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。
PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别，一句话识别，在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的，实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时，需按照以下要求。...内容 说明 支持语言 中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率：16000Hz或8000Hz、采样精度：16bits、声道：单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex...Q2：实时语音识别的分片是200毫秒吗？ A2：IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果，包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID，每次请求都会返回。
---- 需求： 一、将红色区域的数据内容定位后，识别出来。 二、输出成能看懂的数据或文件或者图片等。 三、程序不允许断掉，不可以影响程序继续运行。 难题和问题分析： 一、我们需要怎么来处理（废话~。...nameF = img_name[-3:] # 匹配后缀名 con = imageEncod_match.group(2) # 匹配文件内容...'gif': "gif", 'png': "png", } print con #打印匹配的内容...nameF = img_name[-3:] # 匹配后缀名 con = imageEncod_match.group(2) # 匹配文件内容
在推荐系统领域，内容推荐是一种常用的方法，它根据用户的历史行为数据或偏好信息，分析用户对内容的喜好，然后推荐与用户喜好相似的其他内容。...本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是内容推荐？...内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，它通过分析内容的属性、特征或标签等信息，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。...推荐生成：根据内容的相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并将其推荐给用户。...: print(documents[index]) 结论 内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，通过分析内容的特征和相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。
推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。...本文将从描述“热度”的视角介绍几种内容推荐策略，完成可解释性的推荐。...过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。...正文 正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。...使用以上公式根据当前温度对项目进行排序 5.引入文章评论、浏览对文章排名的影响 Stack Overflow 引入了问题评论对问题热度排名的影响[12]。
它能最小化到系统栏上，使用F12能直接把它呼叫出来。 它的安装方式： apt-get install guake 从Applications>Accessories>Guake处运行它。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。在本例中，使用了书籍标题中的关键字（图二），这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。 ?...区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。在本例中，系统会给第一个用户推荐第六本书，之后是第四本书（图六）。同样地，只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。 ?...优缺点分析 1、优点 （1）不需要惯用数据 （2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目 （3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高 （4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表...（5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题 2、缺点 （1）项目内容必须是机器可读和有意义的 （2）容易归档用户 （3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够
、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z...但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势...适用场景： 在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。...启动物品集合需要有多样性，在冷启动时，我们不知道用户的兴趣，而用户兴趣的可能性非常多，为了匹配多样的兴趣，我们需要提供具有很高覆盖率的启动物品集合，这些物品能覆盖几乎所有主流的用户兴趣 4）利用物品的内容信息...5）采用专家标注 很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。这种情况下，很多系统都利用专家进行标注。
ps填充内容识别 我们在对图片进行处理时，系统默认的颜色比较单一，无法跟图片的本身颜色进行协调，就这时候选择从图片上取色，对内容进行填充是不错的选择。...1、内容识别填充是指从图片的其他部分取样的内容无缝填充图片中的选择部分，在框架选择需要填充的部分后选择内容填充即可。需要注意的是，在检查区域时，必须将周围的一部分区域检查到检查区域，以便可以识别。...3、弹出对话框后，填充内容选择内容识别，单击确定。需要注意的是，下面的不透明度为100%，单击确定后可以开始修补。...以上就是ps填充内容识别的方法，打开ps后对照本篇的操作教程，就可以对自己想要填补的地方进行操作了。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！...第4版更新了大量的内容，全书共分为16章和6 个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容...框架、将ORM框架整合到Spring框架中等内容的方案设计和源码实现。...发布：刘恩惠 审核：陈歆懿 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 7天搞定一门新技术！
内容推荐位列表（position）： {pc:content action="position" posid="2" order="id DESC" num="5"} {loop $data $key...$val} {$val['title']} {/loop} {/pc} 当前分类文章推荐 {pc:content action="position
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based...随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。...比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。...基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。...如果一个人以前只看与推荐有关的文章，那CB只会给他推荐更多与推荐相关的文章，它不会知道用户可能还喜欢数码。
它支持导入figma、Framer 、Airtable 等第三方可交互内容，还支持语音实时讨论。
今天给您讲讲视频大数据和视频内容的识别（部分内容来自复旦大学-计算机科学技术学院薛向阳、姜育刚，谢谢参考阅读）。 视频大数据 ? 作为目前最火热的词汇之一，大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用。...预计到2025年，每年产生的数据信息将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析和处理，以获取更多有价值的信息。...我们还是来说说视频内容的知识，先来说说现在这领域的视频数据集的构建。 ?...大规模动作识别比赛的数据 THUMOSChallenge 101类别；分别与ICCV2013、ECCV2014、CVPR2015合办 ?
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集训练出来的。...使用了Python moviepy库，主要步骤如下： 首先，使用VideoFileClip函数从视频中提取图像； 然后使用fl_image函数在视频中提取图像，并在上面应用物体识别API。...通过这个函数就可以实现在每个视频上提取图像并应用物体识别； 最后，把所有处理过的图像片段合并成一个新视频。 对于3-4秒的片段，这个程序需要花费大概1分钟的时间来运行。
我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或 iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。...推荐系统是个有趣的问题，在学术机器学习中因此，我们可以去参加一个学术机器学习会议，推荐系统问题实际上受到很少的关注，或者，至少在学术界它占了很小的份额。...代表电影的数量 如果用户 i 给电影 j 评过分则 r(i,j)=1 )代表用户 i 给电影 j 的评分(只在 r(i,j)=1 时被定义) 代表用户 j 评过分的电影的总数 ---- 16.2 基于内容的推荐系统
推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统 推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐 内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。...内容推荐有以下优势： 从内容数据中可以深入挖掘很多信息量 新物品想要快速被推出，首选内容推荐 可解释性好 内容推荐流程 基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。...； 如果对视频的文本描述，比如标题等能够有内容分类，比如是娱乐类，那么对于喜欢娱乐的用户来说就很合理； 如果能够进一步分析文本的主题，那么对于类似主题感兴趣的用户就可能得到展示； 如果还能识别出内容中主角...另外一个就是在进行内容分析时，会生成一些内容分析模型，比如（分类器模型，主题模型，实体识别模型，词嵌入模型），这些模型可以在线部署，对新物品进入时，对新物品进行实时分析，提取出结构化内容，以便与用户画像进行匹配...总结 总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。
内容推荐引擎所需数据 推荐引擎需要大量数据（正确数量和质量）推荐和识别模式。比如，需要适当的数据来确保被推荐给用户的电影适合用户的观看偏好和模式。...内容推荐中的“冷启动”问题 推荐引擎通常非常善于将内容推荐给已经在平台存在一段时间的用户，因为它已经获得了这些用户的大量信息。 但是，如果一个用户第一次注册平台呢？即平台新用户。...平台没有任何关于用户、用户偏好等信息，所以很难立即就推荐内容。 这种情况被称为推荐引擎中的“冷启动问题”。如何向一个你对其一无所知的用户推荐？又推荐什么内容？...视频内容推荐引擎的应用场景 推荐引擎对于视频平台的成功至关重要，并且有助于提升内容发现、用户互动、营销活动、再营销“休眠”用户、减少用户流失等。...如果是更加智能和有品位的内容推荐，将能够帮助你的用户探索和参与到分类中的大部分内容。
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