最近有点忙,今天就写一篇摸鱼文章吧。 之前写过一篇《网络编程到底要怎么学?》的文章,今天就和大家聊一聊我这些年读过的网络编程书籍(这里不包括纯讲计算机理论的书籍),我会结合自身阅读感受和对实践的帮助来谈一谈我的读后感。 一、Socket 编程类书籍 1. 尹圣雨的《TCP/IP 网络编程》 如果你从来未接触过网络编程,或者想找一本网络编程入门书籍,那么我建议你选择尹圣雨的《TCP/IP 网络编程》,作者韩国人。这本书的特点是: 针对零基础读者,讲解了什么是网络编程(Socket 编程); 详细地介绍 Soc
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家!不需要带桌游实体卡牌,也能在一起玩桌游!也支持线上玩!图片如下。
【导语】:作者在上一篇文章《基于内容的推荐算法》中介绍了基于内容的推荐算法的实现原理。在本篇文章中作者会介绍一个具体的基于内容的推荐算法的实现案例。该案例是作者在2015年基于Erlang语言开发的相似视频推荐系统,从开发完成就一直在公司多个产品线中使用,该算法目前已经使用了四年。
你需要掌握基础的如三次握手和四次挥手的过程以及各个状态值,我建议使用 tcpdump 命令实际抓下包就一目了然了,然后就是网络分层,各层的用途,重点熟悉下 TCP/IP 层相关的知识,还有就是 TCP/UDP 的区别,TCP 的滑动窗口机制、拥塞控制算法、TCP 的保序、重传、确认机制。
【设计题】今日头条会根据用户的浏览行为、内容偏好等信息,为每个用户抽象出一个标签化的用户画像,用于内容推荐。用户画像的存储、高并发访问,是推荐系统的重要环节之一。现在请你给出一个用户画像存储、访问方案,设计的时候请考虑一下几个方面:
在微服务还方兴未艾的时候,无服务架构就以其弹性伸缩、按需付费以及无维护等特点得到了很多开发者的青睐。腾讯架构平台部技术专家陈杰表示,云函数的核心理念就是给整个服务提供一种公共的架构,针对性解决服务的接入、安全、扩容、容灾、分布等一系列问题。 [image.jpg] 据介绍,云函数价值主要体现在四个方面。一是简化架构,云函数是以函数粒度来组织的服务,是一种天生的微服务架构;而是简化代码开发,用户无须编写网络服务,鉴权,分布,容灾,扩缩容等代码,只需实现最核心的业务逻辑;二是简化运维,对于云函数而言,无须关心
最近腾讯云开始强推 Serverless WordPress,在微信公众号,知乎一大推推荐的文章,我都一一认真看了,下面首先我简单总结一下腾讯云 Serverless WordPress,还有最重要的:我们值得使用吗?
Federated Learning - 联邦学习 参考文献: 小白也能通俗易懂的联邦学习! 关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究
作者 | Omer Hamerman 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在 IT 行业,我们经常会听到诸如云计算、容器、无服务器框架等术语。 那么什么是云计算?容器是如何工作的?函数又如何变成无服务器的? 本文将尝试解读这些技术术语,并探索开发人员应该如何在技术栈中考虑采用容器或无服务器函数。 例如,如果你的应用程序启动时间较长,那么容器可以更好地满足你的需求。 需要进行大规模伸缩的高效无状态函数将从运行无服务器函数中受益。 容器的工作原理 容器 是被打包好的应用程序,包含了代码以及必要的库
【原创】 我们经常看到某某网站被拖库,从而导致用户口令或口令的HASH值泄露,从泄露的HASH值来看,口令的一次MD5或一次SHA-1居多,且未加盐。通过简单的在线破解查询,可以获得很多用户的原始口令。可见,在对用户的口令防护上,大多企业并没有采取安全上的最佳实践措施。
随着互联网覆盖范围的扩大,越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容,推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在,它们非常有用,既可以节省时间,又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前,推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。以网络新闻为例,由于每天都有大量的新闻文章发布在网上,在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此,个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。
掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
:“哥啊,那我可就说了,我是真的苦啊,现在一个模型动辄好几亿参数,数据集也是大的吓人,兄弟我内存都快被掏空了,实在训练不动了呀。”
现有的基于 GNN 的推荐方法依赖于用户-物品图的集中存储和集中的模型学习,然而用户数据是隐私敏感的,数据的集中存储存在隐私泄露的风险。本文提出了一个基于GNN 隐私保护的联邦学习框架,在保护隐私的前提下从离散的的用户数据中训练 GNN 模型,并利用高阶的用户物品交互信息完成高效的推荐。
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
