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
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？...趁双十一促销提前锁定三年期的低价，不仅省钱，而且免去了频繁续费的麻烦。 二、服务器的选择建议 服务器并不是“买最贵的就好”，而是要根据具体需求进行选择。...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。
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 ...推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下已经介入内容方面：文章、问答、评论等各个业务系统，商品sku：纯商品、消息push、素材，混合多个业务同时推荐。...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...第二步根据已拉取类别召回集，拉取素材召回集，例如：文章、sku等等，构建素材过滤集合，已购买、已曝光、已点击等等。通过过滤集合过滤素材召回集。 ...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
二、基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法（Item-CF，下面简称Item-CF算法）与User-CF类似，协同过滤算法的核心在于找相似性。...打个比方，例如某人购买了一件商品，那么我们可以另外推荐一款类似且该用户之前从未购买过的商品给他，原因就是这两件商品相似，用户很可能会购买。 ?...假设我们知道小丽之前在某宝上购买了一件H&M的T恤，那么如果平台要再推荐另外一件风格且价格接近的T恤给她，推荐哪个牌子的T恤比较合适呢？...T恤的话，最适合推荐的就是优衣库，其次是韩都衣舍和ONLY，李宁相对不适合推荐。...在实际的推荐系统中，除了要考虑相似性以外，还要考虑很多其他的因素，例如召回的多样性、用户的惊喜度以及冷启动等问题都是需要考虑的。
而Spring的问题问得最多的无非就是：IOC、AOP、Bean的生命周期 Spring是需要Java开发者重点掌握的一个框架，所以今天我来推荐一下我以前在初学Spring，还有面试前回顾Spring写的笔记...Spring AOP就是这么简单啦 推荐阅读 前阵子跟朋友在交流的时候提到了一下RPC，本来也想去学习一下然后写一篇关于RPC的笔记的。后来回想起，我也曾经看过比较好的RPC文章，讲得非常通俗易懂。...所以在这里给大家推荐一下(我第一次写"给女朋友讲解xxxx"就是参照于他的文章) 如何给老婆解释什么是RPC 他写的第二篇RPC文章并没有发到他的公众号上，所以我只能发个外链了(: 如何实现一个简单的RPC
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。...BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。...该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。 如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。...sort() 方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。...switched to db pydb > show tables system.indexes > 总结 本文主要介绍了MongoDB数据库的相关概念及基本操作，为了更好的了解MongoDB在新闻推荐系统中的应用
userReduce.addSink(new UserBrandSink()); env.execute("portrait brand type"); } } 推荐部分
Apache Guacamole 是一款免费开源的无客户端远程桌面网关，支持 VNC、RDP 和 SSH 等标准协议。无需插件或客户端软件；只需使用 HTML5...
在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题...所以在「从算法到应用，入门声纹技术」系列分享的第二讲中，王泉老师将着重介绍声纹技术除声纹识别之外的其他应用，声纹分割聚类便是其中最具代表性的应用，也就是关于「谁在什么时间说了什么」这个问题的答案。...入门声纹技术 第二讲 声纹分割聚类与其他应用 ---- 10月26日（今日） 20:00 ▲ 扫码进群，获取直播链接 ▲ 分享要点 本次分享先介绍经典的非监督式声纹分割聚类方法，包括K-...▼立刻扫码进群，获取直播详情▼ 图书推荐 《声纹技术：从核心算法到工程实践》一书是谷歌公司声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师在声纹领域深耕多年后，为国内读者打造的一部技术宝典。...▼扫码获取本书详情▼ 如果喜欢本文 欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 揭秘Harbor镜像仓库：首个源自中国的CNCF毕业项目 演说界绝对王者《演说之禅》新版上市，百万读者的颠覆之作
主要将按照下面的内容进行分配（蓝色字体可戳）： 手写RPC框架（一） RPC简介、技术栈介绍、测试Demo 手写RPC框架（二） 远程通信实现 手写RPC框架（三） 制定协议与编解码器、动态代理 手写RPC
一直想写podcasts推荐第二期，迟迟没动手。 因为鸭梨山大呀！我上次热烈推荐了四个podcasts，后来竟然倒了三个，停更的停更，散伙的散伙，堪称播客界的巴克利/贝利。...Anyway听到有意思的podcasts还是要推荐一下，但行好事，莫问明天会不会倒闭。 3是个有趣的数字。 比如想快速了解新朋友和你多对味，可以讲3个段子，让他按照好笑程度排序，一般挺准的。...这次推荐3个podcasts，每个附3期episodes。 听一期不感兴趣可能是话题原因，两期无感可能是当天太阳黑子比较猛影响了喇叭磁场，三期都冇feel那肯定是不合个人taste了，果断放弃吧。...推荐episodes: Episode 222: Cowboy CTO and underpaid after promotion Episode 214: Jumping ship and saying...推荐episodes: What is a Life? Time Was Fun Emotional Backpacks How I Built This with Guy Raz ?
