腾讯云双十一活动火爆进行中，之前给大家分享给各种活动的玩法。详见下方传送门。...腾讯云双十一上云拼团Go详细攻略腾讯云双十一热门活动本次给大家带来一些此次活动的好物推荐，双十一活动传送门，有需要的小伙伴按需购买哦~活动连接：https://mc.tencent.com/XG6bYV4u
本书是Java语言的经典教材，中文版分为基础篇和进阶篇，主要介绍程序设计基础、面向对象程序设计、GUI程序设计、数据结构和算法、高级Java程序设计等内容．本书...
下面，就来看看为什么囤服务器是双十一程序员购物清单上的明智选择，以及如何挑选最适合你的服务器方案。 一、为什么程序员要在双十一囤服务器？...以下是一些服务器配置的选择建议： 轻度开发者 & 学习用途 推荐配置：1 核 2G 内存，1M 带宽，20-40GB 存储 推荐对象：适合初学者、个人开发者或小项目的部署和测试。...中小型项目开发者 推荐配置：2 核 4G 内存，3-5M 带宽，50-100GB 存储 推荐对象：适合中小型项目的开发者，如 API 服务、Web 应用，或小团队项目的托管。...企业级应用 & 高负载需求 推荐配置：4 核及以上，8G 或以上内存，5-10M 带宽，100GB+ 存储 推荐对象：适合中小型企业或需高负载处理的项目使用。...这类服务器配置较高，适合需要大量计算、内存占用的项目。 适用场景：高并发服务、数据库处理、深度学习模型的部署和训练等。
解决以上问题的最好方法就是使用统一的云代码托管平台Github。Github是当前最大（也可以说是唯一，因为实在没有竞争对手）的免费代码托管平台，可以轻松实现代码的同步以及团队协作编程。...在github.com官网注册完之后会生成一个自定义的个人主页，用户所有托管的代码都会显示在这个主页上。...我们可以看到VS给了我们三种同步方式： 1）同步至微软自己的代码托管平台Team Services， 2）同步至Github， 3）同步至其他远程仓库。...其实，Github除了云端代码托管，最大的魅力在于继承了Git版本控制系统。Git是一剂后悔药，可以让你回到过去代码编写的任何阶段。
分享一批工具软件 【1】微软office办公套件全系列 收集了从office2003~ office2019，全版本，各平台含Windows，Mac全！系！列！按提示绿化操作后，全部可免费使用！
在 AI 技术的支撑下，购物变得更加智能，个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...目前阿里的上云还停留在 IaaS 层，主要是对计算、网络、存储的虚拟化，经历过这一阶段阿里就进入了 PaaS 上云阶段，需要使用更多的云产品，包括中间件、存储、缓存甚至是应用托管平台等。...其中在杭州数据中心内，全球规模最大的液冷服务集群将有上万台液冷服务器投入生产处理双 11 的海量计算工作，这些服务器的网线连起来可以绕地球一周。...平台对用户消费行为的洞察和商品推荐也更加精准，而这背后的技术引擎是智能搜索引擎。阿里的智能搜索推荐日均模型发布 1000+，单模型容量 1TB+，模型可以即时分析，分钟级更新 1 亿参数。...最后，2020 双十一的科技感可以总结为以下十大前沿技术： 「2020 双十一」十大前沿技术 Amazon SageMaker实战教程（视频回顾） Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务
当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...此外，网站的实时个性化推荐、搜索引擎中也对实时性有极高的要求。...2、流式计算与批量计算 刚刚说的：收集数据 - 放到DB中 - 取出来分析 的传统的流程，叫做批量计算，顾名思义，将数据存起来，批量进行计算。...通过与批量计算进行对比的方式，介绍下其原理： ? (1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。...(3) 计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算是每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 ① 提交流计算作业。
当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...此外，网站的实时个性化推荐、搜索引擎中也对实时性有极高的要求。...2、流式计算与批量计算 刚刚说的：收集数据 - 放到DB中 - 取出来分析 的传统的流程，叫做批量计算，顾名思义，将数据存起来，批量进行计算。...通过与批量计算进行对比的方式，介绍下其原理： (1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。...(3) 计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算是每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 ① 提交流计算作业。
