- 人货匹配模型没搞懂?互联网行业都在讨论它
weixin_38754337
大数据数据分析推荐系统cachingtwitter
来源:接地气学堂作者:接地气的陈老师大多数据分析书本、文章都提过人货场模型,但对于其中最核心的人货如何匹配,没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论,涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题,无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品都会考虑这点。废话不多说,今天详细介绍一下。01导购型匹配设想一个最简单的场景:顾客站在柜台前,说“我想要个电风扇”。此时顾客需求已经跋山涉水来到店里,
- 实测报告:拼多多返利软件哪家返利最多?
日常购物技巧呀
拼多多官方返利APP,省钱达人的秘密武器在省钱达人的世界里,拼多多官方返利APP无疑是一件秘密武器。这款APP以其精准的推荐算法和丰富的返利活动让用户在购物时能够轻松找到性价比最高的商品并获得额外的经济回报。无论是想要购买时尚单品还是家居用品,拼多多官方返利APP都能让你以更低的价格享受到更高品质的生活。如果你也是一位追求省钱的消费者那么不妨试试这款APP吧!在探索省钱之道的旅途中,不得不提的另一
- 计算机毕业设计之SpringBoot+Vue.js知识图谱中药可视化系统
计算机毕业设计大全
需求用户信息管理:新用户注册,已有账号再登录,用户注销,用户信息修改。2.中药材信息查询:用户可以点击系统给出的或按编码或按药性等条件进行查询,或通过搜索框自主输入想要查询的信息进行中药材查询。3.中药材资讯社区:进入后首页顶部有推荐咨询可供浏览,依靠基于内容的推荐算法(即基于用户与标的物的相关信息以及用户对标的物的操作行为来构成推荐算法模型为用户提供推荐服务)实现实时咨询推荐。推荐底下是最新审核
- 2025年商城系统小程序开发全指南:技术架构与商业创新实践
一、行业背景与趋势洞察1.1零售数字化变革数据驱动:全球电商渗透率突破65%,小程序成为私域流量运营核心工具。技术融合:AI推荐算法提升转化率30%,AR虚拟试穿降低退货率25%。用户期待:90后消费者对"所见即所得"的即时消费场景需求激增。1.2核心痛点解析同质化竞争:传统商城功能雷同,缺乏差异化体验。供应链低效:库存周转率低,跨平台订单履约困难。信任危机:假货问题、支付安全、售后保障机制缺失。
- 使用 Python 爬取网易云音乐歌单数据(完整教程)
Python爬虫项目
python开发语言githubselenium爬虫
一、引言随着在线音乐平台的普及,网易云音乐(NetEaseCloudMusic)凭借其个性化的推荐算法和丰富的用户互动,吸引了大量用户。网易云音乐的歌单中包含了丰富的音乐数据,包括歌曲名、歌手、专辑、播放量、评论数等信息。通过爬取这些数据,可以对音乐流行趋势进行分析,挖掘音乐推荐策略,甚至训练个性化推荐模型。本教程将使用Python构建一个爬虫,解析网易云音乐的歌单接口,获取歌曲数据并进行数据分析
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录推荐算法系统系列二算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南更多技术内容总结推荐算法系统系列二算
- 网易云音乐会员优惠大揭秘,网友:太值了!
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在数字音乐时代,拥有一款高品质的音乐APP是音乐爱好者的必备之选。作为中国音乐市场的佼佼者,网易云音乐凭借其丰富的曲库、出色的推荐算法以及浓厚的社区氛围,吸引了大量用户。近日,网易云音乐推出了一系列会员优惠活动,让我们一起来了解一下吧!大家好,我是氧惠联合创始人七言导师,给大家推荐一款省钱更加赚钱的app——氧惠。氧惠是与以往完全不同的抖客+淘客app!2023全新模式,我的直推也会放到你下面。主
- 推荐算法召回:架构理解
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一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗,负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项,其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括:低延迟约束:需在50ms内完成海量候选检索;高召回率要求:98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣;数据漂移应对:实时用户行为分布变化需动态适应;误杀控制:避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- Python爬虫实战:爬取网易云音乐热评的完整教程
Python爬虫项目
python爬虫开发语言能源selenium
1.背景介绍:为什么爬网易云音乐热评?网易云音乐是中国最受欢迎的音乐平台之一,其用户活跃度极高。评论区往往蕴含丰富的情感表达和用户反馈,是音乐数据分析、情感分析、推荐算法等领域的宝贵数据源。爬取热评可以用于:歌曲口碑分析用户情绪挖掘热门歌曲趋势追踪机器学习训练数据准备但网易云音乐对评论接口进行了加密,直接请求很难成功。本文将帮你攻克这一难点。2.网易云音乐热评接口分析我们首先用浏览器开发者工具(C
- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
SuperAGI2025
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AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- 推荐算法(推广搜)——广告和推荐有什么不同?
