点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...下面来对这5种数据结构类型作简单的介绍： 1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
领读： 点赞是个频率比较高的事件，也不是特别重要的记录，使用缓存来存储还是比较合理的，另外像排行榜、热议等都可以使用缓存，先来看看点赞是如何实现的吧，详细代码可以clone看下哈，跟紧脚步，学技术~ -...点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。
不给别人点赞也没啥坏处，但你不评不赞，难免会让你和好友之间有些疏远，给别人点赞吧我又嫌麻烦，于是一直想着做个自动点赞的东西，今天基本实现了，虽然诸多不完整和诸多限制，但还是决定分享出来，主要是我觉得还挺好玩的...但是如何用程序自动执行，我在调试时遇到到了很多的问题，比如以下几个问题。 ...问题2：你如何定位点赞/评论按钮？ 问题3：你如何判定一条朋友圈是否已经被点赞过了？ 问题4：你每次滑动要滑多少？ 针对这些问题来看看我的解决方案。...接下来点击这个点的坐标就可以调出点赞和评论了。 接下来就是如何区分出一条朋友圈是否已经被点过赞了。 ...最重要一条，不是所有的朋友圈都能点赞的，不是所有的人都能忍受你给他每条朋友圈都点赞的。
产品需求，实现类似微博的持续点赞再取消功能，因为自己也偶尔刷微博，对这功能有一定的使用上的了解, 至于微博点赞的具体实现我并不知道，微博点赞在断网的情况下依然能点赞，不会提示网络异常，等有网络之后...避免并发，减少CPU压力，我个人会想到 HandlerThread ，不懂可以自行科普,这里只说我实现的点赞功能原理. private Timer mTimer;//定时器 private TimerTask...: private Map<String, Map<Long, Integer mMap;//基于自身需求实现一个点赞的消息管理器，我这里第一个key是用户，第二个key是内容的唯一ID 把点赞消息存放在管理器和加入任务队列...sendMsg(mThreadHandler, 0, userId, aId, state);//把任务加到子线程 } map.put(aId, state);//记录要提交的内容点赞状态...总结 以上所述是小编给大家介绍的Android 仿微博的点赞功能的实现原理(持续点赞再取消)，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
一、如何设计微博点赞功能数据库？ 明星的一条微博的点赞数可能有几十万，甚至百万以上。那么这个「点赞功能」（会记录谁点了赞），新浪微博的数据库是如何设计的呢？...概括一下：就是想弄明白「点赞」这种数据量庞大的功能，数据库是如何设计、保存的呢？ 没设计过微博，也不懂新浪是怎么搞的，纯粹按照我们做流式监测项目的经验做一个设计思路。...首先每条微博你所看到的点赞总数肯定本地和后端分开，也就是你点赞后，本地加1，先保证你自己马上看到变化。...然后通过点赞事件的方式传递给队列中，肯定不会直接写关系数据库，一条流量明星微博，千万粉丝点赞，评论里再点赞的请求事件挺吓人的。...另外保证最近一周的微博点赞统计数都在内存里，例如用Redis，一周以上的微博点赞数据都在k-v库里，例如用Hbase。内存库和kv库可以做冷热数据交换。
由此功能实现打开页面，进行点赞。 aircv可以从大图像获得小图像的位置，利用pyautogui截屏得到的图片，可以在页面获取到每一个?的位置，进行点击。...代码 import cv2 import aircv as ac import pyautogui import time import os #获取赞所在的位置 def mousepos(img1,...(imsrc, imsch,0.80) #提取出中心点的横纵坐标 points=[] for i in match_result: points.append((i['result'])) return...os.remove('1.png') img1.save('1.png') #由于匹配相似度不同，为了减少错误，把纵坐标不在点赞的那一条的删除 pos=mousepos('1.png','test.png...begin() 总结 到此这篇关于python自动点赞功能的实现思路的文章就介绍到这了,更多相关python 自动点赞内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...