今天分享我的双十一采购清单，其中不乏一些私藏的好物，也会推荐一些和腾讯云产品相关的高性价比工具和服务，让开发之路更加高效。各位，马上记笔记！...推荐购买一些热门培训平台上的课程包（如极客时间、腾讯课堂），双十一期间通常折扣巨大，适合入手。...双十一期间通常会有低价优惠或免费试学活动，提升职场竞争力的好机会！部分云服务厂商如腾讯云学院会在双十一期间提供免费课程试听甚至课程包优惠，直接提升职业技能。 四、私藏好物推荐 1....六、腾讯云资源推荐 双十一期间，腾讯云的活动力度也是每年最大的。这不仅是入手云资源的好时机，也为长期项目节省了大量成本。以下是几款特别推荐的腾讯云服务和优惠活动： 1....可以趁双十一购买一些高质量的教程和书籍。 总结 本篇双十一采购指南为开发者推荐了从硬件设备到云服务的多类优质产品。
入门开发 & 博客配置 推荐配置：1 核 2GB 内存，25GB SSD，1TB 流量 适用场景：个人博客、小项目、开发测试环境 双十一价：99 元/年 推荐理由：入门配置价格简直白菜，适合个人博客和学习用途...✨宝藏 2：云数据库 MySQL——强大、稳定的数据库托管服务 双十一好价：50 元/年起 推荐理由 云数据库 MySQL 是稳定性超高的数据库选择，特别是对于小型项目或中小企业的业务需求。...小型应用缓存 推荐配置：1GB 内存 适用场景：小型网站缓存、简单的项目加速 双十一价：约 99 元/年 推荐理由：1GB 足以满足小型网站的缓存需求，提升访问速度效果明显。...中等规模缓存 & 队列 推荐配置：2GB 内存 适用场景：中小型电商平台、内容管理系统 双十一价：约 200 元/年 推荐理由：作为缓存层和消息队列都能胜任！...高并发大型应用 推荐配置：4GB 内存及以上 适用场景：高并发网站、实时分析、秒杀系统 双十一价：约 400 元/年 推荐理由：如果你有处理高并发需求，这款配置完全不在话下。
双十一购物节来临之际，为这些忙碌的GIS高级开发程序员推荐一款特别的“好物”——木鱼。这不仅仅是一件商品，更是一种生活态度的体现。 GIS高级开发程序员的日常工作充满了挑战。...在双十一这个购物狂欢节，选择一款精致的木鱼作为自己的放松工具，无疑是一种佛系的生活方式。它不仅能帮助程序员们在忙碌的工作中找到平衡，还能让程序员在日常生活中多一份从容和淡定。...双十一购物节，不妨为自己选择一款精致的木鱼，让它在未来的日子里陪伴你度过每一个紧张而充实的时刻。...佛系还是不佛系，这是一个选择，但是工作还是要积极向上充满干劲的，双十一之际参加下腾讯云双十一活动也不失是一种不错的选择，活动入口（地址：https://mc.tencent.com/XG6bYV4u）
程序员如果想要有一台云服务器，可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点，优惠幅度还是挺大的)，入手一台。特别是新人，折扣还是挺大的。 那顺利拍下之后，你一般会拿它来做哪些事情呢？...我的回答 我自己之前也是蹭双十一活动节点，从阿里云官网入手了一台低配版的服务器，我会用它来搭建个人博客、部署工作中需要用到的一些软件用来预演等等，感觉还不错。...应用程序托管： 你可以在服务器上托管各种应用程序，包括 Web 应用、API、后端服务等。...数据库托管： 服务器可以用于运行数据库服务器，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等，以存储和管理数据。...知友作答 回答一 回答二 往期好文推荐 在小公司编程是一种什么样的体验？ 为什么程序员的代码不能终生责任制？ 程序员为什么要一直改bug ？不能一次性写好吗？
这次非常荣幸受邀，给中文版《匠艺整洁之道》写推荐序，受宠若惊。 新书上架，第一时间推荐给大家，也送一批给大家，希望大家有收获。 很多公司的业务，是产品或者运营来驱动的。...末了，对每一个工程师，每一个技术管理者，再次郑重的推荐《匠艺整洁之道》，希望你能有收获，也和每一个致力于提升研发效率与质量的技术人，一起共勉！
今天将跟大家分享支撑双十一的容器镜像仓库 ACR，以及它是如何实现搭配 IDE 插件和 CICD/云原生应用交付链来实现一键部署与持续集成，以下是本文提纲： 什么是 容器镜像仓库 ACR 如何搭配 免费...在新的双十一来临前，容器镜像仓库已达到了数 PB 的镜像托管量，月均镜像拉取达数亿次，平滑度过 54.4 万笔交易峰值。...ACR 默认实例版面向容器开发者，提供安全的镜像托管、便捷的镜像授权功能，方便用户进行镜像全生命周期管理，并且简化了 Registry 的搭建运维工作，支持全球 20 个地域的镜像托管。...Kubernetes 和 小程序云 等）；并且还内置了 Arthas 诊断、Dubbo工具、Terminal 终端、文件上传、函数计算 和 MySQL 执行器等工具，减少了切换工作界面的时间，灵巧且实用，推荐安装试用一波...ACR企业版的云原生交付链在托管、交付、分发等方面进一步提升，历经双11大促，沉淀了云原生应用万节点协同的技术经验。
