无非就是懒 又或是 无非是坐等别人把什么都梳理好了 这里推荐一些书： 只涉及基础原理和技术的 不推荐市面上已经有的所谓各种xxx自动化测试相关的书 请自己去买或是搜索电子版，我不提供现成pdf等电子版本...，社区版完全可以满足你用到死 Python web开发 光掌握语是不够的，要搞点显得酷一点的平台什么的，去忽悠下，你还需要django或flask 至于区别嘛，请自己去搜索，笔者日常是两个库都会用，但更喜欢...documents/django_182/index.html ---- flask中文文档 http://docs.jinkan.org/docs/flask/ ---- 关于django和flask的书也推荐几本...其他的书就不推荐了，找你看着书名或书的封面有兴趣的看 自动化测试框架 要理解自动化测试框架设计的精髓，请直接去看Robot Framework的源码，别说看不懂，你都没去看怎么知道看不懂呢？...所以推荐一本书，一本非常经典关于自动化测试框架的书，必须精读的 《Test Automation Frameworks》 这里附上链接： http://safsdev.sourceforge.net/FRAMESDataDrivenTestAutomationFrameworks.htm
在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。...这本书的侧重点也在于广度，并不涉及大量复杂的数学推导，是比较理想的入门书籍。作者曾在自己的主页上说本书要出新版，并补充了一些章节的内容，也许近两年可以期待新版本的出现。 ? ?...高手的书都不会用大量复杂的数学公式来吓唬人（专于算法推导的书除外），这一本也不例外。它强调的是各种学习方法的内涵和外延，相比于具体的推演，通过方法的来龙去脉来理解其应用场景和发展方向恐怕更加重要。...最后推荐的是 David J C MacKay 所著的 Information Theory, Inference and Learning Algorithms，成书于 2003 年，中译本名为《信息论...相比于前面板着脸的教科书，阅读本书的感觉就像在和作者聊天，他会在谈笑间抛出各种各样的问题让你思考。广泛的主题使本书的阅读体验并不轻松，但可以作为扩展视野的一个调节。 ? ?
民以食为天，之前在饭店吃饭都是人工点餐下单，人工点餐下单很容易出错，有时候菜点错了，下错单了，会给食客带来不高兴的体验，所以现在很多商家在开发点餐小程序，好处很多，最大的好处是可以节省人工成本，其次避免一些不必要的损失...，比如因点餐员导致的点错餐、上错菜等。...点餐小程序应该具有的功能：1、 预约排位可通过微信小程序来预约座位，同时可以查看自己排队的桌数，前面等待的人数，大概等待的时间，让就餐者可以合理安排好时间，无需在店门口等待。...2、 自助点餐用户可以通过扫桌面上的二维码来进行点餐，不用等待服务员，可以自助下单，菜品和菜量可以通过菜单就能查看到，就餐员可以适量点餐减少不必要的浪费。...3、 提前结算当就餐完毕的时候，可以通过小程序提前缴费，省去结账排除时间，订单一目了然，现在也是讲究低碳环保，减少纸张的不必要浪费。如需发票可以直接去吧台打印。
今天给大家带来小红书推荐引擎工程负责人秦波所做的分享，秦波先生全程参与小红书推荐平台的建设，目前正致力于公司内多业务域推广／技术 支持中台化推荐平台服务。对小红书推荐引擎感兴趣的伙伴别错过了！...本次分享共包含如下三大部分： 1、小红书推荐引擎介绍； 2、小红书推荐引擎核心实现； 3、展望。
一、前言 自处女作《爬取张佳玮138w+知乎关注者：数据可视化》一文分布后，来简书快一个月了。但一直不怎么熟悉这个平台，因此，这回爬取简书app里的推荐作者并进行简单可视化，以增进对简书的了解。...二、爬取简书app 爬取简书app的过程此文不做过多展开。大致过程如下： 用fiddler软件抓包手机上的简书app数据。找到API，看到返回的JSON数据，格式齐整： ?...可以看出推荐作者里粉丝数前十的大V有：简黛玉、刘淼、彭小六、江昭和、简书播客、简叔、韩大爷的杂货铺、Sir电影、饱醉豚、冷眼观史。...此外发现“简书”系的还有简宝玉、简书出版、简书茶馆BossYe、简书活动精选、简书牧心、简书福利社社长简东西、简书大学堂........百万级别是个什么概念的，谷歌了下《论语》约1.6w字，《老子》约5k+字数。除一下，推荐作者高产似那啥，创作了大概好多好多部《论语》《老子》的内容，由此可见，名副其实，当之无愧的推荐作者呀。
好在这个时代，有太多资料可供查询，有深入浅出的书，还有扣细节的论文，还有很多热心的朋友做了动画，图解和视频。想学不好，都难！ 熬过了这段时光，对其中很多原先理解不深的逻辑，有了更一步认识。...但东西实在太多，对于文章结构是个不小的挑战，虽然几经修改，但很多地方还不是很满意。 写这么一个大的主题，乐趣在于探索。我拿到的第一本书是《大型网站技术架构-核心原理与案例分析》李智慧老师所著。...但也有遗憾的地方，那就是面面俱到了，细节就丢帧。比如SSD，基本没有渗透到原理细节。 但，没事。我就是书囤的多。这本书没讲，《操作系统概念》总讲了吧。 翻到存储那章。...那这样的机械原理，是不是跟车站调度很相像？所以就有了《SSD》开头那一节。 但本书也有遗憾，没有讲到SSD的内部结构。于是我又拿起了《高性能 MySQL》 这本书可以说是所有数据库人员的必备书了。...如果你还没看到，强烈推荐读一读。 本书讲 SSD 与机械硬盘的对比那章，总算搭边了。对于 SSD的写入放大，垃圾回收，组RAID，都开始细节化的讲述了。