pod-lens 前言 上一篇文章中我们介绍一些提升观测性的 Kubectl Plugin，本篇笔者将继续推荐一些能够简化操作，提升工作效率的 Kubectl Plugin。...插件推荐 iexec 工作中，我们经常会使用 kubectl exec 命令进入容器中进行问题排查 和 debug。
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）
本轮题目规则为：从“千里眼”到“顺风耳”，节目组将第二场比赛范围划定在“听”的领域，策划出高难度选题《不能说的秘密》，由周杰伦化身出题人，从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合唱团中，选出三位每个人读一句话...这对声纹识别算法的泛化能力提出了更高的要求。 难度二：注册语音的趋同效应 一般而言，正常人说话时的声音特征是具有明显的差异的。而本次比赛采用的大合唱形式能显著的降低了不同人的差异性。...二者的难度有明显的差异。并且，合唱的内容有长时间的语气词内容，更进步增加了注册语音的混淆程度。...二、百度大脑声纹识别过程还原 一个基本的声纹识别过程如下图，主要包括声纹注册和声纹识别阶段： Step1:声纹注册阶段 在声纹注册阶段，每个可能的用户都会录制足够的语音然后进行说话人特征的提取，从而形成声纹模型库...小度声纹识别算法解析 A.算法1 DNN-ivector 这是目前被广泛采用的声纹识别系统。
由于公式及排版的原因，截图显示
配置好定时运行的函数 定义更新逻辑 编写APscheduler配置 增加打印日志添加(程序问题，离线更新文章画像流程进度) 2.7 Word2Vec与文章相似度 2.7.1 文章相似度 需求 首页频道推荐...：每个频道推荐的时候，会通过计算两两文章相似度，快速达到在线推荐的效果，比如用户点击文章，我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户。...词向量原理 统计语言模型：把语言（词的序列）看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性 N-Gram 一元模型(unigram model)：假设某个出现的概率与前面所有词无关 二元模型...一次：1，1，2，1 二次：2，3，2，1 上述重复操作的过程的结果：签名向量 M 2、对Signature每行分割成若干brand（一个brand若干行）,每个band计算hash值，我们需要将这些hash...TFIDF与TextRank， 3、计算文章画像 4、计算新文章的向量，计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像 而构建用户画像，不仅可以满足根据分析用户进行推荐
vscode开发插件推荐 扩展是完成工作的快捷方式。许多扩展有助于减少重复性工作、减少样板代码等。其他一些扩展有助于协助开发过程，甚至有助于更快、更高效的开发。 如何安装扩展？...flutter开发VScode插件推荐 Image preview 这是一个非常酷的扩展，它在悬停和装订线时显示图像预览，当您处理大量图像时可以派上用场。...明天给大家介绍使用androidstudio开发时，插件推荐
步骤 1、获取数据； 2、数据探索分析； 3、构建智能推荐模型； 4、评估推荐系统模型。...NO.2 数据探索分析 导入的数据共有99416行，3列，第一列为用户id，第二列为电影名字，第三列为打分。...NO.3 构建基于物品的协同过滤推荐模型 基于物品的协同过滤模型（ItemCF）通过分析群体用户的历史偏好，找到相似物品，然后根据个体用户的历史行为为其进行推荐，主要分为计算物品间相似度和生成推荐列表两个步骤...ItemCF可以离线计算，从而提高推荐效率，且利用历史行为进行推荐解释，结果更容易信服，但是推荐精度相对有限，且对于用户偏好的变化不敏感，实时推荐能力较弱。...用户调查：利用测试的推荐系统调查真实用户，观察他们的行为并回答相关问题，通过用户行为及反馈判断推荐系统好坏。 在线实验：将推荐系统投入实际应用，通过应用的转化指标评价推荐系统结果。
推荐规则：原创/优质文章。 1、https://imququ.com/ ? 2、https://mrdear.cn/ ? 3、http://blog.didispace.com/ ?
接个性化推荐算法整理 基于内容的推荐算法content based 个性化召回算法Content Based背景介绍 基于内容的推荐不同于之前任何一种个性化召回算法，它属于独立的分支。...任何一个推荐系统的初衷都是为了推荐出用户喜欢的Item。而基于内容的推荐恰是刻画出用户的喜好之后给予用户推荐这个喜好的物品。...用户推荐的独立性 基于内容的推荐结果只与该用户本身的行为有关系，其余用户的行为是影响不到该用户的推荐结果。...User Profile 第一步，我们完成了物品的内容刻画之后，第二步我们需要对用户进行刻画。传统范畴的用户画像是比较宽泛的，它不仅包含了用户的一些动态特征，还包含了它的一些静态特征。...至于这里的排名，我们会用一些算法加一些规则，算法诸如像TF-IDF(关于TF-IDF的内容请参考Tensorflow深度学习算法整理(二) )，规则是基于我们自己的场景总结出来的一些来修正错误keys的一些规则
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
