对称加密最直接的一句话概述就是：加密密钥与解密密钥完全相等，所以叫对称加密。常见的对称加密有DES、Triple DES、AES、PBE等。
这篇主要来将JDK动态代理底层的原理，以及有关$Proxy0、InvocationHandler相关的原理。
简单来说，使用 lombok 可以帮助我们减少 getter / setter / toString 等方法的编写，虽然 IDEA也提供了自动生成 getter / setter / toString 的方式，但是使用 lombok 可以让我们的代码更加简洁，减少代码的冗长。
下载源代码(zip)： https://github.com/guanzhi/GmSSL/archive/master.zip
20年5月到现在入职阿里已经快一年了，一年之中也做了几个项目，期间趟过了不少坑，以往的年度总结都是闭门造车，写完了扔印象笔记之中给自己看，今年在知乎上看了很多大佬们的文章，收获很多，尤其是在讨论的过程之中，对自身能力的强化很是受用。于是想晒晒自己一年的收获，欢迎各位大佬交流～
👲👲作者主页：🔗杰森的博客 📒📒本文摘要：Idea 开发常用快捷键总结，祝你一臂之力，不加班！ 文章目录 🚀1.高频快捷键列表 🚀2.调试与编译 🚀3.重构 🚀4.查找 🚀5.文本编辑 🚀6.智能提示 🚀7.位置定位 🚀8.类、方法、文件定位 🚀9.类、方法的结构查看、定位 🚀10.运行 🚀11.调试 🚀1.高频快捷键列表 快捷键 含义 Ctrl+Shift + Enter 语句完成 ！ 否定完成，输入表达式时 “！”键 Ctrl+E 最近文件 Ctrl+Shift+E 最近更改的文件 Shift+Cl
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Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下，任务队列中只会有一个TaskSetManager，而通过多线程提交多个Job时，则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下，谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
Hadoop 生态圈中的其它项目可以参考 Hadoop-related projects
今日主题:java解析word文档内容 1依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.16</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId>
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来自小米商业算法部广告算法（CTR组）的广告推荐职位，感兴趣的小伙伴，欢迎将简历投递至：wanghe11@xiaomi.com
1.Access restriction: ....is not accessible due to restriction on required library C:/Java/jre1.6.0_07/lib/rt.jar 解决办法：Eclipse默认把这些受访问限制的API设成了ERROR。把Windows-Preferences-Java-Complicer-Errors/Warnings里面的Deprecated and restricted API中的Forbidden references(access rules)选为Warning就可以编译通过。
序 本文主要小结一下java里头的AES以及RSA加解密。 AES 使用AES加密时需要几个参数： 密钥长度（Key Size） AES算法下，key的长度有三种：128、192和256 bits。
点击File–》new Project，弹出下面设置框，选择Maven，设置SDK，勾选Create from archetype，在下面选中maven-archetype-webapp，点击Next。
Anchor是Faster RCNN中的一个重要的概念，在对图像中的物体进行分类检测之前，先要生成一系列候选的检测框，以便于神经网络进行分类和识别。
1、docker 由 docker-client ,dockerd,containerd,docker-shim,runc 组成，所以 containerd 是 docker 的基础组件之一
摘要：本篇从理论到实践介绍了华为CTR开源项目FuxiCTR。首先是背景介绍，然后重点详解开源项目FuxiCTR，包括项目架构、支持的主流CTR算法以及在公共数据集上的效果和代码处理流程及源码介绍；最后分别简单介绍了传统CTR模型发展进程和深度学习CTR模型发展进程。对CTR模型感兴趣并希望快速应用到项目实践的小伙伴可以一起沟通交流。
广告效果用点击通过率（Click-Through Rate：CTR）来衡量，公式如下:
nginx 指定容器名称 使用 ctr container create 命令创建容器后，容器并没有处于运行状态，其只是一个静态的容器。这个 container 对象只是包含了运行一个容器所需的资源及配置的数据结构，例如：namespaces、rootfs 和容器的配置都已经初始化成功了，只是用户进程(本案例为nginx)还没有启动。需要使用ctr tasks命令才能获取一个动态容器。
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
php function valEncrypt($value, $key) { $encrypt_key = md5(rand(0, 32000)); $ctr = 0; $t
