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关键词

对比Linux和Windows

,在人电脑桌面操作有ubuntu、centos、Fedora等都是基于linux。 这号称“全地球人的操作”,以其免费、安全、稳定等优点获得人们的广泛评,我不会从一些敏感或有争议的观点对两款优秀的操作进行对比,如安全能等。 方面,开源的Linux更容易接受定制。Linux有很多发行版(如Debian、Redhat等),而每一发行版团队都会对Linux进行维护和软件的更新,更衍生了多Linux发行版派。 由于Windows是闭源的,并且仅由微软公司所支持和维护,因此在方面稍微欠缺,但是Windows每一发行版都是跨时代的进步,当然Windows10只能说是仁者见仁智者见智了。 总而言之,Windows和Linux都在为驱动计算机操作前进而努力,尽管拥有不同的特和应用场景,在实际环境中还是会面临抉择操作的尴尬场景,这时候就得充分去考虑你的需求了。

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oa里 办公自动的三优点

办公自动,是一种充分利用络和现代科技搭建起来的办公,没有一定义,但一般非行政机关的企事业单位办公自动被称为oa。 作为现下十分流行的一种办公,oa常常被各种企业用于内部管理和辅助决策。这一在企业内部发挥着极大的作用,以下是该所具有的三十分突出的优点。 image.png 有效提高决策效能企业是会随着市场发展而不断变的,oa相较于传的办公室,具有便携灵活等优点,在有效提高办公效率的同时,这种还可以增强团队协作能力,强调决策的,使得决策效能大大提高 oa相关工具的使用,可以帮助企业做到管理,进而帮助企业进行规范管理。 现如今已经来到互联的时代,企业管理也要紧跟时代步伐,通过以上几点,可以看出oa对于企业的重要,只有充分利用这一,企业才能更地进行内部管理和控制,进而完善规划和决策,获取更多利润。

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    CMS建站比较

    许多企业都想建站,很多不懂的,一般都是请络公司来建,但是这其中猫腻很多,你找的站公司大部分也是采用建站来给你建,那么常见的建站都有些呢?这也都是很多新手需要了解的问题。 PageAdmin:国内很有名的老牌建站,几主流建站中一直在持续维护,功能、安全、扩展都很不错,在政府、学校、大型企业中用得比较多,其中安全这块据说可以通过公安部三级等保,小编之前几织梦做的站由于安全问题 但是帝国的安全也很不错,而且可扩展也非常。帝国在门户站开发方面的优势还是能显而易见的。 织梦:对于不熟悉程序的新手来说,织梦可以说是简单粗暴的。它是最简单和最容易使用的。 phpCms:phpcms的模块设计很不错,相对于帝国和织梦来说,phpcms功能就强大很多,但是相对来说,使用上门槛也比较高,phpcms在2020年初已经关站倒闭,不过还有很多下载站可以继续下 除了上面这些建站,还有一些在线自助建站平台,对于没有站建设经验的新手来说是非常简单用的平台,但是弊端也很多,优差,扩展不,功能差,所以小编这里也不推荐大家使用在线建站平台。

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    织梦DEDECMS、PageAdmin Cms、wordpress建站

    现在的CMS非常多,CMS作为基础的站内容管理,都已经比较成熟了,国内常用的CMS有:PageAdmin Cms、织梦DEDECMS、Wordpress等。 织梦:可以说是简单粗暴,简单易用,新手很快就能用,所有应用的最多,很多人站长用来做垃圾站,超过80%的垃圾站都是dede做的,目前dedecms是最受人站长青睐的cms,织梦的站模板比较旧,没有一些足够的框架可以给你开发 PageAdmin Cms:PageAdmin相对于织梦来说,安全就专业很多,多用于一些对站安全要求比较高的站,如企业站和政府站都会采用这cms,国内很多站建设公司比较喜欢用这cms给客户做站 ,不过wordpress最大缺点是速度,数据一多,站就很卡,然后国内站比较注重seo,wordpress的链接都是参数链接,不太利于seo优。 最后总结wordpress适合制作站,博客站,PageAdmin相对专业,适合企业,政府这类站,dedecms适合做信息,图片类站,但是最有二次开发能力,否则很容易被挂马。

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    能优-测试If-Else和if能更

    代码示例package com.cwl.po.judge; ** * @program: cwl-performance-optimization * @description: 测试If-Else和if能更 @author: ChenWenLong * @create: 2019-11-27 11:23 **public class TestIfAndIfElse { 结论 使用If 和 If-Else能相同

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    推荐设计(3.1)如何评价推荐的效果

    其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索的查全率。 ? 为了得到 一能够反映全局能的指标,可以看考察下图,其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两检索的准确率-召回率曲线 。? image  可以看出,虽然两能曲线有所交叠但是以圆点标示的能在绝大多数情况下要远于用方块标示的。    从中我们可以 发现一点,如果一能较,其曲线应当尽可能的向上突出。   更加具体的,曲线与坐标轴之间的面积应当越大。    最理想的, 其包含的面积应当是1,而所有的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索的最常用能指标,平均准确率mAP其规范的定义如下:?

