若要求构建的过滤器针对全局路径有效,且无任何特殊需求(主要针对 Servlet 3.0 的一些异步特性),则完全可直接使用 Filter 接口(或继承 Spring 对 Filter 接口的包装类 OncePerRequestFilter),并使用**@Component** 将其包装为 Spring 中的普通 Bean,也可达到预期需求。
今天跟大家分享一篇比较有意思的文章,将逻辑推理的思路应用在推荐系统中,一起来看下吧。
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当访问服务器资源时,过滤器可以将请求提前拦截下来,完成一些特殊的操作。一般用于完成通用操作(检查是否登录,统一编码处理,敏感词汇处理等…)
注意: 为了避免返回结果存在重复元素的问题,map中哈希均只能参与一次包含的判断,当map中哈希使用过就删除,避免后面相同元素同样能判断通过
题目: 一个台阶总共有n 级,如果一次可以跳1 级,也可以跳2 级,求总共有多少总跳法,并分析算法的时间复杂度。 注: 这道题最近经常出现,包括Microsoft 等比较重视算法的公司都曾先后选用过个这道题作为面试题或者笔试题。 思路一: 首先我们考虑最简单的情况:如果只有1 级台阶,那显然只有一种跳法,如果有2 级台阶,那就有两种跳的方法了:一种是分两次跳,每次跳1 级;另外一种就是一次跳2 级。 现在我们再来讨论一般情况:我们把n 级台阶时的跳法看成是n 的函数,记为f(n)。当n>2 时,第一次跳的时
上一章我们简单的说了一下关于Nacos的使用,这次我们首先做从Nacos获取微服务地址和端口的操作,然后再进行引出负载均衡的问题。
文章来自:https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 作者:Leonardo Araujo dos Santos
身为一名互联网人(没错特指程序员),在工作中经常会听到一些非技术方面的专业术语。而作为一个没怎么接触过运营的小白,对一些运营相关东西更是一窍不通,每当听到如 「CPM」、「eCPM」 和 「ARPU」 之类的术语的时候都是一头雾水一脸懵逼只能够一声不吭一言不发...
几年前,一篇表述“10个Scala函数式单行代码”的文章非常受欢迎,并且随后立马出现了其他的语言版本,例如Haskell版本,Ruby版本,Groovy版本,Clojure版本,Python版本,C#版本,F#版本,CoffeeScript版本等。
关于如何得到View的这四个参数, 在View的源码中它们对应于mLeft、mRight、mTop和mBottom这四个成员变量,获取方式:
因此,大家常会使用开源的预训练模型,然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1],他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
卷积神经网络(CNN)是计算机视觉应用的基础框架。在这篇文章中,你将会学到 CNNs 的基础和计算机视觉的基础(例如卷积,填充,卷积步长和池化层)。我们将使用TensorFlow 来建立CNN做图片识别。
本人2本毕业,目前工作四年,一直是Java。做的都是些二线公司,没做过一线。四年跳了三家公司。在家休息了几个月,五月中旬开始面试。
题记 60天,对于上班族来说,只有晚上和周末时间,细算下,有效复习时间少得可怜。如果全力以赴且有一定计算机基础、项目管理经验的话,可以!否则,会比较难。 软考信息系统项目管理工程师(信管高级)涉及9大
注 | 以上操作指南中设计的消化酶以及实验方法仅供参考,实际应用过程中请根据自己的组织样本类型进行细节上的调整
我们可以先计算出在HIRE-ASSISTANT中,雇佣一个应聘者的概率为3/4,然后计算出雇佣两次应聘者的概率为3/4 3/4 2。
爱因斯坦曾说:上帝不玩掷骰子。但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量,不可揣摩的两大难题。经常听各种段子,女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下,女朋友生气是不是随机的(滑稽脸.jpg)。
Javascript数组方法中,相比map、filter、forEach等常用的迭代方法,reduce常常被我们所忽略,今天一起来探究一下reduce在我们实战开发当中,能有哪些妙用之处,下面从reduce语法开始介绍。
注 | 以上操作指南中涉及的消化酶以及实验方法仅供参考,实际应用过程中请根据自己的组织样本类型进行细节上的调整。
目前滴滴和美团都完成了四面,两个公司面的都是后台研发,美团三面面试官说是做外卖机器人(类似无人车),个人比较感兴趣,如果发offer,就签约美团结束秋招了。找工作这几个月,牛客网一直陪伴我成长,看面经,找内推,看大家吐槽,不亦乐乎,为了回馈帮助过或给我带来信心和失落时鼓励的你们,特将美团和滴滴的面试经历记录如下,希望取之以桃,报之以李吧。 滴滴: 一面: 1、自我介绍,讲自己的实习经历和做的项目。 2、写道题,判断一个字符串是否为回文字符串(送分题) 3、给出一张表,对应该表,问了两个问题,写sql语句(