来源：DataFunTalk本文约2500字，建议阅读5分钟文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一种名为ESMM的CVR预估模型。 [ 导读 ] 本文介绍的是阿里巴巴团队发表在 SIGIR’2018 的论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一
CTR预估起源于计算广告，因为关系到真金白银的定价问题，因此要求预估出来的CTR必须“绝对准确”。这是因为，假如给一个用户准备了A/B/C三个广告，那么无论预测CTR是0.9、0.8、0.6，还是0.5、0.4、0.3都不影响三个广告的展现顺序，但是向客户的收费却有天壤之别。
1. New：新建一个工程 可以新建project，导入已存在的资源project，从版本控制库导入工程，新建Module，导入已存在的资源Module，新建文件（JS，DB，JSP，Java，CSS……），新建FMXL文件。
ctr 是一个用于与 containerd 交互的命令行工具。containerd 是一个面向容器的守护进程，它可以管理容器生命周期、镜像、存储和网络。ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。
ctr run 命令用于启动一个新容器。以下是 ctr run 命令的详细文档及示例。
在广告系统中，一个重要的指标是CTR。ctr=点击(Click)/曝光(Impression)。
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性，过滤掉相关性较差的物料，防止对用户体验造成负面影响。在推荐场景中，文本信息也可以作为一种泛化性较强的信息补充，弥补协同过滤信号的稀疏性问题，提升预测效果。
k3s默认使用container 而不是docker 操作存在一些不同 两者命令对比表： id containerd 命令 docker 命令 备注 1 ctr image ls docker images 获取image信息 2 ctr image pull nginx docker pull nginx pull 一个nginx的image 3 ctr image tag nginx nginx-test docker tag nginx nginx-test tag 一个nginx的image 4 c
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containerd支持oci标准的镜像，所以可以直接使用docker官方或dockerfile构建的镜像
一般在对CVR建模的过程中，正样本选择的是在点击后有转化的样本作为正样本，负样本则是在点击后没有转化的样本作为负样本。然而，这样的建模方式存在一定的问题：
在计算广告和推荐系统中，CTR 预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛。
该命令将启动一个 Ubuntu 容器，并在容器中运行 echo "Hello World" 命令。
item得分的计算通常用于召回并且配合用户兴趣画像一同使用。item得分计算的方式可以归为三类：
Containerd 被 Docker、Kubernetes CRI 和其他一些项目使用
点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。
一般java project的命名是首字母小写，直接点finish——create 就创建好了
推荐在今天互联网产品，特别是电商产品中被广泛使用。在转转这样一个二手交易平台下，一个好的推荐系统能够帮助买家发现对自己有价值的商品，也能让商品尽可能多的展现在对它感兴趣的用户面前，达到买家与卖家的双赢
听说过docker和k8s的朋友，如果经常关注的话也一定知道containerd，这是一个容器运行时。可以使得pod运行在上面，因为k8s在1.24版本之后docker作为容器运行时被弃用了。官方是这么解释的：自 1.24 版起，Dockershim 已从 Kubernetes 项目中移除。弃用 Docker 这个底层运行时，转而支持符合为 Kubernetes 创建的容器运行接口 Container Runtime Interface (CRI) 的运行时。对于Kubernetes 的终端用户不会有太大影响。这也并不意味着 Docker 已死、也不意味着不能或不该继续把 Docker 用作开发工具。Docker 仍然是构建容器的利器，使用命令 docker build 构建的镜像在 Kubernetes 集群中仍然可以运行。
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为： 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告(sponsored search) 上下文广告(contextual advertising) 2、竞价模型 对于在线广告，主要有如下的几种竞价模型： 按展示付费(pay-per-impression)：直观来讲，按展示付费是指广告商按照广告被展示的次数付费，这是一种最普遍的竞价模型； 按行为付费(pay-pe
在学习 Containerd 之前我们有必要对 Docker 的发展历史做一个简单的回顾，因为这里面牵涉到的组件实战是有点多，有很多我们会经常听到，但是不清楚这些组件到底是干什么用的，比如 libcontainer、runc、containerd、CRI、OCI 等等。
RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量.
本文介绍阿里妈妈广告算法团队发表于 2018 年 SIGIR 一篇论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。
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