《现代前端技术解析》在前端知识体系上做了很好的总结和梳理，涵盖了现代前端技术绝大部分的知识内容，起到一个启蒙作用，能帮助读者快速把握前端技术的整个脉络，培养更完善的体系化思维，掌握更多灵活的前端代码架构方法...本书编辑推荐 近几年前端技术发展迅猛，各大公司对前端优秀人才的需求急剧增加。本书从一名一线专业前端从业者的角度，面面俱到地为大家剖析了当前Web前端所需要具备的各种现代技术。...——郭学亨(Henry)，腾讯前端IMWeb团队负责人 本书从一名前端工程师的角度，梳理了现代前端技术所涉及的基础知识体系和原理性技术解析，包括开发方式的变更，前端跨栈技术以及未来VR等，契合当前流行的...——邓海龙(Helon)，腾讯前端IMWeb团队成员 长按二维码，了解《现代前端技术解析》 扫码下方二维码， 随时关注更多前端干货文章！ ▼ 微信：IMWebTech
01 推荐系统技术架构 整个推荐技术，经过几年的发展已经比较完善，上图展示了推荐系统的一个整体架构，分为数据和推荐模型两层。 1....往往经过排序完之后的结果并不是整个推荐系统最终给用户呈现的结果，这里需要做多样性的、信任性的、疲劳度的控制、分页过滤等等，最终才得到整个的推荐的结果。...可解释 随着推荐系统的发展，包括信息安全法，还有很多其他方面，对推荐系统的可解释性要求也比较强。 推荐系统的可解释可以分为： ① 怎么去基于其他用户和基于商品去做可解释。...可解释推荐是在给用户提供推荐的列表时，给用户解释为什么会这样推。能够帮助提升整个推荐系统的说服力，以及对用户的表征能力。 06 评估 最后，简要介绍推荐系统 Metrics 的变化。 1....推荐系统线上的指标是与所推荐的内容，包括场景密切相关的，所以说推荐系统的目标不一样，所选择的指标观测也不一样。
作者简介： fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。...推荐产品发展过程 推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。...推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。 推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。 ? 图8 推荐器架构 召回阶段。
说到Json解析库，网上可以说一找一大堆，例如经典的JSONObject、Gson、FastJson等等。...Json解析库确实是大部分程序员都会使用的一类库，虽然自己完全可以一步步去解析，但是其实真的没必要自己去写，不会偷懒的程序员不是好程序员。 今天给大家分享一个新库，Moshi。...说到moshi，可能很多童鞋没听过，但是说到square团队，大家基本上都是听说过的，moshi就是该团队出品的一个Json解析库。...area键，点击后可以看到数据已经解析成功，是不是超级简单呢？...解析网络数据时千万别忘记添加访问网络的权限哦。 希望对各位有所帮助。 效果图： ?
假设我们对新来的D君，只知道她喜欢最炫民族风，那么问题来了，给她推荐啥好咯？ ? 如图，推荐《晴天》！...继续第一类算法的话题，目标“每日歌曲推荐”(其实题主感兴趣的是这个吧，旁边‘根据你喜欢的xxx推荐的yyy歌单’我觉得不咋样)。 首先就是如何定维度。...这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早被应用于电影推荐中。...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ? 下面问题来了，这个潜在因子（latent factor）是怎么得到的呢？...将用户已经听过的音乐剔除后，选择分数最高音乐的推荐给用户即可（红体字）。 在这个例子里面用户7和用户8有强的相似性： ? 从推荐的结果来看，正好推荐的是对方评分较高的音乐： ?
主要围绕以下5个方面展开： 推荐卖点技术背景 架构描述 核心AI技术 模型研发与实践 产品的落地与回报 -- 01 推荐卖点技术背景 1. 什么是推荐卖点，用推荐卖点能做什么事情？...推荐卖点价值 image.png 卖点文案生成的核心是服务于推荐系统，可增加推荐系统的可解释性，向用户展示推荐理由；结合用户喜好进行个性化推荐，从而传达准确信息供用户决策；向用户展示特色优势如服务和优惠等信息...-- 02 架构描述 接下来通过介绍推荐卖点在推荐系统中的架构设计来介绍卖点如何与推荐系统结合发挥作用。...是推荐模块，执行召回和排序，以获取推荐候选产品，根据产品的库存和受欢迎程度进行筛选，最后确定要推荐的产品同时将请求发送给卖点模块，进行卖点的提取和个性化分发。...Index：作为broadway和后端推荐部分的中转站。Index准备好来自broadway的输入数据并转发给推荐模块，并从AI-flow和filtering模块接收推荐产品及卖点。
数据源解析 电影信息 用户评分信息 电影标签信息
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。...推荐产品发展过程 推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。...推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规 则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。 推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。 ? 图8 推荐器架构 召回阶段。
资深算法架构师、中国科学技术大学曹欢欢博士于现场介绍了今日头条的推荐算法原理。...曹欢欢表示，今日头条资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配，要达到这一效果，其算法推荐系统输入三个维度变量： 一是内容特征，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取...正在基于上文所述反复训练推荐的需要，今日头条有一个世界范围内比较大的在线训练推荐模型，包括几百亿特征和几十亿的向量特征。...但是，完全依赖模型推荐成本过高，因此，今日头条也有简化策略的召回模型——基于召回策略，把一个海量、无法把握的内容库，变成一个相对小、可以把握的内容库，再进入推荐模型。这样有效平衡了计算成本和效果。...而文本特征对于推荐的独特价值就在于，没有文本特征，推荐引擎无法工作，同时，文本特征颗粒度越细，冷启动能力越强。 而语义标签的效果是检查一个公司NLP（自然语言处理）的试金石。