前者由于需要对正常配对样本进行测序,会增加成本。而后者因为数据库问题可能导致结果不够准确,如 dbSNP 也包含致病性突变、COSMIC 数据库包含种系突变。为了提高基于仅肿瘤样本进行体细胞变异鉴定的准确性,作者使用了靶向 panel 测序,优化仅肿瘤样本体细胞变异分析的过滤方法,并进行了验证。 研究方法
面试记录 头条 - 一面 - 自我介绍 - 连续子数组的最大和 - 二叉树任意两个节点之间路径的最大长度 - 二叉树的深度 - 一面上个周只记得这么多了 - 二面 - 自我介绍 - mysql的引擎,区别 - 联合索引的顺序和写的sql语句的where顺序是否必须一致 - 为什么用B+树 - 为什么不用B树 - linux内核存储方式 - 什么事页式存储 - lfu(好像是这个) 给定一个结构,好像是cache,然后操作,比如set(a,1),set(b,2),set(c,3),get(a) ,这四个操作后
C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个
工厂模式告一段落,我们来研究其他一些模式。不知道各位大佬有没有尝试过女装?据说女装大佬程序员很多哟。其实,今天的装饰器模式就和化妆这件事很像。相信如果有程序媛MM在的话,马上就能和你讲清楚这个设计模式。
导语:本文会从协同过滤思想简介、协同过滤算法原理介绍、离线协同过滤算法的工程实现、近实时协同过滤算法的工程实现、协同过滤算法应用场景、协同过滤算法的优缺点、协同过滤算法落地需要关注的几个问题等7个方面来讲述。希望读者读完本文,可以很好地理解协同过滤的思路、算法原理、工程实现方案,并且具备基于本文的思路自己独立实现一个在真实业务场景中可用的协同过滤推荐系统的能力。
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引,任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口,一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求,这样会产生大量的RPC请求,性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据,那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存: 1)面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现,不过这个缓存默认是关闭的,要用得打开。在表的层
假设你跟朋友通过打赌投篮来打赌一万块。你们找到一个篮球框,然后约定轮流投篮,谁先投进谁赢。假设你投进的概率是 p,也就是投不进的概率是 1-p,你对手投进的概率是 q,投不进的概率是 1-q,如果由你先投,那么你取胜的概率是多少。
对于计算机系统中,无法处理连续的过程,因此离散化为离散傅里叶变换DFT(Discrete Fourier Transform):
Ø d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的CRF序列,使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数: L(λ,D)=log(p|x)- / 地点类别补全:通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别。挖掘模式。(显性模式) 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u,用线性加权的方式进行融合。(隐性模式)
「递归(Recursion)」 是一种解决问题的方法,它将问题分解为更小的子问题,并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是:「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用,我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,也就意味着查询集可以含有零个、一个或多个过滤器。过滤器基于所给的参数限制查询的结果。
通过哈希函数产生了哈希碰撞,应该如何处理?在学习完哈希碰撞的解决方式之后,我们就可以完整地认识哈希表这种数据结构了。最后,我会带你来了解一个哈希表的常用高级应用——BloomFilter。
在文章66. 三维重建——相机几何模型和投影矩阵中,我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵:
这也是和121. 买卖股票的最佳时机的唯一区别(注意只有一只股票,所以再次购买前要出售掉之前的股票)
贝叶斯定理太有用了,不管是在投资领域,还是机器学习,或是日常生活中几乎都在用到它。
跳上两级台阶,青蛙可以一级一级跳,跳两次0-->1-->2,也可以直接跳到二级台阶,跳一次,0--->2;总共2种方法。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下,返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
布隆过滤器本质上是一种概率型的数据结构,用于检索一个元素是否在集合中,它将告诉你一个数据“一定不存在或可能存在。
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