[TOC] 0x00 前言 描述：从2019年七月初起公司接收到增值电信定级备案以及“增值电信业务许可证”年检的企业通知,经过几天的梳理总结了这一篇文章，给正在进行增值电信定级备案的小伙伴们一个参考;...测试机构不同：定级备案和等保备案的测试机构是不同的主管单位推荐的。等保是国家网络安全等级保护工作协调小组办公室。...》; YDB 106-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-门户综合网站系统》; YDB 107-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-即时通信系统》; YDB 108-...2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-网络交易系统》; YDB 109-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-信息社区服务系统》; YDB 110-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范...-邮件系统》; YDB 111-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-搜索系统》; YDB 112-2012《增值电信业务系统安全防护定级和评测实施规范-互联网接入服务系统》; YDB
（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
最近在泪雪博客给大家分享关于网站备案的内容都好几篇了，那就不在乎再来分享一篇网站公安备案的文章吧，因为泪雪网的工信部备案正式通过下来了，于是也第一时间在“公安机关互联网站安全管理服务平台”去提交了公安备案，结果居然是：网站无增值电信业务经营许可证...如果这次还是通不过，就只能尝试一下直接联系网安（还好系统每次的通知都给出的具体的电话，这一点还是不错的），如果最后沟通失败还是强制要求我必须提供增值电信业务经营许可证的话，那就只能等等了，至少让我先把公司业务正常开展起来才能去办理了
但是，我认为不限流量套餐这一剂春药正在重伤早已羸弱不堪的电信行业。...效果不错——2018年国内电信业务总量达到65556亿元，比上年增长137.9%，增速同比提高61.2个百分点；电信业务收入累计完成13010亿元，比上年增长3.0%。...总体而言，在这样激进得近似疯狂的营销政策之下，电信行业似乎激发了无限的活力。...从这些数据来看，过去两年的激进政策透支了电信行业的未来。...我们从运营商公布的落实提速降费的一些数据上能更直观地看到不限量套餐对运营商经营体系的冲击——自2015年以来，中国移动手机上网流量单价累计降幅91.5%，中国联通累计降幅90%，中国电信累计降幅93%。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
导读：3月下旬，中国电信大数据技术团队邀请达观数据技术团队前去进行技术交流和互相学习。...达观数据联合创始人文辉就“视频推荐技术”进行了详细的讲解，主要从达观推荐系统开发的概况、推荐系统的架构模块和达观推荐算法来阐述，并针对操作中出现的问题分享了自己的观点。 ?...达观视频智能推荐系统的研发目标集中在以下方面： ▶ 推荐结果相关性明显提升 ▶ 推荐结果的多样性提升 ▶ 推荐结果的时效性提升 ▶ 新颖的推荐理由自动生成功能 以上研发目标都是为了使视频推荐效果更加准确...，注意各个部分的功能不是单一和互斥的： ▶ 分布式推荐模块——用户点击行为挖掘 ▶ 离线推荐模块——多个推荐算法合并 ▶ 在线推荐模块——实时推荐请求和计算 ▶ 个性化推荐模块——用户兴趣深度挖掘 ▶...Reranking具体策略包括从推荐理由、视频类别还有推荐效果各个方面把推荐结果顺序打散，不至于连续多个推荐结果都是通过某个标签推荐的。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
本文配置目标：华为防火墙双机热备，电信和联通双运营商、固定IP接入，华为核心交换机配置VRRP。 为保护客户隐私，电信和联通的IP地址为虚构，如有雷同，纯属巧合。...真实拓扑图如下所示，电信和联通给的掩码都是29，如果掩码都是30，恐怕不能这么连接。 回来用模拟器还原了配置，注意AR3以及下面的两台交换机，是用来模拟运营商接入的，实际环境中只是两个光猫而已。...0.0.0.0 network 130.1.1.1 0.0.0.0 network 34.1.1.4 0.0.0.0 # 二、防火墙的配置 以FW1的配置为例说明 1、配置各接口IP 2、配置NAT策略 电信的...NAT策略： 联通的NAT策略： 3、配置上网案例策略： 4、配置IP-LINK，也可以在创建默认的路由顺便创建 5、配置默认路由 电信和联通各有一条默认路由 6、配置通向局域网的回程路由
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
2017年一季度，基础电信业继续保持平稳发展，行业运行发展呈现八大特点： 1、电信业务需求旺盛，业务总量保持高速增长 电信业务总量时观察电信行业发展变化的综合性指标，也是国家进行国民经济核算、部署节能减排任务的重要依据...按照2015年电信业务不变单价计算，1-3月三家基础电信运营商累计完成电信业务总量4892亿元，同比增长44.6%，较2016年同口径电信业务总量的增幅提升了10个百分点以上，仍保持高速增长态势。...移动数据及互联网业务、固定数据及互联网业务、固定增值业务是拉动收入增长的主要动力。...IPTV、IDC业务的快速发展，拉动固定增值业务收入增长较快，2017年一季度固定增值业务收入增长4.6%，对电信业务收入增长的贡献加大。...3、“第二卡槽”竞争激烈，移动电话用户增长呈现回升态势 2016年下半年以来三大运营商争夺“全网通”终端，推出新套餐、新服务，加强对双卡双待手机的“第二卡槽”的争夺。
作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：孤独烟 引言 正文 背景介绍 双写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！ 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额） 1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。
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