本次给大家安利 10 个开源的推荐系统，GitHub链接如下。然后再给大家介绍下推荐系统框架下各个环节及作用。
1、Python是一门脚本语言，像awk、tcl、perl、ruby一样，解释执行（可以编译缓存）；
Scala中的数组是一种非常重要的数据结构，它是用来存储同类型元素的容器，除此Scala还有其他存储数据的容器，例如元组、列表、映射等。在本期的内容分享中，我们将针对数组作基本的介绍，内容包含：
前面我们一直在讲解 pandas 数据处理的各种知识点，现在开始就应用上这些知识点来探索一下点餐数据。
add(E e) 确保此 collection 包含指定的元素（可选操作）。
这个问题爆的有点莫名其妙，代码~环境基本没什么大的变化，好端端就报错了，原先的代码运行了很久才发现，没有结果？摸排了好久都没发现问题。直到pycharm和spyder更新后，总算是发现了报错信息：
炎炎夏日，独坐家中，闲来无事，便用Python写了2个简单的解闷小游戏，分享给你们，也希望大家通过这两个小游戏可以学习Python的编程知识。
还记得高中的时候，有一次我们计算机老师问我们班要不要去参加市里面的C语言比赛，当时还小的我对编程世界压根就一片空白。那时候我就想啊，为什么是C语言，那么A语言，B语言或者是D语言又是什么呢？
参考链接：https://blog.csdn.net/hcz666/article/details/117810787
回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。
https://zb.oschina.net/market/opus/1444646_161 代码 1.注册完微信企业号，需要扫描二维码。就出现输入账号和密码的表单了。登陆就会出现下面的页面了。
在7.0.20版本中，array_merge_recursive合并相同字符串索引的数组时，合并结果中会有相同的数字索引。
A项目无产品无需求文档，项目经理针对每次迭代在conflunce列发布清单(包括新功能、改进、上个迭代遗留功能/bug)，经常最后一天提测，最后一天上线，项目质量不高。
导语 本文从AMQP协议（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）、消息功能、消费模型、金融级用法及其他功能点对比等概念介绍对RabbitMQ做了科普， 希望对各位深入理解RabbitMQ有帮助。 AMQP协议概念 AMQP协议自身定义了很多概念，下面先对这些概念进行剖析，会更侧重从每个概念实体的作用域、职责范围、从属关系等维度进行介绍。 AMQP协议概念实体图 Connection 对应底层一个AMQP-Client到RabbitMQ-B
前言 “分布式队列编程”是一个系列文，上篇《分布式队列编程模型、实战》，主要剖析了分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性；根据作者在新美大实际工作经验，给出了队列式编程在分布式环境下的一些具体应用。本文将重点阐述工程师运用分布式队列编程构架的时候，在生产者、分布式队列以及消费者这三个环节的注意点以及优化建议。 确定采用分布式队列编程模型之后，主体架构就算完成了，但工程师的工作还远远未结束。天下事必做于细，细节是一个不错的架构向一个优秀的系统进阶的关键因素。优化篇选取了作者以及其同事在运用分
该题为 二数之和 的进阶版本，当然还有一个进阶版本为 四数之和。我们将会一一进行分析！
我今天想介绍一下我的一些看法，当前电动汽车以及动力电池产业的发展。补贴还有16个月就要取消，现在市场化的进程已经开始，上午已经说汽车现在是新的起点，实际上电动车也是要开始新的起点。那么在这样的情况之下我们要发展什么样的电动汽车？发展什么样的动力电池？我想讲四个问题。第一，节能减排是电动汽车的宗旨，第二既安全又节能的车才有前途，第三是安全节能的车需要用什么电池，第四是充分利用积分促进节能减排。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
给你一个 下标从 0 开始 的数组 nums ，数组由若干 互不相同的 整数组成。 你打算重新排列数组中的元素以满足：重排后，数组中的每个元素都 不等于 其两侧相邻元素的 平均值 。
从若干副扑克牌中随机抽 5 张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。2～10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大、小王为0 ，可以看成任意数字。A 不能视为14。
随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代。在这个时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同
可以进行字符串转义（例如> 转义为 >）、保留/去除字符串里的数字、移除特殊字符、补充长度
Java 8 开始引入了 Stream， 其中的 api 一直在不断的优化更新完善，Java 9 中更是引入了 ofNullable 还有 takeWhile 和 dropWhile 这两个关键 api。有时候，我们想对 Stream 中的对象进行排重，默认的可以用 distinct 这个 api，例如：
如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的。 大家可以看一下之前这篇文章：
最新一期《中国经济周刊》封面专题为《“云“上中国：千行百业的数字化转型故事》，报道聚焦各行各业优秀的数字化转型企业，并讲述了其中的典型案例。其中，《“上云”故事之三一重工：疾“慢”如仇，向数据要红利》的文章，向外界介绍了作为制造企业的三一，在数字化转型上疾慢如仇的“上云”故事。
