本文我将和你一起拆解 Vite 的双引擎架构，深入分析Esbuild和Rollup究竟在 Vite 中做了些什么。...Vite 架构图很多人对 Vite 的双引擎架构仅仅停留在开发阶段使用 Esbuild，生产环境用 Rollup的阶段，殊不知，Vite 真正的架构远没有这么简单。...相信对于 Vite 的双引擎架构，你可以从图中略窥一二。在接下来的内容中，我会围绕这张架构图展开双引擎的介绍，到时候你会对这份架构图理解得更透彻。...因此，你可以看出双引擎对于 Vite 的重要性，如果要深入学习和应用 Vite，那么掌握 Esbuild 和 Rollup 的基础使用和插件开发是非常有必要的。...在下面的几个小节中，我们将一起进入双引擎本身的学习。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
近日，火绒反病毒引擎实现全面对龙芯、飞腾等国产芯片的适配，相关产品用户可通过OEM模式使用火绒反病毒引擎所有技术模块。...一直以来，火绒都在国产化服务的道路上不断稳步前行着，包括自主研发的火绒反病毒引擎部分技术模块也早已完成对上述国产芯片的支持。...而火绒反病毒引擎具备的“通用脱壳”、“虚拟沙盒”等关键自主研发技术，需要针对不同国产芯片进行单独适配，对于这些技术模块在不同芯片上的完全能力迁移，是一项需要时间精细磨合的工程。...目前，火绒反病毒引擎可完全运用于龙芯、飞腾等国产芯片上，并优先以OEM的形式赋能相关领域客户，体验完整的火绒反病毒技术。...也正因如此，火绒吸引了一批同行成为合作伙伴并向其进行引擎赋能，包括联想、天融信、迪普科技、安恒信息、杰思安全、奇安信、安天等，可以说，火绒已经成为国内成熟的反病毒引擎提供商。 ?
PawSQL 索引推荐引擎是PawSQL自动化SQL优化平台的核心功能，它支持ANSI标准的DML语法以及其他SQL方言的解析，通过对SQL语句的语法分析，结合表结构定义信息及统计信息，对所有可能的语法组合能推荐出合适的索引...PawSQL的索引推荐是基于查询块（Query Block）的，某些重写优化算法能够将索引推荐相关的部分推导或是下推至查询块中，从而让索引推荐引擎推荐出合适的索引，下面以过滤谓词下推重写为例，介绍重写优化如何影响索引的推荐...where c_acctbal>0 group by nationkey ) as p where p.nationkey= 100 单纯的分析查询块p，PawSQL索引引擎推荐出的索引是...类似的，能够帮助PawSQL索引引擎推荐更有效的索引的重写优化算法还包括：LIMIT子句下推重写优化，外连接转化为内连接优化，投影下推优化，SATTC优化等等。...PawSQL Engine, 是PawSQL系列产品的后端优化引擎，可以以docker镜像的方式独立安装部署，并通过http/json的接口提供SQL优化服务。
（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。 推荐引擎是一种数据过滤引擎，它通过算法及数据来给特定的用户推荐相关商品。...与此同时，它还向你展示你可能感兴趣的商品（推荐商品通常情况下，价格会更昂贵）。推荐引擎被用于交互销售、提升产品销量。...随着网络数据的日益暴涨，用户数量的显著提升，推荐引擎对于网店及电商公司的重要性日渐提高。其重要性表现在：电商公司通过推荐引擎查找信息，根据用户的喜爱偏好为其提供相关商品信息。 推荐引擎如何工作？...典型的推荐引擎通过以下四个阶段处理数据：收集，存储，分析和过滤。...（就像亚马逊推荐引擎一样，拥有“组合购买”、“为你推荐”标签） 存储数据 通过算法处理越多的数据，推荐结果就更加精准。这意味着，任何推荐引擎项目都可以转变成大数据项目。
我们于 2022 年下半年启动了 DGraph 的研发，DGraph 是一个 C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。...了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫 DGraph？...因为推荐场景主要是用 x2i(KVV)表推荐为主，而 x2i 数据是图(Graph)的边，所以我们给得物的推荐引擎取名 DGraph。...读写模型 推荐场景需要支持在线服务更新数据，因此引擎有读也有写，所以它也存在读写问题。另外引擎还需要对索引的空间进行管理，类似于 JAVA 系统里面 JVM 的内存管理工作，不过引擎做的简单很多。...但是在推荐引擎里面，对于读取的性能要求非常高，核心数据的访问如果引入锁，会让引擎的查询性能受到很大的限制。 推荐引擎是一个读多写少的场景，因此我们在技术路线上选择的是无锁数据结构 RCU。
推荐系统很重要的一点是“快”，所以索引还必须有实时更新能力。...进一步，如果经常需要确认为什么一篇文章没有被推荐出来，通常需要人工分析日志，有了elk后建立简单分析流程可以快速解决这个问题。...更进一步，利用elk完全可以对整个推荐流程进行日志分析，如分析推荐理由，过滤原因，统计推荐效果等。当然对于体量大的业务日志量会非常惊人，这里只要抽样部分日志即可。...kafka+storm/flink实时数据处理 “天下武功，唯快不破”，推荐系统尤其如此：必须尽快地更新画像、排序模型。...强大的A/B实验工具是做好推荐的关键。A/B实验工具几乎都是按google的分层实验论文设计的。要做好推荐，这方面还是值得研究研究的。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
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？...杉枫是从个性化推荐系统、广告投放系统、搜索引擎三个既存在相似又有差异的系统着手思考的。...搜索引擎有极好的开源实现以及大量的架构分享文章，确定从搜索引擎入手，借鉴搜索引擎打造属于我们自己推荐引擎。 ...有了搜索引擎可以借鉴，但推荐系统虽然像搜索引擎，但毕竟不是搜索，推荐比搜索多得是，召回流程更多、更广泛，并且需要召回的范围是基于用户画像来构建的，搜索核心是输入词与文章之间的匹配程度，搜索引擎核心到今天依然是...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。
MergeTree系列表引擎之CollapsingMergeTree一、CollapsingMergeTree基本讲解CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路，支持行级数据修改和删除的表引擎...但是可以通过VersionedCollapsingMergeTree的表引擎得到解决。
代码在GitHub上: https://github.com/HeliumProject
文章前言 本篇文章主要介绍一些我们在渗透测试过程中比较常用也是使用范围较广的渗透测试搜索引擎 搜索引擎 Fofa http://fofa.info/ Shodan https://www.shodan.io
N3停止更新之后, 这个是目前我觉得质量最高的代码 http://heliumproject.org/ 代码在GitHub上: https://github.c...
吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。...三、腾讯云推荐引擎 基于上面的经验，我们打造了腾讯云推荐引擎。...腾讯云推荐引擎（CRE）是面向广大中小互联网企业打造的一站式云推荐引擎解决方案，提供安全、便捷、精准、可靠的推荐系统服务，提升其业务的点击转化率和用户体验。...腾讯云推荐引擎 腾讯云推荐引擎具有下面的功能： 一天接入，快速上线； 模板化算法，节省99%代码； 快速扩容，应对业务快速增长； 稳定可靠，节省运维开销。...3.云推荐引擎的解决方案，在通用化的基础上，同时考虑了易用性，方便用户接入。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
因为工作需要，最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。 排序推荐 比较偏向于 输入联想（类似于淘宝，我们输入手机，下面会提示推荐）。 但是本文，重点介绍个性化推荐。...系统推荐： 据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。...排序推荐：结合 用户输入的关键词、系统推荐、个性化推荐 三个维度进行排序推荐。...关于个性化推荐，根据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐 结合个人理解，具体化简述上面三个概念： （1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、...内容推荐和协同过滤推荐 结合 应该能满足大部分需求， 基于人口统计学的推荐看情况，如果有必要再实现。 另外 基于协同过滤 数据量 大的时候 才比较准。这种情况内容推荐 可以补位，推荐类似商品。
推荐引擎 Easy-Tech #035# 推荐引擎通常是指利用机器学习（基于用户的过去选择、偏好以及内容提供商的目录）来预测特定用户有可能观看哪一部电影或者视频的系统。...在本文中，我们将从OTT服务提供商的角度来了解推荐引擎、它所需的数据、以及它的用途等。...内容推荐引擎所需数据 推荐引擎需要大量数据（正确数量和质量）推荐和识别模式。比如，需要适当的数据来确保被推荐给用户的电影适合用户的观看偏好和模式。...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。...| 改进的搜索和自动补全 平台的搜索引擎也可以根据用户偏好进行推荐。
自己去体验吧~ PS: ☆ 半星 ★ 一星 主要是以狂拽屌指数来排名 12、Stackoverflow 这个插件其实是最实用的插件，程序猿遇到的问题，基本都能找到回答，但是它使用的是google搜索引擎...狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
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