这里所说的资源管理不仅仅只是资源打包,它包括了定义和压缩,打包,以及各种性质定义和操作接口. 本章只介绍图像资源管理....图像资源管理使用的是一个CIMGLIB的对象,对象包含了一个资源的列表单. 通过前几章,我们基本上可以显示一个地图和人物动画了,再加上控制,一个简单的游戏就可以演示了.
（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...基于上述需求，该公司组建了项目组，在项目会议上，张工给出了基于家庭网关的传统智能家居管理系统的设计思路，李工给出了基于云平台的智能家居系统的设计思路。经过深入讨论，公司决定采用李工的设计思路。...【问题1】(8分) 请用400字以内的文字简要描述基于家庭网关的传统智能家居管理系统和基于云平台的智能家居管理系统在网关管理、数据处理和系统性能等方面的特点，以说明项目组选择李工设计思路的原因。...答案： 网关管理：云平台更强，可实现远程网关管理，对不同地点的多种设备管理，管理能力更强。 数据处理：数据一般通过网关上传到云数据库，这样更容易处理和分析数据，以及更安全和容灾性。...）填写g微服务应该填写f(云平台) （4）填写d数据库 （5）填写f云平台应该填写e家庭网关 （6）填写c驱动程序 【问题3】(5分) 该系统需实现用户终端与服务端的双向可靠通信，请用300字以内的文字从数据传输可靠性的角度对比分析
首页页面轮播课程需要在课程的model中添加is_banner字段，说明是否是轮播课程：
商家权限及其菜单资源管理设计 在商家的菜单体系中，我们设计了一个三级菜单，分别为分类、模块和资源。...在平台管理后台中，必须对这些菜单进行统一管理。下面就对各个菜单的管理及其设计分别加以说明。...完成设计后，资源管理的显示效果如图11-5所示。 从图11-5中可以看出，三级菜单是在一个应用中对某一个实体进行增删改查时的一项操作权限，URL是一个执行订单修改的链接地址。...本文给大家讲解的内容是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家权限及其菜单资源管理设计 下篇文章给大家讲解的是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家角色管理设计； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
背景介绍 大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分，属于大数据平台运维管理系统。...基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞...资源管理系统核心目的：对于大数据平台的资源管理，让一切人对机器的操作尽可能自动化，让一切人的决策基于数据，提供如下能力： 提升可见性：增加大数据平台的存储、计算资源的可见性； 小文件优化：HDFS小文件管理...热度分析：存储文件的热度分析，存储格式优化、压缩；重要数据备份； 生命周期管理：数据生命周期管理，支持存储时效设置，避免数据僵化； 计算任务诊断：基于计算任务解析，自动给出任务的优化建议； 核心能力 大数据平台的资源管理主要从两个维度出发...tuple._1.toString(), tuple._2.toString())) .coalesce(1).saveAsObjectFile(targetPath); 总结 资源管理组件是大数据平台中的运维组件
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
关键字：python 运维资源管理 ? 正文 | 内容 python 资源管理平台？...django-idcops 是一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的，拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一序列模块的资源管理平台 01 — 【功能】 主要功能：...django-idcops 是一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的，拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一系列模块的资源管理平台，解决各类资源集中管理与数据可视化的问题。
弱网环境构建成本高； 需要安装、部署额外的工具，并且弱网络环境需要在PC上或者Web上进行配置，使用成本高； 弱网络环境功能并不完善，比如Fiddler不支持丢包、抖动等弱网环境； 介绍 在之前的文章《推荐一个不错的弱网模拟框架...》中推荐了一个很好用的弱网模拟框架，今天给大家再推荐一个简单易用的弱网模拟工具 — QNET，它是腾讯WeTest旗下的一款产品，不需要ROOT和越狱手机，也不需要连接数据线，只需要在手机上安装一个APP...即可实现可靠、功能完整的弱网模拟服务，而且支持Android和iOS双平台。
在前面讲解互斥量时，引入过临界资源的概念。在前面课程里，已经实现了临界资源的互斥访问。
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！