常规钻头加工不锈钢和耐热合金通常面临很大问题。加工时会发出尖锐的啸叫声、迅速增大的磨损或者刀具切削刃崩裂。典型的现象是副切削刃崩裂，也被称为导向棱边(图1)。如果在合金的钻削加工时发生这种现象，最有可能导致的是刀具使用寿命缩短甚至刀具报废。
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则：select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询：max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接：inner join 左连接：left join 右连接：right join 全连接： 左连接 union 右连接 replace 替换
这是2020年Tiobe指数和相关编程语言的排名百分比状况，如图所示Java语言和C语言自2002年以来就一直数一数二。
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「台湾」找外包 預算6萬人民幣 有興趣的人請寄 t1238142000@gmail.com ，要求Rust实现。
思路：通过对nums1和nums2重排，通过对两个列表循环，两列表对比的元素若相同则添加到intersection列表中，若不相等则小元素相应的列表，指针进行向后挪动一位。直至结束，即可返回交集。
导语 | 重排技术细节非常多，一定要清楚技术架构大图，从而将细节串联起来。实际上主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。 在上篇《图文解读：推荐算法架构——精排！》中我们结合算法架构精排进行解读分析，本篇将深入重排这部分进行阐述。 一、总体架构 精排打分完成后，就到了重排阶段，之后可能还会有混排。召回、精排、重排三个模块中，重排离最终的用户展现最近，所以也十分关键。重排的技术点也十分多，总结下来，个人认为重排主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。下图是重排总体架构：
严峻的气候变化形势已对人类生存发展构成重大挑战，“走向碳中和”成为当今世界最为关切的课题。全球主要经济体相继承诺在本世纪中叶达成碳中和，中国作为推动全球气候治理进程的重要力量，亦提出了“3060”双碳的宏伟目标。
MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。
输出： {'a': 4, 'b': 1, 'c': 1, 's': 2, 'd': 2, 'f': 3, 'g': 4, 'e': 4}
昨天借最近持续火爆的的《复联4》说了说漫威电影宇宙票房话题，今天票房就上升到了全球第二，超越保持 20 多年记录的《泰坦尼克号》，有生之年能见到也是难得了。
知己知彼，方能百战不殆。只有充分了解攻击方的思路，从全局视角事先构建完备的安全防护体系，才能系统性防护云上资产。
题目1: https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/
Python爬虫怎么挣钱？解析Python爬虫赚钱方式，想过自己学到的专业技能赚钱，首先需要你能够数量掌握Python爬虫技术，专业能力强才能解决开发过程中出现的问题，Python爬虫可以通过Python爬虫外包项目、整合信息数据做产品、独立的自媒体三种方式挣钱。
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址，可想而知这是一个相当宠大的数字，但实际上往往是无法做到这一点。虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。
vivo游戏中心是一款垂类的应用商店，为用户提供了多元化游戏的下载渠道。随着游戏中心手游品类的丰富，各品类用户的量级也不断增加，不同游戏偏好的用户核心关注点也不同，从预约、测试、首发、更新到维护，不同游戏生命周期节点的运营需要突出的重点不同。
App精细化运营的必由之路是什么？一定是要搭建强大的数据统计管理系统，在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。
为什么要位图？上一篇里面有个例子，是这样的： 你要给1亿个int型数据去重（本篇不讲int以外的，int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说），要怎么弄？
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
数控车床是为了适应现代工业生产的批量自动化生产而诞生的,关键是数控自动化。自动化又由多方面因素构成，工件多工序的一步完成，上下料的自动化等。现代工业生产对数控自动化要求越来越高，而平床身数控车床存在先天不足，将面临被斜床身所取代的现状。
现在到处都说“大数据”，我也跟着标题党一下。今天要说的这个，还算不上大数据，只能说跟以前的习题相比，数据量略大了一点。 前阵子我们做了个抓取热映电影的程序。有个朋友看到了就说，他正好需要一项数据：豆瓣上的电影按评价人数从高到底排序。他认为，单是评分高低并不能说明一部电影的受关注度，比如有些分超低的奇葩大烂片照样火得很。但豆瓣本身并没有提供类似的功能。所以他想找我帮忙。我说你要排出多少？他说三千部。我说你这是要开录像厅吗！一天看一部也得看个八、九年。他说这你甭管，我这是要用来做决策参考的。 我想了想，觉得这事
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