(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
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
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
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!
区别二:执行效率上的区别因为两者在CPU数量上有区别,所以两者所带来的效率也是不一样的,双路服务器是双路的,所以它的执行率就更高些,而单路服务器因为是单线程在工作,那么它的执行效率也就会低一些,这也就是为什么现在很多企业更偏向与双路服务器了...如果是在AMD平台的话,单路服务器可以是ECC,非ECC,REG,ECC,而双路服务器的内存只能是REC ECC。...还有就是单路服务器只有一个处理器,而双路服务器是有两个处理器在进行工作,所以从某种意义上来说双路服务器才是真正的服务器,单路服务器在价格上虽然便宜,但是在性能上、稳定性上还是无法和双路服务器所比拟的。...双路服务器在最大程度上还能为企业节约成本,这点很受广大企业所喜欢,双路服务器是技术的一种进步,如果有需要选择服务器的企业可以多多的考虑一下双路服务器。...以上就是关于双路服务器和单路服务器之间的区别讲解,希望这篇文章能对大家有所帮助,能让大家更加了解双路服务器和单路服务器。
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。
写在前面 最近,有个想法,在服务器中配置双网卡双IP双网关,双网卡配置一个上外网,一个上内网。不多说了,直接进入今天的主题。...etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 修改以下内容 DEVICE=eth0 #描述网卡对应的设备别名,例如ifcfg-eth0的文件中它为eth0,Dell服务器的一般为
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
其实之前是用的wordpress在上挂着。 觉得Hexo好像更符合现在我的审美,so, do it! 所以我选择了Hexo
今天摩拜推送红包活动之后,傍晚时分,服务器又挂了,这次应该和9月份服务器宕机不一样,在9月份宕机的时候技术储备不足,这么长时间摩拜单车都没有把服务器问题解决,看来技术部门需要背一下黑锅了。...这是一个具有基本功能和数据分离的架构,用户和支付等相关逻辑都在应用服务器这块,当受到大量的用户请求冲击的时候,应用服务器则会超载并且造成资源不足,当服务器响应缓慢的时候,客户端逻辑如果处理不好,则会对服务器造成二次伤害...按照最小修改原则,应该采用服务降级的模式来处理,也就是在应用服务器前端增加请求过滤,让应用服务器能够支撑的请求数量请求到应用服务器,超出应用服务器服务范围的时候,把请求丢弃,这样即可保障部分用户的使用,...当用户负载降下来的时候再做后续修改(其实摩拜单车后台还有另外一个隐患,那就是车锁服务器是个长连接服务器,随着单车投放越来越多,长连接的服务器的负担也会越来越重)。...,这应该是部分分区用户命中了故障的校验服务器的原因。这种架构看似完美,实际上也存在分区单点故障的风险,需要服务器和客户端双向配合才能完成多点负载协调。
今天和大家分享一个技术干货:如何将EasyGBS部署在双网段服务器。 有现场用户将EasyGBS部署在双网卡的服务器,前端设备也是双网段的设备。...由于网络环境逐渐复杂化,EasyGBS平台也根据市场不断变化的需求进行了功能升级,现在EasyGBS平台不仅能实现公网部署与内网部署,同时也能支持双网卡服务器部署。
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?
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。
https://blog.csdn.net/X__Alone/article/details/80926688 需要: liunx服务器,Centos6/7系统。...https://gitee.com/laowu5/EwoMail 创建swap分区(内存超过2G,可不配置) 创建1G的swap,可以根据你的服务器配置来调整大小 [root@mail ~]# dd...将里面的IP改为你服务器的IP,mail后面的用户名给为自己的域名 管理邮件服务器 安装完成后,我们访问 http://IP:8010 进入邮箱管理平台 默认的账号密码为 admin : ewomail123
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
java从入门到精通二十二(web服务器tomcat) tomcat目录说明 简单配置tomcat Maven部署并创建web项目 IDEA使用Tomcat idea集成本地 Maven插件依赖集成 tomcat...我们需要知道的就是它是Apache一个开源免费的web服务器。而且比较轻量。 我们下载解压好后就可以看这样的目录结构 首先是bin目录,这个目录里面主要用来存放一些tomcat的命令。
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