平台管理后台的访问控制设计 这里的访问控制设计使用了Spring Secutiry来实现,这些内容与第10章SSO设计中的访问控制部分的实现方法相差不多，不同之处在于这里并不需要OAuth 2，而对权限管理的设计也使用了一种更为简便的方法来实现...平台管理后台的权限管理设计 这里的权限管理使用了一种较为简单的方法来实现，即通过使用配置参数实现权限管理，实现方法如下。...RequestMapping(value="/update",method = RequestMethod.POST)@RequestMapping(value=" /delete/{id} ") 其次，在安全资源管理的元数据管理...本文给大家讲解的内容是平台管理后台与商家菜单资源管理：平台管理后台的访问控制设计 下篇文章给大家讲解的是平台管理后台与商家菜单资源管理：商家的注册管理设计； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
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。...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。...也就是说，PMEM 和 Tair 的结合，实现了超大内存存储，能够将消费者平台红包、店铺红包、平台优惠券、店铺优惠券、店铺会员折扣、店铺限时折扣等几十项资产进行持久化归一存储，让业务在计算价格时，可以从一个地方获取所有数据
一、平台直方图 平台直方图均衡是对直方图均衡的一种修正方法。...首先选择一个合适的平台阈值T，对统计直方图进行如下修正 ：如果某灰度级的直方图值大于平台阈值T，将其直方图值置为T，如果其直方图值小于平台阈值T ，则保持不变。...二、双平台直方图 双平台直方图均衡化是对平台直方图均衡化的改进，通过引入两个平台阈值，上限阈值 Tup和下限阈值 Tdown 对红外图像的直方图进行调整，其中 Tup＞Tdown。...如果某一灰度的直方图的统计值大于上限平台阈值 Tup，则将其直方图值设置为 Tup，抑制红外图像大量的背景灰度信息；如果某一灰度的直方图的统计值小于下限平台阈值 Tdown 且大于零，则将其直方图值设置为...三、仿真效果 以下图是仿真结果，分别是原图、直方图均衡、平台直方图均衡、双平台直方图均衡结果，直方图均衡的结果有过增强现象，平台直方图均衡抑制了背景过增强，双平台直方图均衡结果保护了细节。
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。
为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。...数据集成平台的主要组件数据集成平台通常包括以下主要组件：连接器 连接器是用于与不同数据源通信的组件。每个数据源都有其自己的连接器，用于确保数据的顺利流动。...数据集成平台与ETL的区别数据集成平台和ETL（提取、转换、加载）是数据管理领域中的两个不同概念，它们虽然有一些重叠之处，但也存在一些关键区别。...数据集成平台则更加通用，可以应对多种不同的数据集成需求，包括批处理和实时数据处理。数据集成平台工具介绍选择适合企业需求的数据集成平台至关重要。以下是一些推荐的数据集成平台1....(数据集成工作流界面)(数据集成监控功能)市面还有很多其他数据集成平台，企业可以根据自身的需求选择不同的数据集成平台工具。
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。...通过合理配置云平台，我们可以充分发挥云计算的优势，提升爬虫的效率和稳定性。下面是一些实际操作价值的内容，让我们马上开始！...各云计算服务提供商都有不同的优势和特点，例如，亚马逊云服务（AWS）、微软Azure、谷歌云平台等。我们需要根据项目的需求、预算和扩展性等方面来选择适合自己的云平台。...4、使用无服务器计算 无服务器计算（Serverless Computing）是一种更为灵活和经济高效的资源管理方式。...云平台通常提供了监控和日志收集的功能，如AWS CloudWatch和Azure Monitor。
摘要 魅族是一家智能手机研发公司，也是一家互联网公司，拥有超大规模的用户量及海量数据量，魅族推荐平台实现了在海量的数据中对算法模型进行在线及离线训练，在高并发的场景下实时进行预测为用户推荐更感兴趣的信息...魅族推荐平台架构演进 推荐平台需要做的事 平台的核心需求： 支撑5个以上的大产品线的不同场景的推荐业务需求，保证业务稳定运行，可用性达到99.9%，推荐场景当次请求响应在100毫秒以内，一天需要支撑亿级别的...推荐平台架构分层 推荐系统被分为三层。 Offline运算层：该层主要是离线对海量的数据进行建模加工，生产有价值的数据，如Item相似库、user相关库、CF离线推荐结果等。...资源管理调度 机器动态划分分组，可以按业务进行划分，也可以按照模型资源情况进行划分。 解决业务之间相互影响，按照业务对性能的要求及复杂度分配不同的硬件机器。...； 推荐平台对外开放，能为行业其它的企业提供专业的推荐服务； 深度学习集成。
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
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