شرط بندی فوتبال : چگونه با خواندن RFC 1034 نیمی از روز هدر ندهیم


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

HEY از سیستم استقرار شاخه ای استفاده می کند که من دارم در اینجا در SvN نوشته شده است و مرتباً در مورد در توییتر. بسیاری از شرکت ها نسخه خود را از استقرار شعبه (به طور معمول با نام دیگری) پیاده سازی کرده اند ، اما این اجرای خود من بود ، بنابراین من به آن افتخار می کنم. ابتدا یک آغازگر نحوه کار:

تنظیمات فعلی ما به خوبی کار می کند ، اما دارای دو عیب بزرگ است:

  • هر شاخه به ALB خاص خود نیاز دارد (این همان چیزی است که توسط منبع Ingress تولید می شود).
  • DNS است DNS است DNS است و بعضی اوقات طول می کشد تا تکثیر شود و ما نیاز به مدیریت یک رکورد (3-5 برای هر شاخه) داریم.

این خطاها بهم پیوسته است: اگر مجبور نباشم به هر شاخه ALB خود را بدهم ، می توانم از یک رکورد wildcard استفاده کرده و هر زیر دامنه را در دامنه اختصاصی شاخه خود به یک ALB هدایت کنم و اجازه دهم مسیر ALB کجا باشد آنها از طریق سرصفحه های میزبان تعلق دارند. این بدان معنی است که من می توانم بدون نیاز به همه آن ALB ها پس انداز کنم و می توانیم زمان DNS-DNS را به صفر برسانیم (و پیچیدگی های حاشیه نویسی و شرطی های خارجی-گسترش یافته در YAML ما).

(در حالی که چند دقیقه انتظار برای انتشار و حل DNS به نظر نمی رسد مشکل بزرگی باشد ، ما با بررسی اینکه واقعاً با استفاده از یک مسیر داخلی در نام میزبان جدید به محض اتمام ساخت استقرار ، باعث می شود که ما قبل از ایجاد رکورد و ذخیره سازی محلی دستگاه خود ، پاسخ NXDOMAIN را تا زمان انقضا TTL برای حل DNS حل کنیم.)

پیش از این ، این کار عملی بود ، اما به تلاش اضافی نیاز داشت که ارزش آن را نداشت – احتمالاً لازم است از طریق یک کنترل کننده سفارشی انجام شود که از اضافه کردن خدمات شما به یک شی object Ingress از طریق حاشیه نویسی های سفارشی مراقبت کند. این مسیر Fine ™ was بود (من حتی یک کنترل کننده اثبات مفهوم درست کردم که این کار را انجام داد) ، اما این بدان معنی بود که یک ابزار اضافی وجود دارد که اکنون باید مدیریت کنیم ، همراه با نیاز به ایجاد و مدیریت آن شی object اصلی Ingress .

وارد نسخه جدید کنترل کننده کنترل ورودی (و نام جدید آن است: aws-load-balancer-controller) که شامل یک جدید است IngressGroup ویژگی که دقیقا آنچه من نیاز دارم این مجموعه ای جدید از حاشیه نویسی را اضافه می کند که می توانم به Ingress خود اضافه کنم که باعث می شود همه منابع Ingress من قوانین هدایت یک ALB منفرد باشد نه ALB های منفرد.

“عالی!” با خودم فکر می کنم صبح که پروژه آزمایش نسخه جدید را شروع می کنم و می فهمم چگونه می خواهم این کار را انجام دهم (با استفاده از آن به عنوان فرصتی برای پاکسازی دسته ای از بدهی های فنی نیز).

من همه چیز را در جای خود قرار می دهم – من کنترل کننده aws-load-balancer-controller را در خوشه آزمایشی خود به روز کردم ، تمام سوابق ALIAS مخصوص شاخه را که برای ALB های قدیمی وجود داشت حذف کردم ، به خارجی-dns گفتم که دیگر منابع Ingress را مدیریت نکنید ، و یک کارت wildcal ALIAS راه اندازی کنید که با اشاره به ALB جدید من که همه این شاخه ها باید به اشتراک بگذارند

کار نمی کند

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" https://alb-v2.branch-deploy.com
curl: (6) Could not resolve host: alb-v2.branch-deploy.com

اما اگر من مستقیماً با هدر میزبان مناسب با ALB تماس بگیرم ، این کار را انجام می دهد:

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" --insecure https://internal-k8s-swiper-no-swiping.us-east-1.elb.amazonaws.com
<html><body>You are being <a href="https://alb-v2.branch-deploy.com/sign_in">redirected</a>.</body></html>

(╯ ° □ °) ╯︵ ┻━┻

من هیچ سرنخی ندارم که چه خبر است. من به وضوح می بینم که رکورد در Route53 وجود دارد ، اما من نمی توانم آن را به صورت محلی حل کنم ، و همچنین برخی از سرویس های تست DNS (. MX Toolbox) نمی تواند.

ممکن است گزینه “ارزیابی سلامت هدف” در کاراکتر وحشی باشد؟ آن را غیرفعال کرد و دوباره امتحان کرد ، هنوز چیزی نیست.

من کاملاً گیر افتاده و شروع به مرور سایت می کنم اسناد Route53 و این خط را پیدا کنید و فکر کنید این پاسخ به مشکل من است:

اگر رکوردی به نام * .example.com ایجاد کنید و سابقه.com ​​وجود ندارد ، مسیر 53 به درخواست های DNS برای مثال.com پاسخ می دهد با NXDOMAIN (دامنه ناموجود).

