在数据同步时提到以前的博客，在每个站点都会有创建触发器对于每个工作表，当运行CRUD。...，当中 synchro_tb_operate_log字段信息：主键ID、拼接的sql语句(当中包括主键ID和地区代码)、是否完毕同步(默觉得0未完毕)、创建时间 SYNCHRO_DATA_EXCEP_LOG...字段信息：主键ID、触发器异常名称、触发器异常信息、触发器异常出现的时间 以下是创建item_rec代码，也能够让我们来学习一下创建触发器相关的语法和知识： create or replace TRIGGER...08052'; --网站代码 v_exception varchar2(500); begin v_sql := null; case when inserting then--插入数据...','''||:new.WORKFLAG||''','''||:new.ZXFLAG||''','''||v_jwdcode||''')'; when updating then--更新数据
第1章 项目体系架构设计 1.1 项目系统架构 项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的 MovieLens 数据集作为依托，以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统...，所以每个电影 mid 的最相似的 K 个电影很容易获取：从 MongoDB 中读取 MovieRecs 数据， 从 mid 在 simHash 对应的子哈希表中获取相似度前 K 大的那些电影。... 进行合并、替换并选出优先级 E 前 K 大的电影作为本次新的实时推荐。...的 mid 的推荐优先级； c、选取 TopK：在合并、替换后的 数组上，根据每个 movie 的推荐优先级，选择出前 K 大的电影，作为本次实时推荐的最终结果。...第七章 基于内容的推荐服务建设 7.1 基于内容的推荐服务 原始数据中的 tag 文件，是用户给电影打上的标签，这部分内容想要直接转成评分并不容易，不过我们可以将标签内容进行提取，得到电影的内容特征向量
3 提出的框架 我们提出的技术包括两个组成部分：（1）使用内容特征生成语义标识。这包括将项目内容特征映射到embedding vectors，进一步量化为一组语义编码词的元组。...这样，推荐语料库中每个项目都具有长度为 4 的唯一语义 ID。这是在 TIGER 中使用的语义 ID 生成算法。...语义ID始终优于随机ID基线，突显了利用基于内容的语义信息的重要性。 4.4 新功能 生成型检索框架中产生的新功能，即冷启动推荐和推荐多样性。...根据定义，每个模型预测的语义ID最多可以与训练数据集中的一个item相匹配。此外，与前三个语义标记相同的未看到的item（1，2，3）包含在检索到的候选集列表中。...本文的嵌入表的基数不会线性增长，这对于需要在训练期间创建大型嵌入表或为每个单个项生成索引的系统来说是有利的。
image.png 面试前的准备 有专家认为，对于一个开发者来说，不只局限于安卓开发者，面试前的准备都是非常重要的，充分的准备可以提高你赢的好工作的几率。那么我们在面试前都应该准备些什么呢？ 1....当然也会问到简历中提到的每一个项目情况。所以，面试者在面试前最好回顾一下自己做过的项目。并且要清楚自己项目的每个环节。...Kotlin基础 这里推荐：Bennyhuo的视频《Kotlin系统入门与进阶》 数据结构与算法 基本的数据结构 基本的排序算法 算法的时空复杂度 操作系统基础和计算机网络 操作系统方面的知识：推荐《操作系统面试重难点总结...热修复与插件化框架源码 Android路由、组件化源码 异步框架 新的动画框架 网络请求框架源码（Retrofit的话推荐去有心课堂看视频） 图片加载框架源码（Glide、Fresco等） 数据库框架源码...重点内容：小程序介绍+UI开发+API操作+微信对接 最后分享一份面试宝典，祝每个人面试顺利。
谷歌最新的研究提出了一种考虑到阅读的社会性质（如教育环境）的有声读物内容推荐系统：STUDY算法。...STUDY算法 STUDY算法采用了将推荐内容问题建模为点击率预测问题的方法。 其中模拟用户与每个特定项目的交互概率取决于： 1）用户和项目特征 2）该用户的项目交互历史序列。...STUDY算法是通过这一概念框架对数据建模，然后对这个框架进行扩展的最终成品。 点击率预测问题可以对个别用户过去和未来的项目偏好之间的依赖关系进行建模，并且可以在训练时学习用户之间的相似性模式。...因此，研究者将第一个测试子集称为「非延续」，在这个子集中，我们只考察每个模型在学生与不同于前一次互动的书籍进行互动时的推荐性能。...尽管向学生推荐他们过去最喜欢的书籍可能有一定的价值，但推荐系统的大部分价值还是来自于向用户推荐新的、未知的内容。
