所以，我们会围绕这5个点来说明，怎么构建高效的推荐服务。 本文会从推荐服务背景介绍、什么是优质的推荐服务、构建优质服务面临的挑战、一般指导原则、具体策略等5个部分来展开讲解。...从广义上讲，推荐服务是指整个推荐业务，包括数据收集、数据ETL、推荐模型构建、推荐推断、推荐web服务、推荐前端展示与交互等(见下面图1)。...图2：用户与推荐系统交互的数据流向 后文所有关于构建优质服务策略的主题，都围绕这里所指的狭义的推荐服务来展开。 简单介绍完什么是我们本文要讨论的推荐服务, 那么什么是优质的推荐服务呢？...具体来说，构建优质的推荐服务，会面临如下挑战： 需要存储的数据量大 个性化推荐为每个用户存一份推荐数据，数据量随着用户线性增长。...构建优质服务的一般原则 在讲具体的方法和策略之前，我们先简单介绍一下做到优质服务需要了解的一般思路和原则，这些原则是帮助我们构建优质服务的指导思想。
前两天调代码，想查看测试覆盖率生成的网页报告文件，没有安装HTTP服务器客户端。就在VS Code中下载一个叫Live Server的插件，用来启动HTTP服务。...开始 构建HTTP服务，需要先了解一下HTTP协议的基础知识 HTTP工作原理 HTTP协议定义Web客户端如何从Web服务器请求Web页面，以及服务器如何把Web页面传送给客户端。...客户端向服务器发送一个请求报文，请求报文包含请求的方法、URL、协议版本、请求头部和请求数据。服务器以一个状态行作为响应，响应的内容包括协议的版本、成功或者错误代码、服务器信息、响应头部和响应数据。...只要能GET即可，不需要POST 这里会用到Node的http和fs模块 导入模块 const http = require("http"); const fs = require("fs"); 创建服务...需要本地启动HTTP服务器的时候，再也不用到网上下载啥客户端了，30行代码就搞定。需要的时候，直接命令行启动即可。
本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集（图书、用户、评分表）、检查各个数据集等，并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统...通读本文，相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。...作者 | Chhavi Saluja 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen 构建图书推荐系统之路 在线推荐系统是许多电子商务网站的技术核心。...基于流行度的简单推荐系统 此时，可以基于不同书籍的用户评分计数来构建基于流行度的简单推荐系统。 很明显，j.k.罗琳写的书很受欢迎。 ? ?...构建基于CF的推荐系统的下一个关键步骤是从评分表中生成用户-项目评分矩阵。 ? 请注意，评分矩阵中的大部分值都是NaN，表示评分不存在，因此数据稀疏。另外请注意，这里只考虑显式评分。
本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集（图书、用户、评分表）、检查各个数据集等，并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统...通读本文，相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。 作者 | Chhavi Saluja 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen ?...My Journey to building Book Recommendation System 构建图书推荐系统之路 ---- ---- 在线推荐系统是许多电子商务网站的技术核心。...基于流行度的简单推荐系统 ---- ---- 此时，可以基于不同书籍的用户评分计数来构建基于流行度的简单推荐系统。 很明显，j.k.罗琳写的书很受欢迎。 ? ?...下面是这段代码的相关链接： https://github.com/csaluja/JupyterNotebooks-Medium/blob/master/Book%20Recommendation%20System.ipynb
文章阐述如何在 Java 中构建基于 Spring 的微服务。在正文内容开始前，我们先介绍 Spring。Spring 是 Java 生态中鼎鼎有名的技术框架，自诞生已有近 20 年历史。...Spring 提供了极为方便的装配与控制机制，极大地降低了构建应用的难度。有了 Spring，开发者无需堆砌非业务相关的重复模板代码。...基于 Spring，开发者可以如鱼得水般快速开发微服务应用，包括各类 REST API、Web 应用程序、控制台应用程序等。推荐大家深入研究 Spring。...如果你想基于 Spring 来开发自己的第一个应用，推荐打开官方提供的 Spring Starter 起步链接[2]。...如果你对构建高速的响应式应用感兴趣，推荐试试 Reactive Pulsar 库。Reactive Pulsar 是一款快速高效的库，需要另外一篇单独的文章去介绍，可以点击此链接[7]了解更多信息。
使用基于BERT的构建基于协同过滤的推荐模型 基于编码器的自注意力Transformer非常擅长预测自然语言生成任务的下一个字符，因为它们可以注意到给定字符周围的标记/字符的重要性。...这种推荐问题可以归类为基于物品的协同过滤。 在基于物品的协同过滤中，我们试图找到给定的物品集和不同用户的偏好之间的关系或模式。...让我们尝试使用这个概念来构建和训练一个我们的模型，预测给定序列中的被屏蔽项。我们将通过下面的一些抽象来讨论代码。这里使用的是MovieLens-25m数据集。...Transformer模型(NLP领域的流行模型)来构建基于物品的协同过滤模型。...并且通过代码从头开始训练。