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。...向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐，而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。举个简单的例子，可以看一下苹果的产品线： ?...当你购买一个ipod nano3的时候，向你推荐升级产品nano4、nano5或者功能类似的itouch就叫做“向上营销”；而推荐Iphone、Mac或ipad的时候就是“交叉营销”了。 ...而关联推荐在实现方式上也可以分为两种：以产品分析为基础的关联推荐和以用户分析为基础的关联推荐。...目前很多的关联推荐还是基于产品层面的，因为实现上更为简单（对于网站而言，产品数据明显少于用户行为数据，而且可能相差好几个数量级，所以分析工作就会轻很多），基于产品的推荐更多地以上面所述的两种营销手段来实现
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。...推荐产品发展过程 推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。...推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。 推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。 ? 图8 推荐器架构 召回阶段。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。...1.1、推荐产品发展过程 推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。...推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。 推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。 ? 图8 推荐器架构 召回阶段。
由于原作者仓库 wxParse 不再维护，我们项目中商品信息展示又是以wxParse这个用做富文本解析的； 于是乎，决定采用 递归Component 的方式对其进行重构一番； 原项目使用的 template...模板的方式渲染节点，存在以下问题： 节点渲染支持到12层，超出会原样输出 html 代码； 每一层级的循环模板都重复了一遍所有的可解析标签，代码十分臃肿。...html文本解析实例 ?...markdown文本解析实例 ? 代码高亮 ?...2020-5-17: 完善组件参数文档，增加wxParse对audio标签标题，副标题的解析功能 2020-5-13: 增加css，html，ts，sql，markdown代码高亮提示支持 2020-
推荐产品发展过程 推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。...推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规 则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。 推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。 召回阶段。...推荐系统随着业务发展和社会生活方式的改变而进行不断升级，经历了从PC时代到移动互联时代，从关联推荐走向个性化推荐，从纯商品推荐到多类型推荐的转变。个性化推荐系统已经实现了千人千面。
SAR（Simple Algorithm for Recommendation）是一种快速,可扩展的自适应算法,可根据用户交易历史记录提供个性化推荐....SAR本质是近邻协同过滤 它通过理解项目之间的相似性来推动,并向用户具有现有亲和力的项目推荐类似项目....lift 有利于发现性/意外发现:一个不太受欢迎但总体上受到一小部分用户青睐的项目更有可能被推荐....就是移除训练中推荐的item,把一些之前没有推荐的引申出来。...关于这一部分，在 Aggarwal 的《推荐系统》中有详细描述。
以上这篇java解析XML Node与Element的区别(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程小技巧。
作者： 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript http://blog.fens.me 前言 用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离...Mahout是Hahoop家族用于机器学习的一个框架，包括三个主要部分，推荐，聚类，分类！ 我在这里做的是推荐部分。...推荐系统在现在的互联网应用中很常见，比如，亚马逊会推荐你买书，豆瓣会给你一个书评，影评。 目录 Mahout的模型介绍 R语言模型实现 算法实现的原理–矩阵变换 算法总结 参考资料 1....推荐算法 5). 运行程序 由于时间仓促，R的代码中，有不少for循环影响性能，请暂时跳过! 1)....以R1为例的推荐结果 推荐物品 物品得分 [1,] "104" "4.25" [2,] "106" "4" 4.
hello，伙伴们，在闲暇的时候逛了一下掘金，发现了这样的一篇文章：spring boot+apache tika实现文档内容解析，对里边提到的tika很感兴趣，感兴趣的原因之一就是当时在研究文档识别和文本识别的时候...下载完毕之后，直接java -jar启动即可： java -jar tika-app-2.9.1.jar 这里解析各种文件都是可以的： 直接将文件拖拽到程序界面即可。
oracle systemdump 也可以找到解析失败 SQL； 接下来我们通过一个真实的案例来分析SQL的内存结构和SQL的解析过程，以及SQL解析失败的原因和处理方式。...从 LOAD PROFILE 看当前数据库每秒有158次的硬解析，总的解析在1082次。 ?...发生在解析失败上面呢，也就是总共解析的一般时间都是错误的解析。...数据库正常时间点硬解析也只有不到 5%左右，也就是硬解析没有大的变化，但是解析失败确认翻了几倍。是什么原因导致这么多的解析失败呢？另外解析失败的 SQL 是否会导致大量 latch 竞争？...我们先了解下什么是解析失败的 SQL。 ? 那么怎么证明就是解析失败的 SQL 存在共享池中并且在解析的时候持有 library cache latch 呢？
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