بنابراین ، من برای ایجاد رکورد برای branch-deploy.com می روم تا ببینم آیا شاید این باشد. اما هنوز این کار را انجام نمی دهد. این زمانی است که آن سطر را دوباره می خوانم و می فهمم که به هر حال برای من صدق نمی کند – من اولین بار آن را اشتباه خوانده بودم ، سعی نمی کنم شاخه-deploy.com را حل کنم. (خوانش اولیه من این بود که * .branch-deploy.com بدون وجود سابقه برای branch-deploy.com برطرف نمی شود).

Welp ، زمان کاوش در است RFC، چیزهای مبهمی وجود دارد که من اینجا گم کرده ام. تصور درست بود

RC های Wildcard اعمال نمی شوند:

– وقتی پرس و جو در یک منطقه دیگر است. یعنی ، نمایندگی پیش فرض های کارت وحشی را لغو می کند.

– هنگامی که نام پرس و جو یا یک نام بین دامنه wildcard و نام query وجود داشته باشد. به عنوان مثال ، اگر یک wildcard RR دارای نام مالک “* .X” باشد ، و این منطقه همچنین حاوی RR های متصل به BX باشد ، کارتهای wild برای درخواستهای نام ZX اعمال می شوند (با فرض اینکه هیچ اطلاعات صریح برای ZX وجود ندارد) ، اما نه به BX ، ABX یا X.

هوم ، آن گلوله دوم به نظر سرب می رسد. بگذارید به منطقه Route53 خود برگردم و نگاه کنم.

ノ (゜ – ゜ ノ)

آه ، من آن را می بینم.

یکی از ویژگی های سیستم استقرار شعبه ما این است که شما همچنین می توانید خط لوله نامه پستی ویژه شعبه خود داشته باشید. برای استفاده از آن ویژگی ، ایمیل می کنید yourself@your-branch.branch-deploy.com. برای ساخت آن کار ، هر شعبه یک رکورد MX در سایت-branch.branch-deploy.com شما بدست می آورد.

در اینجا مسئله نهفته است. اگر می توانید یک رکورد wildcard برای branch-deploy.com داشته باشید ، اگر یک رکورد MX (یا هر رکورد دیگری واقعاً) برای یک زیر دامنه مشخص وجود داشته باشد و سعی کنید از-branch.branch-deploy.com خود ، A / AAAA / بازدید کنید. وضوح CNAME از درخت به حیوان وحش صعود نمی کند. 🙃

این احتمالاً یک کنجکاوی معروف است (آیا این حتی یک کنجکاوی است یا عقل سلیم است؟ مطمئناً برای من عقل سلیم نبود) ، اما من نصف روز باد کردم و سرم را به میزم کوبیدم و سعی کردم بفهمم چرا این کار نمی کنم زیرا من فرض بدی کردم و واقعاً لازم داشتم در مورد آن تخلیه کنم. ممنون که به من لطف کردید




سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه به راحتی یک تبلیغ ویدیویی در فیس بوک ایجاد کنیم کاربران در واقع مشاهده می کنند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

برای تبلیغات پولی ، بستر رسانه های اجتماعی تقریباً به همان اندازه موثر است. ویدیو را به این ترکیب بیندازید ، و برند خود را به عنوان فرمول اصلی افزایش موفقیت تبلیغاتی پیدا کردید.

19 نوامبر 2020

4 دقیقه خواندن

نظرات بیان شده توسط کارآفرین همکاران خودشان هستند.


طبق گفته های HubSpot ، تقریبا هشت میلیارد فیلم ها هر روز در فیس بوک مشاهده می شوند – و این فقط به فیلم های گربه ای محدود نمی شود. بازدیدها از محتوای ویدیوی پشتیبانی شده از سال 2016 به میزان قابل توجهی 258 درصد افزایش یافته است. اما حتی پس از نمایش ویدیوی شما در خبرخوان یک فرد ، حفظ توجه او هنوز هم دشوار است. یک بررسی توسط Locowise دریافت که به طور متوسط ​​، بیشتر مردم فقط یک سوم یک کلیپ مشخص را تماشا می کنند. تقریباً 53.2 درصد بینندگان 30 ثانیه تماشا می کنند.

برای کارآفرینان ، این یک چالش دوگانه دارد: ایجاد محتوایی که در واقع مخاطبان شما را درگیر خود کند و اطمینان حاصل کند که در وهله اول به دست آنها می رسد.

روی مخاطب خود تمرکز کنید

در نظر بگیرید که چه کسی است است و چه نوع محتوایی برای آنها جذاب است. شما ممکن است با بودجه ای چند میلیون دلاری کار نکنید ، اما جزئیات ذهنی همچنان تفاوت ایجاد می کند.

به سه ثانیه اول بیشتر توجه کنید. تصویر کوچک یک یا باز کردن تصویر جذاب خواهد شد توجه کاربر را گرفتن و نگه داشتن آنها را از پیمایش گذشته مطالب خود را. سپس ، ویدئو را بر روی یک پیام جذاب متمرکز نگه دارید ، و اطمینان حاصل کنید که بینندگان به اندازه کافی در ارتباط هستند تا تماس شما را عملی کنند.

فیلم های فیس بوک به طور کلی باید بر روی مخاطبان اول تلفن همراه متمرکز شود. تحقیق از VentureBeat نشان می دهد که بیش از 90٪ از کاربران فیس بوک در درجه اول از طریق دستگاه تلفن همراه خود به شبکه اجتماعی دسترسی دارند. با این حساب ، الف مطالعه موردی توسط بافر دریافت که تبلیغات ویدیویی فیس بوک باید از نسبت ابعادی مربعی استفاده کند ، زیرا این امر می تواند تا 35 درصد بازدید بیشتر و 100 درصد جذابیت بیشتر از فیلم های افقی داشته باشد. بخشی از این را می توان به این واقعیت نسبت داد که یک فیلم مربعی در واقع فضای بیشتری را در صفحه گوشی هوشمند اشغال می کند.