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    BPR:排名推荐

    ,且一矩阵表示一用户的项目偏情况来获得用户多项目的偏序关下来进行排名的推荐。 目前比较主流的推荐模型k近邻的协同过滤:传的相似矩阵的计算会根据启发式的计算方法,比如皮尔逊相关数,但是近些年研究,相似矩阵作为模型参数并且根据大量数据训练得出。 潜在语义模型也在推荐中得到应用,Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题,用一些二元分类器来解决。?BPR 推荐模型的特点*基于item-item推导出i偏排名。 相对于一般的ranking,BPR强调推荐。 *推导用于评估推荐ranking的优条件即后验概率,并用Roc曲线来类比证实BPR-OPT的可行。 +表示u相对于项目j更倾向于项目i,-表示u相对于周围 BPR推荐会考虑positive value 和negative value,也就说所有item都会被ranking,即使用户对某item

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    站建设CMS建站更利于seo优

    提到站建设,最先想到的就是下载CMS建站来建站,当然不乏还有会外包定制的方式,那成本就另说了,采用CMS建站优势便是开发省时且价格给力,而且功能完整,比定制开发的体验,功能方面都强大很多。 目前一些主流的CMS建站都的seo功能都很完善,后台的操作、可扩展也很强,支持各项优操作,今天小熊优的小编给大家分析和归纳一下当前众多的CMS建站。 关于外观的与坏只能说因人而异,每人的审美毕竟不同,对于具体站的定位也不一,应该选择最为适合的风格和色调以及符合团队的审美的就是最的了。 三、从安全能角度其实任何一程序亦或是都会存在或大或小的漏洞,用一句软件开发界的话来总结那就是没有bug的程序是根本不存在的。 如果一基本已经不会定期在更新维护,出了问题也无人问津那还是趁早放弃吧,毕竟我们不是程序员对不对。

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    推荐(四)--- 推荐服务端

    推荐怎样稳定高效提供服务,持续不断满足业务需求,持续不断面对技术挑战,是每一服务端开发同学应该持续思考,和持续不断优线上服务。?         以前我们开发的程序更多的是站,并且以单体服务形式构建,处是整程序一次构建,维护方便,但当公司发展后,组织机构变大,程序由多人维护,单体程序维护成本高,难于修改,难于持续升级问题就暴漏了出来。 为了应对大型机构,特别是大型电子商务,需要持续不断优,将单体程序进行横向纵向拆分,每组织只维护自己的服务,每模块可进行不断持续的升级优,微服务将拆分,整复杂度降低,并且每部分 当下推荐面临问题和一般程序有一定差异,一方面意味着“千人千面”,每用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断优已保证能。          线上每分钟10万次访问实时拉取大量数据并且进行实时模型计算,是很有挑战问题,面对问题我们怎么处理呢?

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    推荐从0到1

    1、背景 在互联信息爆炸式增长的当今,通过传人工筛选运营方式提供服务时代已然过去,能通过用户历史行为精准推荐用户感兴趣内容成为必然趋势,主流推荐流程包括用户行为采集、分类提取、离线用户建模 结合目前手机QQ浏览器软件应用App分发业务发展需求,历时半年多时间,从无到有搭建一套推荐支撑专区App分发业务。 ,先回归最初产品推荐需求,技术方案选型最终都要服务于需求 【推荐需求】 根据活跃用户的长期兴趣推荐用户最感兴趣的AppList,效果评价指标是推荐App的CTR 【技术方案选型】 工程Part TopN ItemList作为推荐结果; 离线模块: 1、用户长期兴趣:负责在线粗排召回,通过离线累计用户消费行为,映射成兴趣体,最终积累成用户长期兴趣画像,最终将画像导入在线; 2、排序模型:负责在线精排阶段排序模型的训练 将推荐Pipeline搭建上线后,目光就转移到推荐效果的优,优主要分三部分: 1)LR模型特征优,主要包括常用特征工程方法以及引入新的业务特征; 2)LR训练工具Spark API训练能提升加学习率曲线绘制

