# 路由懒加载 // 路由同步加载 // import Recommend from '@/components/recommend/recommend' // import Singer from '@/components/singer/singer' // import Rank from '@/components/rank/rank' // import Search from '@/components/search/search' // import SingerDetail from '@/
非分区表 -- 示例1: use temp; drop table tmp_cuiwei_main_recommend; create table IF NOT EXISTS tmp_cuiwei_main_recommend( sml_sa_id int, sml_set_time int, sml_cancel_time int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' L
grep -H comm * 显示结果 rclog:recommend/ysclick,1,2 rclog:recommend/utagclick,1,8 .................... tudoulog:recommend/tvshow,1,0 tudoulog:recommend/tvclick,1,0 .................... uclog:usercenter/comment,1,0 ....................
嗨,我是哈利迪~好久不见,最近大促比较忙,人也变懒了没啥时间写文章肝源码…本文做个小记,记录一个多aar下修改常量引起的问题,希望能给大家避避坑~
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hadoop fs -ls /source/recommend/at_access | awk -F "/" '{print $NF}' | grep -v $(date +%Y%m%d) | grep -v F | xargs -i sh press_by_handler.sh {} recommend/at_access,200,5
腾讯云 TKE Mesh 在 Kubecon-CloudNativecon China 2019 上对外发布, 以下是同场活动中「Application Level Networking」的现场demo部分.
在调用位置插入即可 有图列表: 相关推荐:02
妹子图小程序上线以来,小伙伴们热情高涨,高峰时段达到了1500PV,当然时间粒度是小时。为了各位小伙伴们能有更好的体验,撸主决定给小程序接入 redis 缓存。
本次的系列博文的知识点讲解和代码,主要是来自于Vue 2.0 高级实战-开发移动端音乐WebApp课程,由个人总结并编写,其代码及知识点部分,均有所更改和删减,关于更多 Vue 2.0 的知识和实际应用,还请大家购买课程进行学习实践,该系列博文的发布已得到黄轶老师的授权许可
这是第五篇apple.Turicreate,主要模块是个性化推荐模块。一如既往的简洁,集成了非常多内容。 笔者从实践来看,一直觉得关系网络模块、近邻模块以及如今的推荐模块都有很多相似的地方。 从apple.Turicreate封装的内容以及可实现的功能来看,确实做到了互通有无,有种贯穿各类算法任督二脉的感觉。
协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
之前有些无聊(呆在家里实在玩的腻了),然后就去B站看了一些python爬虫视频,没有进行基础的理论学习,也就是直接开始实战,感觉跟背公式一样的进行爬虫,也算行吧,至少还能爬一些东西,hhh。我今天来分享一个我的爬虫代码。
以上来自于百度百科介绍,协同过滤(collaborative filtering)在我们推荐系统中发挥了巨大作用,譬如抖音会基于你的点赞记录等推送视频,淘宝会基于你的浏览记录等推送商品,这些其实都离不开协同过滤算法。
参见:https://mp.weixin.qq.com/s/VOE3wV4-p_u72pH6Is0gsQ
ESLint于2013年6月份推出,至今4个年头,最新版本v4.8.0。它是目前主流的用于Javascript和JSX代码规范检查的利器,很多大公司比如Airbnb和Google均有一套自己的Java
最近一个项目上线,需要在上线前进行单节点压测以估计每个业务的部署计划。使用腾讯云的压测大师进行压测时,发现一个非常有意思的情况。首先上一下监控图:
验证器结构体的form标签中设置default即可,仅测试ShouldBindQuery有效读取,其他绑定方法未知
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/131483.html原文链接:https://javaforall.cn
本章节我将继续讲述MyBatis,会对上一章节的一些代码进行简化和重构,使整个程序看起来更加优雅,易扩展。
在之前的写过单链路性能测试实践中,部分接口的参数虽然有依赖性,但是由于部分接口是多次请求的,所以有一部分接口的参数比较随意,因为除了响应结果的基础验证之外没有任何其他校验部分。例如下面代码片段:
使用vue2.0写移动端的时候,经常会写底部导航效果,点击切换路由效果,实现图片和文字颜色切换。vue2.0也提供了很多ul框架供我们实现效果,今天就用原生的实现一个底部导航切换,直接上代码:
在许多网页上显示数据并不是服务端一次性返回,而是向服务器单独发送一个或多个异步请求,服务端才会返回JSON格式数据信息。
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法,因此,标签成为了联系用户和物品的纽带。因此,标签数据是反应用户兴趣的重要数据源,而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量,是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上,豆瓣无疑是这方面的代表。豆瓣将标签系统融入到他们的整个产品线中。下面以豆瓣读书为例进行介绍。首先,在每本书的页面上,都提供了一个叫做“豆瓣成员常用标签”的应用,它给出了这本书上用户最常打的标签。同时,在用户希望给书做评价时,豆瓣也会让用户给图书打标签。最后,在最终的
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推荐算法最早在1992年就提出来了,但是火起来实际上是最近这些年的事情,因为互联网的爆发,有了更大的数据量可以供我们使用,推荐算法才有了很大的用武之地。
今天是我的第三个Python项目:每天自动定时、自动发送爬取的网易云音乐的推荐歌单到你的邮箱列表中。
豆瓣电影提供最新的电影介绍及评论包括上映影片的影讯查询及购票服务。可以记录想看、在看和看过的电影电视剧 、顺便打分、写影评。极大地方便了人们的生活。
tuned-adm profile virtual-guest #设置virtual-guest作为当前系统的调度文件
github地址:https://github.com/LittleLawson/ChinaTelecom
众所周知可风大佬开发的“LayCenter”用户中心有着强大的功能及适配接口,今天就解答下关于用户中心后台部分接口函数字段的代码教程,因为总有人问,索性就水一篇文章嘛,毕竟有段日子没写文章了,此文以不同主题为例,也可以按照方法兼容其他主题或插件字段,可风的宗旨就是能用用户中心后台实现的,绝不让你去原始后台操作,比如我最近才刚刚发现,他的用户中心居然集成了原始后台,好吧,真的是我孤陋寡闻了,如图:
爬虫的重要性和广泛性无需赘述。本篇教程面向对爬虫感兴趣的小白同学们,有范君将奉上一篇清新脱俗,内容充实,可以引导爬虫初学者迅速入门的指南文章。在进行实践之前,我们先共同弄清楚几个事情:何为爬虫、爬什么和怎么爬?