صدا و زیرنویس نیز به توجه ویژه ای نیاز دارد. گزارشی از دیجی دی نشان داد که 85 درصد از فیلم های فیس بوک به صورت بی صدا تماشا می شد. تبلیغات فیس بوک به صورت خودکار پخش می شود زیرا کاربر از کنار آنها عبور می کند ، بنابراین منطقی است که بیشتر کاربران ترجیح می دهند صدا نداشته باشند. با این حال ، این بدان معنی است که شما باید عنوان را اضافه کنید تا پیام شما همچنان بتواند از آن عبور کند.

خوشبختانه نیازی به استخدام یک خدمه حرفه ای تولیدی نیست. ابزاری که می تواند این روند را بسیار ساده کند ، استفاده از آن است تقویت شده، برنامه ای که انواع مختلفی از قالب های از پیش طراحی شده را ارائه می دهد. امکان استفاده از کلیپ های سهام و موسیقی ، همراه با قابلیت ویرایش سریع ، به کاربران امکان می دهد تا تبلیغات جدید را با سهولت آماده توزیع کنند.

مربوط: 5 دلیل که مشاغل باید در ایجاد محتوای ویدیویی متمرکز شوند

هدف قرار دادن: “سس” ضروری

هیچ مقاله ای در مورد تبلیغات در فیس بوک بدون تأکید بر هدف قرار دادن مخاطب کامل است – و بله ، در تبلیغات ویدیویی به همان اندازه مهم است که محتوای دیگر دارد. هدف گذاری مناسب به شما کمک می کند ویدیو را در زمان مناسب برای تأثیر مطلوب در جلوی افراد مناسب قرار دهید.

مخاطبان سفارشی یک روش عالی برای ایجاد مخاطبان هدف شما هستند ، به شما این امکان را می دهد که بر اطلاعات ارزشمند فراتر از جمعیت عمومی پایه تمرکز کنید. استفاده از هدف گذاری دقیق برای ایجاد مخاطب بر اساس علاقه و علاقه وی و همچنین سایر صفحاتی که با آنها درگیر هستند ، به شما کمک می کند افرادی را که احتمال بیشتری دارند با محتوای ویدیویی شما ارتباط برقرار کنند شناسایی و به آنها دسترسی دهید.

تبلیغات ویدئویی فیس بوک همچنین می تواند توسط رویدادهای منجر شود. این را در نظر بگیرید مطالعه موردی از AdEspresso: ”مدیسون رید ، یک شرکت راه اندازی رنگ مو در خانه ، پس از اتمام مسابقه سبک آنلاین ، یک تبلیغ ویدیویی را برای افراد ارسال می کند. این ایده بسیار خوبی است زیرا مدیسون رید می داند این افراد به محصول خود علاقه مند هستند. همچنین ، با استفاده از اطلاعات مسابقه ، آنها می توانند تبلیغات متناسب با تنظیمات شخصی مشتری بالقوه را نمایش دهند. “

یک رویداد اصلی می تواند شامل تماشای تبلیغات ویدیویی دیگری نیز باشد. اگر کسی یک تبلیغ را در تمام مراحل تماشا کند ، نشان دهنده میزان علاقه شما به محصولات یا خدمات شما است. استفاده مجدد از این مخاطبان به شما کمک می کند تا علایق آنها را بهتر بشناسید و قصد خرید را داشته باشید ، بنابراین می توانید محتوای پیگیری متقاعد کننده بیشتری نیز به آنها ارائه دهید.

این فرآیند در نهایت به شما امکان می دهد یک کانال فروش ایجاد کنید که در آن ویدیوها فقط جذابیت بیشتری نداشته باشند – آنها همچنین کاربران فیس بوک را به سمت خرید از نام تجاری شما سوق می دهند.

مربوط: 6 روش استفاده از داده های اجتماعی برای بازاریابی هدفمند

ایجاد تبلیغات ویدئویی جذاب برای فیس بوک به کار مناسب و معقولی نیاز دارد – و بیش از حد احتمالاً به مقداری سطح آزمون و خطا. اما همانطور که تلاش خود را معطوف تولید محتوایی می کنید که به طور واقعی با مخاطب هدف شما ارتباط برقرار کند ، دیدگاه و تعامل بیشتری خواهید داشت که در نهایت به رشد بیشتر برند شما تبدیل خواهد شد.

بارگذاری…


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : انتخابات 2020 ایالات متحده: بیدار بمانید …

سایت شرط بندی فوتبال بهترین سایت شرط بندی سایت شرط بندی معتبر فوتبال

بازگشت به وبلاگ

14 اکتبر 2020 14:02

ایالات متحده انتخابات ریاست جمهوری خود را در تاریخ 3 نوامبر برگزار می کند و همه جهان این نظاره گر هستند. همه در همه جا دائماً توسط اخبار بمباران می شوند. فیدر می خواهد به شما کمک کند همه چیز را درک کنید.

ما ایجاد کرده ایم داشبورد انتخابات ایالات متحده شامل اخبار مربوط به نامزدها ، آنچه کاندیداها می گویند و مقایسه آنچه انتشارات از جناح های مختلف طیف سیاسی در مورد آنها می گویند. درست مثل ما داشبورد کرونا، از فیلترها برای نمایش هوشمندانه اخبار مرتبط در ستون های مناسب استفاده می کند.

