電子商務是學什么，有用嗎？隨著我國電子商務的快速發(fā)展，電子商務行業(yè)日益壯大，對專業(yè)人才的需求更加迫切。那么多高校都開設了電子商務專業(yè)，那么電子商務學什么呢？簡單來說，如何在網上銷售商品？學習一些網上賣

電子商務是學什么，有用嗎？

隨著我國電子商務的快速發(fā)展，電子商務行業(yè)日益壯大，對專業(yè)人才的需求更加迫切。那么多高校都開設了電子商務專業(yè)，那么電子商務學什么呢？簡單來說，如何在網上銷售商品？學習一些網上賣貨的方法和理論。這當然是有用的，因為商業(yè)可以 在互聯(lián)網時代，不要像傳統(tǒng)商業(yè)那樣去做。企業(yè)要想觸網，需要電子商務方面的知識和人才。沒有電子商務的知識或人才，你可以 不要和競爭對手競爭。

讓 讓我們談談電子商務需要學習什么，什么最有用，什么最實用。

一般來說，電子商務主要涉及兩方面的知識，一方面是網店的運營，另一方面是平臺的運營。網店的操作比較簡單。

如果從網店的角度學習，必須要學習商品規(guī)劃與管理、渠道規(guī)劃與管理、電商客服、電商物流管理、市場營銷等知識。

除了以上，學習電子商務最重要的是在學習這些知識的同時，自己開一個網店。只有在實踐中你才會發(fā)現(xiàn)，理論知識只是帶你入門，很多解決方法都要在實踐中即興發(fā)揮。

以上簡單說了電子商務是學什么的，有什么用。

Oracle查表提示“表或視圖不存在”是什么原因？

我不 我不明白六和一是什么意思。但是，對于一般的數(shù)據(jù)庫性能問題，有一些診斷方法。比如，你可以鍵入一個AWR報告來查看問題時段的主要等待事件，或者查看11:40前后的五分鐘Ash報告，或者查看活動會話歷史。然后在失敗期間監(jiān)視會話。

總之建議把工作做的更細致，多查資料。

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

對于從事機器學習的學生來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論和數(shù)理統(tǒng)計是三門課程中最重要的數(shù)學基礎。我來分別解釋一下這三個方面在機器學習中的作用。

1.微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘子法、高等數(shù)學中的泰勒展開等知識點都在機器學習中有應用。比如在logistic回歸模型中求梯度時需要偏導數(shù)，優(yōu)化目標使用牛頓迭代法，約束優(yōu)化問題的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等數(shù)學的其他知識點都或多或少的體現(xiàn)在機器學習中。

分解，張量分解，線性代數(shù)推薦系統(tǒng)中使用的非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩陣運算。我來貼一下之前用矩陣求導解決最小二乘問題的公式推導過程，體會一下線性代數(shù)的重要性。

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛頓迭代求解，但也可以基于矩陣求導計算。其計算方法更加簡潔高效，不需要大量迭代，只需要解一個正規(guī)方程組。

總之，對于機器學習來說，線性代數(shù)比高數(shù)更重要。

3.概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計就更重要了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型中用到的貝葉斯公式，高斯過程，最大熵模型，抽樣方法，NLP領域的大部分算法都與概率論有關，比如基于LDA的主題模型，基于CRF的序列標注模型，分詞系統(tǒng)等等。

所以，要從事機器學習，高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計都是必不可少的數(shù)學基礎。