一、系统默认帐号及组管理 删除系统默认不使用的帐号，包括：lp、mail、games、ftp、nobody、postfix等。...删除系统默认不使用的组，包括：mail、games、ftp、nobody、postfix等。...修改配置文件/etc/profile，在末尾加入以下内容： TMOUT=300 五、清除系统别名 cp /etc/aliases /etc/aliases_$( date "+%Y%m%d%H%M%S"...清除账号别名 cp /etc/aliases /etc/aliases_$( date "+%Y%m%d%H%M%S") cat /dev/null>&/etc/aliases #关于用户或组需要备份的系统配置文件
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。...推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms...以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。...这里以文章推荐系统为例，讲述一下推荐系统的完整流程，如下图所示： ?...同步业务数据 为了避免推荐系统的数据读写、计算等对应用产生影响，我们首先要将业务数据从应用数据库 MySQL 同步到推荐系统数据库 Hive 中，这里利用 Sqoop 先将 MySQL 中的业务数据同步到推荐系统的
力争做到全网最干货公众号博主的波哥，就来跟大家聊聊这个安全加固。 有些新手可能对于linux系统的安全加固还是比较陌生加哪里？怎么加？还比较模糊。...其实系统的安全加固概念由来已久，主要是对几个核心的文件以及用户权限，用户密码的策略及生命周期有强制要求，当然有些单位还有很多特殊的要求，比如必须开启内核防火墙。严格的出口入口规则管制等等。...那么今天波哥就给大家出一版通用行的安全加固一键脚本。...当然以该脚本为基础波哥会丰富更多的功能然后集成到我们的kkitDeploy1.0和kkitDeploy2.0中，以便全覆盖系统安全加固全部内容选项。
，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...分布式环境：Hbase会遇到三台时间同步的问题 python环境：三台也都必须安装 2.2 数据库迁移 2.2.1 数据库迁移需求 业务数据：133，134，135， 136 web 推荐系统...，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑 1、PM（项目经理）、算法推荐工程师一起指定埋点需求文档 2、后端、客户端 APP集成 3、推荐人员基于文档埋点测试与梳理 2.3.2.2...黑马头条文章推荐埋点需求整理 埋点事件号: 停留时间 read 点击事件 click 曝光事件(相当于刷新一次请求推荐新文章) exposure 收藏事件 collect 分享事件...share 埋点参数文件结构 曝光的参数：下拉刷新，推荐新的若干篇文章 我们将埋点参数设计成一个固定格式的json字符串 2.3.3 离线部分-用户日志收集 通过flume将业务数据服务器
推荐系统任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展示在对它感兴趣的用户面前，实现信息消费者和信息生产者的双赢。...推荐系统的发展 推荐系统在不同领域的探索 1992年,Goldberg提出第一个(个性化邮件)推荐系统Tapestry,第一次提出了协同过滤的思想,利用用户的标注和行为信息对邮件进行重排序 1994...年, Resnick等人提出了针对新闻消息的协同过滤推荐系统 Grouplens 1996年,在 Berkeley的协同过滤专题讨论会上,提出了推荐系统这一概念。...A. konstan等人组织了第一届ACM推荐系统大会( Rests) 推荐系统的未来:基于上下文的推荐(情景推荐 人们开始更多关注推荐系统是否真正满足用户的需求 推荐系统的应用和价值 推荐的应用...news:推荐提升了38%的点击 Amazon:销售中推荐占比高达35% 推荐系统核心问题 如何评估一个用户(user)对一个物品(item)的评分（喜欢程度）？