无服务器计算是一种执行模型,其中云服务提供商将资源动态分配给负责执行的部分代码。在此模型中,客户只需为实际使用的资源付费。
Dapr 是分布式应用程序可移植、事件驱动的运行时, 这里有几个关键字,我们拆开来看一下:
2020年的春节,想必大家都印象深刻,除了新冠肺炎疫情,就是春晚各大APP的红包大战,让不少用户“薅”到了羊毛。
每年,软件工程行业都会冒出各种新工具和新趋势。由于我已经研究一段时间了,我想是时候开始开发一个像样的雷达工具,来发现哪些趋势将产生持久的影响,而哪些趋势将虎头蛇尾。可以肯定的是,我曾做过一些令人尴尬的预测,例如和我的一个朋友打赌 Git 会输给 Mercurial,因为 Git 的用户功效学太差了。但我们都知道结果如何。
从最初接触个性化推荐系统已过去六天。今天是第七天,完全可以对前六日的学习做出复盘。推荐系统并没有如同网络上那般盛传的玄秘深晦,而是直白到令人一眼看穿,当然如果你看完本文的话,你也会有与我一样的想法。
URL编码通常也被称为百分号编码(percent-encoding),是因为它的编码方式非常简单: 使用%加上两位的字符——0123456789ABCDEF——代表一个字节的十六进制形式。URL编码要做的,就是将每一个非安全的ASCII字符都被替换为“%xx”格式, 对于非ASCII字符,RFC文档建议使用utf-8对其进行编码得到相应的字节,然后对每个字节执行百分号编码。 如"中文"使用UTF-8字符集得到的字节为0xE4 0xB8 0xAD 0xE6 0x96 0x87,经过Url编码之后得到"%E4%B8%AD%E6%96%87"。
在去年结束的秋季招聘中,后台开发或服务器开发的岗位需求一度火热,甚至超过了算法岗。不少同学从诸神黄昏的算法岗战场上退下,转向更偏向工程能力的后台开发岗,从而造成后台开发岗位竞争的大爆发。
(1)在MySQL 8.0中,caching_sha2_password是默认的验证插件。为了使MySQL5.7能够使用使用caching_sha2_password进行身份验证连接到8.0服务器,MySQL 5.7客户端库和客户端程序从MySQL 5.7.23开始支持caching_sha2_password客户端身份验证插件。这提高了MySQL 5.7与MySQL 8.0和更高版本服务器的兼容性。请参见第6.4.1.5节“缓存SHA-2可插入认证”。
其中与我们息息相关的是 web服务器, 想让计算机成为 web 服务器, 就要安装服务器软件, 提供 web 服务
满纸荒唐言 你伤害了我,却一笑而过。 寻一句温馨的话 工作 3 万,副业 5 万 写代码太苦了,我决定改行送外卖了...... 曾经想去的二三四五,曾经想娶的女子...... 轩猿传 我苦难的转行计算机开发的经历 小方哥,你一个月挣多少钱? 如果你不喜欢你现在的大学怎么办? 我的第一份工作 4000 块钱的 offer 我把 b 站拉黑了! 我不想上班了! 写给未猝死的打工人 想去字节跳动 写给想去字节写 Go 的你 为什么你面试字节跳动没下文了? 大厂伤我千百遍,我待大厂如初恋 字节跳动应届生薪资都能
最近一则IT行业的新闻引起了广泛传播,标题非常引人注目:“从微服务转为单体架构,成本降低 90%”。
SOAP协议也是在学习onvif协议才学习到的知识点,感觉这个协议有点内容,所以单独拆分出来,介绍学习一下,都是新手,如果哪里讲的不对,请告诉我,反正我也不改。
码云项目推荐 互联网的兴起,让网络程序有了长足的发展,让我们可以通过网络编程在程序中实现计算机的通信。举个例子,当你使用浏览器访问码云时,你的计算机就和码云的某台服务器通过互联网连接起来了,然后,码云的服务器把网页内容作为数据通过互联网传输到你的电脑上。 当然,对于 C++ 网络编程的初学者,小编推荐下面6个还算不错的开源项目,希望大家能够有所收获哦 :-) / 01 / 项目名称:基于C++11 的高性能网络服务器 evpp 项目简介: evpp 是一个基于 libevent 开发的现代化 C++11
在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力,能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及如何实现远程开发和调试Python代码呢? 我们将从实践出发,提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践,基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
白嫖不好,要不先赞在看! 一 自我介绍 本人小硕,秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服,绿盟等),另外参加了京东,小米,滴滴等互联网公司面试,同时也面试了几个研究所和一个银行,下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面!挂 深信服
选自Medium 作者:Mark Feng 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 本文利用 synaptic 库构建简单的神经网络,并在浏览器中实现训练过程。该神经网络可以和其他框架共同打造一款简单的推荐系统应用。这种在浏览器上训练的神经网络因为将计算任务分配到各个终端设备,所以服务器的压力大大降低。此外,在终端上训练的神经网络也大大保护了用户的隐私。机器之心对本文做了简要介绍,全部代码请查看 Github 项目地址。 项目地址:https://github.com/markselby9/ml-in-b