ما معتقدیم که دموکراسی سالم همان جایی است که در آن بتوان یک مسئله را از چند زاویه دید. در این عصر و زمان بسیار آسان است که در حباب فیلتر خود قرار بگیرید. ما می خواهیم فیدر یک نیروی محرکه برای تغییر آن باشد.

داشبورد جدید ما عمومی و رایگان است و همه می توانند از آن استفاده کنند. آن را اینجا پیدا کنید: feeder.co/dashboard/us-elections

و اگر شهروند آمریکا هستید رأی دهید!

تحت تعقیب! فیدر تسترهای بتا برنامه تلفن همراه

سایت شرط بندی سایت پیشبینی سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : با استفاده از این ابزار رتبه بندی SEO ، بازاریابی دیجیتال خود را با بودجه بهبود بخشید


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

RankTools به شما کمک می کند تا رتبه بندی جستجوی سایت خود را افزایش دهید.

15 اکتبر 2020

2 دقیقه خواندن

افشای اطلاعات: هدف ما ارائه محصولات و خدماتی است که فکر می کنیم برای شما جالب و مفید باشد. اگر آنها را خریداری کنید ، کارآفرین ممکن است سهم کمی از درآمد حاصل از فروش را از شرکای تجاری ما بدست آورد.


بازاریابی دیجیتال می تواند سریع گران شود ، که برای کارآفرینانی که سعی می کنند در یک اقتصاد سخت هزینه های خود را کاهش دهند ایده آل نیست. اما برای دستیابی به مشتریان جدید نیازی به اتکا به روش های پرداختی ندارید. بهینه سازی موتور جستجو (سئو) می تواند یک روش عالی برای افزایش بازدید از وب سایت شما بدون صرف یک سکه زیبا باشد.

اما اگر نمی دانید چگونه یک استراتژی SEO را پیاده سازی کنید ، ممکن است به کمی کمک نیاز داشته باشید. ابزار SEO RankTools می تواند این کار را انجام دهد

RankTools ابزاری برای جستجوگرها است که اطلاعات سایت شما را تجزیه و تحلیل می کند و گزارش های کاملی را ارائه می دهد تا به شما نشان دهد چه کاری درست انجام می دهید و چگونه می توانید سئو سایت خود را بهبود ببخشید. این ابزار داده های الکسا ، داده های شبکه های اجتماعی ، فهرست موتور جستجو ، رتبه صفحه Google ، تجزیه و تحلیل IP ، بررسی بدافزار و موارد دیگر را برای کمک به شما در تدوین استراتژی SEO قوی تر اندازه گیری می کند. بعلاوه ، همچنین رقبا را تجزیه و تحلیل می کند تا بتوانید ببینید که آنها چه کاری انجام می دهند یا اینکه در چه موقعیت هایی می توانید بالاتر از آنها باشید.

علاوه بر گزارش ، RankTools بیش از 20 مورد نیز ارائه می دهد ابزارهای جستجوگرها مانند تجزیه و تحلیل پیوند ، تجزیه و تحلیل موقعیت کلمات کلیدی ، بررسی وضعیت صفحه ، ایجاد بک لینک ، اسکرابر Google Adword و موارد دیگر برای قرار گرفتن در موقعیت بهتر سایت برای برجسته شدن در نتایج جستجو. همچنین می توانید عملکرد RankTools را با استفاده از API بومی آن با یک برنامه یا ابزارک دیگر ادغام کنید و اجرای استراتژی SEO خود را در گردش کار موجود خود آسان کنید.

بدون هیچ گونه تخصص سئو ، استراتژی SEO خود را از همان ابتدا بسازید. در حال حاضر ، شما می توانید اشتراک مادام العمر در RankTools SEO Tool را فقط با 29.99 دلار دریافت کنید. همچنین می توانید برنامه حرفه ای با 39.99 دلار و برنامه آژانس با 49.99 دلار.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Don’t Compare Averages


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Imagine you’re an executive, and you’re asked to
decide which of your sales leaders to give a big award/promotion/bonus to.
Your company is a tooth-and-claw capitalist company that only considers
revenue to be important, so the key element in your decision is who has got
the most revenue growth this year. (Given it’s 2020, maybe we sell
masks.)

Here’s the all-important numbers.

nameaverage revenue increase (%)
alice5
bob7.9
clara5

And a colorful graph

Based on this, the decision looks easy. Bob, at just under 8%, has a
notably better revenue increase than his rivals who languish at 5%.

But lets dig deeper, and look at the individual accounts for each of our
salespeeps.

nameaccount revenue increases (%)
alice-121-3-1101381110
bob-0.5-2.5-6-1.5-2-1.8-2.380
clara374.55.54.855.2465

This account-level data tells a different story. Bob’s high performance
is due to one account yielding a huge 80% revenue increase. All his other
accounts shrank. With Bob’s performance based on just one account,
is he really the best salespeep for the bonus?

Bob’s tale is a classic example of one the biggest problems with
comparing any group of data points by looking at the average. The usual
average, technically the mean, is very prone to one outlier swinging the
whole value. Remember the average net worth of a hundred homeless people is
$1B once Bill Gates enters the room.

The detailed account data reveals another difference. Although Alice and
Clara both have the same average, their account data tells two very
different stories. Alice is either very successful (~10%) or mediocre (~2%), while Clara
is consistently mildly successful (~5%). Just looking at the average hides this
important difference.

By this point, anyone who’s studied statistics or data visualization is
rolling their eyes at me being Captain Obvious. But this knowledge isn’t
getting transmitted to folks in the corporate world. I see bar charts
comparing averages all the time in business presentations. So I decided to
write this article, to show a range of visualizations that you can use to
explore this kind of information, gaining insights that the average alone
cannot provide. In doing this I hope I can persuade some people to stop only
using averages, and to question averages when they see others doing that.
After all there’s no point eagerly collecting the data you need to be a
data-driven enterprise unless you know how to examine that data
properly.