一 推荐系统简介 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音.../快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。...什么是推荐系统 没有明确需求的用户访问了我们的服务, 且服务的物品对用户构成了信息过载, 系统通过一定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是推荐系统 推荐系统 V.S....推荐系统和Web项目的区别 稳定的信息流通系统 V.S....通过信息过滤实现目标提升 web项目: 处理复杂逻辑 处理高并发 实现高可用 为用户提供稳定服务, 构建一个稳定的信息流通的服务 推荐系统: 追求指标增长, 留存率/阅读时间/GMV (Gross
个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣，在web2.0兴起时做了很多尝试，给网民带来很多新鲜感觉、体验。...杉枫认为个性化系统本身对于信息传播有哪些意义和价值，是从业者应该长期坚持思考的问题，如果一味关注点击率、转化率、GMV，推荐一些擦边球吸引人的sku图片、文章等内容。...对于推荐系统杉枫认为如果能将用户关注领域前沿信息、领域过去发展脉络、领域牛人、领域最经典文章推荐给关注该领域用户，个人认为是一件对于信息传播及其有价值，也是令人兴奋的一件事，技术上也有极大挑战。 ...如果一个个性化推荐系统能将新的、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，增加信息价值是很好手段、方法。...随着对于推荐系统不断学习研究的深入吧，对于做人做事也有了一点心得体会，应该学会宽容，多多接纳新事物、新观点、新意见、新建议，真正从心底里接纳，花些时间去研究，就会有很多意想不到收获。
一、推荐系统介绍 一句话介绍推荐系统的作用：高效地达成用户与意向对象的匹配。...； 社交类：微信、陌陌等好友推荐； 1.2 推荐系统的目标 构建推荐系统前，首先要根据业务目标确定推荐系统的优化目标，对于不同的应用场景，推荐系统（模型学习）关注的是不同的业务指标，比如： 对于电商推荐...2.2 冷启动方法 对于完整的推荐系统结构，还需要考虑一个问题是：对于新的用户、新的物品如何有效推荐的问题，也就是“冷启动”的问题，因为没有太多数据和特征来学习召回及排序模型，所以往往要用一些冷启动方法替代来达到目的...冷启动一般分为三类，用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动，常用的冷启动方法如： 提供热门及多样性内容推荐。...小结：本文介绍了推荐系统的作用及组成，并对核心技术及发展做了解析。但更为关键的，推荐系统是工程上的应用，我们下一篇文章会结合实际营销推荐场景做推荐项目实战（Pyhton），敬请期待。
今天和大家来聊聊推荐系统的架构，首先声明，这张架构图不是我画的，而是我在王喆老师《深度学习推荐系统》当中看到的。 这本书我读过两遍，第一遍是我刚做推荐的时候读的，第二遍是最近读的。...所以今天这篇文章就和大家仔细抠一下这张图，能把这张图看懂了，那么整个推荐系统的架构也就清楚了。 这张图是我从影印版中截的，如果大家想看高清版本，建议大家买本实体书支持一下王喆老师。...既然我们要做推荐系统，要分析用户行为，还要训练模型，显然需要数据。需要数据，就需要记录。 第二个步骤是流处理平台准实时数据处理，这个步骤基本上只在一些大厂中存在，一些小型企业里往往是没有的。...有了在线更新的部分可以消弭一些偏差。 说完了离线的部分，我们再来看看在线这块。 在线这个部分大同小异，一般无论公司大小，推荐系统基本上都是这个结构。...你会发现，说起来推荐系统好像只是一个系统，但其实这里面单拿出任何一个模块都非常复杂。这也是为什么大家都说大厂拧螺丝的原因，因为很可能某个人只会负责其中很小的一个模块。
在推荐系统的系列笔记中预计将会简要记录这些： 一些推荐系统的基础应用： Content Based Recommendation System 基于内容的推荐系统 Collaborative Filtering...Machine (FFM) 场感知分解机 Group Lasso (least absolute shrinkage and selection operation) 分组最小角回归算法 综述 现在常见的推荐系统可以分为以下两种形式...最典型的就是IMDB与豆瓣，都需要用户主动评分才能进行下一步推荐。其中CBRS基于内容的推荐系统，Collaborative Filtering 协同过滤，SVD奇异值分解就是评分预测的典型模型。...基于聚类的推荐 基于协同过滤的推荐 基于模型学习的推荐 第一类的模型可以使用到的方法： 全局均值 物品均值 用户均值 用户分类-物品均值 物品分类-用户均值 用户活跃度 物品活跃度...