对于网站代码托管,目前有两种方式,一种是 docker 容器部署,一种是无服务器计算部署。
cookie 是由服务器发送到浏览器的变量。cookie 通常是服务器嵌入到用户计算机中的小文本文件。
作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
十年树木,百年树人。教育的初心是育人为本,技术的初心是科技向善。腾讯云 Serverless 与中国教育行业携手同行,秉持初心以技术赋能教育,打造有竞争力的中国教育行业无服务器解决方案。 “伴随移动网络和在线模式的快速发展,音视频通信成为教培行业刚需。51 Talk 致力于用技术创新提升用户体验,在在线教育场景中快速实现音视频互动能力。” - 龙锦远, 51Talk 音视频技术负责人 51Talk 是中国在线英语教育行业的领导品牌,2016 年在美国纽交所上市,是 中国第一家赴美上市 的在线英语教育公
EdgeRec:Recommender System on Edge in Mobile Taobao(CIKM2020)
本文由 Serverless.com 产品经理 Oliver 翻译修改自 Xavier Lefèvre 所写的 ‘What a typical 100% Serverless Architecture looks like in AWS!' 要讨论无服务器架构的话,并不能仅仅局限于 FaaS 上,比如腾讯云 SCF,或 AWS Lambda。函数计算最吸引人的两个原因是:弹性伸缩(扩缩容)和按量计费,与此同时开发者还可以大幅减少甚至免去运维的工作和困扰,进而专心在软件功能开发和代码可靠性提高上。 以下是一
这篇文章来源于我的一位朋友,和我一样参加了去年了秋招,这份面经我看了下,很多问题都是高频面试题,而且总结的挺全,在此分享给大家。先看下大致目录
什么是哈希函数?它能用来干嘛?本文将以图文的形式讲解上述问题,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
本文主要介绍了一致性哈希算法的基本概念、实现思想及其在实际中的应用。文章通过一个具体的实例,详细阐述了该算法在分布式缓存系统中的应用,并针对该算法在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。总的来说,一致性哈希算法具有分布均匀、查找准确、负载均衡等优点,在分布式系统中具有广泛的应用前景。
之前一直没写的原因在于自己觉得自己懂得太少,还没成为一个大佬,还没成为一个精通某个领域的专家,怎么能教别人如何学习呢?
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤,那么接下来该如何具体远程开发?如何调试代码、同步数据呢?
本次有幸受邀作为新品先锋体验官参加了【腾讯云HAI域探秘】活动,沉浸式体验高性能应用服务HAI产品 + Stable Diffusion WebUI部署。
C语言是一种通用型命令式计算机编程语言,其支持结构化编程、词汇变量范围与递归,同时亦是套能够预防各类未预期操作的静态类型系统,最初构建目标在于编写系统软件。
导读:随着互联网的高速发展和信息技术的普及,企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长,AI 模型愈发复杂,在摩尔定律已经失效的今天,AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合,可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题,推荐或者不推荐,即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度,讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战,并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
基于此,本文提出 Graph4Rec 将 GNN 用于推荐系统的训练范式统一为 graphs input、random walk generation、ego graphs generation、pairs generation 和 GNN selection 等几个部分,通过该训练 pipeline 可以很容易地建立自己的 GNN 模型同时相关配置被简化。此外还开发了支持分布式 GNN 训练的大规模图引擎和参数服务器。
你好,我是征哥。微信的小程序是一个很不错的体验,简单,上手快,这几天也在学习使用小程序,自己总结了三种用 Python 作为小程序后端的方式,供你参考。
Serverless = Faas + Baas。它代表的是无(少)服务器架构开发,从而使得开发者的精力主要放在了系统架构和软件开发上。
基于专家知识库形成运维工具,提升操作系统底层运维能力,具备高效自动化运维能力:通过监控、诊断、维护等达到全过程自动化运维。
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