A strip chart shows all the individual numbers

So the rule is don’t compare averages when you don’t know what the
actual distribution of the data looks like. How can you get a good picture
of the data?

I’ll start with the case above, when we don’t have very many
data points. Often the best way to go for this is a strip chart, which
will show every data point in the different populations.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30)

With this chart we can now clearly see the lone high point for Bob,
that most of his results are similar to Alice’s worst results, and that Clara
is far more consistent. This tells us far more than the earlier bar chart,
but isn’t really any harder to interpret.

You may then ask, how to plot this nice strip chart? Most people who
want to plot some quick graphs use Excel, or some other spreadsheet. I
don’t know how easy it is to plot a strip chart in the average
spreadsheet, as I’m not much of a spreadsheet user. Based on what I see in
management presentations, it may be impossible, as I hardly ever see one.
For my plotting I use R, which a frighteningly powerful statistics
package, used by people who are familiar with phrases like “Kendall rank
correlation coefficient” and “Mann-Whitney U test”. Despite this fearsome
armory, however, it’s pretty easy to dabble with the R system for simple
data manipulation and graph plotting. It’s developed by academics as
open-source software, so you can download and use it without worrying about
license costs and procurement bureaucracy. Unusually for the open-source
world, it has excellent documentation and tutorials to learn how to use
it. (If you’re a Pythonista, there’s also a fine range of Python libraries
to do all these things, although I’ve not delved much into that
territory.) If you’re curious about R, I have a
summary
in the appendix of how I’ve learned what I know about it.

If you’re interested in how I generate the various charts I show
here, I’ve included a “show-code” disclosure after each chart which shows
the commands to plot the chart. The sales dataframes
used have two columns: name, and d_revenue.

What if we have a larger number of data points to consider? Imagine our
trio are now rather more important, each handling a couple of hundred
accounts. Their distributions still, however show the same basic characteristics, and we
can see that from a new strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30)

One problem with the strip chart, however, is that we can’t see the
average. So we can’t tell whether Bob’s high values are enough to
compensate for this general lower points. I can deal with this by plotting
the mean point on the graph, in this case as a black diamond.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +
  theme_grey(base_size=30)

So in this case Bob’s mean is a bit less than the other two.

This shows that, even though I often disparage those who use means to
compare groups, I don’t think means are useless. My disdain is for those
who only use means, or use them without examining the overall
distribution. Some kind of average is often a useful element of a
comparison, but more often than not, the median is actually the better
central point to use since it holds up better to big outliers like Bob’s.
Whenever you see an “average”, you should always consider which is better:
median or mean?

Often the reason median is such an under-used function is because our tooling
doesn’t encourage use to use it. SQL, the dominant database query
language, comes with a built-in AVG function
that computes the mean. If you want the median, however, you’re usually
doomed to googling some rather ugly algorithms, unless your database has
the ability to load extension functions. If
some day I become supreme leader, I will decree that no platform can have
a mean function unless they also supply a median.

Using histograms to see the shape of a distribution

While using a strip chart is a good way to get an immediate sense of
what the data looks like, other charts can help us compare them in
different ways. One thing I notice is that many people want to use The One
Chart to show a particular set of data. But every kind of chart
illuminates different features of a dataset, and it’s wise to use several
to get a sense of what the data may be telling us. Certainly this is true
when I’m exploring data, trying to get a sense of what it’s telling me.
But even when it comes to communicating data, I’ll use several charts so
my readers can see different aspects of what the data is saying.

The histogram is a classic way of looking at a distribution. Here are
histograms for the large dataset.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=0, show.legend=FALSE) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
 facet_wrap(~ name,ncol=1)

Histograms work really well at showing the shape of a single
distribution. So it’s easy to see that Alice’s deals clump into two
distinct blocks, while Clara’s have a single block. Those shapes are
somewhat easy to see from the strip chart too, but the histogram clarifies
the shape.

A histogram shows only one group, but here I’ve shown several together
to do the comparison. R has a special feature for this, which it refers to
as faceted plots. These kind of “small multiples” (a term coined by
Edward Tufte) can be very handy for comparisons. Fortunately R makes them
easy to plot.

Another way to visualize the shapes of the distributions is a density
plot, which I think of as a smooth curve of a histogram.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(show.legend=FALSE) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(0.1)) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

The density scale on the y axis isn’t very meaningful to
me, so I tend to remove that scale from the plot – after all the key
element of these are shapes of the distributions. In addition, since the
density plot is easy to render as a line, I can plot all of them on a
single graph.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(size=2) +
  scale_y_continuous(breaks = NULL) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

Histograms and density plots are more effective when there are more
data points, they aren’t so helpful when there’s only a handful (as with
the first example). A bar chart of counts is useful when there are only a few
values, such as the 5-star ratings on review sites. A few years ago Amazon
added such a chart for its reviews, which show the distribution in
addition to the average score.

Boxplots work well with many comparisons

Histograms and density plots are a good way to compare different
shapes of distributions, but once I get beyond a handful of graphs then
they become difficult to compare. It’s also useful to get a sense of
commonly defined ranges and positions within the distribution. This is
where the boxplot comes in handy.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

The box plot focuses our attention on the middle range of the data, so
that half the data points are within the box. Looking at the graph we can
see more than half of Bob’s accounts shrank and that his upper quartile is
below Clara’s lower quartile. We also see his cluster of hot accounts at
the upper end of the graph.