文章目录 推荐系统学习笔记之一 综述 推荐系统学习笔记之二 基于内容的推荐系统(CBRS)+Collaborative Filtering 协同过滤 推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....概述 推荐系统的“使命”是解决信息过载的问题，互联网的蓬勃发展，每时每刻都会产出大量的信息，其载体涉及视频、图像、文本等各种形式。在纷繁复杂的信息中，我们如何获取自己感兴趣的信息成了一个难题。...ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。 我们将推荐系统形式化为一个序列推荐问题，旨在预测用户可能与之交互的下一个项目。...候选生成是推荐系统的一项关键任务，从两个角度来看，这在技术上具有挑战性。...一方面，推荐系统需要全面包含用户感兴趣的候选对象，而典型的深度用户建模方法会将每个用户表示为一个单一的向量，难以捕捉用户的不同兴趣。另一方面，为了实用性，候选生成过程需要既准确又高效。
哈喽大家好，这里是小夏机器人的一周推荐系统论文资讯，推送目前最新的顶会论文。由于智力尚浅，中文内容是机翻，因此可能存在例如专业名词翻译不准确的情况，大家参考即可。...为下一步行动预测编码用户活动的序列模型已经成为构建网络规模个性化推荐系统的流行设计选择。传统的顺序推荐方法要么利用实时用户动作的端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。...令人惊讶的是，尽管图神经网络（GNN）由于其在学习图表示方面的高表达能力而被广泛应用于开发各种推荐系统，但如何利用GNN设计MC推荐系统仍有待探索。...有鉴于此，我们首次尝试设计一个GNN辅助的MC推荐系统。...除了准确性之外，推荐系统的质量还有很多方面，如多样性、公平性和稳健性。我们认为，推荐系统中的许多普遍问题部分是由于用户和项目嵌入的低维，特别是当使用点积模型时，如矩阵分解。
我相信，每个人从零开始学习一项技能，或者探索某一技术领域，都要经历一个单排的过程，而用这个词来形容我学习推荐系统，以及我写书的历程，真的再贴切不过了。...之后，我开始可以在推荐领域和别人讨论某个模型的适用场景，向比较年轻的同事和实习生介绍推荐系统的一些基本概念，还会发表一些有自己技术突破的论文，于是，有一个想法钻进了我的脑海：为什么不写本书呢？...相应地，人们对推荐系统的需求和复杂度的要求达到了一个前所未有的高度，推荐系统所用的技术正在经历巨大的变革。作为推荐领域的从业者，我们需要重新审视和理解推荐系统，本书的出版恰合时宜。...——清华大学博士|陈晓智 本书深入浅出地介绍了现代推荐系统的核心技术，全面剖析了推荐系统的基础模型、技术前沿和难点问题。本书行文幽默诙谐、言必有物，是一本难得的推荐系统入门和工业实战佳作。...我诚挚地向想了解推荐系统和想进一步深入研究推荐系统的读者推荐此书。
考虑到系统并未设置索引分片，全部索引一律采用的是系统默认的5个分片，而每个索引的数据可能大小不一，结果检查，决定将数据量较大的索引，分片数增加一倍。...如下是恢复的过程中某个节点假死查到的状态： ? 对上述节点进行重启，集群状态恢复中。。 ? 检查redis，发现有大量数据堆积 ? redis内存在迅速增加，已经达到10个G ?.../translog.ckp: Too many open files in system 也就是说同时打开的文件数达到了系统的限制，这也就是无法登陆系统的原因。...不难理解上述问题的出现：一个服务器中配置了两个节点，这两个节点都运行在elastic用户下，该用户所在系统的limit.conf中对该用户同时打开的文件数有限制。...先不考虑elasticsearch是否能自动恢复，以及自动恢复所花费的时间。
大家都有想要给重要的东西备份吧，系统也是可以备份还原的，小编这里给大家分享一键Ghost备份还原系统的方法，如果你有需要对系统进行备份或还原就可以用这个一键备份还原方法了。...Ghost系统的备份： 1、系统之家一键重装系统是一个非常受欢迎的重装系统工具，同时带了系统的备份与还原功能，我们可以利用它来进行对系统备份及还原操作。...2、下载系统之家一键重装系统软件，打开并切换到备份/还原选项，点击系统备份和还原。 一键备份还原电脑图解-1 3、切换到GHOST备份和还原，如下图。...注意勾选“在系统开机启动菜单时显示【系统之家一键重装DOS-GHOST系统还原模式】选项”开机启动菜单等待时间默认的就行，添加这个可以在系统崩溃时进行还原系统的操作。...一键备份还原电脑图解-7 Ghost系统还原： 9、系统还原比较简单，我们备份时已经在开机菜单界面添加了【系统之家键重装DOS-GHOST系统还原模式】，当我们需要还原系统时选择这个选项就可以实现一键还原系统
