opcache扩展的脚本加速、对象存储图片、动静分离成绩已然无法满足部分站长对速度的极致要求，难道没有更极致的速度么？答案是是有。...Redis，一个可以缓存网站内容的扩展，可以解决你国外服务器延迟的痛苦。 ps：文章内的步骤为宝塔用户步骤，部分非宝塔面板的用户可以参考并更换为自己的步骤。...//github.com/phpgao/TpCache 进入后台插件设置，将端口号修改为6379缓存驱动选择Redis 结束 至此，步骤就都完成了，此时只需尝试刷新缓存，访问自己的网站，即可体验到加速的效果...补充说明 使用Redis加速后容易出现诸如“错误被缓存、评论者信息被缓存、登录密码信息被缓存”等问题，请谨慎使用。
对于一个 100k 的页面来说，浏览器很可能在接收到 20k 数据的时候就开始渲染出一些可用内容了。 这个伟大又古老的特性，常常被开发者们有意无意地忽略了。...而服务端渲染版完全不会这样囤积内容，其内容是流式的，这样就要快得多了。就 Github 的客户端渲染来说，很多 JavaScript 代码完全减慢了渲染过程。...在页面之内切换内容可能确实有些好处，特别是存在大量脚本的情况下，无需重新执行全部脚本即可更新内容。但我们能否在不放弃流的情况下完成这样的工作呢？...但下面这个办法就使用了 iframe 和 document.write()，这样我们就能将内容以流的形式添加到页面中了。...给上面的内容写一个解析器就要简单多了。
在推荐系统领域，内容推荐是一种常用的方法，它根据用户的历史行为数据或偏好信息，分析用户对内容的喜好，然后推荐与用户喜好相似的其他内容。...本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是内容推荐？...内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，它通过分析内容的属性、特征或标签等信息，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。...推荐生成：根据内容的相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并将其推荐给用户。...: print(documents[index]) 结论 内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，通过分析内容的特征和相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。
推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。...本文将从描述“热度”的视角介绍几种内容推荐策略，完成可解释性的推荐。...过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。...正文 正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。...概括的讲，包含以下三个概念： 初始的热度分：内容入库时，利用对内容本身、内容的生产者的初步评估，可以得到内容初始的热度分。
在全网电商中，天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元，无线成交626.42亿元，无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天，超越电商自我评判的一天，不断刷新纪录的一天。...在双十一前夕，媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上，马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去，我们既消费了”双十一“的盛况，也消费了电商的产品。静下心来，好好想想，或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生，并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源：产业前沿
一、学习目标 了解图片内容定位方法matchTemplate使用 了解minMaxLoc方法使用 上一篇《[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 十、图片效果毛玻璃》 如有错误欢迎指出...~ 二、了解从一张图片中找到指定内容的方法 2.1 使用matchTemplate函数对图片中的指定内容进行查找 有小伙伴可能用过一些辅助软件，帮助我们从一些游戏中找到固定像素，并且去对该像素位置进行点击...今天这一节所讲解的就是与这个功能相关的内容，对图像中的指定图形元素进行查找，并且选中该元素。 我们所使用的方法是matchTemplate。...以上内容了解即可，对于初学者来说就知道就行，不理解也不妨碍我们现阶段使用该API进行开发。