The box plot works nicely with a couple of dozen items to compare,
providing a good summary of what the underlying data looks like. Here’s an
example of this. I moved to London in 1983 and moved to Boston a decade
later. Being British, I naturally think about how the weather compares in
the two cities. So here is a chart showing comparing their daily high
temperatures each month since 1983.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, color=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  labs(color = NULL) +
  theme(legend.position = "bottom") +
  geom_boxplot()

This is an impressive chart, since it summarizes over 27,000 data
points. I can see how the median temperatures are warmer in London during
the winter, but cooler in the summer. But I can also see how the
variations in each month compare. I can see that over a quarter of the
time, Boston doesn’t get over freezing in January. Boston’s upper quartile
is barely over London’s lower quartile, clearly indicating how much colder
it is in my new home. But I can also see there are occasions when Boston
can be warmer in January than London ever is during that winter month.

The box plot does have a weakness, however, in that we can’t see the
exact shape of the data, just the commonly defined aggregate points. This
may be an issue when comparing Alice and Clara, since we don’t see the
double-peak in Alice’s distribution in the way that we do with histogram
and density chart.

There are a couple of ways around this. One is that I can easily
combine the box plot with the strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE, outlier.shape = NA) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=1, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

This allows me to show both the underlying data, and the important
aggregate values. In this plot I also included the black diamond that I
used before to show the position of the mean. This is a good way to
highlight cases like Bob where the mean and median are quite different.

Another approach is the violin plot, which draws a density plot into
the sides of the boxes.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name, fill=name)) +
  geom_violin(show.legend=FALSE, alpha = 0.5) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) 

This has the advantage of showing the shape of the distribution
clearly, so the double peak of Alice’s performance stands right out. As
with density plots, they only become effective with a larger number of
points. For the sales example, I think I’d rather see the points in the
box, but the trade-off changes if we have 27,000 temperature measurements.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, fill=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  labs(fill = NULL) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  theme(legend.position = "bottom") +
  geom_violin(color = NA) 

Here we can see that the violins do a great job of showing the shapes
of the data for each month. But overall I find the box chart of this data
more useful. It’s often easier to compare by using significant signposts
in the data, such as the medians and quartiles. This is another case where
multiple plots play a role, at least while exploring the data. The box
plot is usually the most useful, but it’s worth at least a glance at a
violin plot, just to see if reveals some quirky shape.

Summing Up

  • Don’t use just an average to compare groups unless you understand
    the underlying distribution.
  • If someone shows you data with just an average ask: “what does the
    distribution look like?”
  • If you’re exploring how groups compare, use several different plots
    to explore their shape and how best to compare them.
  • If asked for an “average”, check whether a mean or median is better.
  • When presenting differences between groups, consider at least the
    charts I’ve shown here, don’t be afraid to use more than one, and pick
    those that best illustrate the important features.
  • above all: plot the distribution!

Acknowledgments

Adriano
Domeniconi, David Colls, David Johnston, James Gregory, John Kordyback, Julie Woods-Moss, Kevin Yeung, Mackenzie Kordyback, Marco Valtas, Ned Letcher, Pat Sarnacke, Saravanakumar Saminathan, Tiago Griffo, and Xiao Guo

commented on drafts of this article on internal mailing lists.

My experience learning R

I first came across R about 15 years ago, when I did a little work with
a colleague on a statistical problem. Although I did a lot of maths in
school, I shied away from statistics. While I was very interested in the
insights it offers, I was deterred by the amount of calculation it
required. I have this odd characteristic that I was good at maths but not
good at arithmetic.

I liked R, particularly since it supported charts that were hardly
available elsewhere (and I’ve never much liked using spreadsheets). But R
is a platform with neighborhoods dodgy enough to make JavaScript seem
safe. In recent years, however, working with R has become much easier due
to the work of Hadley Whickham – the Baron Haussmann of R. He’s led the
development of the “tidyverse”: a series of libraries that make R very
easy to work with. All the plots in this article use his ggplot2 library.

In recent years I’ve used R more and more for creating any reports that
make use of quantitative data, using R as much for the calculations as for
the plots. Here the tidyverse dplyr library plays a big role. Essentially
it allows me to form pipelines of operations on tabular data. At one level
it’s a collection pipeline on the
rows of the table, with functions to map and filter the rows. It then goes
further by supporting table-oriented operations such as joins and pivots.

If writing such excellent software isn’t enough, he’s also co-written
an excellent book to learn to use R: R for Data
Science
. I’ve found this to be a great tutorial on data analytics,
an introduction to the tidyverse, and a frequent reference. If you’re
at all interested in manipulating and visualizing data, and like to get
hands-on with a serious tool for the job, then this book is a great way to
go. The R community has done a great job with this and other books that help
explain both the concepts and tools of data science. The tidyverse
community has also built an first-rate open-source editing and development
environment called R Studio. I shall say no
more that when working with R, I usually use it over Emacs.

R certainly isn’t perfect. As a programming language it’s shockingly
quirky, and I’ve dared not stray from the tree-lined boulevards of simple
dplyr/ggplot2 pipelines. If I wanted to do serious programming in a
data-rich environment, I’d seriously consider switching to Python. But for
the kinds of data work I do, R’s tidyverse has proven to be an excellent
tool.

Tricks for a good strip chart

There’s a couple of useful tricks that I often reach for when I use a
strip chart. Often
you have data points with similar, or even the same values. If I plot
them naively, I end up with a strip chart like this.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_point(size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_gray(base_size=30)

This plot is still better than that first bar chart, as it clearly
indicates how Bob’s outlier is different to his usual performance. But
with Clara having so many similar values, they all clump on top of each
other, so you can’t see how many there are.