有开发者留言称：React 围绕自身创建了自己的工具（jest、CRA、测试库）。许多项目仍在使用它们。推荐第三方工具没有任何意义（不管是否为了初学者），无论其他看起来多好，都要维护自己的工具。...React 起源于 Meta（前 Facebook）的内部项目，当时公司对市场上所有 JavaScript MVC 框架都不满意，便决定自行开发。...React 避免了传统 DOM 渲染，转而利用浏览器内的数据渲染能力。React 设计了一种把内容渲染到虚拟 DOM 的方法。...但是，如果需要重新创建大量 JS 对象，那操作成本仍然很高。虚拟 DOM 最大的问题是，无论模板中的动态内容是多还是少，总是需要遍历整个树才能弄清到底发生了哪些变化。...由于工作单元，即 fiber nodes 的存在，上述解决方案也就有了实现的可能。每个 fiber 对应渲染流程中的特定步骤。它提出数据的线性表示，而非树状结构。
推荐系统常用的一种推荐策略，就是根据用户的历史喜好推荐新的内容，让用户喜欢看，从而增加用户粘性。 ? 推荐是如何实现的？...图：推荐系统的Workflow 需要做繁杂的数据预处理：实际环境中数据集可能有成千上万个特征，但并非每个条目都有所有的特征，也并非每个特征都有必要参与训练，需要处理后才能参与训练；同时数据集的来源是原始的日志信息...，采用飞桨在线部署框架PaddleServing简单易用的部署服务，并结合百度推荐场景成熟应用多年的稀疏参数索引服务Cube，确保了超大规模模型的快速部署和高效服务；此外，为充分利用Kubernetes...如何用ElasticCTR 来搭建推荐系统？ 接下来实战演练一下ElasticCTR。我们以Criteo广告数据集为输入，采用ElasticCTR构建一个完整的推荐系统，实现广告的推荐。...1 创建k8s集群 ElasticCTR是基于Kubernetes（即k8s）环境的，所以需要先创建k8s集群，这里推荐使用百度智能云容器引擎CCE，可参考文档百度智能云CCE容器引擎帮助文档-创建集群
日志变量类型定义为门面接口（如 slf4j 的 Logger），实现类可以是 Log4j、Logback 等日志实现框架，不要把实现类定义为变量类型，否则日志切换不方便，也不符合抽象编程思想。...WARN：WARN 级别的主要输出警告性质的内容，这些内容是可以预知且是有规划的，比如，某个方法入参为空或者该参数的值不满足运行该方法的条件时。...("创建用户发生冲突, openid=[%s]",user.getOpenId()); } } 信息安全 切记不要 log 密码及个人信息相关的内容！...会话 ID设备指纹 (ID)指纹 token密文数据 前 5 后 5 *** 主要有以下类型：1....密文数据指的是加密后的数据被掩码的字符无论多少位都输出 3 个 * 银行卡卡号 前 6 后 4 622666**0831 银行卡卡号最多 19 位数字 手机号 前 3 后 4 137****9574 定长
每个人想要退出，放弃的时候，他们就会到达生活中某阶段的一个临界点。但是正是这个临界点的选择，最终决定了你是谁。 小闫语录： 我们与很多成功的人相比，其实不差什么。差的就是临成功前的那一份坚持。...2.storage：实际保存文件，storage分为多个组，每个组之间保存的文件是不同的。每个组内部可以有多个成员，组成员内部保存的内容是一样的，组成员的地位是一致的，没有主从的概念。...数据两级目录：storage服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录，用于存储数据文件。 文件名：与文件上传时不同。...优质文章推荐: 公众号使用指南 redis操作命令总结 前端中那些让你头疼的英文单词 Flask框架重点知识总结回顾 项目重点知识点详解 难点理解&面试题问答 flask框架中的一些常见问题...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词
TLDR: 本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地，LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。...大语言模型（LLMs）惊人的自然语言理解能力和真实世界的知识为解决上述问题提供了可能性。因此，一个新的推荐框架LLMRec被提出以利用大语言模型有效地协助推荐系统。...如何让增强的数据整合进推荐系统的框架？ 如何让模型更鲁棒于被增强的数据？ 3.1 LLM增强隐式反馈 LLMRec通过直接增强潜在的交互的方式应对推荐系统数据稀疏性的问题。...将生成的prompt输入LLM为每个user选出一个正样本和一个负样本作为伪BPR训练数据。 将生成的训练数据取一定数量与原始的训练数据进行合并。 将最终合并的推荐数据用推荐系统的训练。...对user和item的side information增强的过程可以总结如下： 为每个user/item生成用以进行数据增强的prompt。
