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    谈谈推荐排序

    举例来说:某个网站,每天都能产生很多数据,需要一个推荐列表页面来展示数据。最初是完全按照时间倒序来排序的,但是这样就产生了一个问题:新鲜的数据不一定是有价值的数据!假设某个时段灌水的数据比较多,那么用户当时在列表页看到的就都是灌水的内容。既然如此,不妨换个思路:给每个数据投票,投票规则可以按业务逻辑自定义,比如:每次评论加一票,每次转发加两票等等。然后按照投票数来倒序是不是就可以了?可惜还有问题:有价值的数据不一定是新鲜的数据!假设历史上曾经产生了一个高票的数据,那么不管过多久,它都会一直占据前排座位。由此可见最好的结果是让用户能看到既新鲜又有价值的数据。

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    为什么容器和Kubernetes几乎有潜力运行一切【Containers】

    在我的第一篇文章中,《Kubernetes是一辆自卸车:这就是为什么》中,我谈到了Kubernetes在定义,共享和运行应用程序方面如何出色,类似于自卸卡车在移动污垢方面如何出色。在第二篇《如何导航Kubernetes学习曲线》中,我解释了Kubernetes的学习曲线实际上与运行生产中的任何应用程序的学习曲线相同,实际上比学习所有传统作品(负载均衡器,路由器,防火墙,交换机,集群软件,集群文件系统等)。这是DevOps,这是开发人员和运营部门之间的合作,用于指定事物在生产中的运行方式,这意味着双方都需要学习。在第四篇Kubernetes的基础知识中:学习如何首先驾驶,我重新构造了Kubernetes的学习框架,重点是驾驶自卸卡车而不是建造或装备它。在第四篇文章中,有4种工具可以帮助您驱动Kubernetes,我将分享我爱上的工具,以帮助您在Kubernetes中构建应用程序(驱动自卸车)。

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