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再有人问你数据库缓存一致性的问题,直接把这篇文章发给他!
作者 l Hollis 来源 l Hollis(ID:hollischuang) 在数据库和缓存的操作过程中,可能存在”先写数据库,后删缓存”、”先写数据库,后更新缓存”、”先删缓存库,后写数据库”以及”先更新缓存库,后写数据库”这四种。 那么,到底是应该删除缓存好呢,还是更新缓存好呢?到底应该先操作数据库呢还是先操作缓存呢?哪种方案更好呢?又该如何选择呢? 本文就来展开分析一下。 删除还是更新 为了保证数据库和缓存里面的数据是一致的,很多人会很多人在做数据更新的时候,会同时更新缓存里面的内容。但是我其实告
用户1737318
2022-05-20
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无需训练 RNN 或生成模型,快速编写一个 AI “讲故事”项目
这段日子里,我们都被隔离了,就特别想听故事。然而,我们并非对所有故事都感兴趣,有些人喜欢浪漫的故事,他们肯定不喜欢悬疑小说,而喜欢推理小说的人肯定对浪漫的爱情故事没兴趣。看看周围,还有谁比AI更擅长讲我们喜欢的故事呢?
用户1737318
2020-05-19
1.1K0
干货 | 从零到一学习知识图谱的技术与应用
导读:从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。
用户1737318
2019-11-19
1.1K0
给中级Python开发者的13个练手项目,适合你不?
该项目设计的主要目标是聚合内容。首先,我们需要知道内容聚合器从哪些站点获取内容。然后,使用请求库来发送 HTTP 请求,并使用 BeautifulSoup 解析和抓取站点的必要内容。
用户1737318
2019-09-06
1.2K0
如何搞定数据库水平切分?
本文将介绍数据库架构设计中的一些基本概念,常见问题以及对应解决方案,为了便于读者理解,将以“用户中心”为例,讲解数据库架构设计的常见玩法。
用户1737318
2019-08-29
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解决 Redis 的疑难杂症
显而易见,如今的 Redis 已经进入了成熟期,但依旧存在很多疑难杂症。数以千计的开发者都在开发和使用这个数据库,它拥有非常完善的文档。
用户1737318
2019-05-13
1.2K0
这次简单多了,最新版 MongoDB 安装
近期在 win10 系统的电脑上安装了 MongoDB 4.0.1 版本,发现比以前版本的安装简单很多了,基本上一路 next就可以使用了,不需要进行繁琐的设置了。
用户1737318
2018-09-28
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Etsy 数据科学主管洪亮劼带你读:WWW 2017 精选论文
涉及数据库、数据挖掘分析、应用机器学习、搜索引擎技术等多方面技术的顶级会议万维网大会(26th International World Wide Web Conference) 今年在南半球的澳大利亚珀斯举行。历史上,万维网大会都是讨论重要学术成就的,特别是关于互联网科技发布的重要学术和技术大会。因为这个会议涵盖非常广泛的主题,而且一般的读者很难从浩如烟海的文献中即刻抓取到有用信息,笔者从众多文章中精选出5篇有代表性的文章,为读者提供思路。 Beyond Globally Optimal: Focused
用户1737318
2018-07-20
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从秘书到程序员 一位德国妹子的艰难转型之路
【编者按】秘书与程序员,两个没有任何关联的职业,一位德国姑娘是如何实现跳跃的呢?她的Twitter账号是 denisenepraunig,希望对大家有所启发。以下为译文: 目前,我在德国SAP担任Swift/SAP UI5/JavaScript开发人员,而曾经我却是一名秘书。大家肯定会感动吃惊,我是如何实现的?为了那些即将进入软件行业的小伙伴们,我决定把转行经历分享给大家。 少年时期:从秘书学徒到被编码吸引 和大多数青少年一样,我非常喜欢玩电脑。在word里面写我和朋友的故事,在excel中进行各种计算,在
用户1737318
2018-06-06
1.1K0
Uber在大数据运用上的惊人表现
Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用,为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议,一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的生计,另一方面民众担心Uber的司
用户1737318
2018-06-06
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Michael Stonebraker:数据科学替代商务分析尚存挑战
采访嘉宾:Michael Stonebraker 麻省理工学院客座教授,2014年图灵奖获得者,美国计算机协会院士 采访视频:http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/7 采访文字实录 CSDN:您当初为何选择数据库研究作为自己的职业,并且在这一领域探索了五十多年,直到您现在已经七十二岁? Michael Stonebraker:你让我看起来比我真实年龄要大咯!并没有五十年,而是四十四年。先来说我为何选择研究数据库。我是密歇根大学的博士,我的博士论文
用户1737318
2018-06-06
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用 R &Python 在云端运行可扩展数据科学
前言 如今,数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致: 增长的数据生产能力 —— 环视四周,数的出多少个能产生数据的设备呢?如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个,如果身边有智能手机(以及安装的APPs)的话再加一个,如果带了健身手环的话还要加一个,驾驶的汽车(有些情况下)也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景,你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器,不断向数据科学家(和数据库)传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
用户1737318
2018-06-06
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成为数据科学家,需具备这些技能
文章节选自《机器学习:北美数据科学家的私房课》 文末评论赠送本书,欢迎留言! 目前数据科学和数据科学家成为了流行词汇。当有人问你干什么,你回答说数据科学家,对方会恍然大悟,觉得特别高大上,噢,数据科学家啊,听说过。是啊,没听说过数据科学家那就out了。如果接着问,数据科学家具体干什么的?然后就没有然后了。 不知道你们有没有听说过这样一则轶事,美国最高法院法官Potter Stewart被问到什么是淫秽时,他回答:“看下才知道。”这和数据科学很类似,很多概念,在大而化之的时候都可以存在,大家口耳相传,聊的不亦
用户1737318
2018-06-05
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推荐引擎所面临的终极挑战
摘要:推荐系统其实离我们并不遥远,就像大家到淘宝上买东西一样,买完东西之后,屏幕下方就会出现类似的商品。这是推荐系统最直接的一种形式,那么在其他方面的推荐系统、推荐引擎会遇到什么样的挑战呢? 如果你和
用户1737318
2018-06-05
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如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析
摘要:相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台,说起“图计算”,可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达,以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台,说起“图计算”,可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算: “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达,以及在这种数据结构上的计
用户1737318
2018-06-05
1.9K0
Linkface人脸检测识别:四位女创始人,号称检测算法世界第一
从其官网介绍来看: Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积,在大数据和深度学习的驱动下,成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统,囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
用户1737318
2018-06-05
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