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    【Embedding】Airbnb:搜索排序

    Airbnb 这种体量的公司是如何在搜索中做到实时计算,计算量不会很大吗?如何解决新用户和新房源的冷启动问题的?读者阅读完本文后将一一得到答案:1. User-type & Item-type EmbeddingsItem Embedding 可以很的用来发现 Item 之间的相似,非常适用于用户短期的点击场景,但是这种 Embedding 没法捕捉到用户的长期兴趣,比如说用户几月在洛杉矶和纽预订了房子,现在要在旧金山预订房子,已有的 Embedding 方式没法捕捉到用户的长期偏。 有了元数据后我们可以利用聚类的方式将相似用户聚在一起形成一随时间变的预订序列,这便很的解决了数据的稀疏。 横坐标为用户预订前最新的 17 次点击,纵坐标为预订 Item 平均排名,我们我可以看到对于本身的 Search Model,用户点击次数越多越精准,而我们的 Embedding 向量加入也是非常有效的

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    京东推荐实战(上)

    品类召回配置,通过对每一key进行配置管理,配置项包含偏取得数量以及卡分配置、排序优先级等多配置项。每一配置生成一配置对象,配置绑定到一ABTest算法上。 最简单方式就是,在管理平台修改后进行更新,但现在线上服务多为微服务集群,通过更新管理平台,同时更新多微服务节点不是一种可行方式,在过去单体web中是可行的。        定时更新方式实现简单,并且能保证比较一致,并且就算这次更新集群存在别节点更新失败,下一次更新也会更新成功。 特征归一是特征上报很重要一环,他的特点是情况多,要根据数据分布情况做相应处理,就需要提前归纳总结多种情况,因为反射能差线上服务是接受不了的,就需要提前对数据处理分成几类,提前想处理逻辑,根据配置项选择相应逻辑进行处理 推荐复杂,由多模块构成,构建推荐引擎,我们在一步步探索。

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    京东推荐实战(下)

    分隔目的是为了的展示效果,提升用户体验,通过上面这一列过程构建成推荐大致过程。       除了上边架构逻辑,还存在存储以及数据流转体。 监控本身除了Ump对功能、能、可用进行监控,引擎本身就要配备全面监控避免程序某分支存在问题,导致线上服务正确、可用存在问题,再有因为程序很多由配置文件动态构成,能也要进行全面监控。        推荐本身涉及算法层、数据层、业务层、线上服务多层,实际也会涉及多组,怎样沟通效率以及开发效率以及整架构开发灵活也是每参与其中的人应该去思考的。 推荐抽象需要对推荐业务有足够理解,并能跳脱推荐业务站在更高层次,将进行组件式、动态式、配置设计以及实现。一是避免重复开发,一是留有更多时间去思考如何去做更有价值的事。        最近一段时间对于推荐一点总结,以便后续查看,如对读者有些帮助,就更了。

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    推荐中的绕不开的经典问题有

    推荐阅读时间:8min~10min文章内容:推荐绕不开的经典问题推荐从诞生到现在,伴随产生了很多的问题,有一些问题有较的解决方案,但是有的仍然没有通用的解决方案。 同时真实的评分数据又处在转漏斗最后一环,门槛高;评分的分布不稳定,整体评分在不同时期会差别很大,人评分在不同时期标准不同,人和人之间的标准差别很大。 这理解,比如CTR预估当然关注的是点击这隐式反馈。总结来说,由于用户的行为呈现漏斗形状,所以评分数据会很稀疏(有的产品并没有直接的评分数据),所以推荐更多是预测用户行为。 推荐避不开的问题介绍了推荐的两种预测手段所带来的问题后,来看下推荐还会遇到的问题,这些问题是目前还没有很的通用解决方案:冷启动问题探索与利用问题(EE问题)安全问题 冷启动问题当遇到新用户 安全问题推荐也是,是就有漏洞。

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    算法入侵,不如拥抱、打造更推荐

    推荐是诸多内容站和应用的关键技术,可以减轻用户信息过载、提升内容的点击率。典型的推荐流程? 推荐的商业价值我们知道构建推荐是非常复杂的,它需要大量的人员、技术和资金的投入。 其实不然,“作恶”的原因是设计推荐的出发点是为了追求商业价值的增长。 ? “向善”的推荐 推荐技术也可以被使用在非常正义的事情上。 基于lbs,推荐给了这位民警可能会感兴趣的短视频,然后果然是相关非常高,成功追踪到了嫌犯。 推荐,还有更多有价值的应用场景。 知识引擎搜索=搜索引擎+推荐?✖️信息检索使用最广泛的是搜索引擎,需要用户主动提供准确的关键词来寻找信息。 具体来讲,知识引擎不像今日头条、抖音之类的推荐,会不断给你推荐你所关心的内容,从而促成交易。知识引擎更关注你的知识短板,帮助补齐人知识络中的空缺部分,从而不断拓展知识边界。