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...当然是不一定的，因此本文提出了soft target，以此考虑所有item的作用。 方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...,f^{o_N}\} ，其中 f^{o_i} 表示item i被所有用户的点击频率，通常它的分布是非均匀分布的，一般是指数分布或幂分布。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot...用预训练的教师网络T学习得到的输出 p(i|c;\theta_T) 作为每一个训练实例的soft target。
今天跟你分享的一个史上最好用的在线考试系统：考试酷 。一个零安装、零维护和零成本的在线考试系统。...专为各类学校和培训机构提供考试系统，包括自测练习、组织统一考试、开展知识竞赛、布置课外作业或假期作业、智能组卷、答卷评阅与成绩管理等众多功能；也可用于政府机构、企事业单位内部的入职考试、员工考核、内部培训考试等...大家可以看到，这个考试酷，基本包括了现在所有类型的考试，下面我以计算机类型为例，跟大家仔细说一下这个系统 。...资源获取：公众号对话框回复：827 好了，到这边这神奇的考试系统已经分享给大家了，如果觉得这个工具好用的，可以帮小猿转发一下让身边更多的人能看到这么好用的神器，小猿在这里表示感谢！...后续文章，会陆续给大家推荐更多好玩有趣的工具给大家的，欢迎持续关注本公众号！
作者：太子长琴，Datawhale成员 本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。 ?...推荐系统简介 推荐系统可以说是机器学习和深度学习应用最广泛的领域，而且预期未来会更加流行和深入。它本质上是为用户和商品或服务之间建立一种连接，帮助用户更高效地享受到服务。...定义中的函数在推荐系统中一般被称为 “推荐系统模型”。 推荐系统架构 提到 “系统”，那自然是个有机整体，其中一般会包括多个组成部分。...3.覆盖率 覆盖率是用来描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力，一个简单的定义可以是：推荐系统所有推荐出来的商品集合数占总物品集合数的比例。...一个简单的方法是计算推荐给用户的所有 Item 的比例。另一个方法叫做 “sales diversity”，衡量使用特定推荐系统时不相同的 Item 如何被用户选择。
可以看KDD会议，最新推荐系统论文。...推荐系统概述 传统推荐模型Old school Model 协同过滤模型 通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。...转成一个分类模型。...DIN 首个加入Attention机制 根据用户和物品调整权重 推荐系统框架&工具 DeepCTR https://github.com/shenweichen/DeepCTR https://github.com...RecBole 伯乐,一个统一、全面、高效的推荐系统代码库 https://recbole.io/cn/ 支持72个模型，28个数据集，适合学术用途 文本编码方法Text Encoding Count
大家好，我是小夕，最近小伙伴说向找个项目练习下，小夕找了一份~ 完全开源，感兴趣的可以看看哦~ 今天，推荐一个后台管理系统。第一次使用就有点上头，熟悉后接私活很实用，爱不释手，必须要推荐给大家。...这是我目前见过最好的后台管理系统。功能完整，代码结构清晰。值得推荐。...项目介绍 本项目系统是一款基于 SpringBoot + Bootstrap 的极速后台开发框架，可以用于所有的 Web 应用程序，易读易懂。...另外搜索公众号技术社区后台回复“知识付费”，获取一份惊喜礼包。 内置功能 本项目系统内置了多种后台管理的功能，包含系统管理、系统监控、系统工具。...部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现支持数据权限。 岗位管理：配置系统用户所属担任职务。 字典管理：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
