_show=False        )    ))pie.render_notebook()

输出结果：

图片

结论：

通过RFM模型人工的对客户类型进行划分，占比最大的是重点深耕客户，其次是重点挽留客户，占比最少的是重点唤回客户。

def trans_data(type_):    data_y = []    tmp = df_rfm[df_rfm['user_type'] == type_]    data_y.append(tmp['R'].tolist())    data_y.append(tmp['F'].tolist())    data_y.append(tmp['M'].tolist())    return data_y
tag = df_rfm['user_type'].unique().tolist()def trans_data(rfm):    for item in df_rfm['user_type']:        if item == tag[0]:            s1 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()        elif item == tag[1]:            s2 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()        elif item == tag[2]:            s3 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()        elif item == tag[3]:            s4 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()        elif item == tag[4]:            s5 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()        else:            s6 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist()    datay = []    datay.append(s1)    datay.append(s2)    datay.append(s3)    datay.append(s4)    datay.append(s5)    datay.append(s6)    return datay
data_R = trans_data('R')data_F = trans_data('F')data_M = trans_data('M')
def draw_boxplot(ydata,title_):    boxplot = (Boxplot(        init_opts=opts.InitOpts(            width='980px',height='300px')))    boxplot.add_xaxis(tag)    boxplot.add_yaxis('',boxplot.prepare_data(ydata))    boxplot.set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(            title='各类客户' + title_,            subtitle='统计时间：2011-12-15',            pos_left='center'        ),        yaxis_opts=opts.AxisOpts(            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                is_show=False            ),            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(                is_show=False            )        ),    )
    boxplot.reversal_axis()    return boxplot
boxplot1 = draw_boxplot(data_R,'平均最近一次购物据今天数(R)')boxplot2 = draw_boxplot(data_F,'平均购物频率(F)')boxplot3 = draw_boxplot(data_M,'购物消费总金额(M)')
page = Page()page.add(boxplot1)page.add(boxplot2)page.add(boxplot3)page.render_notebook()

输出结果：

图片

图片

基于K-Means的聚类分析

from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.metrics import silhouette_score
## 建模数据modle_data = df_rfm[['R','F','M']]
## 数据标准化model_scaler = MinMaxScaler()data_scaled = model_scaler.fit_transform(modle_data)
import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.spatial.distance import cdist
K = range(1, 10)meandistortions = []for k in K:    kmeans = KMeans(n_clusters=k)    kmeans.fit(data_scaled)    meandistortions.append(sum(np.min(cdist(data_scaled, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1))/data_scaled.shape[0])
plt.plot(K, meandistortions, marker='o')plt.xlabel('K')plt.ylabel('Average distortion degree')plt.title('Use the Elbow Method to select the best K value')plt.show()

输出结果：

图片

结论：

当K=4时，平均畸变程度变化趋于平缓，此时改变K值对聚类效果影响不大，故确定聚类簇数为4。

聚类结果可视化

Kmeans = KMeans(n_clusters=4,max_iter=50)Kmeans.fit(data_scaled)cluster_labels_k = Kmeans.labels_
df_rfm = df_rfm.reset_index()cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters'])res = pd.concat((df_rfm, cluster_labels), axis=1)
# 计算各个聚类类别内部最显著特征值cluster_features = []for line in range(4):    label_data = res[res['clusters'] == line]    part_data = label_data.iloc[:, 1:4]    part_desc = part_data.describe().round(3)    merge_data = part_desc.iloc[2, :]    cluster_features.append(merge_data)
df_clusters = pd.DataFrame(cluster_features)num_sets_max_min  = model_scaler.fit_transform(df_clusters).tolist()
c = (    Radar(init_opts=opts.InitOpts())    .add_schema(        schema=[             opts.RadarIndicatorItem(name="R",max_=1.2),             opts.RadarIndicatorItem(name="F", max_=1.2),             opts.RadarIndicatorItem(name="M", max_=1.2),         ],        splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(            is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)        ),        textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000000"),    )    .add(        series_name="第1类客户",        data=[num_sets_max_min[0]],        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color="#FF0000",opacity=0.2), # 区域面积，透明度    )    .add(        series_name="第2类客户",        data=[num_sets_max_min[1]],        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color="#00BFFF",opacity=0.2), # 区域面积，透明度    )    .add(        series_name="第3类客户",        data=[num_sets_max_min[2]],        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color="#00FF7F",opacity=0.2), # 区域面积，透明度    )    .add(        series_name="第4类客户",        data=[num_sets_max_min[3]],        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color="#007F7F",opacity=0.2), # 区域面积，透明度    )    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(title="各聚类类别显著特征对比"),    ))c.render_notebook()

输出结果：

图片

结论：

1、第1类客户：该类客户上一次购物距今间隔较长，购物频率为0，且购物总金额较少，为典型的流失客户。

2、第2类客户：该类客户上一次购物距今间隔为0，购物频率很高，且花费总金额很大，为典型的高价值客户。

3、第3类客户：该类客户与第1类客户有很多相似的地方，不同之处在于该类客户仍有购物次数，但不高，为典型的重要挽回客户。

4、第4类客户：该类客户上一次购物距今间隔较短，购物频率较低，且花费总金额为0，可能为新客户。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1978934.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

shell的基础介绍

shell的基础介绍

文章目录 shell数组读取数组关联数组获取数组的长度 Shell运算符算术运算符关系运算符布尔运算符逻辑运算符字符串运算符文件测试运算符 Shell echo命令1.显示普通字符串2.显示转义字符3.显示变量4.显示换行5.显示不换行6.显示结果定向至文件7.原样输出字符串&#xff0c;不进行…
阅读更多...
Macbook上运行Windows系统工具Parallels Desktop19

Macbook上运行Windows系统工具Parallels Desktop19

亲爱的笔记本小能手们&#xff0c;你们是否也有这样的困扰&#xff1a;在Macbook上运行Windows系统&#xff0c;却发现虚拟机软件要么卡顿&#xff0c;要么操作复杂&#xff1f;别急&#xff0c;今天就给你们种草一款神器——Parallels Desktop 19。 Parallels Desktop最新绿色…
阅读更多...
无人机工程师技术高级证书详解

无人机工程师技术高级证书详解

随着无人机技术的飞速发展&#xff0c;其在航拍、农业、测绘、救援、物流等多个领域的应用日益广泛&#xff0c;对无人机工程师的专业技能与综合素质提出了更高要求。无人机工程师技术高级证书&#xff0c;作为对无人机领域高级工程师专业技能的权威认证&#xff0c;不仅是对个…
阅读更多...
QT网络编程

QT网络编程

Qt 给用户提供了网络编程的接口&#xff0c;包括TCP、UDP、HTTP三种协议的API以及各种类&#xff0c;可以了解一下。 而在 QT 中想要使用网络编程&#xff0c;必须在pro文件中添加 network 模块&#xff0c;否则无法包含网络编程所需的头文件。 UDP UDP是传输层的协议&#…
阅读更多...
Animate软件基础：在时间轴中标识动画

Animate软件基础：在时间轴中标识动画

FlashASer&#xff1a;AdobeAnimate2021软件零基础入门教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/633230084 FlashASer&#xff1a;实用的各种Adobe Animate软件教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/675680471 FlashASer&#xff1a;Animate教程及作品源文件https://zhuanlan.zhihu.co…
阅读更多...
实战项目导航

实战项目导航

目录 1.AI毕设生成器&#xff08;完善中&#xff09;2.计算机设计大赛案例3.c迷宫游戏4.python学生管理系统教学关注持续更新哦 1.AI毕设生成器&#xff08;完善中&#xff09; 文章链接 &#x1f680; 一键启航&#xff0c;编码从未如此简单&#xff01; 探索Python毕业设计生…
阅读更多...
vulnhub之serial

vulnhub之serial

这次我们来做这个靶场 项目地址https://download.vulnhub.com/serial/serial.zip 使用vm新建虚拟机 以下为注意事项 第一步&#xff0c;收集资产 扫描靶场ip netdiscover -i eth0 -r 192.168.177.0/24 抓个包 扫描目录 看到了cookie中有一个user Tzo0OiJVc2VyIjoyOntzOj…
阅读更多...
【Golang 面试 - 进阶题】每日 3 题（十八）

【Golang 面试 - 进阶题】每日 3 题（十八）

✍个人博客&#xff1a;Pandaconda-CSDN博客 &#x1f4e3;专栏地址&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/UWz06 &#x1f4da;专栏简介&#xff1a;在这个专栏中&#xff0c;我将会分享 Golang 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话&#xff0c;欢迎点赞&#x1f44d;收藏…
阅读更多...
算法：BFS 解决拓扑排序

算法：BFS 解决拓扑排序

目录 拓扑排序 题目一&#xff1a;课程表 题目二&#xff1a;课程表II 题目三&#xff1a;火星词典 拓扑排序 有向无环图(DAG图) 有向无环图也就是有几个点&#xff0c;每个点之间的线段都是有向的&#xff0c;且任意拿出来几个点&#xff0c;都是无环的&#xff0c;这里…
阅读更多...
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习故障诊断

