- 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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c++推荐算法推荐算法架构算法
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
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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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
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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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推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
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
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- 【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
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
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PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc