大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 微信搜索关注“咖啡遇上代码”公众号，查看更多 一、什么是JSON JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于阅读和编写，同时也易于解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...二、JSON 语法 （1）数据在名称/值对中 （2）数据由逗号分隔 （3）大括号保存对象 （4）中括号保存数组 三、Java中JSON的生成与解析的四种方式(简单的Demo)： 一个实体类：...Json数据转换成实体类存在缺陷，性能和功能不够完善 Jackson方式： 复杂的Json数据转换成实体类存在缺陷，性能和功能优于传统方式 Gson方式： 功能方面在几种方式中最优，性能方面不如Jackson...方式 FastJson方式： 复杂的实体类转换成Json数据存在缺陷，解析json的速度优于其他方式 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这个工具就是 cysimdjson —— 一个号称地球上最快的 JSON 解析器。...与 Python 标准库的 json 或者其他类似的 ujson 等 JSON 解析库相比较，cysimdjson 在处理大型文件时，展现出惊人的速度优势 —— 有着 7 到 12 倍的速度提升...JSON 解析库在处理大小为 3327831 字节（约为3.17MB）的 JSON 文件时的性能。...而这一切，都要归功于其背后的黑科技 —— 使用 SIMD（单指令多数据）指令集的 C++ 库 simdjson，称作地球上最快的 JSON 解析器也不为过。...高级用法 cysimdjson 还有一些进阶功能，比如，可以使用 parse_in_place 方法来加速解析，不过这需要有 SIMDJSON 预期的填充 (padding)。
本教程展示了如何使用 json 库在 Python 中使用 JavaScript 对象表示法 (JSON)。...JSON 代表 JavaScript 对象表示法, 它是一种用于存储和交换数据的语法。JSON 特别适用于从服务器发送到网页的数据。...在我们的 import json 行之后，我们将使用一些 JSON 键/值对定义 x，如下所示： x = '{ "firstName":"Olivia", "lastName":"Nightingale...接下来，我们使用 json.loads() 函数解析 JSON 对象（作为“y”），如下所示： y = json.loads(x) 最后，我们使用以下代码打印出对象中的一个元素： print(y["year...“type” = “car” } ] } 我们还可以从 Python 代码 中写入 JSON 文件，这非常方便（尤其是在需要将数据从 Python 应用程序传递到需要 JSON
深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理，图像处理，图像识别等领域迅猛发展的近4年来，深度学习在其他领域，例如强化学习，推荐系统也得到快速的发展。...在推荐系统里面我们经常会使用基于矩阵分解的协同过滤的方法，去得到Latent feature vector，也就是潜在特征向量。...1.1 Embedding as MF 在推荐系统中我们现在常用的方法有矩阵分解 Matrix Factorization，MF。...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...传统的两类推荐方法——基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法（model-based，memory-based）在刻画序列数据中存在缺陷：每个 item 相互独立，不能建模 session 中 item
现在异构系统之间的数据交换多采用Json格式 .Net如何快捷地解析Json和将Object转换成json呢？...1.利用Newtonsoft解析Json字符串 在百度上查找资料，利用Newtonsoft解析Json多是把Json转换成某一特定的Object，这样的不便之处是有事需要特意为了解析该json而写一个class...,对一些不规范的的Json，难以用Object来转换的，用他们的方法就不叫难行得通了。...如，需要对以下Json进行解析 { "total": 1, "rows": [ { "datetime": "2017-12-19 0:00:00...不好写，那么，我们就用最直接暴力的方法！！
将json字符串转换为json对象的方法。...在数据传输过程中，json是以文本，即字符串的形式传递的，而JS操作的是JSON对象，所以，JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键 例如： JSON字符串: var str1 = '{ "name...字符 alert(last); 注意： 上面的几个方法中，除了eval()函数是js自带的之外，其他的几个方法都来自json.js包。...新版本的 JSON 修改了 API，将 JSON.stringify() 和 JSON.parse() 两个方法都注入到了 Javascript 的内建对象里面，前者变成了 Object.toJSONString...如果提示找不到toJSONString()和parseJSON()方法，则说明您的json包版本太低。
一、Golang HTTP请求Json响应解析方法 在Golang Web编程中，json格式是常见的传输格式，那么json数据要怎么解析呢？...json数据到结构体里的示例 package main import ( "encoding/json" "fmt" "io/ioutil" "log" "net/http" "time"...= nil { log.Fatal(jsonErr) } fmt.Println(people1.Number) } 按照以上的方法可以正确解析数据 二、Golang json解析失败示例与原因...，无法正常解析了 原因 其实原因很简单，golang首字母大小写意味着改变了成员的访问权限，小写就变成私有的了，不同package是无法访问其他package的私有成员的，导致json.Marshal...打个比方，你如果把json.Marshal(hp) 这个方法的重新实现在main方法下面，struct中的成员变量就可以小写了。 注意 struct内的成员变量小写就只有当前包内可以访问。
作者：zuliyang，腾讯PCG高级产品经理 |导语 常言道“物以类聚，人以群分”，运用在推荐策略上和常见的用户精细化运营策略类似，不同的用户群体行为存在差异，定向的归类建模单独施策以寻求差异化推荐，...，或整体实验结果指标负向，可能活跃用户是正向的，说明用户群体之间天然的消费行为存在差异，基于群体的属性，消费行为，内容品类偏好的分析上，对群体进行划分推荐，单独施策，推出内容差异化则是对推荐业务在通用用户模型可想到的优化趋势...推荐业务在用户分层的方式方法也非常多样与灵活，举例较常见的两种方式： 1、近期活跃与消费行为数据做划分：如划分出新用户，非活跃用户，活跃用户 分层类型 示例1 示例2 新用户 下载或注册X内的用户...2、基于用户兴趣标签分布 分层类型 示例 重度用户（活跃用户） 用户短期和中期画像分>xx超过X个 轻度用户（新用户） 非分层类型定义的重度用户类型 推荐业务在完成分层用户的划分后常见的基本优化策略有如下两种...通过上图可以看到单一用户类型划分出来后可以依据用户属性特征和后验数据分析结论进行深度建模加以优化，用户群体间的推出策略差异也更加明显，同理其他类型的用户群体也可以按照此方法优化，此外划分出的群体除了推荐业务
本文介绍在Linux操作系统的Ubuntu版本中，配置分布式开源版本控制系统Git，随后基于Git克隆GitHub中项目的代码的详细方法。 ...在之前的文章Git介绍及其与GitHub的基本使用以及配置Git并克隆GitHub代码的方法中，我们介绍了在Windows电脑中Git的下载、安装方法；而本文则就对在Ubuntu系统中实现这一操作的方法加以介绍...至此，我们就完成了Git的配置；较之在Windows电脑中使用Git软件安装包配置的方法，这一方法则相对更为简单。 ...接下来，我们还需要对Git加以用户名和邮箱的设置；后续Git将会使用这些信息来标识你在提交代码时的身份。首先，我们可以输入如下的代码，查看当前我们的用户名和邮箱设置情况。...这里需要注意，我们克隆项目后，项目文件就会保存在终端当前的路径下；因为我这里终端执行上述代码时是在默认路径，所以如下图所示，我的项目就被保存在了Home文件夹中。 至此，大功告成。
介绍 == Netdata可用于监视kubernetes集群并显示有关集群的信息，包括节点内存使用率、CPU、网络等，简单的说，Netdata仪表板可让您全面了解Kubernetes集群，包括在每个节点上运行的服务和...10.100.122.173 19999:30518/TCP 2s root@hello:~# 通过http://:30518 访问浏览器中的netdata...仪表板 [2a8de81edea4462aac070499223de171~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 点击左侧可以查看具体每一台机器的信息 https://www.oiox.cn
Centos最小化安装时候貌似crond是不带的，需要自己手动安装。但是Centos不同的版本安装命令不一样，在此记录一下！
智能推荐的方法有很多，常见的推荐技术主要分为两种：基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。...基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。...而计算相似度建立相关系数矩阵目前主要分为以下几种方法： （1）皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数一般用户计算两个定距变量间联系的紧密度，它的取值在[-1,1]之间。...（2）基于欧几里德距离的相似度 欧几里德距离计算相似度是所有相似度计算里面最简单、最易理解的方法。...（4）调整的余弦相似度 调整的余弦相似度计算，由于基于余弦的相似度计算没有考虑不同用户的打分情况，可能有的用户偏向于给高分，而有的用户偏向于给低分，该方法通过减去用户打分的平均值消除不同用户打分习惯的影响
在Redis中缓存用户Token的推荐方法 推荐使用字符串（String）数据结构 字符串数据结构在Redis中用于存储简单的键值对，是最基本的数据类型。...由于Token本质上是键（用户ID或会话ID）和值（Token字符串）的映射，字符串类型非常适合这一用途。...方法将Token缓存到Redis // 设置Token过期时间，例如1小时 jedis.expire(userId, 3600); // 使用Jedis的...// 关闭Redis连接 tokenCache.close(); // 关闭与Redis的连接 } } 数据在redis中的存储情况 Redis数据库 | └...── keyspace (假设所有的键都存储在默认的db 0中) | └── "123" (用户ID作为键) | └── Value: "token_value_here
身边总有神奇的同事，总是能分享一些很赞的资源，不好意思问他从哪里知道的。 打算学习一门新技术，怎么最快找到优质的资源（工具，第三方库，插件，文章，视频等）？...今天我分享给大家一个使用 Github 找优质资源的技巧： 使用Github 的站内搜索，搜索：Awesome + 你的关键字 比如： 再点开，就能看到精彩的资源了： 赶紧去试试吧！
该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...图提供一个简单的界面，并为快速开发提供基本抽象。...关于训练，SparkFlow 使用一个参数服务器，它位于驱动程序上并允许异步培训。此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。.../sparkflow 安装 通过 pip 安装：pip install sparkflow 安装需求：Apache Spark 版本 >= 2.0，同时安装好 TensorFlow 示例 简单的
Linux是什么？Linux是一个开源的、免费的操作系统内核，它广泛用于各种计算机系统中。...应用程序是在操作系统上运行的一类软件，用于满足用户的各种需求。应用程序可以包括各种各样的软件，例如文字处理程序、电子邮件客户端、网页浏览器、视频播放器等。...以下是UNIX的历史概述：1969年：肯·汤普逊和丹尼斯·里奇在贝尔实验室开发了第一个UNIX原型。该原型在PDP-7机器上运行。1971年：第二个UNIX版本被开发出来，并在PDP-11机器上运行。...Linux该如何学习，推荐一些易读的工具书，以及一些实践和常见问题和处理方法学习Linux可以按照以下步骤进行：了解基本概念和基础知识：熟悉Linux的起源、发展、基本架构和常用命令等。...以上是学习Linux的一些建议、易读的工具书推荐，以及一些常见问题和处理方法。希望对你有所帮助！
添加Action按钮 ActionBar还可以根据应用程序当前的功能来提供与其相关的Action按钮，这些按钮都会以图标或文字的形式直接显示在ActionBar上。...这里我们注意到，显示在ActionBar上的按钮都只有一个图标而已，我们在title中指定的文字并没有显示出来。...这就是ActionBar导航和Back键在设计上的区别，那么该怎样才能实现这样的功能呢？其实并不复杂，实现标准的ActionBar导航功能只需三步走。...实际上，在ViewConfiguration这个类中有一个叫做sHasPermanentMenuKey的静态变量，系统就是根据这个变量的值来判断手机有没有物理Menu键的。...完全解析，使用官方推荐的最佳导航栏(下)。
这就是我们对采样过程的一个大致要求，本质上就是一个带权采样问题。 （5）详细介绍一下Word2Vec中负采样方法？...Item2Vec-Word2Vec在推荐领域的推广 在Word2Vec诞生之后，Embedding的思想迅速从自然语言处理领域扩散到几乎所有机器学习领域，推荐系统也不例外。...ACM, 2013:2333-2338. 3.2.2 双塔系列模型总结 事实上，Embedding对物品进行向量化的方法远不止Item2Vec。...广义上讲，任何能够生成物品向量的方法都可以被称为Item2Vec。典型的例子是曾在百度、Facebook等公司成功应用的双塔模型，如下图所示。 ?...Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，但二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。
你必须接受传入的连接和/或提供一个安全连接的密码。 这对于向朋友、家人、同事甚至客户提供技术支持很有帮助。 在本教程中，我将向你展示在 Ubuntu 上安装 AnyDesk 的图形和命令行两种方法。...你可以根据自己的喜好使用这两种方法。这两种方法都会在你的 Ubuntu 系统上安装相同的 AnyDesk 版本。...这里涉及它是因为它在 Linux 上可用，而文章的重点是 Linux。 方法 1：使用终端在 Ubuntu 上安装 AnyDesk 在你的系统上 打开终端程序。...AnyDesk running in Ubuntu 方法 2：在 Ubuntu 上以图形方式安装 AnyDesk 如果你不习惯使用命令行，不用担心。你也可以不进入终端安装 AnyDesk。...你可以从 AnyDesk 官网下载 Ubuntu 上的 AnyDesk： 下载 Linux 上的 Anydesk 你会看到一个“Download Now”的按钮。点击它。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