The first of my tricks I use is to add some jitter. This adds some
random horizontal movement to the points of the strip chart, which allows
them to spread out and be distinguished. My second is to make the points
partly transparent, so we can see when they plot on top of each other.
With these two tricks, we can properly appreciate the number and position
of the data points.

Exploring the bin width for histograms

A histogram works by putting the data into bins. So if I have a bin
width of 1%, then all accounts whose revenue increase is between 0 and 1%
are put into the same bin, and the graph plots how many are in
each bin. Consequently the width (or amount) of bins makes a big
difference to what we see. If I make larger bins for this dataset, I get
this plot.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, boundary=0,show.legend=FALSE) +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

Here the bins are so wide that we can’t see the two peaks of Alice’s
distribution.

The opposite problem is that if the bins are too narrow the plot
becomes noisy. So when I plot a histogram, I experiment with the bin
width, trying different values to see which ones help expose the
interesting features of the data.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : اخبار جعلی را از بین ببرید مینی بازی … | فیدر – RSS Feed Reader

سایت شرط بندی فوتبال بهترین سایت شرط بندی سایت شرط بندی معتبر فوتبال

بازگشت به وبلاگ

10 سپتامبر 2020 ساعت 16:52

وقت آن است که برندگان بازی کوچک Destroy اخبار جعلی را نام ببریم! ما بسیار خوشحالیم که می بینیم بسیاری از شما بازی کرده اید. جهان بیش از 1000 بار از اخبار جعلی نجات یافت. به شركت كنندگان برنده اين پاداش ، تي شرت تغذيه كننده بسيار شيك پاداش خواهيد داد. اگر فراموش کردید از چه نام بازیکن استفاده کردید ، نگران نباشید! ما با تمام برندگان از طریق ایمیل تماس خواهیم گرفت. تبریک به: Kienz ، NachoMan ، majorabomb ، Swirlie ، VH ، TheBEERMan ، LunaStacion ، CamBui ، hu ، Abdullah.

به روزرسانی فیدر: توییتر

سایت شرط بندی سایت پیشبینی سایت شرط بندی معتبر

سایت شرط بندی فوتبال : چگونه استرس ، آب و هوا و تروما می توانند تغییرات جنسی را در طبیعت تحریک کنند


سایت شرط بندی فوتبال
سایت پیش بینی فوتبال
سایت شرط بندی معتبر

شاید این قافیه را از یک دکتر “محبوب” شنیده باشید: “یک ماهی ، دو ماهی ، ماهی قرمز ، ماهی آبی … برخی دو پا دارند و بعضی چهار”. اما دکتر سوس هیچ زیست شناس (و نه پزشکی) نبود. در غیر این صورت ، ممکن است داستان ماهی او حتی غریبه هم شده باشد.

به جای دو پا ، بعضی از ماهی ها دو جنس دارند. برخی از مردان به زن تغییر می کنند و بالعکس. و واقعاً آنقدر غیر معمول نیست – به همان اندازه 500 گونه ماهی می تواند جنسیت را در بزرگسالی ، همراه با بسیاری از حیوانات و گیاهان تغییر دهد.

محققان امروزه در حال کشف عناصر بسیاری هستند که جنسیت یک ارگانیسم را تعیین می کنند. در حالی که ژنتیک یک عامل غالب است ، مطالعات اخیر نشان می دهد که استرس ، تروما و آب و هوا می توانند در رابطه جنسی نیز نقش داشته باشند. کار در حال انجام ، انعطاف پذیری شگفت آور بیان جنسی را در موجودات زنده و شبکه ای از نشانه های اجتماعی و محیطی تأثیر می گذارد.

جنیفر بلیک-محمود ، زیست شناس در دانشگاه کلگیت می گوید: “اگر من در مطالعه همه اینها چیزهایی آموخته ام ، این است که بیان جنسی چیزی ساده و واضح است.”

حقیقت درباره نمو

در جستجوی نمو اشتباه فهمیدم. فیلم دیزنی دنبال یک دلقک پدر مجرد است که در جستجوی پسرش ، نمو ، خانه شقایق خود را ترک می کند. بلیک-محمود می گوید توانایی برخی از ماهیان بالغ در تغییر جنسیت ، و به ویژه پویایی ماهی دلقک (همه آنها نر به دنیا می آیند) ، یک آچار را به پیش فرض می اندازد. او می گوید: “پدر به مادر تبدیل می شود و بزرگترین مرد شقایق به بابا تبدیل می شود.”

در حالی که Blake-محمود در درجه اول گیاهان را مورد مطالعه قرار می دهد ، اصول مشابهی از تأثیر محیط و بیان انعطاف پذیر در درختان ، پرندگان و خزندگان بازی می کند. بسیاری از محققان این ماهی را تغییر داده اند که از زن به نر تغییر می کند ، مانند ماساژ آبی.

عمده مطالعه ای که سال گذشته منتشر شد که در پیشرفتهای علمی گزارش شده است که چگونه برداشتن مرد غالب از گروهی از بندهای آبی “باعث تغییر سریع و کامل جنس بزرگترین زن” می شود طی چند روز. این کار در Florida Keys تغییرات در سطح مولکولی را ردیابی می کند ، و مستند می کند که چگونه برخی از استروژن ها در ماهی های ماده فرو می ریزد ، و منجر به رشد اندام های مردانه در طی 20 روز می شود.

این مطالعه استرس را به عنوان یک عامل اصلی تحریک کننده خاصیت جنسی برجسته کرد. در این حالت ، فقدان یک مرد غالب به عنوان یک نشانه اجتماعی به نظر می رسید که باعث می شود زنان نسبت به مردان تغییر کنند. و مطالعه اخیر دیگری تغییرات جنسی مرد به زن را در درختان مستند کرده است که ناشی از استرس فیزیولوژیکی و ضربه است.

