翻译内容： NoSQL Distilled 第四章 Distribution Models 作者简介： 本节摘要： 今天主要说的内容是如何把分片和复制结合起来使用。...Combining Sharding and Replication 分片和复制双剑合璧 Replication and sharding are strategies that can be combined
（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
一句话概括就是：跨域推荐（Cross-Domain Recommendation）是 迁移学习 在推荐系统中的一种应用。...所以，不能简单的把迁移方向从rich->sparse改成sparse->rich。 下面，介绍四种常见的跨域推荐解决方案。 1....Attentional Framework for Dual-Target Cross-Domain Recommendation[1] [ijcai, 2020] 模型结构 这篇论文属于dual-target迁移...（注：本层是跨域迁移的重点，因为在这里综合了两个域中相同user/item的embedding。...如果有n个域的话，采用上文所述的pairwise迁移方法就需要构建 个域之间的关系，可不可以直接把所有域的关系都综合起来呢？
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！
例如从单机数据库迁移到分布式数据库；从关系型数据库迁移到 NoSQL，或，从关系型数据库/ NoSQL 把数据迁移到数据仓库、大数据或数据湖中进行数据分析。...根据是否能支持数据迁移过程中，数据库为业务持续提供读写服务，将迁移方案分为：停机迁移、零停机迁移。为了满足业务服务的高可用及迁移数据的完整性，推荐大家选择能够支持“零停机迁移”的工具产品。...且恢复工具不提供辅助的诊断运维能力，使用门槛比较高，不是很推荐。备份恢复迁移方案的特征为：纯手工操作复杂度高且容易出错，迁移的完整性较高，但只适合同网络环境下的同构同版本数据库之间的数据迁移。3....为了满足服务高可用及迁移数据的完整性，推荐大家选择能够支持“业务零停机迁移”的工具产品。...同时，平台工具(例NineData) 的自动化体验及配套设施（例：数据校验工具、迁移限流、监控告警等）一般较为完善，是比较推荐的选择。
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 2021 年的双 11 双 12 中，ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景，都能让历史订单实时检索。 具体而言，ADB 3.0 解决了三方面的问题： 全量数据迁移与实时同步。...DMS 库仓一体化架构，借助 DTS 高效传输能力，将 MySQL 全量数据迁移至 ADB，并保持实时同步。 行级存储能力。
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。
Docker的迁移与备份 一、容器保存为镜像 可以通过以下命令将容器保存为镜像 docker commit mynginx mynginx_image 基于新创建的镜像创建容器 docker run...端口 二、 镜像备份 可以通过以下命令将镜像保存为tar文件 docker save -o mynginx.tar mynginx_image -o：表示output，输出的意思 三、镜像恢复与迁移
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
这里为大家推荐一个不错的Spring Boot系列讲座，讲师介绍如下： 小马哥，阿里巴巴技术专家，从事十余年Java EE 开发，国内微服务技术讲师。...目前主要负责微服务技术推广、架构设计、基础设施、迁移等。重点关注云计算、微服务以及软件架构等领域。...Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（七）MyBatis Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（八）JPA Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（九）NoSQL...Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（十）缓存 Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（十一）消息 Java 微服务实践 - Spring Boot 系列（十二）验证
为了进一步释放英特尔® 傲腾™ 持久内存 (PMem) 的性能，如今，腾讯云数据库团队基于全新的架构设计思路推出了首款软硬件结合、高速低延迟的 NoSQL 数据库产品——KeeWiDB 键值数据库，提供了高性能...KeeWiDB 完全兼容 Redis 协议，使用 Redis 的业务无需修改任何代码便可以迁移到 KeeWiDB 上。...3 NoSQL 数据库需要更加灵活易用 无论是对于持久内存方案的探索，还是对于硬件性能的进一步挖掘，都是为了打造一款更加灵活易用的 NoSQL 数据库，满足业务场景的需求。...随着数字化转型在企业内部的进一步深入，大量的数据被分层，海量语音、图像视频等非结构化的数据亟待被挖掘价值，将推动 NoSQL 数据库拥有更细颗粒度和更高水平的技术创新出现。...NoSQL 数据库需要更加灵活易用，也将朝着更加灵活易用的方向发展。
而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性...本文将简要介绍一种最新的可迁移推荐算法，致力于探索可迁移推荐模型，实现更大范围的通用推荐系统。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.06190.pdf 一....通过对模态特征进行建模，推荐模型才有可能在更广泛的意义上实现对应模态的跨域迁移，即不再依赖共享的ID信息，从基于ID回到基于内容的推荐，本文中通用推荐的实现是基于一个常见的推荐场景，即用户的物品交互行为由混合模态...基于混合模态反馈（feedback with MoM）的推荐模型是实现可迁移和通用推荐的重要途径，可以迁移到属于任何源领域模态组合的目标域，扩展了模型的通用性。...论文在包括四种推荐场景的目标域下对预训练TransRec的可迁移性做了测评和验证，目标域均与源域无用户和物品重叠。 论文通过缩小/扩大源/目标域数据规模，验证了数据集大小对迁移性能的影响。 二.