零基础自学C语言，还是简单点的适合，用书本学习编程笔者给出以下几点建议，首先选择一本书就够了，不要一口气买一堆，这本还没研究完又切换到别的书本上去了。...现在推荐基本业内反响还可以的几本书: C primer plus ? C程序设计语言 ? C和指针 ? C专家编程，不适合入门用适合晋级用 ? ----
本次为大家推荐的是一本机器学习神书英文原版《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》。...拓展阅读： 深入理解遗传算法(一) 深入理解遗传算法(二) 从1到100求和学算法思维（一） 精品慕课资源推荐 操作系统原理 精品慕课资源推荐 编译原理 精品慕课资源推荐 管理运筹学 精品慕课资源推荐...概率论和数理统计 精品慕课资源推荐 计算机网络 where2go 团队 ---- 微信号：算法与编程之美 温馨提示：点击页面右下角“写留言”发表评论，期待您的参与！...期待您的转发！
Redux是另一个“好”全局变量的例子:整个应用程序的状态存储在一个JS对象中，这个对象可以从整个应用程序(通过Redux)访问。...; } 咱们同事在另一个文件中创建一个名为arr的新全局数组的几率有多大?我觉得非常高。JS中的全局变量非常糟糕的另一个原因是引擎足够友好，可以为咱们创建全局变量。...，幸运的是，JS 一直有一个内置的机制来解决这个问题。...JS闭包的真正目的是什么? 闭包的需要 除了纯粹的“学术”知识之外，JS闭包还有很多用处： 提供私有的全局变量 在函数调用之间保存变量(状态) JS中闭包最有趣的应用程序之一是模块模式。...有时全局变量是有用的，需要格外小心使用，因为JS引擎可以自由地创建全局变量。 这些年来出现了许多模式来管理全局变量，模块模式就是其中之一。 模块模式建立在闭包上，这是JS的固有特性。
推荐系统的技术架构图： Netflix 的推荐系统的经典架构图：
客户那边需要快速出一个版本，开发的这块使用到的之前没怎么用过，比如用oozie调度spark程序时候，你可能在你本地调试代码没有问题，上传到集群上之后，运行就出各种错，加上我们使用的服务器配置很差，导致各种服务需要的资源都不都用...Resilient：能复原的，弹回的，有弹性的。谈谈spark的内存机制，spark的内存整体分为堆内内存和堆外内存，而在内存的使用上又分为数据内存和运行内存，就是数据存储和程序运行。...但是要注意的是，并不是每处理完一个rdd就交给这个下一个节点，一般是小批量的方式传递，这一般也是优化考虑的地方。...而且rdd之间是串联的关系，在一块就称为迭代器串联； 容错性高 相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系,新的RDD依赖于旧的RDD,多个连续的RDD的依赖关系，称之为血缘关系；每个RDD会保存血缘关系,...Container交互的，所以运行Driver的client是必须在网络中可用的，直到应用程序结束。
还有就是，书是读不完的，在有限的时间里收获更多，选择阅读那些过来人觉得不错的书籍是不错的选择。 一、技术书籍 1、《Head First Java》 ?...Java入门的经典书籍，虽然《Java核心技术 卷1》、《Java编程思想》、《Effective Java》也很好，但是还是想推荐入门Java的小伙伴看这本书。...这本书图文并茂，能加深你的学习记忆，对刚接触Java的人来说，是很友好的，不像其他几本技术书，可能你看到一半就放弃了。 2、《算法图解》 ?...本书的作者结合了国内开发者的情况，通俗易懂的介绍了我们日常开发中的注意点，包括命名、代码规范、注释、如何使用线程等等，给出了一把尺子，让我们参照。...一本颠覆人们对信息时代的认识、对创新和创业的理解的书，解密了美国硅谷互联网企业的成功之谜，揭示了信息时代的特点和方法论。 本书会以时间线为叙述切入点，带你领略一下当年硅谷的互联网公司发展历史。
电子工业出版社上新了一本书籍《Node.js实战：使用Egg.js+Vue.js+Docker构建渐进式、可持续集成与交付应用》，本书以实现一个类似Dribble的应用为例，将Node.js的技术点贯穿前后端的开发...，整合Egg.js、Vue.js、Docker实现持续集成、持续部署的前后端分离应用。...本书适合的对象 有JavaScript基础的读者； 想要体验完整开发流程的读者； 想要精通Node.js Web开发的读者； 对Koa.js和Egg.js实现原理感兴趣的读者。...第2章：讲解JavaScript的异步、函数式编程、Koa.js实现原理，以及Egg.js是如何在Koa.js上面进行扩展的、Egg.js是怎样的架构、如何开发出一个Egg.js插件并发布到npmjs。...第4章：通过Vue.js构建一个简易的后台，通过百行代码实现从后台读取数据库关系，使用Vue.js动态地生成对应模型的表单，自动增删改查。
