首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么Python Web流行度不如PHP?

引用 @Rio 的看法:我觉得 Python 不会像 PHP 那样流行,根本原因在于部署的难易程度。...Python 网络应用部署最简单的应该是 App Engine,采用了类似 PHP 的生命周期(请求处理 30 秒限制,超时被终止,无法运行常驻进程),极大简化了管理难度,但是国内无法访问… 所以从流行程度上讲...但是这个流行程度对于创业公司、专业人士来说没有什么意义。很多核心的网络应用不适合用 PHP 的短暂请求处理机制实现(比如准实时 push 提醒、网页即时聊天等),而更加适合由常驻进程来处理。...在 Web 开发上面,Python部署成问题,但是对于商业网站而言,自己处理一台 VPS 不成问题。而 Python的通用性,能保证完成各种非常规的应用。...简单地说,如果你只是需要 Web1.0 的内容展示网站,考虑php。而 Web2.0,可以考虑 Python,以及RoR。

1.5K120

用JAVA测量DEA页面的社交媒体流行度

在这篇博文中,我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例,我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的(在GPL v3许可下),您可以从Github免费下载。...SocialMediaPopularity类 SocialMediaPopularity是一个应用程序,它使用DEA来评估社交媒体网络上Facebook的喜欢,Google的+1和Twitter中的转推的网页流行度...为了能够估计一个特定页面的流行度,我们必须有一个包含其他页面的社交媒体数据的数据集。这是有道理的,因为为了预测哪个网页是受欢迎的,哪些不是,您必须能够将其与网络上的其他页面进行比较。...loadFile()类函数用于加载DEA的统计信息,getPopularity()类函数是一种易于使用的方法,可以获取Facebook的喜欢,Google的+1和一个页面的转推数量,并评估其在社交媒体上的流行度...,通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度,例如Facebook喜欢,Google + 1和Tweets。

1.4K80
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    C# 在流行度指数上将超过Java

    2023年10月最新的TIOBE编程语言流行指数表明:C#和Java之间的差距从未如此之小,目前,差异仅为1.2%,如果趋势保持这种状态,C#将在大约2个月内超过Java,TIOBE Software首席执行官...Paul Jansen的认为,C#的崛起是以牺牲Java为代价的 - Oracle和Kotlin是Java衰落的主要因素。...TIOBE指数每月跟踪编程语言的流行程度,使用的方法考虑了多个来源,包括全球熟练工程师的数量,课程和第三方语言供应商,同时还招募流行的搜索引擎以获取数据来计算评级。...当然 Java的衰落还有其他原因。首先,Java语言的定义在过去几年中没有太大变化,而其完全兼容的直接竞争对手Kotlin更易于使用且免费。...以下是Java的长期下降轨迹: 以下是 C# 的长期上升轨迹: TIOBE表示,它的索引不是关于最好的编程语言或编写大多数代码行的语言,而是一种受欢迎程度的衡量标准,可以用来检查开发人员的编程技能是否仍然是最新的

    42460

    用JAVA的DEA算法衡量社交媒体页面的流行度

    用JAVA的DEA算法衡量社交媒体页面的流行度 [oh8hlm083e.jpeg] 在前面的文章中,我们讨论了数据包络分析(Data Envelopment Analysis)技术,我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法...在这篇博文中,我们将开发出一个JAVA数据包络分析的实例,我们将用它来评估网络上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的(在GPL v3 license下),您可以从Github免费下载。...,以构建基于Facebook,Google Plus和推特上分享的一个混合的社交媒体页面流行度矩阵。...,通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度,例如Facebook的like,Google的+1和Tweets。...2.扩大社交媒体统计数据库 (这篇文章所)提供的社交媒体统计数据库由来自Web SEO Analytics索引的1111个样本组成。为了能够估计更准确的流行(度)分数,需要更大的样本。

    1.9K60

    Rust 的未来:特点、流行度和挑战

    由于 Google、Microsoft 和 AWS 等公司的兴趣,Rust 巩固了其作为开发人员中最流行的编程语言之一的地位。 为什么每个人都喜欢 Rust?...Rust 的流行保证了社区的不断发展以及对公共存储库的大量贡献。该语言预计在未来几年将进一步发展。 哪些项目使用了 Rust? Rust 的设计主要是为了确保高性能和安全性。...它是一种通用语言,非常适合从 Web 应用程序到低级编程的多功能项目。 为了证明 Rust 的受欢迎程度和多功能性,让我们看一下使用这种语言的一些成功项目的示例。...业界认可 Rust 的潜力,预计它在未来会更加流行。 Rust 的新鲜度被认为是一个缺陷,但它使该语言更适应现代问题。在软件定义一切的时代,Rust 满足了许多其他语言无法满足的需求。...如果 Rust 继续流行几年,它可能会成为许多领域的标准语言。“Rust 提供了高级抽象和低级控制的独特组合,这使得它非常适合构建安全且高性能的系统软件。”

    1.1K20

    10 种最流行的 Web 挖掘工具

    直接解决方案就是使用 Web 挖掘工具 。Web 挖掘是应用数据挖掘技术,从 Web 数据中提取知识。这个 web 数据可以是 Web 文档,文档之间的超链接和/或网站的使用日志等。...根据要挖掘的数据大致可以分为三类 Web 内容挖掘 Web 结构挖掘 Web 使用挖掘 ? 1. Web 内容挖掘 Web 内容挖掘的快速发展主要是因为 Web 内容的快速增长。...下面就来介绍 10 种最流行的 Web 挖掘工具和软件。...SimilarWeb(Web 使用挖掘工具) ? SimilarWeb SimilarWeb是一款功能强大的商业智能工具。借助此工具,用户可以快速了解网站的研究,排名和用户参与度。...Weka 主要被设计为分析来自农业领域的数据的工具,但最近完全基于 Java 的版本(Weka 3),其开发于 1997 年,现在用于许多不同的应用领域,特别是用于教育目的和研究。

    2.8K20

    流行度偏差的影响因素及去偏方法

    2.2 流行度偏差 采用最近提出的流行度-机会偏差,它评估流行和不受欢迎的商品是否收到与其真实受众规模成比例的点击。受欢迎和不受欢迎的商品是否会获得相似的真阳性率?...这样,过去产生的流行度偏差就会累积,随着反馈循环的继续,导致后续模型中的偏差更多。 3....分析 3.1 流行度变差的演变 探究随着轮次的不断增加,流行度偏差将如何演变,分别采用MF,随机推荐,按照流行度进行排序,累积点击次数和Gini系数的结果如下图所示,MF 的效用明显高于流行和随机方法...此外,根据流行度排序的方法的累积点击次数先增加后收敛,经过一些迭代后,随机方法甚至可以优于流行度方法,这说明了流行度偏差的危害。...大多数现有的流行度去偏方法都包括这样的去偏强度权重α。 同时,对于高偏差的情况,热门商品会过度推荐给不匹配的用户产生假阳性信号,如果我们可以根据这些假阳性信号来纠正推荐,就可以降低流行度偏差。

    1.5K20

    推荐学习(六)——点击原因解耦:用户兴趣,item流行度

    所提出的DICE框架具有较好的可解释性,并且在非独立同分布的数据上具有较好的鲁棒性 此处的一致性,本人也不是特别理解,从文中判断是和item流行度相对应的特征 方法 将原因分为两类之后,可以构建新的因果图...方案: M^I 表示user和item之间的兴趣匹配矩阵, M^C 表示user和item之间的流行度一致性匹配矩阵。相当于将user-item矩阵分成了两个。...case1:负样本b(未点击)的流行度小于正样本a(点击)的流行度这样的情况可以说明负样本的流行度小于正样本,不过无法说明用户兴趣的相关信息,可以得到以下不等式 M_{ua}^C>M_{ub}^C M...,这里item的流行度特征和用户的一致性特征是对应的,因此这里作者为了统一就都用con和int表示了。...三元组采样方式(PNSM) 在正负样本流行度差别较大时,上述不等式就很可能成立,因此作者采用以下采样方式:假设正样本的流行度是p(流行度的计算就是其出现的次数),则在采样负样本时,采样流行度大于p+mup

    71530

    KDD21 | 如何纠正推荐系统中的流行度偏差

    该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。...目前针对这个问题的去偏算法主要可以分成三类:(1)逆权重分数:估计物品流行度的倾向性权重,并对每条数据样本利用逆权重分数进行加权。(2)加入无偏数据:通过从额外的无偏数据中学习来纠正流行度偏差。...这些方法能起到一定的去偏效果,但也有一定的局限性,这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑,也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。...文章认为,消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互,而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分:因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。...,最后将其去除以消除流行度偏差。

    1.9K41
    领券