下面来对这 5 种数据结构类型作简单的介绍： ? 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据： 一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。 这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。...将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键，两个 id 中间用 :: 隔开，点赞状态作为值。 所以如果用户点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 1 。
点赞，是空间小伙伴间最常用的互动表达方式。...点赞一按即可，不费心思，操作简单，随便就能给个赞；熟悉的人彼此支持一下，借此沟通感情，来个赞；点赞之后可以收获赞，被点赞后表示感谢也给别人来个赞；点赞表明“朕已阅”，等等。...大家通过点赞表达赞同，喜欢和祝福, 甚至用来表达调侃。 点赞的背后，反映出真实的自己。送出和收获的赞的多少，赞的对象偏好等，在某种程度能反映出你是怎样的人以及处于何种状态。...现在，就让我们用官方大数据来告诉你QQ空间点赞的那些事儿~ 感谢你的阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载时请注明出处，违者必究，谢谢你的合作。
用户对产品有很多行为，如何进行用户行为分析来量化用户对产品的喜好程度呢？ 比如豆瓣FM，用户可以点击“喜好”和"扔进垃圾箱"等；比如优酷视频，用户可以顶，踩，分享等。...、 我们如何通过这些行为信息分析用户对这首歌的喜好程度，对这个视频的评分是多少。 下面实例分析用户对视频的喜好程度。说到视频，我们可以联想到各种用户行为，看了多久，是否评论，是顶是踩，是否分享？...我们可以通过一条简单的公司来评估打分，score=w1*x1+w2*x2....... x1,x2等是行为指标，w1,w2等是行为权重。 行为指标：比如用户点了赞，给1分，分享了，给2分。...（PS：这里相当于领域专家打分，不知道是否通过建模的方法，有待探讨）。 行为权重：不同的行为，反映了用户的不同喜好程度，比如分享了比顶赞更重要。面对众多指标，如何合理地确定各权重呢？...对成对比较矩阵 的一致性要求，转化为要求： 矩阵的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。
前言 各路大佬用了各种方式实现了文章的点赞功能。 有的是博客系统自带的； 有的是评论系统集成的； 有的通过统计代码的 API 实现的； 有的通过第三方 SaaS 服务实现的。...虽然这个后端代码暂时没有提供初始化数据库的代码，不过通过源代码逆向出了初始化 Cloudflare D1 的命令。 Why this? 为什么选择了这个点赞功能呢。...这是模仿的 GitHub 的点赞功能的，基本上 1:1 还原了。 GitHub 即正义！ 步骤 1. 部署后端（可选） 部署后端不是必需的，用官方提供的 API 就可以使用了。...[triggers] crons = [ ] 登录 Wrangler： wrangler login 在弹出的浏览器页面中，点 Allow 授权就可以了。...这个名称与克隆代码中的 package.json 文件中的名字对应，可自行选择是否修改。
微信7.0改版，公众号文章的点赞变成了好看，点击好看会把文章推荐到「看一看」，还能在「看一看」与好友互动评论。...为什么说是日活9亿的知乎，因为一微信官方宣称日活跃用户是9亿，二因为知乎的点赞机制跟好看基本是一样的，知乎的点赞会把文章推荐到粉丝的关注页面，而公众号的好看则会推荐到好友「看一看」的好看页面。...之前看一篇文章说，之前的点赞是匿名的赞，我觉得好就点了，跟别人无关，而好看是公开的赞，点了别人也就知道了，公开就会有一些顾虑。...我倒持相反意见，我认为好看会激发用户的传播欲望，大家会迫不及待想让文章流动起来，而之前的点赞是因其无用，所以不点。...而最近观察各家公众号好看的数量也验证了我的看法，同个号不同文章相近的阅读数好看会比点赞多那么一点点，当然这个还需观察更长一段时间，说不点大家是因为新鲜感才点得多。
点赞这个模块能讲的东西挺多的，它包含两个小模块： 1）实现点赞动作： 支持对帖子、评论/回复点赞 第 1 次点赞，第 2 次点击则取消点赞，并显示用户的点赞状态 2）查询获赞数量： 查询每篇帖子的获赞数量...查询每篇帖子和每个评论/回复的获赞数量 查询我的获赞数量 ?...Redis Key 规范 我们将点赞相关信息存入 Redis 中，关于 Redis 的配置这里就不说了。...like:entity:entityType:entityId，显然，like:entity 是不会变的，你可以把它理解为一个名为 like 的数据库下的 entity 表，value 即代表点赞用户...上面这条记录的意思就是 id = 11 的用户对实体类型 1 即帖子进行了点赞，该帖子的 id 是 246。
小马哥在朋友圈转发了腾讯官号的在腾讯，没人能不去“那个地方”！ 听说这是一个让鹅厂员工闻风丧胆又欲罢不能的地方？ ? 相信你翻到最后，你就会懂了！老板这是在公开点赞咱们乐享呀！ ▼ ?...这次的导航改版是酝酿了很久，根据大家的反馈仔细去改进的！完美满足广大管理员“便捷美化首页”的愿望。 以前的手机自定义区块太麻烦！要创建表格、设置超链接，还要设置参数尺寸，现在不用啦！...为什么素材库里的区块没有出现在首页！ 现在我们用素材库和手机端的显示区来一个演示： ? 素材库：相当于存放宝贝的地方，这里的区块都不显示在首页。...我们需要什么就从这里【拖动】到显示区，不需要的时候随时从显示区拖回来。 显示区：这里的区块在手机端首页上所见即所得，简单粗暴！...右上角新增了扫二维码看预览效果的按钮，随时随地都可以扫码查看自己即时自定义的效果，美滋滋！这个就是最后的效果啦 ? ? 还愣着干啥！赶紧去自定义吧~做好了分享给乐乐看下咯！ ? ?
今日学习目标：第二十期——文章点赞功能的实现 ✨个人主页：颜颜yan_的个人主页 ⏰预计时间：15分钟 专栏系列：我的第一个微信小程序 ---- 文章目录 前言 效果图 实现步骤 总结...本期主要内容是文章点赞功能的实现。...每期内容是连载呢，建议大家可以看看往期内容，更好理解噢~ ---- 效果图 实现步骤 点赞功能的思路和上期收藏的思路是一样的噢~ 首先在接口中添加处理点赞操作的方法。...方法中添加当case为’up’的情况，并对upStatus进行判断，如果当前状态是未点赞，则当点击时，upStatus的状态变为true，同时数量增加；否则upStatus的状态变为false，同时数量减少...并在组件中添加响应用户点赞的方法。 添加响应用户点赞的方法，当用户点击点赞按钮后 ，该方法将调用接口中的up方法并将返回的最新数据使用this.setData更新。
可以见到是交替输出的； 如果有两个厨师，两个食客,都进行10次循环呢？...虚假唤醒 上面的问题就是"虚假唤醒"。 当我们只有一个厨师一个食客时，只能是厨师做面或者食客吃面，并没有其他情况； 但是当有两个厨师，两个食客时，就会出现下面的问题： 初始状态 ?...此时厨师A得到操作权了，因为是从刚才阻塞的地方继续运行，就不用再判断面的数量是否为0了，所以直接面的数量+1，并唤醒其他线程； ? 7....此时厨师B得到操作权了，因为是从刚才阻塞的地方继续运行，就不用再判断面的数量是否为0了，所以直接面的数量+1，并唤醒其他线程； ? 这便是虚假唤醒，还有其他的情况，读者可以尝试画画图分析分析。...解决方法 出现虚假唤醒的原因是从阻塞态到就绪态再到运行态没有进行判断，我们只需要让其每次得到操作权时都进行判断就可以了； 所以将 if(num !
MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一，用于0~9手写数字图像分类任务，包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。...但是官方测试集因为测试集样本太少，MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。...前10000个QMNIST测试样本与MNIST测试集是逐一匹配的，后50000个示例是根据MNIST用算法重建的数据集。...使用方法 QMNIST的GitHub页上提供了Pytorch平台的QMNIST数据加载器，需要将数据集下载至与pytorch.py相同的文件夹下将网络下载选项设置为download=’True’。...它与标准的Pytorch MNIST数据加载器兼容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