个人建站方案 目前，相对于个人，网站流量没那么大，不管是否是静态网站，我都推荐使用直接上服务器。 买了服务器，没有域名怎么行？所以，这里推荐买服务器的同时，趁着双十一优惠，买个域名和CDN流量包。...[域名和CDN] 不推荐新用户直接买静态托管去建站！ 这个需要一定门槛，买服务器比较好，“万金油”。╮(￣▽￣"")╭ 服务器 这年头，谁还原价买服务器？...另外，综合看了一下： 推荐的服务（面向个人或中小团队），推荐程度： 轻量应用服务器(LH) > 云服务器(CVM) 主要原因：个人项目，流量不大，需要的计算量和资源也不多，用LH这样给定带宽、给定流量包就足够了...尤其是现在个人服务器的带宽普遍在1M-10M左右，为例降低服务器带宽压力，也推荐使用CDN（其实有点像Redis了，哈哈）。...，得京东卡： [拉新活动] 我个人推荐，先注册一个CPS推广者（传送门），之后再拉小伙伴购买，奖励叠加。
正好今天是双十一，假设我们要做一个功能，根据用户的等级判断他可以获得的折扣。...常规的if ... elif...写法是这样的： def get_discount(level): if level == 1: "大量计算代码" discount...= 0.1 elif level == 2: "大量计算代码" discount = 0.2 elif level == 3: discount...def parse_level_2(): "大量计算代码" discount = 0.2 return discount def parse_level_3():..."大量计算代码" discount = 0.3 return discount def parse_level_4(): "大量计算代码" discount = 0.4
这里的因变量计算也是比较简单的：双十一后的累计销量-双十一前的累计销量。 那么从常识出发影响销量的因素有哪些呢？...，双十一前的总销量比双十一后的累计销量提升将近50%。...（3）下面2图分布是女鞋在双十一价格走势图以及双十一前后累计销量，可以看出女鞋商品在双十一的时候价格下降幅度较大，双十一后累计销量提升50%； ? ?...4、男士双十一交易额分析（数据为平均销量和评价价格） 下图是男装在双十一前后平均价格走势分布，以及前后累计平均销量对比图，可以发现在男装产品中双十一前3天降价已经开始，并且在双十一后累计销量提升16.9%...8、价格与销量之间的关系分析 主要分析了降价幅度（双十一当日现价-双十一之前现价）、折扣比率（双十一现价/商品原价），可以发现，双十一商品降价在1-10元之间的商品获得销量是最高的，而折扣比例在0.25
1、实时智能推荐智能推荐会根据用户历史的购买行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品。...对个人来说，推荐系统起着信息过滤的作用，对Web/App服务端来说，推荐系统起着满足用户个性化需求，提升用户满意度的作用。...推荐系统本身也在飞速发展，除了算法越来越完善，对时延的要求也越来越苛刻和实时化。...最典型的案例便是淘宝的双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是天猫双十一大屏不停跳跃的成交总额。...支持支持Exactly-once(精准一次)基于FlinkCheckpoint容错基于操作低大模型：Storm和Flink是真正的一条一条处理数据，而SparkStreaming是微批批处理，一次处理一批数据
双十都来了，双十一还会远吗？北方，特别是京津冀的剁手党们，赶紧多赚钱吧！剁手夏已发现谁盯上你的钱包了，看完这篇剁不剁手就看你自己了！ 双十一出大招 恩恩，最近，阿里搞了个大新闻。...数据中心预计将在今年“双11”活动中发挥极为重要的作用，为包括京津冀在内的北方用户提供更快的服务，双十一再也不用看着系统崩溃付款失败看好的东西被别人抢走了！...毕竟人家都说了，这个数据中心要在双十一中发挥巨大作用。阿里真正的目的是要掠夺北方人民的钱包。 按照2015年双十一数据，成交额按区域划分，前五名为广东，浙江，江苏，上海，北京。...而2014年双十一，广东、浙江、江苏、上海、山东。南方的城市同样占了四个，京津冀都没有城市上榜。...以云计算产业园为带动，建设一批公共服务和互联网应用平台、重点行业和企业云计算数据中心和灾备中心。
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。...到这里，我们就建立了基本的矩阵视角，推荐问题转化成了如何补上那些空格子。 ? 用户对物品的评分等于相似用户对该物品评分的加权平均值，这就是user-base的协同过滤了。...具体来说，两个物品有一批共同的历史评分用户，也就是矩阵里两列有交集的行，每一行可以计算一个差值，将差值平均起来，作为两个物品的距离。和上面的距离不同的，这个差值可以想象成物理中的位移，带着符号的。...推荐时，某用户对于某个物品的评分，等于某用户对其他物品评分加上这个位移，再进行平均得到的平均评分。和上面的item-base一样的，都是列向量计算相似度，只不过相似度由距离变成了位移。
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