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s****5 2018-07-10
个性化(二)
data是一个序列,每个元素是一个索引的序列。lod是细节层次的息,对应于data。比如,data = [[10, 2, 3], [2, 3]] 意味着它包含两个序列,长度分别是3和2。于是相应地 lod = [[3, 2]],它表明其包含一层细节息,意味着 data 有两个序列,长度分别是3和2。
c****2 2018-07-10
个性化(一)
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个性化系统(Recommender System)应而生。 个性化系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流等。个性化系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品给用户。与搜索引擎不同,个性化系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤引领了个性化系统十几年的发展方向。
摩****5 2018-07-11
都是防晒
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私有或者混合场景中还是通过人肉维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。百度的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有中存在大模的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集,合理分配资源,降低维成本,保障上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高度自动化,不需要人工介入,极大地降低维成本。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的维职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆能转型进入计算这个行业。 计算的时代在来临,维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼上的乘客无论有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个维为何唱衰维这个职业。 我们维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,计算的目标就是要做的比维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大计算营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做到很好的。
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