（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
我们发起 Serverless 应用征集后，发现程序员们真的有太多奇思妙想了，Serverless 除了可以用来自建网盘，还能特别便捷地搭建图床。 活动详情 ?...《Serverless 有一百种玩法，比好玩更好玩》 有位开发者告诉我们，程序员写作一般会用 Markdown 格式，Markdown 虽然简洁方便，但图片的插入却是一个问题。...首先，我们需要先开通腾讯云 Serverless 云函数和对象存储 COS 服务； 接下来，我们可以通过云函数控制台直接进行操作，或者通过 Serverless Framework 工具进行部署。...安装命令行工具 Serverless Framework npm install -g serverless 2....有更多 Serverless 应用的奇思妙想？快来参与活动吧，Switch 大奖等着你！?《Serverless 有一百种玩法，比好玩更好玩》 ?
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
/ Serverless革命将把云计算带给大众 / Serverless自概念被提出到现在，搜索热度与关注度、相关开源项目的增长速度与社区活跃度，都充分显示了广大云厂商、开发者对这个架构的支持和期待。...但是很多人都会觉得Serverless还在炒概念，其实不然，国内的落地实践已经很多了。...为了让更多开发者了解并轻松入门Serverless，腾讯云和博文视点携手合作，推出实战书籍《Serverless架构：从原理、设计到项目实战》。 ?...作为国内第一本Serverless实战著作，本书从全局考虑，较为全面的介绍了Serverless知识体系，内容涵盖Serverless技术入门、架构到复杂应用构建，既有基础理论，也有方法指导，更包含丰富的实战案例...------- 有人说Serverless才是真正的云计算，这种说法可能有些夸张，但是不可否认，Serverless技术确实在逐渐融入人们的生活并改变世界，无时无刻不在向我们阐述“云时代”真的要到来了
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！
Serverless 用了将近十年。...Serverless 架构如何更好的落地实践？在 Serverless 场景下如何做业务创新？...亚马逊云科技作为 Serverless 持续发展的先行者与推动者，围绕 “Serverless For Good” 这一主题举办了“亚马逊云科技 2022 编程挑战赛”。...当时，李世峰正在用某云厂商的无服务器技术做视频转码，刚好看到亚马逊云科技的 Serverless 大赛，也是想体验一下亚马逊云上的 Serverless 开发，于是决定试试。...冠军作品：Serverless for Security Hub 【Ouroboros 队】将 Serverless 架构用于解决企业面临安全问题。
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。
Tencent Serverless Hours 系列线上分享会第十二期，我们邀请了腾讯云 Serverless 高级研发架构师孔令飞、腾讯云日志服务 CLS 产品经理冯永森两位嘉宾，与您分享腾讯云日志服务生态...Tencent Serverless Hours 系列线上分享会感谢大家一直以来的支持，近期我们也申请到了一些礼品，通过参与直播宣传、直播互动的方式赠送给大家。...One More Thing 立即体验腾讯云 Serverless Demo，获取 Serverless 新用户礼包，请在 PC 端访问： serverless.cloud.tencent.com/start...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog ? 没看过瘾？...点击「阅读原文」进入 Serverless 中文网，体验更多 Serverless 应用的最佳实践！
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如果说云时代的到来推动了数据库的变革，那么，与 Serverless 的结合，则再次为数据库的发展添了把火。Serverless 数据库会成为未来的趋势吗？...有了 Serverless 数据库，可以考虑相对灵活的设定容量，因为随着业务的变化，Serverless 数据库 可自动进行扩展和收缩，而不需要额外的运维。...当数据库也采用 Serverless，就可以实现端到端的 Serverless 架构，进一步提升用户体验。...3 Serverless 数据库从概念到落地 事实上，Serverless 数据库并非这两年才有的新概念。...与此同时，在 NoSQL 领域，亚马逊云科技也不断在 Serverless 数据库方面进行着探索，形成了完善的 Serverless 数据库服务体系。
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
包括在战略层面全面聚焦解决开发者痛点，针对 Serverless 架构下的开发、运维、调试和部署等全生命周期的能力建设，落地 Serverless 开发的全云端闭环体验，也为开发者提供了企业级 Serverless...此外，4月份，腾讯云对外发布国内首个 Serverless 数据库新品 —— PostgreSQL for Serverless。...「过去三年，腾讯云 Serverless 的用户规模、产品下载和调用等每年呈现 10 倍速增长，其中，开发者数更是突破数十万。越来越多的中国企业开始 All in Serverless。...作为全球前三大 Serverless 厂商，正在全力通过构建生态、打造社区和解决客户面临的发展挑战，推动 Serverless 技术在全球的应用和发展。」...腾讯云 Serverless 总经理 Yunong Xiao 表示。 如此优秀的 Serverless 云函数，正在邀您免费体验！ 腾讯云 Serverless 给开发者送福利了！
腾讯云弹性容器服务（EKS），云函数 （SCF），弹性微服务（TEM）联合其他相关产品，在2021年 Serverless 平台技术能力评估中，共同获得国内首批 Serverless 平台技术能力先进级认证...EKS：原生 K8S Serverless 化 产品介绍 弹性容器服务 EKS（Elastic Kubernetes Service）是腾讯云容器团队的推出的 Serverless 化 Kubernetes...五项大奖，十二项可信云认证 此次除了腾讯云容器获得以上认证外，腾讯云共斩获五项大奖和十二项可信云认证。...往期精选推荐 kubernetes 降本增效标准指南｜ProphetPilot：容器智能成本管理引擎 TKE 体验升级：更快上手 K8s 的24个小技巧 腾讯TencentOS 十年云原生的迭代演进之路...技术赋能教育：51Talk 在线教育的 Serverless 及音视频 实践 在 TKE 中使用 Velero 迁移复制集群资源 ?
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？
作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：孤独烟 引言 正文 背景介绍 双写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！ 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。
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