因此我们可以采用了状态图对对话的过程进行建模，使用蒙特卡洛方法对真实的对话过程进行模拟，接着使用 LLM 的生成能力来创建符合状态、角色定义的对话内容从而达到构建数据集的目的。...对上下文理解能力的增强 在实际对话中，用户通常不会在每个回合都重复提供所有相关信息。相反，他们会根据上下文，利用代词、省略或简化的表述来替代之前已经提及过的内容。...目标为任务型对话 Agent 的 LLM 微调 我们选择 LLaMA Factory 作为我们的微调工具，这是一个开源的高效微调框架，专为 LLMs 设计，能够适应各种下游任务，并且兼容大部分主流模型...对比一下 Qwen 1.5 Chat 微调前和微调后的表现，下图 3 为 Qwen 1.5 Chat 微调前的对话表现，图 4 为 Qwen 1.5 Chat 经过微调后的对话表现。...结论 本文提出了一种利用蒙卡方法和 LLM 生成训练数据集，并将其与 LLaMA Factory 框架相结合，高效微调多种语言模型，构建任务型对话 Agent 的新颖方案。
下面是一个基于PySpark的实际应用场景示例，假设我们有一个大型电商网站的用户购买记录数据，我们希望通过分析数据来推荐相关商品给用户。...user_recs = model.recommendForAllUsers(10) # 获取每个用户的前10个推荐商品user_recs.show()# 保存推荐结果到CSV文件user_recs.write.csv...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...除了PySpark，还有一些类似的工具和框架可用于大规模数据处理和分析，如：Apache Flink: Flink是一个流式处理和批处理的开源分布式数据处理框架。...每个工具和框架都有自己的特点和适用场景，选择合适的工具取决于具体的需求和场景。
而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。 随着各类视频 App 火爆，目前短视频已经成为信息流中最重要的流量窗口。...同时在重构推理服务的过程中，工程同学发现服务代码中遗留了算法同学的部分训练代码，存在 PyTorch 训练时的 DataLoader 逻辑，使得处理每个请求时都需要创建 DataLoader 和背后的进程池...其中大索引保存前 1 天至前 N 天的海量数据，只提供检索（读）功能，小索引保存当天的实时新增数据，提供实时写入和检索（读写）功能。...具体的索引重建流程可参考图 7。 重建大索引时，Manager 从 MySQL 中导出前 1 天至前 N 天的向量数据，按照约定格式，落地为 N-1 个文件。...每个文件即代表某一天的全量向量数据，而文件的一行即代表某个视频或者某个抽帧的 X 维向量。
每个分片的 num_candidates 文档将构成搜索空间，并从该空间中提取前 k 个文档。假设 k 是 3，前 3 个文档从每个分片的 25 个候选文档中选出并返回给协调器节点。...使用 kNN 进行电影推荐 让我们以电影为例，创建一个手动的“简单”框架来理解 k 和 num_candidates 属性在搜索电影时的影响。...框架的机制如下： 创建一个具有多个 dense_vector 字段的电影索引以保存我们的向量化数据。...创建推理管道 我们需要通过 Kibana 索引数据——虽然不是理想的方法，但它对于理解手动框架足够了。然而，每部被索引的电影必须对标题和概要字段进行向量化，以便对我们的数据进行语义搜索。...然而，没有一刀切的答案，因为最佳的 k 值可能取决于数据的具体情况以及我们试图预测的内容。 要选择最佳的 `k ` 值，必须创建一个包含多种策略和考虑因素的自定义框架。
每个组内部可以有多个成员，组成员内部保存的内容是一样的，组成员的地位是一致的，没有 主从的概念。...数据两级目录：storage 服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录，用于存储数据文件。 文件名：与文件上传时不同。...我们使用haystack全文检索框架，它是python中的全文搜索框架，支持多种搜索引擎，能帮助开发者利用搜索引擎建立数据表的索引数据。能帮助开发者利用搜索引擎进行关键词搜索，获取对应的索引数据。...优质文章推荐: 公众号使用指南 redis操作命令总结 前端中那些让你头疼的英文单词 Flask框架重点知识总结回顾 项目重点知识点详解 难点理解&面试题问答 flask框架中的一些常见问题...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
