聊聊基于Alink库的推荐系统

概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件,从组件使用得角度来看,需要重点关注如下三个方面: 算法选择 推荐领域有很多算法,常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景,算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择,输入结果也有多种情况。 同时输

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 构建问题分类器

目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析,和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化, 用于后面对问题的解析,下图为症状的字典,其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据,组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.

真·Redis缓存优化—97%的优化率你见过嘛?

本文通过一封618前的R2M(公司内部缓存组件,可以认为等同于Redis)告警,由浅入深的分析了该告警的直接原因与根本原因,并根据原因提出相应的解决方法,希望能够给大家在排查类似问题时提供相应的思路。

docker swarm 使用详解

转载请注明出处: 1.docker swarm 的组成架构 一个基本的docker swarm 的架构如下: 它主要包含这几个核心组件: Manager节点(Manager Nodes): 管理节点是Swarm集群的控制中心,负责整个集群的管理和调度。Swarm可以有一个或多个Manager节点,其

算法学习笔记(24): 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演

# 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演 > 看了《组合数学》,再听了学长讲的……感觉三官被颠覆…… [TOC] ## 狄利克雷卷积 如此定义: $$ (f*g)(n) = \sum_{xy = n} f(x)g(y) $$ 或者可以写为 $$ (f * g)(n) = \sum_{d | n} f(d) g

带你认识数仓的增量备份核心设计

摘要:增量备份是重要的常规备份策略,正确快速识别增量变化文件的相关信息对增量备份至关重要。 本文分享自华为云社区《其疾如风,GaussDB(DWS)增量备份核心设计》,作者: 我的橘子呢 。 1、认识增量备份 GaussDB(DWS)数仓的备份恢复工具Roach支持集群级增量备份。全量备份会将源数据

CosineWarmup理论与代码实战

摘要:CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。 本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》,作者: 李长安。 CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略。教

华为云新一代iPaaS全域融合集成平台全新升级

摘要:基于华为十多年的数字化转型实践,华为云通过组装式交付、数智驱动、DevOps、服务化架构、安全可信、韧性6大关键技术助力客户实现应用现代化和高质量增长,华为云新一代iPaaS全域融合集成平台ROMA Connect也应运而生。 本文分享自华为云社区《华为云新一代iPaaS全域融合集成平台全新升

Karmada 多云容器编排引擎支持多调度组,助力成本优化

摘要:Karmada 社区也在持续关注云成本的管理,在最近发布的 v1.5 版本中,支持用户在分发策略 PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy 中设置多个集群调度组,实现将业务调度到成本更低的集群组中去。 本文分享自华为云社区《Karmada 多云容器编

了解基于模型的元学习:Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM

摘要:本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》,作者:汀丶 。 1.

高效运营新纪元:智能化华为云Astro低代码重塑组装式交付

摘要:程序员不再需要盲目编码,填补单调乏味的任务空白,他们可以专注于设计和创新;企业不必困惑于复杂的开发过程,可以更好地满足客户需求以及业务策略迭代。 本文分享自华为云社区《高效运营新纪元:智能化华为云Astro低代码重塑组装式交付》,作者:华为云PaaS服务小智。 借着东莞仲夏微风,HDC.Clo

Docker下elasticsearch8部署、扩容、基本操作实战(含kibana)

本文通过docker快速部署elasticsearch8版本,再添加一台组成集群,并且部署kibana用于常规查询操作,以及一些常见的es操作

Maven进阶学习指南

当我们在开发项目时,有时需要用到外部依赖组件,例如当我们需要Json序列化的时候需要用到FastJson组件,我们可以通过下载对应jar包加载到项目中。但当一个大的项目同时需要依赖各种各样的外部服务,就存在着配置繁琐、依赖冲突等问题,因此可以通过maven来完成对应的依赖管理功能。

缕析条分Scroll属性

最近有项目需要使用js原生开发滑动组件,频繁要用到dom元素的各种属性,其中以各种类型的height和top属性居多,名字相近,含义也很容易搞混。因此特地总结归纳了一下常用的知识点,在文末我们来挑战实现一个简易的移动端Scroll组件。

缓存面试解析:穿透、击穿、雪崩,一致性、分布式锁、Redis过期,海量数据查找

本文提供了一些保证数据一致性和设计分布式锁的策略。这些策略可以在实际应用中帮助开发人员解决相关的问题,确保系统的数据一致性和并发访问的正确性。同时,通过合理地使用缓存和分布式锁,可以提高系统的性能和可靠性。希望对你在面对Redis相关面试题时有所帮助!

深入了解Elasticsearch搜索引擎篇:倒排索引、架构设计与优化策略

首先,我们介绍了Elasticsearch(ES)的倒排索引,这是一种用于快速检索的数据结构。其次,我们了解了ES集群的架构,包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后,我们探讨了中文分词器的选择,其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着,我们解释了写入数据和查询数据的工作原理,包括请求的分配和预处理,数据的存储和查询结果的处理过程。最后,我们讨论了ES部署的优化方法,包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。

文盘Rust -- 给程序加个日志

作者:贾世闻 日志是应用程序的重要组成部分。无论是服务端程序还是客户端程序都需要日志做为错误输出或者业务记录。在这篇文章中,我们结合[log4rs](https://github.com/estk/log4rs)聊聊rust 程序中如何使用日志。 [log4rs](https://github.co

记一次618军演压测TPS上不去排查及优化

本文内容主要介绍,618医药供应链质量组一次军演压测发现的问题及排查优化过程。旨在给大家借鉴参考。

jvm中类和对象定义存储基础知识

在Java虚拟机中,类和对象是程序的基本组成单元。类定义了一组对象的共性特征和行为,是Java程序中最基本的代码单元。而对象则是具体的实例,有自己独特的状态和行为。在JVM中,类和对象都需要进行存储,因此了解类和对象的存储基础知识对于Java程序员来说是非常重要的。

【Azure 环境】使用 az ad group create 时候遇见 Insufficient privileges to complete the operation

问题描述 使用China Azure,通过Azure CLI 创建AAD组报错,提示权限不足 Insufficient privileges to complete the operation # 使用这个登录: az login --service-principal --username xxx