在搜索与React相关的内容时，很难不说“ hook”。如果你们还没有使用它的话，应该尽快将它们加入代码库。它们将使您的编码生活变得更加轻松和愉快。...本篇文章将向您介绍应立即开始使用的十一个React Hook库。不用再拖延了，让我们开始吧。 1.use-http use-http是一个非常有用的软件包，可用来替代Fetch API。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。在本例中，使用了书籍标题中的关键字（图二），这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。 ?...区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。在本例中，系统会给第一个用户推荐第六本书，之后是第四本书（图六）。同样地，只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。 ?...优缺点分析 1、优点 （1）不需要惯用数据 （2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目 （3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高 （4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表...（5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题 2、缺点 （1）项目内容必须是机器可读和有意义的 （2）容易归档用户 （3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够
、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z...但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势...适用场景： 在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。...启动物品集合需要有多样性，在冷启动时，我们不知道用户的兴趣，而用户兴趣的可能性非常多，为了匹配多样的兴趣，我们需要提供具有很高覆盖率的启动物品集合，这些物品能覆盖几乎所有主流的用户兴趣 4）利用物品的内容信息...5）采用专家标注 很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。这种情况下，很多系统都利用专家进行标注。
内容推荐位列表（position）： {pc:content action="position" posid="2" order="id DESC" num="5"} {loop $data $key...$val} {$val['title']} {/loop} {/pc} 当前分类文章推荐 {pc:content action="position
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based...随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。...比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。...基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。...如果一个人以前只看与推荐有关的文章，那CB只会给他推荐更多与推荐相关的文章，它不会知道用户可能还喜欢数码。
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时，阿里云又双叒出问题了为什么说又，因为就在不久前，语雀就因为云服务问题出现了故障，在8小时后才得以恢复。
腾讯内容加速平台（CAP），通过将腾讯内容部署在CAP平台，腾讯的优质内容可以直接提供给中小运营商宽带用户。 ...——腾讯内容加速平台（CAP），通过将腾讯内容部署在CAP平台，并接受中小运营商与腾讯CAP平台网络直联，将腾讯的优质内容直接提供给中小运营商宽带用户。...腾讯内容加速平台（Content Acceleration Platform，简称CAP平台）顾名思义就是可以加速业务的平台，但究竟如何加速，这个平台是怎样的？...腾讯的内容加速平台正是在这种背景下应运而生，它尝试建立一套网络平台，尽可能利用BGP的优势，让一组业务服务器共享服务所有的非主流运营商，将服务器资源复用，同时简化中小运营商的接入路径。...图3：腾讯CAP位置 三、CAP的网络架构 CAP平台由腾讯核心网络设备、接入网络设备、业务服务器组成，运营商通过不同路由双链路接入腾讯CAP两台核心路由器，采用动态路由协议来与中小运营商设备互通，
基于协同过滤的推荐系统通过分析用户之间的相似性，推荐相似用户喜欢的内容；而基于内容的推荐系统则通过分析内容本身的特征，推荐与用户历史行为相似的内容。...内容推荐 内容推荐系统通过分析内容的特征和用户的历史行为，推荐相似内容给用户。其基本原理如下： 特征提取：从内容中提取出能代表其特征的向量，例如，文本内容可以使用TF-IDF、词嵌入等方法提取特征。...相似度计算：通过计算内容特征向量和用户特征向量之间的相似度，推荐相似内容给用户。 混合推荐 混合推荐系统通过结合协同过滤与内容推荐，生成更为精准和多样化的推荐结果。...结合协同过滤和内容推荐结果，生成最终推荐。...通过计算用户之间的相似度，推荐相似用户喜欢的内容。 混合推荐：结合内容推荐和协同过滤的结果，生成最终推荐。具体步骤包括计算用户特征向量、内容推荐相似度计算、协同过滤推荐结果获取和推荐结果融合。
