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？
一、 为什么要做数据库迁移数据库在提供服务的过程中，经常需要进行数据迁移，常见的场景包括：数据库上云迁移，业务上云，要求数据库上云，此时涉及数据库的迁移；数据库跨云迁移，业务需要跨云迁移时，要求数据库跨云迁移...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。
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。
我在bandwagonhost购买的VPS为2018双十一促销版，配置高（2h2g40gKVM）价格低（年付29.9美元），在IP被封后搬迁到俄罗斯主机商justhost，可以点击此处查看优惠，当前配置为...本次迁移主要涉及以下项目： 环境搭建 数据库迁移 网站主体迁移 备份设置 伪静态设置 HTTPS证书设置 其他设置 环境搭建 为方便管理，同时在快捷与安全中做出折中选择，本站选择了appnode作为服务器管理程序...数据库迁移 appnode网站管理中可以直接对数据库进行导入导出 网站主体迁移 appnode网站管理中可以直接对目录打包上传下载 注意！
几年过去了，Migrator.Net虽然已经迁移到了github上，但作者好像从3年前就不再更新了，不过这不影响我对它的喜爱，一如既往的使用着它，它的出现让我对数据库这块彻底的放开，不用手动去创建表，不用手动的去创建索引...使用 Migrator.Net,您可以不用关注使用的是什么类型数据库，数据库之间的迁移也很方便，我们只要关注的是我需要哪些表，哪些字段，哪些索引，哪些关联。...使用以下命令运行数据迁移： Migrator.Console.exe SqlServer2005 "Data Source=....Migrator.Net只是方便了我们的数据库迁移工作，并不能代替DBA的工作，DBA还需要进行很多数据库相关的工作，这是Migrator.Net无法代替的。...这个话题不太好说，至少对于我来说，我不需要关心数据库迁移产生的问题，我只需要关注我的项目开发这块了，利用Migrator.Net再配合ORM工具，我都不用去关心数据库类型不同产生的问题了。
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。
2 迁移至新操作系统的关键因素 在开展迁移工作时，对于不同的用户，应采用不同的迁移策略。...但考虑到该版本生命周期非常短暂、很难满足合规要求、未经安全认证、更新节奏不规则、缺乏商业支持等问题，红帽不推荐在生产环境中运行 CentOS Stream。...基于 2021 年后 Linux 社区新的上下游关系，对于桌面使用场景和操作系统开发需求，红帽推荐用户使用 Fedora 做测试开发版本基线，在 CentOS Stream 上做和红帽未来企业版 Linux...生产环境关键业务负载推荐在企业级 Linux RHEL 上运行。另外，一个新的方向是容器打包、制作过程，需要基础镜像作为底座。...重构过程中可能做一些应用开发工作，做一些改造或优化，或者老旧硬件迁移到新硬件上，等等。实施迁移流程就是用来应对操作系统迁移所带来的各类问题。
爱奇艺提出了新的在线知识蒸馏方法来平衡模型效果和推理效率，在推荐场景上获得了明显的效果，本文主要介绍爱奇艺在探索升级排序模型的过程中提出的双DNN排序模型。
最近，又找到了一款关于 Elasticsearch 的颜值与功能双在线的可视化工具，覆盖了 head 插件的所有功能，并且颜值相当在线，这个工具就叫 Cerebro ！...我用着是真爽，特地推荐给大家。
为了应对全球气候的变化，我国在近几年也已经明确提出了“双碳政策”。然而在政策之下，很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系，但在全球性问题面前，没有人是一座孤岛，谁也无法自全。...由于双碳政策具有重要战略意义和变革意义，自其开始实行之后，我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中，来助力达成“双碳”目标。...那么，在双碳政策已成确定趋势的背景下，中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现双碳目标呢？...3 双碳政策之下，数据库扮演重要角色 众所周知，公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行，在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。...由此可见，企业把本地数据中心的工作负载迁移上云之后，不仅实现了灵活性、创新性，还达到了降本增效的目的。更重要的是，将数据库部署在云上，还能够有效地降低碳排放。
