数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
导语：作者在《协同过滤推荐算法》这篇文章中介绍了 user-based 和 item-based 协同过滤算法，这类协同过滤算法是基于邻域的算法(也称为基于内存的协同过滤算法)，该算法不需要模型训练，基于非常朴素的思想就可以为用户生成推荐结果。还有一类基于隐因子(模型)的协同过滤算法也非常重要，这类算法中最重要的代表就是本节我们要讲的矩阵分解算法。矩阵分解算法是 2006 年 Netflix 推荐大赛获奖的核心算法，在整个推荐系统发展史上具有举足轻重的地位，对促进推荐系统的大规模发展及工业应用功不可没。
前端的数据存储方式，你除了用过 Cookies、localStorage 和 sessionStorage 外，还有用过其它的存储方式么？其实除了前面提到的 3 种存储方式，目前主流的浏览器还支持 Web SQL 和 IndexedDB。
❝ 本文介绍一些与前端数据存储有关，「有趣、好玩、有用」的开源库。除此之外，还会让你掌握各种 Web 存储方案的特点，赶紧来了解一下。 ❞
OBS Studio 是一款用于捕获、合成、编码、录制和流媒体视频内容的软件。该项目具有以下核心优势和特点：
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。 但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。 同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slope one这些，可谓随意挑选，简繁由君。 我们知道得是，推荐系统这个应用本身并没有过时，那么Spark如此坚定地只维护一个算法，肯定是有他的理由的，让我们来捋一捋。
这篇文章是以色列开发人员塔利·加希尔的研究成果。她在查阅了所有公开发布的关于浏览器内部机制的数据，并花了很多时间来研读网络浏览器的源代码。她写道：
Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。 熟悉吗？redis的哨兵用的就是这一套，不过哨兵简化了一些部分，提升了运行效率，降低了一致性，保证了最终一致性。
引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtml
在以前的一篇博文里，我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”，这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和，即 我多次想找相关的代码。然而，绝大多数的随机森林算法库（包括scikit-learn）不暴
数据项（item、field）：数据文件中最小单位，反映实体某一方面的属性的数据表示。
IBM，谷歌，洛克希德马丁（美国航空航天公司），美国国家安全局，微软，AT＆T，空客和富士通，它们之间有什么共同之处？他们都想从量子领域中分得一块蛋糕。所有这些公司，加上正在不断增长的其它公司，它们都钻研到量子计算这一迷人世界中去了，因为他们知道这个奇怪的、令人兴奋的，以及常常反直觉的领域将会改变世界。从解开分子和化学相互作用的复杂性之谜，直至提升人工智能的能力，它的可能性是无穷无尽的。我们距离创建足以改变世界的量子计算机还有一段时间，但思考思考它们最终会对哪些领域（例如网络安全，以及诸如加密这样无处不在又非常重要的东西）产生何种影响，这是值得的。
对于大多数 web 浏览器，web 存储 API 提供了在浏览器中存储键值对的机制。它通常分为 localStorage 和 sessionStorage，两者之间的主要区别是浏览器存储数据的时间。使用 sessionStorage，「一旦会话结束或浏览器关闭，数据就会被删除」。但是，localStorage 中的数据会一直保存到清除为止。
介绍 本文是关于客户端存储（client-side storage）的。这是一个通用术语，包含几个独立但相关的 API： Web Storage、Web SQL Database、Indexed Database 和 File Access。每种技术都提供了在用户硬盘上 —— 而非通常存储数据的服务器 —— 存储数据的独特方式。这么做主要基于以下两点理由：（a）使 web app 离线可用； （b）改善性能。对于客户端存储使用情况的详细阐述，请看 HTML5Rocks 上的文章 《"离线": 这是什么意思
量子计算，梦幻概念走进现实，那如果走向商业化呢？ 量子计算的概念起源于20世纪80年代，量子物理学蓬勃发展引发了量子计算的概念。利用量子物理学来重构计算机系统，思考量子算法的理念不仅在当时，在今天听起来也像是某种梦幻。越来越多的科学研究结果之下，美国 NIST 研究机构自去年起设立的量子阻抗计划也在持续推进中。量子计算从概念走入现实，强大计算能力甚至可以突破互联网时代的安全防护，未来时代的安全是否是岌岌可危的呢？ 本文整合分析了量子计算的重要概念，详细讲述其对于公开密钥加密 RSA 的威胁、以及美国 NIS
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用
Chrome 79.0.3945.79具有51个安全修复程序。与早期版本相比，它提供了改进的密码保护，实时网络钓鱼保护以及网络钓鱼预测工具。
Vue 3.2 正式发布，<script setup> + TS + Volar = 真香
在前一篇文章consul配置与实战中，介绍了consul的一些内幕及consul配置相关，并对项目中的一些实际配置进行展示。这篇文章重点介绍consul中所涉及到的一致性算法raft。 1. 背景 分布式系统的一致性是相当重要的，即为CAP理论中的C(Consistency)。一致性又可以分为强一致性和最终一致性。这篇文章重点讨论强一致性算法raft。 Lamport发表Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了，直到2006年Google的三篇论文初现“云”的端倪，其中的Chubby Lock
当你构建 Web 应用程序时，你不只是编写单独运行的 JavaScript 代码，你编写的 JavaScript 正在与环境进行交互。了解这种环境，它的工作原理以及它的组，这些有助于你够构建更好的应用程序，并为应用程序发布后可能出现的潜在问题做好充分准备。
今天继续来为大家解读今年的 Google I/O ，我会重点为大家解读前端开发者应该关注的信息
一直以来，跟踪 Node.js 的内存泄漏是一个反复出现的话题，人们始终希望对其复杂性和原因了解更多。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要：语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息，而且它们的规模仍在快速增长。然而，由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声，很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比，RESCAL的主要优势在于：当应用于关系数据时，它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知，将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如，考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地，总统和他的副总统的党籍是高度相关的，因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)
S 先生 是一位难得的技术同行，学者气质，一见如故。s 先生 作为本公众号（wireless_com) 的第一位投稿者，老曹深感荣幸。CAP 和 分布式系统的讨论和研究很多，但我认为这一篇肯定给大家带来不一样的收获，欢迎留言讨论。
如果您在Ubuntu或其他Linux发行版中使用自动登录，则可能曾遇到以下弹出消息：
英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。
选自arXiv 作者：Matthew Sotoudeh等 机器之心编译 参与：路雪 近日，英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。 论文：D
随着信息过载的增加，我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型，通过向用户展示他们可能感兴趣的内容，帮助他们探索音乐和新闻等新内容。
要这样做有两种选择。第一种是使用 JavaScript Cache API，我们可以安装 service worker 来使用它。第二种是使用 HTTP 协议缓存。
中国移动打造数据中心，助力雄安新区崛起；OPEC与阿联酋将推出“油气大数据项目”；iPhone 8的Smart Connector将支持VR/AR；谷歌人工智能新算法：直接用手机信息训练AI 政府动态 中移动15亿元打造(保定)数据中心 助力雄安新区快速崛起 作为通信行业的主导运营商，中国移动不断完善通信信息基础设施建设，在移动互联网、云计算、大数据、物联网领域积极布局，培育创新发展能力。其中，落户河北保定的数据中心，是中国移动在京津冀一体化大背景下全国IDC战略布局的重要组成部分，也是目前华北地区规模最大
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
说到优化，大家在收到“优化指标”任务的时候。通常会做两件事情——分析“优化指标”对应的痛点、寻找解决痛点的技术方案并施行。那这样是否就足够了呢？我的答案是否定的。在我的认知里这只是第一层的优化，虽然在结果上往往我们使用更优的技术后确实可以达到更好的优化效果，但却又不那么完美，优化效果还可以做得更好。那究竟缺了什么呢？下面，我会逐步阐述我的优化思路。首先，普遍的优化思路是基础，我们先来看看在普遍的优化思路下，基本的前端高并发策略是怎么样的？
JVM中高深的优化技术，如同类继承关系分析，该技术并非直接去优化代码，而是一种为其他优化措施提供依据的分析技术。
该产品尽量使用图标,一是避免国际化的麻烦,而是为了语义化更强.少占用空间.难点在于接管系统的粘贴板数据,有可能获取不到历史粘贴板数据,只能获取最新的.不过浏览器插件的话应该有更高的权限说不定可以获取的到.另外就是提示用户插件接管粘贴板数据.另外需要考虑操作区域可以自定义背景色,显示那些字段.
CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。CountDownLatch用一个给定的计数器来初始化，该计数器的值表示需要等待完成的任务数量。每当一个线程完成其任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值达到零时，表示所有需要等待的任务都已经完成，此时在CountDownLatch上等待的线程将被唤醒并可以继续执行。
导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践（将于后续发布）。下文是第二篇——《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。 上一篇我们用一个简单的例子讲述了矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是如
在过去的一个月里，Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，在将近250个机器学习开源项目中选出前10位。
数据结构与算法 数据结构 什么是数据结构？ 逻辑、存储、运算 数据（data） 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定
对于一个推荐系统，其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户，而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分，则矩阵中处在用户对应的行与物品对应的列交叉的位置表示用户对物品的评分值。这个user-item矩阵被称为评分矩阵。
递归（Recursion）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法，其核心思想是分治策略。 递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。绝大多数编程语言支持函数的自调用，在这些语言中函数可以通过调用自身来进行递归。
网络中的信息量呈现指数式增长，随之带来了信息过载问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物，目前已广泛应用于电商、社交、短视频等领域。本文将针对推荐系统中基于隐语义模型的矩阵分解技术来进行讨论。 NO.1 达观数据 技术大讲堂 评分矩阵、奇异值分解与Funk-SVD 对于一个推荐系统，其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户，而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分，则矩阵中处在用户对应的行与物品对应的列交叉的位置表示用户对物品的评分值。这个user-item矩阵被称
20天的时间准备软件设计师，期间还要完善一些项目，时间比较仓促，特此总结一下软件设计师常用的考点，以便快速掌握。
来源：ScienceAI 本文约3900字，建议阅读10+分钟 如果机器学习能够发现一种全新的算法理念，这将改变游戏规则。 数学家酷爱漂亮的谜题。当你尝试找到最有效的方法时，即使像乘法矩阵（二维数字表）这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方——具有挑战性，但也很诱人。除了魔方，每一步可能的步数为 18；对于矩阵乘法，即使在相对简单的情况下，每一步都可以呈现超过 10^12 个选项。 在过去的 50 年里，研究人员以多种方式解决了这个问题，所有这些都是基于人类直觉辅助的计
itest 开源敏捷测试管理，testOps 践行者，极简的任务管理，测试管理，缺陷管理，测试环境管理，接口测试，接口Mock 6合1，又有丰富的统计分析。可按测试包分配测试用例执行，也可建测试迭代(含任务，测试包，BUG，接口)来组织测试工作，也有测试环境管理，还有很常用的测试度量；对于发版频繁，需求常变，itest还可导出用例，线下修改、执行，新增后再导入（同步）到线上；且可根据测试策略来设置测试流程，并可实时调整；在测试看板中，能查看迭代报告，测试包执行情况，测试任务进展，也可以在看板上直接执行用包用例。
可以用被称为方法的多个操作来操作数组。这些方法允许我们对数组进行添加、删除、修改挤执行更多操作。
Nikolaus Demmel 慕尼黑工业大学 demmeln@in.tum.de
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