/promise.js'), 'utf8').then(d=>{// console.log(d)// })// promise化node所有apiconst promisifyAll = target.../promise.js'), 'utf8').then(d=>{ console.log(d)})module.exports = { promisify, promisifyAll}完整实现Promises...7，所以add(m+n)=add(7+5)=add(12)，此时m=12，并且返回temp函数由于后面没有传入参数，等于返回的temp函数不被执行而是打印，了解JS的朋友都知道对象的toString是修改对象转换字符串的方法...第五种方式(最推荐使用)：优化2function Parent5 () { this.name = 'parent5'; this.play = [1, 2, 3]; } function...} Child5.prototype = Object.create(Parent5.prototype); Child5.prototype.constructor = Child5;这是最推荐的一种方式
揭秘 "this" JS 中的this关键字对于初学者来说是一个谜，对于经验丰富的开发人员来说则是一个永恒的难题。...这是不对的。咱们不要忘记JS不是一种面向对象的语言，而且它是宽松的、动态的，并且没有真正的类。...this与类无关，咱们可以先用一个简单的JS函数(试试浏览器)来证明这一点： function whoIsThis() { console.log(this); } whoIsThis(); 规则...对于这一点你可能会问:在全局函数中this 的真正规则是什么? 像是缺省绑定，但实际上更像是隐式绑定。有点令人困惑，但只要记住，JS引擎在在无法确定上下文(默认绑定)时总是返回全局this。...除了隐式绑定和默认绑定之外，还有“显式绑定”，我们可以使用三种方法来实现这一点:apply、call和bind。 这些方法对于传递给定函数应在其上运行的显式宿主对象很有用。
JS中有类似的东西，但JS中的“对象”只是键和值的容器： var obj = { name: "Tom", age: 34 } 实际上，JS中的对象是一种“哑”类型，但很多其他实体似乎都是从对象派生出来的...创建和链接对象 JS中对象似乎以某种方式链接在一起，Object.create()说明了这一点，此方法从原始对象开始创建新对象，再来创建一个新Person 对象： var Person = { name...构建JavaScript对象 目前为止，只介绍了关于“prototype”的一点知识 ，还有玩了一会 Object.create（）之外但咱们没有直接使用它。...但是在这一点上，咱们应该清楚JS中没有“真正的”类。 一切都只是一个对象，尽管有关键字class，“原型系统”仍然存在。...代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
技术写作的那点事 3月29日（明晚）19:30-21:00 扫描上方二维码，免费报名直播，获取《技术写作手册》纸质书。 技术写作有多难？Thoughtworks 的技术写手来解答。...以写作的方式分享知识和经验，一直是Thoughtworks所擅长的。我们在编写文章、译著图书方面有丰富的经验。...这次我们围绕《技术写作手册》，邀请了其中两位作者，也是有多年技术写作经验的同事，分享他们的写作经历，和对写作的认知。 现在是视频时代，我们为什么还要坚持写作？ 写作超过十年，是怎样一种体验？...建立独属于自己的写作工作流 报名直播即有机会获得作者签名版《技术写作手册》纸质书。 ---- 扫描下方二维码，查看往期直播回放
今天分享一篇小红书今年3月的论文，介绍了大语言模型在小红书笔记推荐场景下的落地应用，主要是围绕如何利用LLM的表征能力来生成更适用于i2i召回的文本embedding，思路简单，落地也容易，个人觉得实践价值非常高...，而下游推荐的目标却是为了点击率，两个目标存在差距，所以这个生成式对比学习就是为了在大模型的预训练中引入推荐的协同过滤信号，从而使得生成的embedding更适用于下游的推荐任务。...\frac{1}{N_i} 这里 U 是用户的个数， N_i 代表用户的点击次数，实际上就是对活跃用户进行了降权，防止某些高活用户什么笔记都点导致计算的共现分数不准确。...，从而生成更好的文本表征服务于下游推荐任务。...顺便说一下，这个思路其实和小红书之前发的另一篇论文提到的CB2CF其实是一脉相承的，只不过另外一篇同时用了文本和图像特征，损失函数用的交叉熵。
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