tibble: 4 × 2 #> partyid n #> #> 1 other 548 #> 2 rep 5346 #> 3 ind 8409 #> 4 dem 7180 往期推荐...R数据科学|第十章内容介绍 R数据科学|第九章内容介绍 R数据科学|第八章内容介绍 R数据科学|第七章内容介绍 R数据科学|5.5.3内容介绍 R数据科学|5.5.2内容介绍及课后习题解答 R数据科学...|5.5.1 内容介绍 R数据科学|5.5.1 习题解答 R数据科学|5.4内容介绍及习题解答 R数据科学|5.3内容介绍 R数据科学|5.3课后习题解答 R数据科学|3.7内容介绍及习题解答
我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或 iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。...推荐系统是个有趣的问题，在学术机器学习中因此，我们可以去参加一个学术机器学习会议，推荐系统问题实际上受到很少的关注，或者，至少在学术界它占了很小的份额。...代表电影的数量 如果用户 i 给电影 j 评过分则 r(i,j)=1 )代表用户 i 给电影 j 的评分(只在 r(i,j)=1 时被定义) 代表用户 j 评过分的电影的总数 ---- 16.2 基于内容的推荐系统
推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统 推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐 内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。...内容推荐有以下优势： 从内容数据中可以深入挖掘很多信息量 新物品想要快速被推出，首选内容推荐 可解释性好 内容推荐流程 基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。...内容推荐算法 基于内容的推荐系统，最简单的当属计算用户与物品之间的相似度了。具体来说，物品画像有对应的稀疏向量，用户画像也有对应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，之后按照相似度结果对物品进行排序。...总结 总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。...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。
内容推荐中的“冷启动”问题 推荐引擎通常非常善于将内容推荐给已经在平台存在一段时间的用户，因为它已经获得了这些用户的大量信息。 但是，如果一个用户第一次注册平台呢？即平台新用户。...平台没有任何关于用户、用户偏好等信息，所以很难立即就推荐内容。 这种情况被称为推荐引擎中的“冷启动问题”。如何向一个你对其一无所知的用户推荐？又推荐什么内容？...视频内容推荐引擎的应用场景 推荐引擎对于视频平台的成功至关重要，并且有助于提升内容发现、用户互动、营销活动、再营销“休眠”用户、减少用户流失等。...这就是“内容发现”过程，通过了解用户画像，内容平台可以向用户推荐电影并引导用户发现更多内容库（目录）。 Amazon Prime Video就是一个很好的例子。...如果是更加智能和有品位的内容推荐，将能够帮助你的用户探索和参与到分类中的大部分内容。
适用场景：电商平台 双11大促等活动时，电商平台往往需要在短时间内制作大量的活动海报进行引流。如果使用人工制作，不仅费时费力，还缺乏个性化定制。...适用场景3：会议语音资料转写 大型会议记录工作内容繁杂，若会议时长较长、参会人员较多，则更加难以完整记录。...视频标签 视频标签通过对视频中视觉、场景、行为、物体等信息进行分析，结合多模态信息融合及对齐技术，实现高准确率内容识别，自动输出视频的多维度内容标签。...可应用于视频智能分析、视频审核、视频搜索、视频个性化推荐等场景，助力视频智能生产。 适用场景1：短视频分类 在短视频平台、电商、社交应用等场景下，我们都可以看到精准匹配用户需求的标签推送。...适用场景2：热点推荐 适用于视频平台、电商平台中识别热点明星、商品、情景出现时间，标记后进行推荐。 如果您想了解上述AI能力的接入指引等更多信息，请点击[阅读原文]，查阅官网文档。
最近业务有需求：结合RAG+内容推荐，针对实践部分，做一点探究。 话不多说，直接开冲！ 背景 首先回顾一下 RAG 技术定义，它可以结合信息检索和生成模型的混合。...基于这样的背景，这种技术在内容推荐、问答系统和自动摘要等领域有着广泛的应用，它能克服纯生成模型对训练数据依赖过大的缺点。 本文将介绍RAG的基本原理，并结合内容推荐机制进行实践演示，包括代码示例。...在内容推荐中，RAG 可以通过 结合用户历史行为和外部文档生成个性化的推荐内容。 例如，可以根据用户的阅读历史检索相关文档，并生成推荐理由或简介，从而提高推荐系统的智能性和用户体验。...num_return_sequences=1) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 结合检索文档生成推荐内容...展望 RAG ，它使得内容更准确、丰富，能够通过精准推荐，获取用户信任感，也适用于多场景，可能需要提升的点在于如何提升检索模型的效率、在复杂模型下，如何确保生成模型的稳定，以及多模态融合等等。。。
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