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using Model; 4 using System.Data; 5 using System.Data.SqlClient; 6 7 8 namespace DAL 9 { 10 /// 11 /// 发布活动信息 12 /// 13 public class Activity
先说背景:公司采用diamond+tddl,这套技术来做web管理。本人处于好奇率先体验了下spring-boot,于是就有了spring-boot+tddl的组合。但是jar包上线后,屡屡发现一条error日志不痛不痒的出现在日志文件中,处于程序员的本能,怎么能允许error日志出现在我的系统中呢! 于是,展开了一段tddl与spring-boot的爱恨之旅... 挣扎期 首先看错误提示: 2017-09-27 11:15:58,428 [main] ERROR com.taobao.tddl.co
第一,whistle 是一个 web 调试代理工具,它的功能十分强大。作为一名前端,我们需要经常跟协议中的应用层打交道,Mock 数据、跨域问题、cookie 的修改、移动端调试等等,都是我们必备的技能,而 whistle 就能解决其中 90% 的问题
1. 报错:ORA-01841: (完整) 年份值必须介于 -4713 和 +9999 之间, 且不为 0
协同过滤(Collaborative Filtering)算法是一种利用用户历史行为数据和物品属性之间的关系,预测用户对未知物品喜好程度的算法。它基于一个假设,即如果两个用户在过去喜欢的物品相似,那么他们在未来也可能会喜欢相似的物品。
当我们点击加载更多时可以通过开发者工具 Network选项中的XHR 来获取动态加载的js
利用sqoop eval,只需要在参数--query中指定sql语句即可对mysql执行DML操作。
因需要将impala仅仅作为数据源使用,而python有较好的数据分析函数,所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据,这里的测试环境是:
参考 英文原文:https://stackabuse.com/spring-cloud-turbine/ 中文版:https://www.jb51.net/article/162726.htm
在Flutter应用中,导航栏切换页面后默认情况下会丢失原页面状态,即每次进入页面时都会重新初始化状态,如果在initState中打印日志,会发现每次进入时都会输出,显然这样增加了额外的开销,并且带来了不好的用户体验。 在正文之前,先看一些常见的App导航,以喜马拉雅FM为例:
org.springframework.web.util.Log4jConfigListener
你是否已经被CSDN繁杂的广告弄的烦扰不堪? 你是否已经被CSDN 推荐的垃圾博客链接弄的心情暴躁? 你是否已经被CSDN 博客底部的博客推荐链接弄的无法安心学习? 下面我就教大家怎么去除这繁杂的广告,还论坛一片清净!!!
The errors are usually caused by OS system call error or OS configuration issue 。
在此,整理一下平常工作中,常用的一些公共方法,方便后期开发使用 /** * 公用的方法 返回json数据,进行信息的提示 * @param int $status 状态 * @param string $msg 提示信息 * @param array $data 返回数据 */ function showMsg($status = 1,$msg = '',$data = array()){ $result = array( 'status' => $status,
是为了与Win16兼容才保留的,在Win32下不要使用。 全局内存对象使用GlobalAlloc函数分配,在Windows 3.X的时代,分配的内存可以有两种,全局的和局部的,例如GlobalAlloc和LocalAlloc。但在Win32的时代这些函数已经被废弃了,现在的内存只有一种就是虚存。在Win32中所有的进程所使用的内存区域是相互隔离的,每个进程都拥有自己的地址空间。而且系统使用了页面交换功能,就是利用磁盘空间来模拟RAM,在RAM中数据不使用时将会被交换到磁盘,在需要时将会被重新装入RAM。
好久没更新Python相关的内容了,这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用,包括爬取和处理部分
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