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 ---- 协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。...推荐系统的数据稀疏性是一个固有的挑战，因为推荐系统的大部分数据都来自于用户的隐式反馈。这就带来了两个困难： 一是大部分用户与系统的交互很少，没有足够的数据进行学习; 二是隐式反馈中不存在负样本。...这个道理拿到推荐系统中也说得通，毕竟推荐过程也是通过找物品和用户之间的相似性来进行推荐。...这种迁移学习模型被称为文本增强领域适应推荐(TDAR)方法。...有兴趣了解迁移学习+评论+协同过滤的兄弟们可以移步：开源代码[https://github.com/Wenhui-Yu/TDAR]。
从而实现了无缝的双集群写入，达成了平稳且安全的数据迁移。...二、方案部署 说明： 网关和控制台都需要使用 ES 作为元数据存储，可以复用源端 ES，也可以在网关&控制台服务器部署一个单机 ES（推荐）。 1....最后一次增量备份恢复（略） 业务切换到双写网关后，还需要使用快照做最后一次恢复，同样参考：Elasticsearch 迁移方案 4....六、小结 双写网关方案成功解决了过去许多难以应对的问题，如跨云 ES 服务的在线迁移、传统迁移方案缺乏实时回退能力等。...甚至支持从高版本到低版本的在线迁移，尽管这样的迁移不支持快照，只能通过 Logstash 等工具实现。由于 Logstash 仅支持全量同步，这将使双写网关的消息堆积压力增大。
「@Author：Runsen」 前言：迁移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习过或训练好的模型，应用于新的领域这样的一个过程。...从这段定义里面，我们可以窥见迁移学习的关键点所在，即新的任务与旧的任务在数据、任务和模型之间的相似性。...假设有两个任务系统A和B，任务A拥有海量的数据资源且已训练好，但并不是我们的目标任务，任务B是我们的目标任务，但数据量少且极为珍贵，这种场景便是典型的迁移学习的应用场景 接下来在博客中，我们将学习如何将迁移学习与...kaggle找到的关于迁移学习的入门案例 1) 加载数据 第一步是加载数据并对图像进行一些转换，使其符合网络要求。...也可以将 CrossEntropyLoss 用于多类损失函数，对于优化器，使用学习率为 0.0001 和动量为 0.9 的 SGD，如下面的 PyTorch 迁移学习示例所示。
salesforce基于metadata进行管理，Ant Migration Tool 是一个基于 Java/Ant的命令行工具用于将metadata从本地迁移至Sales Org....多个阶段Release的发布：开发过程需要重复的构建，测试等才能发布到生产，脚本化的组件检索和部署会更高效； 重复部署相同的参数：可以检索出所有的metadata，进行更改，以及部署组件的子集； IT进行迁移到生产的操作...salesforce对TLS1.0已经弃用，所以建议java JDK使用1.8（曾经java项目使用1.7，尽管按照要求各种配置了 tls信息仍然会有各种位置错误，使用1.8以后便一点问题没有了，所以推荐使用...Ant Migration Tool实际操作 下面通过一个例子来进行演示，例子浅入浅出，描述的是将我一个org里面的custom label全部迁移至另外一个org里面，然后再将指定的custom label
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