这不，经过调研，就有了这篇文章，颜值与功能双在线的 Zookeeper 可视化工具：PrettyZoo ！...在网上也找了几款 zookeeper 的可视化工具，就属 PrettyZoo 长得好看，并且支持数据可视化，而且也可以在工具里面使用 zk 命令进行交互，可以说是非常方便了，所以特地写篇文章推荐一波。
Framework for Cross-domain Recommendation 链接：https://arxiv.org/pdf/2306.16425.pdf 会议：KDD 2023 公司：美团 1 引言 在推荐系统应用场景中...同时，不同域之间的数据量和特征模式存在显著差异(称为领域转移)可能导致迁移过程中出现负迁移现象。 为解决这些问题，本文提出了协作性跨域迁移学习框架(CCTL)。...简单的迁移学习技术（例如通过组合来自两个域的所有样本进行预训练和微调或者多任务学习）可能不会带来显着的改进，因为未评估源域样本对目标域的影响。SCN的主要目的是识别训练过程中的负迁移。...SCN 能够评估负迁移并在跨域训练期间检测它。如前所述，现有方法中的负迁移通常是由于误用源域样本而引起的，其中一些样本仅对目标域有用。...双嵌入表征设计的主要思想是保持域之间的差异，并且嵌入表征的分离也避免了域之间不同编码可能会发生的冲突。 3 实验效果
Matching Network for Context-Aware Feature Sequence based Person Re-Identification（基于上下文感知特征序列行人再识别的双注意匹配网络...Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatial-Temporal Patterns（通过迁移学习时空模式进行无监督跨数据集的行人再识别
首先，企业要对自己已经存在的、准备上云的业务进行迁移评估，不盲目跟风才能跑准赛道；其次，还要搞清楚赛道的规则，选择最适合自己的迁移方案，才能安全起步，保驾护航。...8 月 30 日，《Microsoft Azure 在线技术公开课之迁移本地基础架构和数据》来了！...本课程将聚焦于本地基础架构和数据的上云相关指南，教你迁移之前对环境负载的规划和评估，以及迁移 Windows 和 SQL Server 工作负载的具体操作，让你找准上云赛道的同时更能弯道超车！...你将了解 如何规划和评估迁移到 Azure 规划和评估 SQL Sever 工作负载以及应用程序 将 Active Directory 基础架构迁移上云 将 Windows Sever 工作负载迁移上云...将 SQL Sever 工作负载以及应用程序迁移上云 课程亮点 微软官方经典赋能培训 讲师在线答疑 多元化进阶学习 总的来看，现阶段我国企业上云已经迎来了需求爆发期，虽然仍旧面临着一些问题和挑战，
该文章提出了一种跨领域的实体识别方法——标签感知双迁移学习框架（La-DTL），使得为某一领域设计的医疗命名实体识别(NER)系统能够以最小的标注量迁移应用到另一领域。...本文提出了一种新的NER迁移学习框架，即标签感知双迁移学习(La-DTL)：(1)利用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)自动学习文本表示，并在此基础上进行标签感知的特征表示迁移。...2 方法 文中提出的迁移学习框架的基础主要由：Bi-LSTM、CRF和MMD这三个部分组成。...此外，作者还在非医疗数据集上做了迁移实验，最终实验结果表明，La-DTL性能要明显优于非迁移学习和联合训练模型。...4 总结 本文提出了一个标签感知的双迁移学习框架La-DTL，用于跨专科医疗NER任务的Bi-LSTM特征表示迁移和带标签感知约束的CRF参数迁移。这是医学实体识别在跨专业情景下迁移学习的第一项工作。
数据库控制台， 4 5如mysql -u root -p 6 7mysql>use 数据库 8 9然后使用source命令，后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql) 10 11mysql...content=concat(‘ ’,content); 字段类型和数据库操作 1．INT[(M)] 型：正常大小整数类型 2．DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 型：正常大小(双精密....*/..) 4 5to 用户名@localhost 6 7identified by ‘密码’； 8 9如：新建一个用户帐号以便可以访问数据库，需要进行如下操作： 10 11mysql
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