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我应该使用Phobos还是Tango?

相关·内容

如何运用领域驱动设计 - 存储库

在上一篇文章中,我们已经了解过领域驱动设计中一个很核心的对象-聚合。在现实场景中,我们往往需要将聚合持久化到某个地方,或者是从某个地方创建出聚合。此时就会使得领域对象与我们的基础架构产生紧密的耦合,那么我们应该怎么隔绝这一层耦合关系,使它们自身的职责界限更加清晰呢?是的,这就要用到我们今天要讲的内容 - 存储库。在很多地方,我们喜欢叫它为仓储,特别是在现有的AspNetCore应用中,大量的应用都在引入Repository这种东西。那么究竟什么是存储库呢?我们现在的使用方式是正确的吗?它在领域驱动设计中又扮演着怎样的角色呢?本文将从不同的角度来带大家重新认识一下“存储库”这个概念,并且给出相应的代码片段(本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台)。

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自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术,在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲,个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据,例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲,我们需要使用文本数据完成以下任务: 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步,用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法,具有不依赖用户

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