عوامل تروما تغییر می کند

در اوایل سال جاری ، بلیک-محمود گزارشی در مورد چگونگی آسیب دیدگی جسمی می تواند باعث تغییر درختان افرا راه راه از نر به ماده شود. مطالعه او ، “هنگامی که رفتن سخت می شود ، زن چرخش سخت” منتشر شده در مجله گیاه شناسی آمریکادرگیر دو سال نظارت بر درختان خاص است. و بدرفتاری با آنها.

“من بیرون رفتم و اساساً یک دسته درخت را به طرق مختلف آزار و اذیت کردم. همه برگهایشان را بیرون آوردم. من تمام شاخه های آنها را قطع کردم. “

نتیجه این نبود که همه درختان نر ماده زن شدند. اما با افزایش شدت تروما ، احتمال چرخش از مرد به زن نیز افزایش یافت. هنگامی که تمام برگ ها از درختان خاص جدا شدند ، شانس گل دهی آنها در سال بعد 4.5 برابر بیشتر بود.

او می گوید: “آسیب در اینجا نشانه ای است برای تغییر جنسیت در این گونه.” و ما دریافتیم که واقعاً مهمترین و شدیدترین نوع خسارت است که با تغییر از مرد به زن ارتباط دارد. “

این مطالعه یکی از نمونه های زیادی را در طبیعت به ثبت می رساند که محیط ، به جای کروموزوم ها ، نقش تعیین کننده ای در تعیین جنسیت دارد.

پیچیده تر از کروموزوم

بیشتر افراد با تعیین جنسیت ژنوتیپی آشنا هستند. این در شرایطی است که کروموزومها ، مانند X یا Y ، عکسبرداری در رشد سلولی و ساختاری می نامند. دومین عامل اصلی ایجاد جنسیت مرد ، زن یا بین جنسی ، تعیین جنسیت در محیط است که در آن عواملی مانند دما جنس موجود زنده را کنترل می کنند.

دانیل وارنر ، یک اکولوژیست تکاملی در دانشگاه آبرن می گوید ، در حالی که سنت به یک تفاوت بین این دو فرآیند گرایش یافته است – یکی مکانیسم یا دیگری تعیین کننده سرنوشت ، بسته به نوع آن – تحقیقات نشان می دهد که رشد جنسی به همین سادگی نیست.

وی گفت: “این روزها شواهد بیشتری وجود دارد که نشان می دهد این کار ادامه دارد. شما کمی تأثیر ژنتیکی دارید و برخی از تأثیرات محیطی در کنار هم کار می کنند. ” “محیط هنوز هم می تواند اثرات ژنتیکی را نادیده بگیرد.” این بدان معنی است که زیست شناسی و رفتارهای بیرونی گاهی اوقات در یک ارگانیسم زن ظاهر می شود ، در حالی که آرایش ژنتیکی آن بسته به شرایط محیطی ، نر و برعکس است.

وارنر می گوید ، همكاران شناخته شده در تعیین جنسیت محیطی در برخی از مهرگان ، پرندگان و گیاهان در حال حاضر شامل تراكم جمعیت ، شدت آفتاب و بار انگلی هستند. دما برجسته ترین و مورد مطالعه ترین دما باقی مانده است. بخش عمده ای از کارهای وارنر ، تعیین جنسیت در خزندگان ، از جمله برخی از گونه های لاک پشت و مارمولک را که در آن درجه حرارت مستقیماً با این که یک مرد یا زن از یک تخم بیرون می رود ، ارتباط دارد ، تجزیه و تحلیل کرده است.

تغییرات آب و هوا و جنس

وارنر می گوید تحقیقات جدید در مورد تعیین جنسیت تأثیرات مستقیمی بر زنده ماندن گونه ها در یک آب و هوای به سرعت در حال تغییر دارد. به عنوان مثال ، هزاران تخم لاک پشت دریایی را که در ماسه های سواحل جهان دفن شده اند ، در نظر بگیرید.

یک مطالعه 2018 که در زیست شناسی فعلی این کار را با تمرکز روی لاک پشت های دریای سبز نزدیک صخره بزرگ سد استرالیا انجام داد. نتایج ، که سواحل خنک تر و گرمتر را تودرتو مقایسه می کند ، در برخی موارد 99 درصد تعصب زن را نشان می دهد. این گزارش گزارش می دهد که جمعیت “در درجه اول زنان بیش از دو دهه تولید می کنند و زنانگی کامل این جمعیت در آینده نزدیک امکان پذیر است.”

بلیک-محمود همچنین به تغییر اقلیم به عنوان یک متغیر دلهره آور مربوط به تغییر جنسیت افرا راه راه در پاسخ به ضربه اشاره می کند. او می گوید: “تغییر در آب و هوا بر روی دما تأثیر می گذارد ، اما تأثیر آن بیش از این است.”

بلیک-محمود می افزاید: “در شرایط تغییر آب و هوا ، زندگی برای همه موجودات بسیار پراسترس تر است و این شامل گیاهان نیز می شود.” آنها با خشکسالی سر و کار دارند. آنها با طوفان های بد روبرو هستند.

وقتی این عوامل نسبت جنسی را آگاه می کنند ، سؤالاتی در مورد پایداری ایجاد می شود. اگر آب و هوا خیلی سریع تغییر کند ، ویژگی های متغیر جنس که از لحاظ تاریخی به حفظ گونه کمک کرده اند می توانند به آن صدمه بزنند. فقط زمان خواهد گفت که کدام گونه بزرگترین فشار یک جهان در حال گرم شدن را تحمل خواهد کرد.


بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال