（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
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
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
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！
10款最好用的数据采集工具，免费采集工具、网站网页采集工具、各行业采集工具，这是目前比较好的一些免费数据采集工具，希望可以帮助到大家。...1、八爪鱼采集器 八爪鱼是基于运营商在网实名制真实数据是整合了网页数据采集、移动互联网数据及API接口服务等服务为一体的数据服务平台。它最大的特色就是无需懂得网络爬虫技术，就能轻松完成采集。...2、火车头采集器 火车采集器是目前使用人数较多的互联网数据采集软件。它凭借灵活的配置与强大的性能领先国内同类产品，并赢得众多用户的一致认可。使用火车头采集器几乎可以采集所有网页。...4、大飞采集器 大飞采集器可采集99%网页，他的速度是普通采集器的7倍，和复制黏贴是一样的准确，它最大的特点就是网页采集的代名词因为专注所以单一。...有特殊情况需要特殊处理才能采集的，也支持配置脚本。 9、阿里数据采集 阿里数据采集大平台运营稳定不奔溃，可以实现实时查询，软件开发数据采集他们都可以做，除了贵没有毛病哈。
zblog问答聚合采集插件，格式为(双标题 + 目录+自动配图+问答聚合+自动推送） 该插件仅适合zblog系统，只适用于zblog，介意的勿拍，不能适配其它cms。...站长百科网 优点： 1.安装方便，后台上传插件一键安装配置 2.采集自定义，文章排版效果好，后台配置简单操作 3.聚合问答类型，百度青睐好收录，好排名，好提高网站质量，高流量站点的必备工具。...插件为开源版，支持自定义二次处理，出售概不退换 插件为目前最近版本，不必纠结版本问题，能满足你所有的采集需求和功能，能够起词上权就是好工具，出效果看的手法和技巧，工具终究只是辅助而已，想要躺平起词请绕路
即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展 为此建议将日志采集分析系统分为如下几个模块： ? 数据采集模块：负责从各节点上实时采集数据，建议选用Flume-NG来实现。...数据接入模块：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，建议选用Kafka来实现。 流式计算模块：对采集到的数据进行实时分析，建议选用Storm来实现。...Flume组件特点 Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统。...Flume与Kafka的比较 Flume和Kafka都是优秀的日志系统，其都能实现数据采集、数据传输、负载均衡、容错等一系列的需求， 但是两者之间还是有着一定的差别。 ?...日志采集选型小结 建议采用Flume作为数据的生产者，这样可以不用编程就实现数据源的引入，并采用Kafka Sink作为数据的消费者，这样可以得到较高的吞吐量和可靠性。
采集Apache Web服务器日志一、需求Apache的Web Server会产生大量日志，当我们想要对这些日志检索分析。就需要先把这些日志导入到Elasticsearch中。...此处，我们就可以使用Logstash来实现日志的采集打开这个文件，如下图所示。我们发现，是一个纯文本格式的日志。...mkdir -p /export/server/es/data/apache/三、使用FileBeats将日志发送到Logstash在使用Logstash进行数据解析之前，我们需要使用FileBeat将采集到的数据发送到...例如：IP字段、时间、请求方式、请求URL、响应结果，这样六、Logstash过滤器在Logstash中可以配置过滤器Filter对采集到的数据进行中间处理，在Logstash中，有大量的插件供我们使用
引言 在互联网信息量爆炸的今天，如何高效、准确地采集网络数据，已经成为了企业和研究者面临的重大挑战。网络爬虫加上IP代理的策略，如同双剑合璧，为我们提供了突破数据采集障碍的有力武器。...port', } url = 'https://example.com' response = requests.get(url, proxies=proxy) print(response.text) 双剑合璧...代理 通过第三方服务器重新定向请求以隐藏真实IP地址 数据采集策略 结合网络爬虫和IP代理提高采集效率和安全性 总结与未来展望 随着技术的不断进步，网络爬虫和IP代理将面临新的挑战和发展机遇。...我们期待更多创新技术的出现，进一步提升数据采集的效率和质量。同时，也需要关注数据采集的合法性和伦理性，确保技术应用的正当性和可持续发展。...让我们一起探索数据采集的无限可能，解锁信息世界的秘密。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
借用PortAudio采集和播放音频，实现一个双路混音器 混音，顾名思义，就是把多个音源混合的过程，是一个很常见的应用。...这两天我也做了一个双路混音器，当然，我没有做多么专业的音频信号处理，只是一个简单的混音，调节各路音量，并实现了一些音效处理。...主要功能有：采集硬件设备，读取wav文件，播放，混音，音量调节，音频节奏、音调的调节，wav文件输出。...而PortAudio和你的程序之间的数据的交互，其实是有两种方式的，一种就是上面原型中提到的设置回调函数的形式，另一种就是调用Pa_ReadStream和Pa_WriteStream这两个函数，我推荐还是通过回调的形式...PortAudio的采集 ? 2. PortAudio的播放 ?
总结，本文从系统建设涉及到的技术介绍到框架搭建，对系统涉及到的商品推荐算法给出了详细的设计流程及核心代码块，从整体上完成了本应用商品推荐系统的开发过程。...如何针对互联网各大小说阅读网站的小说数据进行实时采集更新，建立自己的小说资源库，针对海量的小说数据开展标签处理特征分析，利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐？...基于以上问题，本次小说推荐系统，建设过程主要分为小说推荐网站前端系统，小说运维管理后台系统，小说数据实时采集爬虫三个部分。...小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站，提供用户登录注册，小说阅读等功能，小说运维管理后台，提供管理员用户使用完成系统内部小说，用户等数据的管理，小说数据采集爬虫支持各大小说阅读网站的内容采集及更新...一、程序设计本次小说推荐系统主要内容涉及：主要功能模块：小说推荐网站前台，系统管理后台，小说爬虫采集平台主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
第四是面向双碳校园、绿色校园的物联管控、能源管控等相关的物联产品，能够实现人脸通行、身份识别、设备安全、考勤、室温调控、光线调控、空气监测、能耗管理等，共同助力绿色校园的建设 在应用模式上，我们也充分地覆盖了从教学到教研...在服务高等院校层面，希沃主要专注在智慧教室的建设，现在累计服务了超过1800个高等院校，走进了4万多间高校的智慧教室，其中不乏大量的双一流高校，（助力）他们智慧教室的建设，服务了超过100万的高校师生。...比如虚拟数字人，就是我们通过视频采集的方式，实时生成的。视频中的万老师是我们公司的一名知名讲师，是通过（视频）采集完成的一个数字分身，她可以像高校老师一样授课。...比如，数字孪生校园，利用数字孪生技术实现实体校园在虚拟世界的数字化应用：对校园情况进行总览，查看学校整体布局和功能区域划分，构建远看三维实景一张图；对校园内高点视频监控进行AR标签化，在视频实景地图中查看校园内各建筑物...、设备、设施的实时状态，构建静态视频实景一张图；对室内空间进行激光扫描和全景建模，查看教室内部结构和实景情况，并叠加教室各类资源标签，构建系统实景复刻一张图；实时查看各类资源标签的状态，调阅教室录播视频设备
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
“腾讯近日发布的实景三维中国解决方案是一个开放的生态。” 腾讯位置服务总经理牟蕾向泰伯网介绍：“在数据采集层和数据处理层，我们向地信测绘等专业机构提供算法、算力等开放能力。...牟蕾表示，从数据采集层、数据处理层到应用层，实景三维建设的每一层都需要庞大的算力做支撑。...“三维数据的采集存在波峰波谷的业务特性，因此不少测绘单位在处理数据时可能会遇到一个难题——算力不可伸缩。”牟蕾举例称：“当有任务下来时，数据量会出现短时间的爆发，需要较大的算力支撑。...牟蕾介绍，解决方案中面向数据采集层和数据处理层的能力将面向传统测绘、地信领域的单位及企业开放，通过降低算法、算力的技术门槛为其提供助力。...为此，腾讯相继开放许多信息可视化与地图接口相结合的组件，也将沿着数据采集层、引擎服务能力层及应用层的脉络，继续推进相应工作。
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