导语近几年新兴起一个行业:推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下,广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比,但因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。(图
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
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目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 推客系统全栈开发指南:从架构设计到商业化落地
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一、推客系统概述推客系统(TuiKeSystem)是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台,旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块,广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于:利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
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在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 50个Java+SpringBoot+Vue毕业设计选题(含技术栈+核心功能)
21光年
javaspringbootvue.js毕业设计毕设
适合人群:计算机专业毕业设计/实战项目/求职作品技术亮点:前后端分离、主流技术栈、多领域覆盖一、电商与交易类智能推荐电商平台技术栈:SpringBoot+Vue+Redis+Elasticsearch核心功能:协同过滤推荐算法、秒杀系统、物流跟踪二手商品交易平台技术栈:SpringBoot+Vue+OSS存储核心功能:多维度检索、信用评分、实名认证社区团购管理系统技术栈:SpringBoot+Vu
- 协同过滤推荐算法
禺垣
机器学习笔记算法机器学习推荐算法算法机器学习
协同过滤(CollaborativeFiltering)是推荐系统中最经典的算法之一,其核心思想是“物以类聚,人以群分”,即通过分析用户的历史行为数据,找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品,从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。一、基于用户的协同过滤(User-BasedCF)核心思想:找到与目标用户兴趣相似的其他用户(“邻居”),将这些邻居喜欢的物品推荐给目标用户。步骤:s1.计算用户
- 推荐算法化身 “购物读心术”!ZKmall开源商城如何让用户消费激增 30%?
zkmall
ZMkallB2C商城B2B2C商城推荐算法算法机器学习
在电商竞争白热化的当下,如何精准把握用户需求、提升消费转化,成为企业突围的关键。ZKmall开源商城以推荐算法为核心驱动力,通过深度数据挖掘与智能策略优化,实现用户平均消费金额提升30%,复购率增长25%。这套被称为“购物读心术”的技术,究竟如何颠覆传统电商的人货匹配模式?一、传统推荐的痛点:“猜不准”导致用户流失传统电商平台的推荐功能往往依赖简单的“热销商品”“同类推荐”逻辑,无法满足用户个性化
- .net实现内容推荐算法代码
.NET实现内容推荐算法代码在当今信息爆炸的时代,内容推荐算法变得至关重要。它能够根据用户的偏好和行为,为用户精准地推荐感兴趣的内容,提高用户体验。本文将详细介绍如何使用.NET(C#)实现一个简单的基于内容的推荐算法,并探讨其扩展优化方向。内容推荐算法简介内容推荐算法主要依据物品的属性匹配程度来进行推荐,适用于文章、商品等各类内容的推荐场景。其核心思想是通过分析用户的偏好和内容的特征,找出两者之
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- 【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?
985小水博一枚呀
人工智能学习架构推荐算法算法
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?文章目录【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算
- 【Python使用】嘿马推荐系统全知识和项目开发教程第2篇:1.4 案例--基于协同过滤的电影推荐,1.5 推荐系统评估
python后端
教程总体简介:1.1推荐系统简介学习目标1推荐系统概念及产生背景2推荐系统的工作原理及作用3推荐系统和Web项目的区别1.3推荐算法1推荐模型构建流程2最经典的推荐算法:协同过滤推荐算法(CollaborativeFiltering)3相似度计算(SimilarityCalculation)4协同过滤推荐算法代码实现:二根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品2.0用户行为数据拆分2.1预处理be
- JAVA推荐系统-基于用户和物品协同过滤的电影推荐
泰山AI
技术交流推荐算法java算法
系统原理该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法(UserCF)和基于物品(此应用中指电影)的协同过滤(ItemtemCF)利用统计学的相关系数经常皮尔森(pearson)相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。协同过滤算法协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。协同过滤(CollaborativeFiltering,简写CF)是推荐系统最重要得思想
- 以java电商平台为例,做一个基于物品的协同推荐算法
浪工程序设计合作
软件开发教学java推荐算法开发语言
博主介绍:全网个人号和企业号粉丝40W+,每年辅导几千名大学生较好的完成毕业设计,专注计算机软件领域的项目研发,不断的进行新技术的项目实战⭐️热门专栏推荐订阅⭐️订阅收藏起来,防止下次找不到有成品项目也可定制,需求的各位可以先收藏起来文章结尾有联系名片找我在电商平台中,基于物品的协同过滤(Item-basedCollaborativeFiltering)是一种常用的推荐算法。它的核心思想是:如果用
- 推荐算法介绍-基础算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法机器学习c++javapython
本系列教程也可以称为【深度学习-推荐系统】的读书笔记,该书系统化讲解了现代推荐系统的演进历程和工程实现,是一本非常优秀的推荐系统入门教程一、推荐系统架构1.1推荐系统介绍概述:获得“用户信息”、“物品信息”、“场景信息”的基础上,推荐系统要处理的问题可以形式化的定义为对于用户U(user),在特定场景C(context)下,针对海量的“物品信息”,构建一个函数f(U,I,C),预测用户对特定候选物
- 基于Python的网易云音乐热歌数据爬取与可视化分析实践
基于Python的网易云音乐热歌数据爬取与可视化分析实践一、项目背景与意义在数字音乐蓬勃发展的今天,网易云音乐凭借其独特的社交属性和个性化推荐算法,成为众多音乐爱好者的首选平台。平台上的热歌榜Listitem单不仅反映了当下的音乐流行趋势,还蕴藏着用户的音乐偏好、情感共鸣等信息。利用Python强大的数据处理与分析能力,对网易云音乐热歌数据进行爬取与可视化分析,能够深入挖掘这些数据背后的价值,为音
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR