Java基于ssm开发的视频论坛网站，普通用户可以浏览视频搜索视频评论点赞收藏视频，关注用户。还可以浏览新闻，发布帖子到论坛。
ssm开发的美食论坛系统，用户注册之后可以发布关于美食的帖子，其他人可以回帖，评论，点赞回复和评论，分为楼主，第一楼，第二楼等。可以再个人中心查看我对别人的回复，以及别人对我的回复。
研究机器学习，少不了Python和C++等语言的帮助。而在GitHub发布的2018机器语言排行榜中，还有一种“冷门”的语言进入了前十，它就是Shell。
论文里是没完成的工作，还要花费自己好几个小时甚至十几个小时研究，最后发现错误百出，这位审稿人感到浪费感情、浪费生命。
最近，一位美国小哥用GPT-3写的博客，就打败了一票人类作者，登上了新闻平台技术板块热榜第一？？
ssm开发的论坛系统，用户注册后可以发布帖子，其他人可以评论回复点赞评论和点赞回复，用户可以在个人中心管理自己的帖子，以及查看自己对他人的回复，和他人对自己的回复。
很多人都说：“好的运营需要第一时间了解到用户的评论，了解用户的心声，深挖用户的需求”。但是，
1.金融文本挖掘背景介绍 文本挖掘作为数据挖掘的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页中的论坛、微博、新闻等。文本挖掘是目前金融量化研究的一个非常热门的领域，其主要原因有以下三点： 关注对冲量化与金融工程行业的读者，如果想加入“对冲量化与金融工程”专业讨论群，请即回复后台“金融工程”，我们审核通过后将尽快将您安排加入到相应的微群讨论组中。 一是对传统数值型数据的研究已经相对成熟了，而对文本数据的研究处于起步状态，在全新的数据源寻找超额收益相对容易。 二是网络文本数
推荐系统可以说是一个闭环的生态系统了。从整体架构图中，我们就可以看出来，推荐列表从RankServer产生，用户点击推荐列表产生的日志又反作用于画像系统的更新，模型训练，新的推荐算法的实验，以及BI报表的生产，而这些又都是RankServer依赖的模块。
首先一点，我觉得博客更多的是一个分享交流工具，它生成的网站结构，网页代码与很多网站相比算是比较搜索引擎友好。
没想到上一篇爬虫抓取小红书图片的文章阅读量还不错，正好有朋友也提了抓小红书帖子的需求，我们一起来看下：
排序集合中的每个元素都是值、权的组合 （之前的set集合类型每个元素就只是一个 值）
很久之前（的确很久，貌似在2017年）有人就问过昝辉老师，个人博客网站怎么去做SEO优化，能否给出一些建议，因为昝辉老师使用的是WordPress博客，但是提问者问的是比较小众的博客程序，其实对于昝辉老师来说博客更多的是一个分享交流工具，它生成的网站结构，网页代码与很多网站相比算是比较搜索引擎友好。
虎扑是为年轻男性服务的专业网站，涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道，拥有大型的生活/影视/电竞/汽车/数码网上交流社区，聊体育谈兴趣尽在虎扑。
话说，乐乐最近经常会收到这样的问题： ▼ 论坛和知识库有什么区别？ 论坛和乐问有什么区别？ 论坛可以怎么用？ 啊啊啊啊啊！ 乐乐已经控制不住寄几了！ 今天一定要跟你们认真来港一港~ 这三个模块，其实是有不同定位的 —— “ 知识库：知识文档的沉淀宝地 乐问： 工作职场的交流社区 论坛： 员工生活的互动平台 ” 每个版块可以各司其职~ 1 知识库和论坛的区别 知识库是公司内知识管理的核心，它更侧重的是人与知识之间更加紧密的连接，通过「分享」来进行知识和经验资源之间的二次传播，当
基本就是数据库里面啥样，我缓存也啥样，数据库里面有商品信息，缓存里面也放商品信息，唯一不同的是，数据库里面是全量的商品信息，缓存里面是最热的商品信息。
2019年即将过去。国外最热论坛Reddit的机器学习板块，也为大家提供了一个优秀的学习讨论场所。
RSSHub 是一个开源、简单易用、易于扩展的 RSS 生成器，可以给任何奇奇怪怪的内容生成 RSS 订阅源。RSSHub 借助于开源社区的力量快速发展中，目前已适配数百家网站的上千项内容
我们以前讲过 Service Cloud 零基础（三）Knowledge浅谈，我们日常可以看见很多得文章或者帖子，我们可以将其通过data category / group进行管理。但是一个系统中得文章可能成千上万或者百万计，常用得文章可能会大打折扣，这个时候我们应该如何更好得对文章进行管理分类呢？这里就引入了Topic得概念，我们使用Topic来组织社区得内容或者突出得重点讨论得东西。不要觉得 Topic有多神气，实际得冲浪场景中随处可见。我们在知乎，在微博，在脉脉上看文章都会有通过 主题/ 话题进行展示，点进去有很多相关文章。我们只需要看到我们需要的主题，然后点进去找到我们感兴趣需要得文章即可。那Salesforce 拥有哪几类得主题类型，如何进行主题管理呢，下面的内容主要针对这两点进行阐述。
编者按：Swizec Teller认为，这个问题的问题也许在于问错了问题。 许多人都问我类似这样的问题“我应该学什么才能拿到一份编程工作？”或者“我怎么才能在硅谷当上工程师？” 又比如下面这个： 我需要一点建议。我已经33岁了，我得离开做支持的岗位，哪怕不能做全栈开发至少也能谋个DevOps的工作，但是太贵了。我应该先学什么呢？各位有什么建议吗？ 言下之意通常是应该学什么技术才能找到一份工作。就好像你的技术选择就是某种银弹似的。 想知道一点肮脏的小秘密？其实学什么都没关系。 任何你听说过的技术都可以。你
2018年到年底了，盘点一年的网络安全事件，“数据泄露”肯定是今年的年度最热话题之一：
在本文中，我们将讨论如何使用Python抓取新闻报道。这可以使用方便的报纸包装来完成。
我已经在开源社区工作了近 5 年，建立和推广包括 Meteor 和 Apollo 在内的开发者工具。在那个时候，我发现博客是传播思想的最有效方式之一。 写博文不像视频或会谈需要花费很长时间来准备，是个受众广且很容易完成的。我个人也从写作中获得了很多好处：它帮助我组织了自己的想法，向人们传播了我喜欢的技术，还让人们知道了我。 2014 年我发布了第一篇博文，到现在我已经在 Medium 上写了 68 篇文章了，其中一些文章有超过 50k 的浏览次数和 1000 个粉丝。我还为我的朋友和同事编辑过很多帖子。经过那段时间的锻炼，我已经有了一个把概念实现到发布成文的策略。 在本文中，我们将介绍撰写帖子的过程的五个主要步骤：
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来自：机器之心 你的线性代数，过了没？ 不论是结构力学还是人脸识别，理工类型的科研，深究之后就会发现到处都是线性代数的身影。这样一门课程，要是在大一的时候学不好，可是会要命的。 在国内上过大学的理科同学应该都见过《线性代数》（同济版），就算没有学过，也是听过它的大名。作为一名过来人，只能说，晦涩难懂，章节混杂... 即使不少 985、211 走过高考独木桥的学生，每到期末考试，也要默默祈祷不要挂科。现在想起一些内容：
不论是结构力学还是人脸识别，理工类型的科研，深究之后就会发现到处都是线性代数的身影。这样一门课程，要是在大一的时候学不好，可是会要命的。
又是平常的一天，程序开发人员在Stack Overflow上又发了八千多个工作中遇到的问题。他们到底对哪些技术抱有疑问呢？随着时间的变化，话题变化的趋势如何呢？
在如今的世界中，算法已经成为了我们日常生活的核心。当你进行网络搜索，滚动浏览社交媒体上的信息，或者从Spotify上接收到歌曲推荐时，实际上你正在被算法指导，甚至算法比你本人更了解你的消费习惯。
Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架，相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻：Attention Is All You Need。
网络上没有任何文章比较和对比数据科学术语。所有类型的人都写了各种各样的文章，将他们的意见传达给任何愿意倾听的人。这几乎是压倒性的。
有想法有创意，想快速自行发起项目？还在海量的工具包、软件、平台、库和各种插件上毫无头绪地寻觅？想加入初创公司一展身手，却找不到补课切入点？
10 月 27 日，X（原Twitter）工程技术发布帖子称，在过去的一年里，技术团队优化了 X 的云服务使用方式，着手将更多工作负载迁往本地基础设施。这一转变使 X 每月的云成本降低了 60%。所有媒体、Blob 存储均已下云，这使得 X 的整体云数据存储量缩减了 60%，还成功将云数据处理成本降低了 75%。
10月27日，X（原Twitter）工程技术发布帖子称，在过去的一年里，技术团队优化了 X 的云服务使用方式，着手将更多工作负载迁往本地基础设施。这一转变使 X 每月的云成本降低了 60%。所有媒体、Blob 存储均已下云，这使得 X 的整体云数据存储量缩减了 60%，还成功将云数据处理成本降低了 75%。
在这款应用于2016年7月抛弃了按时间顺序的算法之前，Instagram用户在所有帖子和好友的帖子中都有70%的丢失。尽管人们对排序的混乱反应强烈，但Instagram现在表示，相关性排序已经导致8亿
互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于
来源：阮一峰 ruanyifeng.com/blog/2012/02/ranking_algorithm_hacker_news.html 互联网的出现，意味着”信息大爆炸”。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。
人工智能学科的核心目标是，有朝一日我们能够建造像人类一样聪明的机器。这样的系统通常被称为通用人工智能系统（AGI）。
在这篇文章中，我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉，让你知道什么样的方法是可靠的。 这里有很多算法都是可靠的，这也许会让你感觉吃不消，看到这么多算法的名字的时候，你也许只能感觉到它叫什么而且它出自哪个地方。 在这篇文章中，我会提供2个方法来帮助你思考和分类这些算法，而这些你也许能用得上。 我们首先可以按照算法的类型进行分组。 我们可以根据函数类型的相似度进行分组（就像对很多小动物进行分组那样）。 这些方法都是有用的，但是在这篇文
每个行业都有自己的圈子，而程序员也有自己的圈子，他们有自己喜欢经常浏览的社区网站和博客站点，下面我们就来盘点一下国外程序员经常逛的那些网站。
社交是人的天性。互联网时代，社交资本的价值日益凸显，人们都希望以最高效的方式获得最多的社交资本。这一根本需求促成了互联网世界众多公司的兴衰起伏。
之前没听过也没了解过 HyperLogLog，通过翻译这篇文章正好简单学习下。欢迎指正错误~
在家做饭不下馆子可以减少开支已经是公开的秘密。但作为一名美食天堂的国民，不下馆子几乎是不可能的。
Hashids是一个非常小巧的跨语言的开源库，它用来把数字编码成一个随机字符串。它不同于md5这种算法这种单向映射，Hashids除了编码还会解码。
（不好意思，这个系列中断了近两周，我会尽快在这几天，把后面几篇写完。） 上一次，我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票，但是很多网站还允许用户投反对票。就是说，除了好评以外，你还可以给某篇文章差评。 Reddit是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票，Reddit根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜"。 怎样才能将赞成票和反对票结合起来，计算出一段时间内最受欢迎的文章呢？如果文章A有100张赞成票、5张反对
如果一个帖子曾在任意一个长度为 D 的时间段内收到不少于 K 个赞，小明就认为这个帖子曾是”热帖”。
【导读】Facebook的基础AI算法是如何驱动社交网络的发展。我们来一览这篇文章。 Instagram工程师曾在2016年接到一个艰巨的任务。当时由于担心人们会错过时间流中最重要的信息，Instagram的领导层要求工程师根据用户的个人偏好将时间顺序的照片转化为帖子列表的形式。 这和Facebook的新闻推送的算法比较类似，它决定了20亿Facebook用户会看到什么，因此需要这些世界上可能是薪酬最高的工程师投入大量时间。 Facebook的应用机器学习主管Joaquin Candela说，三四个工程师在
小红拿到了一个数组，她希望进行最多一次操作：将一个元素修改为x。小红想知道，最终的连续子数组最大和最大是多少？
自从2016年谷歌的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石之后，企业对于人工智能和算法的岗位越来越重视，使得算法岗也越来越被大学生所重视，很多同学到开始加入到转型算法的队伍当中，但是由于近年来算法岗的要求越来越高，竞争越来越激烈，使得不少同学又不得不从算法岗转回到了开发岗，但是，无论是在什么岗位，到了最后一年或一年半的时间内，基本上都是要到企业实习，最近也有很多人跟我反映，说发现在企业里实习和在学习所学的，所做的，几乎完全不一样。
1.灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、以及最新分析报告。 2.内参·大数据产业 大数据行业的【人才、资本、战略】最新动向 3.利器 算法、模型、学科 ---- 【精选】7日大数据精选 01 灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、数据分析最新资讯 携程机票大数据 携程APP大数据发现，在预订机票的旅客中， （1）20%的人会通过网站或App提前选座； （2）其中“靠窗位”占比超过“过道位”； （3）而28-35岁的男性商务人士则是最爱选座的人群。 看美国如何实现农业大数据的建设 据悉，爱荷华州全职农民
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