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习故障诊断

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览 基本介绍 Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习故障诊断 ELM（Extreme Learning Machine）和 Adaboost 都是机器学习领域中常见的算法。ELM 是一种单隐层前馈神经网络，具有快速训练、…
阅读更多...
使用 1panel面板 部署 springboot 和 vue

使用 1panel面板 部署 springboot 和 vue

代码仓库&#xff1a;还没弄 目录 网站介绍安装步骤1. 准备云服务器2. 准备域名&#xff08;可跳过&#xff09;3. 安装1panel面板4. 服务器开放端口5. 进入1panel面板6. 安装并启动软件&#xff08;服务器和面板开放端口&#xff09;7. 打包并上传项目7.1 打包 Java项目&#…
阅读更多...
算力共享中神经网络切片和算力分配策略

算力共享中神经网络切片和算力分配策略

目录 神经网络切片 按照算力的分布进行网络层数切片；就是算力越强，运算神经网络层数越多 神经网络切片和算力占比进行映射 算力分配策略 get_current_shard 神经网络切片 按照算力的分布进行网络层数切片；就是算力越强，运算神经网络层数越多 神经网络切片和算力占比进…
阅读更多...
基于RK3588+AI支持能源在线监测系统应用的AIOT产品方案

基于RK3588+AI支持能源在线监测系统应用的AIOT产品方案

支持能源在线监测系统应用的AIOT产品方案 近年来&#xff0c;智慧能源行业受益于国家政策扶持、市场需求拉动和先进技术支撑呈现出了蓬勃发展态势。助推智慧能源发展&#xff0c;打造了支持能源在线监测系统应用的AIOT产品方案。 能源在线监测系统的市场潜力 随着社会经济的飞…
阅读更多...
C++笔记---类和对象（中）

C++笔记---类和对象（中）

1. 类的默认成员函数 默认成员函数就是用户没有显式实现&#xff0c;编译器会自动生成的成员函数称为默认成员函数。 一个类&#xff0c;我们不写的情况下编译器会默认生成以下6个默认成员函数&#xff0c;分别为&#xff1a;构造函数&#xff0c;析构函数&#xff0c;拷贝构…
阅读更多...
【Java】Java swing 民宿管理系统 GUI（源码+可视化界面）【独一无二】

【Java】Java swing 民宿管理系统 GUI（源码+可视化界面）【独一无二】

&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;公众号&#x1f448;&#xff1a;测试开发自动化【获取源码商业合作】 &#x1f449;荣__誉&#x1f448;&#xff1a;阿里云博客专家博主、5…
阅读更多...
【vulnhub】W1R3S.inc靶机

【vulnhub】W1R3S.inc靶机

靶机安装 下载地址&#xff1a;https://download.vulnhub.com/w1r3s/w1r3s.v1.0.1.zip 运行环境&#xff1a;vmware 信息收集 靶机发现IP扫描 nmap 192.168.93.0/24 端口扫描,发现开放21、22、80、3306端口 nmap -A 192.168.93.159 -p- 进行目录扫描 dirsearach -u http…
阅读更多...
函数实例讲解（三）

函数实例讲解（三）

文章目录 常用的三个数学函数1、绝对值函数ABS2、取整数部分INT3、求余数函数MOD 求极值函数max、min1、Max2、Min 附加条件下求平均数1、AVERAGE2、AVERAGEIF3、AVERAGEIFS VLOOKUP与COLUMN1、VLOOKUP2、COLUMN 查找函数LOOKUP1、基础语法2、向量形式3、数组形式 常用的三个数…
阅读更多...
Odoo生产执行（MES）系统管理解决方案简介

Odoo生产执行（MES）系统管理解决方案简介

什么是生产执行管理解决方案&#xff1f; Odoo生产执行管理解决方案可以在统一平台上集成诸如生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能&#xff0c;使用统一的数据库和通过网络联接可以同时为生产部门、质检部门、工艺部门、物流部门等提供车间管理信息…
阅读更多...
windows 部署 mindspore GPU 开发环境（WSL）

windows 部署 mindspore GPU 开发环境（WSL）

基础环境 windows 环境&#xff1a; Windows 10 版本&#xff1a;22H2 操作系统版本&#xff1a;22621.2283 WSL 系统 版本&#xff1a;2.2.4.0 Ubuntu-20.04 一、自定义位置安装Ubuntu 确保已经安装 WSL 在微软应用商店搜索时务必输入全名 Ubuntu20.04&#xff0c;并安装…
阅读更多...
LLM：SGD、adam

LLM：SGD、adam

SGD没有一阶和二阶动量。adam是融合了这两种动量。 参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 【十分钟搞明白Adam和AdamW&#xff0c;SGD&#xff0c;Momentum&#xff0c;RMSProp&#xff0c;Adam&#xff0c;AdamW】
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023