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 ...如此多得业务每个业务开发一套相似的代码也是可以的但缺点是投入极大，并且每个业务代码都差不多，对大家能力提高也很不友好，开发推荐引擎就是一件既能提升大家技术水平，又能很好的应对各个推荐频道快速发展。 ...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...整个推荐引擎核心流程就是第一步拉取类别召回集，线上服务收到用户请求，根据用户请求拉取主题、标签、素材、品类召回集，再根据当前召回集拉取偏好、相似召回集，完成第一步类别拉取，构建类别过滤集合包含但不仅仅是已购买...通过以上这些服务、配置化、平台初步实现一般推荐引擎，从而使大部分业务不用每次去重复开发一次相似又有差异的代码，阶段性提升小组每个人的技术水平。
推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍然相对较少。...方案架构流程 [bkpa4t00xj.png] 加载MovieLens数据集到spark中，清理数据集； ElasticSearch构建index mapping，并将Spark Dataframe数据加载...； 使用Spark MLlib 库的ALS模型，训练一个协同过滤推荐模型，更新模型数据到Elasticsearch； 使用Elasticsearch查询，生成示例推荐，使用Movie Database...API显示所推荐电影的海报图像。...； 原始倾向于是独立部署对应环境（spark、Elasticsearch），用带参数命令启动jupter；本文使用既有环境，代码构建构建对应的环境； 丰富推荐的应用API； 更多的数据集以及真实业务数据
使用Mongoose构建服务 该方式需要在本地安装MongoDB才可以 使用 TypeScript、Express、Mongoose 和 pnpm 可以快速构建后端服务，并实现增删改查以及列表查询的功能...{ "scripts": { "start": "nodemon --exec ts-node src/app.ts" } } 启动应用程序： pnpm start 现在，你的后端服务已经启动
b、一开始接触web项目，都是先接触的servlet，tomcat服务器默认实现的一套http规范，提供了基础服务和组件环境，直接拿到请求、构建正文、响应客户端 然而一个http请求包含： 第一行：...+描述 eg：HTTP/1.1 200 OK 第二行：Response Head(包含Content-Type等) 第三行：响应正文(一般html) 形象化的了解以上结构，打开熟知的浏览器 构建...http server 现在我们由java代码运用ServerSocket tcp协议模拟构建一个http服务： public class HttpServer { public static...+默认端口 脱离tomcat服务环境的一个web访问页面，是有点小意思啊，下面我们再来脱离客户端浏览器 构建http client package Http; import java.io.IOException...测试类） 浏览器和tomcat都是实现了http规范，都能解析请求和构建响应，更何况tomcat还是java编写的服务器
内容分析可以得到两个结果： 结构化内容库（物品画像） 内容分析模型 结构化内容库就是将原始的内容结构化之后的结果，它可以结合用户的行为，将结构化后的结果传递给用户，构建一部分用户画像。...使用上面的简单算法有一个天然优势就是可解释性很强，但是并不属于机器学习方法，因为没有考虑推荐系统的目标，在 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 中介绍了目标思维的重要性，如果要考虑目标的话，我们可以构建一个监督学习模型...接下来根据训练样本来训练分类器或者回归器，取决于推荐系统目标（目标为点击率，购买率时属于分类问题，阅读时间长短属于回归问题），按照以上这种方式构建的推荐系统，可以一直去迭代优化。...基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也可以使用机器学习构建监督学习模型。...相关推荐： 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些 推荐系统这么火，但你真的需要吗 一文告诉你到底什么是推荐系统
摘要 该文章只为了说明如何整合REST服务，并不介绍如何使用，当做笔记吧。
使用Mongoose构建服务该方式需要在本地安装MongoDB才可以使用 TypeScript、Express、Mongoose 和 pnpm 可以快速构建后端服务，并实现增删改查以及列表查询的功能。...文件中添加脚本命令：{ "scripts": { "start": "nodemon --exec ts-node src/app.ts" }}启动应用程序：pnpm start现在，你的后端服务已经启动
