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（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！
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。
十二年的实践经验，腾讯乐享成为具备多场景、多应用的综合型企业社区。已服务北京地铁、中国铜业、可口可乐、德邦快递、宜家中国、达能等业内标杆企业。...TAPD 提供的自定义流程配置，让乐享如此高频且丰富的需求流转流程得到满足。项目管理者可以通过 TAPD 更好的实现产品需求的追踪管理维护，便于定期进行需求回顾，及时把控需求进行风险评估。...十二年的产品迭代，乐享已经收集转化了数万条用户反馈。 在使用 TAPD 的过程中，乐享会根据咨询内容划分到不同产品模块，定期会统计不同模块的用户反馈量。...作为一款十二年的产品，设计师和研发上传下载的文件数量已经成为一个天文数字。历史设计资产的管理已成为设计研发工作流程中最为耗时的一环。...设计师可以直接在TAPD 的附件中关联已上传至 CoDesign 的设计稿，或者直接将 CoDesign 设计稿的分享链接贴在 TAPD 需求单上进行交付。
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。
TAPD是专业的敏捷协作平台，凝聚腾讯十二年团队协作理念和敏捷研发精髓，支撑数万款明星产品敏捷迭代、小步快跑。 2017年5月，腾讯TAPD正式对外开放。...TAPD提供轻量协作（可视化工作管理和在线文档协作）、敏捷研发（敏捷研发生命周期管理）和DevOps（研发运维一体化）三种解决方案，满足不同行业、不同场景用户的协作需求。
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
说到腾讯敏捷的起源，时间要回到2006年，当时的腾讯的联合创始人，前CTO张志东先生，前往美国与Google、Yahoo等公司进行交流，并将敏捷思想带回腾讯，十二年来，敏捷在腾讯落地、生根、发芽，并沉淀为了这样一套成熟的敏捷思想...同时在TAPD建立了需求评审流程，所有变更都要经过评审通过后再去实施。通过TAPD平台的使用，做到进一步的透明和精细化管理。...开放与助力 企业数字化敏捷方案落地 随着腾讯“开放 连接 生态”建设的深入，腾讯的敏捷研发平台TAPD也向外界进行了开放，携腾讯敏捷的经典实践与十二年来的敏捷服务经验，助力各行各业的企业提升研发效能，落地数字化敏捷方案...我们将腾讯十二年来的敏捷实践进行了提炼，结合腾讯敏捷研发平台的产品优势，推出了轻量协作、敏捷研发、DevOps持续交付三大解决方案，满足不同行业、不同规模、不同成熟度团队的项目协作与研发管理需要，并且支持无缝扩展升级...最后，如果大家希望了解腾讯敏捷的更多信息，可以等会后在外面TAPD的体验区进行体验与交流。 谢谢大家！ 推荐阅读 点击图片即可阅读全文 ? ? ? ? 点击阅读原文，提升团队协作效率
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。
说到腾讯敏捷的起源，时间要回到2006年，当时的腾讯的联合创始人，前CTO张志东先生，前往美国与Google、Yahoo等公司进行交流，并将敏捷思想带回腾讯，十二年来，敏捷在腾讯落地、生根、发芽，并沉淀为了这样一套成熟的敏捷思想...同时在TAPD建立了需求评审流程，所有变更都要经过评审通过后再去实施。通过TAPD平台的使用，做到进一步的透明和精细化管理。...开放与助力 企业数字化敏捷方案落地 随着腾讯“开放 连接 生态”建设的深入，腾讯的敏捷研发平台TAPD也向外界进行了开放，携腾讯敏捷的经典实践与十二年来的敏捷服务经验，助力各行各业的企业提升研发效能，落地数字化敏捷方案...我们将腾讯十二年来的敏捷实践进行了提炼，结合腾讯敏捷研发平台的产品优势，推出了轻量协作、敏捷研发、DevOps持续交付三大解决方案，满足不同行业、不同规模、不同成熟度团队的项目协作与研发管理需要，并且支持无缝扩展升级...截至目前，腾讯的敏捷研发平台TAPD已经服务了超过10W家企业，并得到了各个行业标杆客户的认可。 ?
巧用 TAPD 关联设计稿 高效管理设计需求与迭代 作为服务腾讯内外部千万人敏捷协作的平台，腾讯 TAPD 丰富的功能和灵活可定制能力成为了乐享团队敏捷协作的不二之选。...除了对常规的产品需求流程实现状态流转以外，乐享还将设计需求同步在 TAPD 上实现需求管理迭代。作为一款十二年的产品，乐享设计师和研发上传下载的文件数量已经达到数十万，历史设计资产的管理非常耗时。...需要由产品经理提供原型图给到设计师，设计师完成设计后导出标注切图的本地文件，上传到 TAPD 给到研发同学，研发需要在 TAPD 上下载文件才能查看标注和切图。...一键开启 TAPD 快速关联 CoDesign TAPD 需求单支持一键关联 CoDesign 设计项目下的设计稿，项目成员可以在任何需求单“附件”的“关联设计稿”栏，选择想要关联的设计稿。...TAPD 一键启用 CoDesign 企业管理员可直接在 TAPD 企业管理后台启用“腾讯 CoDesign ”应用关联 ?
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