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    应用能优的几思路

    最近遇到一互联金融应用能问题,看了开发的优方案,觉得还不够深入。结合之前看到一些互联企业分享的方案,今天从运维角度整理一下比较理想的应用能优思路。 上面的架构容易出现几常见问题:1、应用内部服务APP的服务承载的交易服务过多,从交易看是紧耦合的;2、源交易应用到目标应用之间经过总线、多过程,最终才到目标,任一环节出问题都将影响这支交易的能 4、增加异步访问机制:同步的机制在能出现问题时,会在短时间花完最大连接数,怕这最大并发数是正常情况下的10倍。这方面可以直接改异步通讯,也可以引入一些队列工具实现。 2)编码上:SQL优、索引新增、数据定时清理,这方式最快,最容易出效果;减少数据库访问次数、减少数据库一次返回的结果集;7、前端限流、削峰机制,前端因为逻辑简单往往可以支持更多请求,但后端则不同 另外,做运维,当然要从运维角度进行一些辅助工作,比如:灰度发布能监控、业务监控能基线的建立能分析,用数据分析抓典型的能瓶径并督促优最后,方案看起来挺美,但放在实际的情况下,阻力可能很大,甚至根本没法实施

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    推荐从0到1:召回

    在一次推荐中,我们通常需要同时运用多种策略。如果尝试仅仅通过某种精细的推荐策略(如关键词itemCF)进行推荐的话,用户往往会在初期表现得很感兴趣,而随着数量增多,用户会逐渐疲劳。 如基于DNN实现,可以很轻易地将内容的一些语义特征,以及用户的固有属与行为特征拼接在一起作为神经络输入来训练,可以在之前行为协同的前提下加入对内容特征的学习,从而解决冷启动问题。 不仅仅是用户的文本兴趣,用户的人口属、阅读记录、社交关等等都可以拼接进来,最终的目的都是将用户 embedding 成一向量。 按照上述架构搭建起来后的投入到线上使用,QPS在单机1k左右,在召回和接入上还有一些待优的地方。 最终的信息流中,我们从的多路召回中拿到了一批内容,最后根据文章质量(点击量点击率阅读时长)一排序,输出到用户侧,完成推荐。这样,一推荐的完整流程便完成了。

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    深度解析京东推荐

    为了更地支撑多种场景推荐业务,推荐一直在迭代优升级,未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。 新版推荐的目标,是通过数据挖掘、机器学习等技术,将“千人一面”变为“千人千面”,提高用户忠诚度和用户体验,提高用户购物决策的质量和效率;提高站交叉销售能力,缩短用户购物路径,提高流量转率( 特征的质量直接影响推荐的效果、特征计算的能,同时影响推荐的处理能力。另外,共享和复用特征可以提高算法的迭代速度并节人力成本。 推荐是一工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几维度阐述了京东的推荐。 最后,希望推荐能让购物变得简单,变得更人、更丰富、更美

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    推荐(三)---推荐意义一点思考

    推荐是随着移动互联发展不断发展起来的,国内应用推荐技术最早应该是豆瓣,在web2.0兴起时做了很多尝试,给民带来很多新鲜感觉、体验。 后来是国外电影租赁站netflex推波助澜,再到今日头条火热、电商巨头亚马逊对于推荐背书、微博Feed流对于推波助澜。 杉枫认为本身对于信息传播有些意义和价值,是从业者应该长期坚持思考的问题,如果一味关注点击率、转率、GMV,推荐一些擦边球吸引人的sku图片、文章等内容。 毕业后更多是在上研究某领域,从而关注到领域牛人,从他们那里获得书,这种方式是社交图谱方式,从那里收获书、获得行业内前沿信息。 如果一推荐能将新的、有意思领域推荐给我们,并且将我们关注领域最新进展、历史脉络、有价值信息等等推荐给我们,杉枫认为这件事对于消除信息壁垒,增加信息价值是很手段、方法。

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    K-12在线教师推荐的教育

    在本文中,我们提出了一简单而有效的解决方案来构建实用的在线一对一课堂教师推荐包括:(1)提供可靠训练标签的伪匹配评分模块;(2)对每位候选教师打分的排名模型;(3)为新教师提供额外机会的新创提升模块;(4)多样度量,以防止建议的结果,以减少碰撞的机会。 此外,我们在第三方在线教育平台上进行了为期5月的观察,结果表明,我们的方法能够将学生与教师的匹配尝试从7.22次减少到3.09次。

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