上一篇介绍了《整合spring cloud云服务架构 - 企业分布式微服务云架构图》，本篇我们根据架构图进行代码的构建。...根据微服务化设计思想，结合spring cloud一些优秀的项目，如服务发现、治理、配置化管理、路由负载、安全控制等优秀解决方案，使用Maven技术将框架进行模块化、服务化、原子化封装并构建，也为后期的灰度发布...Spring Cloud云架构使用maven来构建，使用maven不仅仅是jar包的管控，重要的是要抓住maven的一个核心作用，那就是将整个项目按照模块化的方式进行划分，业务与业务之间解耦，然后将模块化的业务再进行服务化或者组件化...以上是我在做项目或架构的一些经验分享给大家，闲话少说，下面讲一下整个架构的代码结构： 1. 系统服务 2. 通用组件 3....业务服务 今天只是简单的描述了一下HongHu云架构代码结构，下一篇我们将详细介绍每一个代码结构的作用、使用说明、设计思想等。
前面有介绍beego web框架， 其实很多框架都是在 最简单的http服务上做扩展的的，基本上都是遵循http协议，将底层的封装好，我们使用web框架只要写业务逻辑，填代码就可以了，不用关心底层实现...IndexHandler) http.ListenAndServe("127.0.0.0:8000", nil) } 上面只使用了 go的内置包 net/http HTTP 除去细节，理解HTTP构建的网络应用只要关注两个端...Multiplexer路由的目的就是为了找到处理器函数(hander),后者将对request进行处理，同时构建response。...go的http服务都是基于handler进行处理的。...开启监听 注册好路由之后，启动web服务还需要开启服务器监听。
下文将为大家介绍看点视频推荐的索引构建方案，希望和大家一同交流。文章作者：纪文忠，腾讯QQ端推荐研发工程师。...二、看点视频推荐整体架构 ?...三、方案设计 在旧方案中，索引是每半小时定时构建的，无法满足近实时的要求。...在分析这个索引构建的方案时，我们遇到的主要挑战有： 数据虽不要求强一致性，但需要保证最终一致性； 后验数据写入量极大，看点用户行为每日达到百亿+； 召回系统要求高并发、低延迟、高可用。 1....五、结语 本文介绍了看点视频推荐索引的构建方案，服务于看点视频的CB类型召回。其特点是，开发成本低，使用灵活方便，功能丰富，性能较高，符合线上要求。
下文将为大家介绍看点视频推荐的索引构建方案，希望和大家一同交流。 文章作者：纪文忠，腾讯QQ端推荐研发工程师。...三、方案设计 在旧方案中，索引是每半小时定时构建的，无法满足近实时的要求。...在分析这个索引构建的方案时，我们遇到的主要挑战有： 数据虽不要求强一致性，但需要保证最终一致性； 后验数据写入量极大，看点用户行为每日达到百亿+； 召回系统要求高并发、低延迟、高可用。 1....它从DB这里dump数据，写入kafka，然后通过写入服务写入ES。 增量链路是确保其实时性的链路，通过监听binlog，发送消息至kafka，写入服务消费kafka然后写入ES。...五、结语 本文介绍了看点视频推荐索引的构建方案，服务于看点视频的CB类型召回。其特点是，开发成本低，使用灵活方便，功能丰富，性能较高，符合线上要求。
关于服务化，以及软件系统的服务化，是一个大的概念。我通过写这些以服务化为主题的文章，总结出来服务化是一种思想，是一种软件过程，并没有严格的非此及彼的标准化定义....“服务化是有一定的量化指标可以参考的 本文试图在软件开发理论与中小型软件项目的最佳实践的基础之上，探寻最大程度的软件系统服务化。 “服务化系统首先应该是分布式的系统。...P2P 模式下，在一组服务化的系统中，每一个节点都是调用链中的一环，除了用户最前端和数据持久化的最末端，几乎每一个节点都在向上游获取服务，向下游提供服务。...基于以上内容的理解，本文对服务化做一个简单的定义 定义服务化 服务化是软件服务的一个过程，是不断更迭和完善的。...有如下几个可量化的属性 “共享性 1 服务化的系统最终功能交付物被多个下游系统依赖调用，调用方>=2。也就是一个服务是可以被多个服务消费方共享使用的。服务需要独立部署，不需要与其他项目深度耦合。
之所以以 Amazon MSK 举例，而不是修改 Kafka 代码直接构建这套系统，是为了最大程度将开发者的注意力聚焦于流式应用本身，而不是管理和维护基础设施。...在 CPU 层面，CloudWatch 里有两个关于 MSK 的指标值得注意，一个是 CpuSystem，另一个是 CpuUser，推荐保持在 60% 以下，这样在 MSK 升级维护时，都有足够的 CPU...也可以使用 EMR 提供 Managed Scaling 策略其内置了智能算法来实现自动扩缩，也是推荐的方式，对开发者而言是无感的。...MSK 托管的是 Apache Kafka，其 API 是完全兼容的，业务应用代码不需要调整，更换为 MSK 的链接地址即可。...5 附录：操作代码实施 1.
简介: 一直都是用的lnmp一键安装脚本，然后最近想体验一下手动的从源代码安装lnmp的感觉 环境 系统：centos7 准备 安装一下必要的工具： yum install gcc gcc-c++ ncurses-devel...编译完成后，添加环境变量 echo "export PATH=$PATH:/home/mysql/bin">>/etc/profile source /etc/profile 接下来配置my.cnf 这里推荐一个自动生成...mysqld_safe启动mysql了 cp /home/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld 然后修改一下mysql的密码 先暂停所有的mysql服务
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