# items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？ 答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。...优质文章推荐: 公众号使用指南 redis操作命令总结 前端中那些让你头疼的英文单词 Flask框架重点知识总结回顾 项目重点知识点详解 难点理解&面试题问答 flask框架中的一些常见问题...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
为web、数据库、控制台和嵌入式应用程序实现最优的高级结构 了解设计和体系结构出错的原因，以及如何预防(或修复)这些Bug 3、《计算机程序设计艺术》 13%的人推荐 ?...全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。...第1～7 章主要涉及面试流程解析、面试官的幕后决策及可能提出的问题、面试前的准备工作、对面试结果的处理等内容；第8～9 章从数据结构、概念与算法、知识类问题和附加面试题4 个方面，为读者呈现了出自微软、...作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具（自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等），与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合，许多内容非常深入，而且常常发前人所未发...在本书中，Brooks为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解，既有很多发人深省的观点，又有大量软件工程的实践，为每个复杂项目的管理者给出了自己的真知灼见。 16、《重构》 33.3%的人推荐 ?
使用来自6,040个用户（MovieLens 1M数据集）的3,704部电影的994,168评级的训练集，评估基于用户的算法的相似性矩阵的计算成本为77.6秒，而基于项目的算法仅为28.4秒，每个人都使用...图2 - 相似度量比较（模型命中率，计算时间，前8个电影列表） 忽略计算速度的差异，所有3个顶级列表报告的命中率为 0，我不了解你，但不认识任何推荐列表中的单个电影。通常情况下，结果如此。丑陋。...图3 - 模型大小比较（前8个电影列表，计算时间，命中率，按评级命中率） 使用上述MovieLens数据集，可以在具有余弦相似性的基于项目的模型上检查模型大小的影响。...4 - 什么驱动您的用户，推动您的成功。 分数功能应反映用户的效用。 从最终结果开始并向后工作，基于项目的协作过滤的目标是从给定用户尚未评级的所有项目集合中创建最高推荐列表。...将每个候选项目的分数构建为活动项目的评级和活动项目与候选项目之间的相似性的函数。文献通常使用相似性加权的评级总和（Sarwar等，2001），这是一种天真的尝试，可以通过以下几种方式加强。 时间加权。
训练加速技术 通过 out-of-the-box 的训练性能提升为广告推荐模型创建更大的业务价值，是 Light 广告训练框架的核心出发点。...在这种模式下，每个 worker 上有全量的参数，各个 worker 完成一个 batch 数据的前向计算并得到所有 variables 的相应梯度后，基于 NCCL 进行梯度规约通信，并将获得的梯度更新到本地的参数上...计算优化 典型的训练流程包括了前向计算、反向计算和梯度规约，这里计算优化包含的是前向、反向计算中所涉及的多种优化思路。...Embedding Fusion： 在推荐模型中，通常会对每个特征类单独进行 embedding，得到结果向量后进行拼接再送入 DNN；其中，每个 embedding 操作都会产生相应的 gather/...实际上对于每个 rank，都只是需要得到当前最新的数据情况，因此我们在 local chief 中创建一个全局的数据分配器，使用一个独立的后台 daemon 线程实时拉取最新的数据情况缓存到本地，从而规避多个
本周精读文章：单页应用的数据流方案探索 1 引言 前几期精读了前端模块化、语法相关的文章，这次讨论另一个举足轻重的话题：数据流。...早期前端是没有数据流概念的，因为前端非常薄，每个页面只要展示请求数据，不需要数据流管理。...2 内容概要 文中主要介绍了响应式编程理念，提到的观点，主要有： Reactive 数据封装 数据源，数据变更的归一 局部与全局状态的归一 分形思想 action 分散执行 app级别数据处理，推荐前端...如果结合文中的 本地状态 概念，局部数据也放在全局，就出现了第三点好处： 创建局部数据等于创建了全局数据，这样代码调试可局部，可整体，更加灵活。...本地状态 可以参考 dva 框架的设计，如果没有全局 Redux 就创建一个，否则就挂载到全局 Redux 上。
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