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    记录用户在线时间

    前言                                      同事在弄一个叫学习空间的系统,其中需要记录用户的在线时间,于是我就帮忙实现一下,那个系统的其他部分都没参与过。...                                      思路:在页面加载和卸载时的把当前时刻发送到服务器,服务器端用链表保存并且该链表保存在Session中,但Session过期时检索该链表获取最小和最大值并相减,那就得到了用户在线时间了...目录结构 RecordTime用于记录加载、卸载、登录、退出的时刻; Logout处理注销操作; Global.asax中的Session_End方法用于处理链表并获取、保存最终在线时间结果。

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    linux下用户操作记录审计环境的部署记录

    通常,我们运维管理人员需要知道一台服务器上有哪些用户登录过,在服务器上执行了哪些命令,干了哪些事情,这就要求记录服务器上所用登录用户的操作信息,这对于安全维护来说很有必要。...废话不多说了,下面直接记录做法: 1)查看及管理当前登录用户 使用w命令查看当前登录用户正在使用的进程信息,w命令用于显示已经登录系统的用户的名称,以及它们正在做的事。...在Linux系统的环境下,不管是root用户还是其它的用户只有登陆系统后用进入操作我们都可以通过命令history来查看历史记录。...这时候通过查看历史记录(命令:history)是没有什么意义了(因为history只针对登录用户下执行有效,即使root用户也无法得到其它用户histotry历史)。...那有没有什么 办法实现通过记录登陆后的IP地址和某用户名所操作的历史记录呢?答案肯定是有的!

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    win10 uwp 处理用户点击关闭按钮

    在 UWP 开发的时候,我做的文档软件需要在文档还没有保存的时候,用户点击关闭按钮的时候告诉用户需要保存。...如何在 UWP 阻止用户点击关闭按钮退出软件,如何知道用户点击了关闭按钮 在 UWP 中有限制的功能,需要在 Package.appxmanifest 中开启,关于限制的功能请看App capability...declarations 拿到用户点击事件需要在 Package.appxmanifest 添加 confirmAppClose 功能 添加方法是点击 Package.appxmanifest 右击点查看代码...Windows.UI.Core.Preview.SystemNavigationManagerPreview.GetForCurrentView().CloseRequested += MainPage_CloseRequested; 在 MainPage_CloseRequested 触发的时候就是用户点击关闭按钮...但是在 UWP 中的提示是异步的,也就是异步的提示无法阻止事件的继续,可以看到的是在用户点击关闭的时候,软件的提示页面还没显示,软件就关闭了 在 SystemNavigationCloseRequestedPreviewEventArgs

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    用户在线广告点击行为预测的深度学习模型

    本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼广告,那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告,类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题。...,比如该用户是学生等,那我们可以通过这些多维度的取值来描述这个事件然后来预测用户点击行为。...回到刚才的那个场景,那么什么样的用户点击这个广告呢?我们可能猜想:目前在上海的年轻的用户可能会有需求,如果今天是周五,看到这个广告,可能会点击这个广告为周末做活动参考。...那可能的特征会是:[Weekday=Friday, occupation=Student, City=Shanghai],当这些特征同时出现时,我们认为这个用户点击这个迪斯尼广告的概率会比较大。

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    这个点击率模型,值得用户托付终身

    只能说行为序列确实对点击率预估很重要,阿里已经证明,丰富的用户行为数据对工业场景下推荐系统的点击率预估具有很大的价值。...MINN已经把序列长度增加到了1000,然而当长度超过1000,MIMN很难准确捕捉用户兴趣了。淘宝23%的用户在过去5个月点击都超过1000个item,所以这篇论文想对任意长度的行为序列进行建模。...General Search Unit 用户大量的历史行为,对当前点击率预估真正有用的也就一部分行为,所以无需把原始行为序列全都塞到模型中去,这样资源消耗和性能瓶颈是无法承受的,所以干脆做个筛选,GSU...假设我们现在拿到的原始用户行为序列B = [b1, b2, ..., bT],GSU会计算每个行为bi的相关性ri,最后取相关性最高的K个行为作为新的序列。...然后Ur和目标向量concat在一起,接mlp预估点击率即可。

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