Levy_Y
Levy_Y

推荐系统_06_推荐系统冷启动问题

选择合适的物品启动用户的兴趣

要求：

  • 比较热门
  • 具有代表性和区别性
  • 启动物品集合需要有多样性

利用物品内容信息

ItemCF更要注重冷启动问题，可以现根据物品内容计算出初始的相似度，加入到推荐列表中

发挥专家的作用

没有用户行为，也没用足够的内容信息的时候可以发挥专家的作用。

你可能感兴趣的:(推荐系统)

  • 深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅 程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
  • 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 海量数据查找最大K个值：数据结构与算法的选择 星辰@Sea 数据结构Java数据结构
    在处理大数据集时，经常需要找到数据集中最大的K个元素，这样的需求在很多领域都有广泛应用，例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据，传统的排序方法可能不再适用，因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此，选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值，探讨不同的数据结构与算法选择，
  • 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！ 努力的光头强 人工智能langchainprompttransformer深度学习
    今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
  • 【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
    【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
  • 如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？ Itfuture03 AI前沿技术人工智能
    要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人：引入AI驱动的虚拟助手，提供实时帮助、个性化建议和交互式对话，改善客户体验。自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
  • 什么是监督学习（Supervised Learning） 救救孩子把 AIAI学习
    一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测，还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域，监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步，监督学习
  • 2025毕业设计指南：如何用Hadoop构建超市进货推荐系统？大数据分析助力精准采购 计算机编程指导师 Java实战集Python实战集大数据实战集课程设计hadoop数据分析springbootjava进货python
    ✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码基于hadoop的超市进货推荐系
  • DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
    DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
  • Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统 计算机程序优异哥
    针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，
  • 基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进 阿里云云栖号 云栖号技术分享架构阿里巴巴
    简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与AI一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
  • Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20 农场主 机器学习
    介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模，而动态的用户需求也是非常重要的。通常，历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如，用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods)，而不是替代产品(Powerbeats和AirPods)，尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响，以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
  • 【计算机毕设文章】美食信息推荐系统 xn19950718 计算机毕设文章参考案例课程设计美食数据库前端开发语言需求分析
    毕业设计（论文）题目：美食信息推荐系统摘要使用旧方法对美食信息推荐系统的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了，把现在的网络信息技术运用在美食信息推荐系统的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题，比如处理数据时间很长，数据存在错误不能及时纠正等问题。这次开发的美食信息推荐系统对菜谱管理、字典管理、论坛管理、论坛收藏管理、饮食资讯管理、用户管理、管理员管理等进行集中化处理。经过前面自己查阅的网络知识
  • 菜谱推荐系统(前台android原生,后台java,SSH,mysql) weixingliang_123 菜谱食谱android数据库java编程语言mysql
    Android菜谱推荐系统(前台android原生,后台java,SSH,mysql)(程序代码,MySQL数据库)【运行环境】MyEclipse(后台)Eclipse(前台)JDK1.7tomcat7【技术栈】JAVA,JSP,mvc,SSH,MYSQL,HTML,CSS,JAVASCRIPT,JQUERY,android原生【项目包含内容】【下载全套源码】【项目功能介绍】
  • 【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法 Lossya 机器学习概率论人工智能朴素贝叶斯共轭先验
    引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
  • 推荐系统统计库——systemstat 荣正青
    推荐系统统计库——systemstatsystemstatRustlibraryforgettingsysteminformation|alsoonhttps://codeberg.org/valpackett/systemstat项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/systemstat简介systemstat是一个用Rust语言编写的强大库，它可以获取操
  • ssm+vue计科毕业论文(毕设)最全开题怎么选 Ankhiu javaweb毕设
    文章目录1前言2选题汇总3详细介绍题目1:基于SSM的毕业设计管理系统题目2:基于SSM的病人跟踪治疗信息管理系统题目3:基于SSM的大学生兼职跟踪系统题目4:基于SSM的大学生企业推荐系统题目5:基于SSM的电影院在线售票系统题目6:基于SSM的房屋出租出售系统题目7:基于SSM的房屋租赁系统题目8:基于SSM的个人健康信息管理系统题目9:基于SSM的共享充电宝管理系统题目10:基于SSM的即动
  • Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means 不二人生 SparkML实战算法spark-ml聚类
    SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇（clusters），使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现，支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理，并结合Spark
  • Django+Vue协同过滤算法图书推荐系统的设计与实现 赵广陆 projectdjangovue.js算法
    目录1项目介绍2项目截图3核心代码3.1需要的环境3.2Django接口层3.3实体类3.4config.ini3.5启动类3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍：CSDN认证博客专家，CSDN平台Java领域优质创作者，全网30w+粉丝，超300w访问量，专注于大学生项目实战开发、讲解和答疑辅导，对于专业性数据证明一切！主要项目：javaweb、
  • 偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统 量子位AI 人工智能机器学习
    认知偏见，曾被视为人类决策过程中的缺陷，现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战，这一领域尚未广泛探讨，对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法，如推荐系统
  • 大数据：实时大数据和离线大数据 爱写代码的July 大数据与云计算大数据
    一实时大数据的介绍及应用场景实时大数据主要是对实时数据流进行处理和分析，数据在生成后几乎立即被处理，以支持快速决策。核心特性低延迟：数据在毫秒或秒级别内处理，几乎实时返回结果。连续流式处理：数据像流一样不断到达并被处理，而不是分批次处理。实时反馈：能够及时响应业务需求，如实时告警、推荐、监控等。应用场景实时推荐系统：如电商、社交媒体等，根据用户行为进行个性化推荐。实时监控：网络安全系统实时监控流量
  • 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习 计算机毕业设计大全
    创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartssparkmys
  • 个性化推荐系统-离线召回模型验证 山水阳泉曲 python功能测试线性代数矩阵推荐算法vue
    文章目录背景前端核心组件模拟操作用户历史行为后端导入依赖启动服务根据uid获取推荐列表相关推荐用户历史记录用户行为数据上报背景计划构建并优化一个覆盖前端与后端的个性化推荐系统中的离线召回模块。此模块旨在通过高效的数据处理与分析，预先筛选出用户可能感兴趣的内容或商品，为后续的实时推荐流程提供丰富且精准的候选集。为了确保实施效果与性能，我们将设计最简前端界面以直观展示召回结果，同时构建后端服务来处理大
  • 基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统 f168bc2b3926
    1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具：eclipse或idea2.主要功能说明：1）用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2）管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3）协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度，给有相近的用户行为推荐视频比如：用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统 qq_79856539 javaweb大数据hadoop课程设计
    （一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m
  • 大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱 2401_84159688 程序员大数据hadoop人工智能
    |—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方
  • 推荐召回中ALS(交替最小二乘法)算法验证 山水阳泉曲 算法最小二乘法机器学习推荐算法python
    文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS（交替最小二乘）算法的召回效果以及离线数据推荐的效果，我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
  • 推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法 少喝冰美式 embedding算法机器学习人工智能ai大模型大语言模型
    本文将介绍两个与稀疏特征Embedding相关的工作。推荐或者CTR预估任务有一个很突出的特点：存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大，稀疏意味着即使在很大的训练数据里，大量特征出现频次也非常低，这往往是由于引入了大量ID类特征带来的。对于DNN排序系统，是否能够找到好的特征Embedding表达方式，对于系统效果是至关重要的。虽然说，如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要，但是，关于这块
  • 小琳AI课堂：推荐系统 小琳ai 小琳AI课堂人工智能
    大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们一起来探索一个让生活变得更加个性化的神奇技术——推荐系统！首先，让我们深入了解一下推荐系统的两大核心技术：协同过滤和内容基础过滤。协同过滤：这种方法通过分析用户之间的行为相似性或项目之间的相似性来进行推荐。用户基础协同过滤：找到和你相似的其他用户，然后推荐他们喜欢的东西给你。项目基础协同过滤：分析项目之间的相似度，推荐和你过去喜欢的项目相似的其他项目。内容基础过
  • VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmwaremac os10.10workstationplayer
    最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统， 安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章， 只能提供大概的思路， 但是实际安装起来由于版本问题， 走了不少弯路， 所以我尝试写以下总结， 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。     写在前面的话： 其实安装好后发现， 由于我的th
  • 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScriptjava框架
    本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]） 一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下 平台
  • 如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge mavenMyEclipse
    创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
  • 主管？？？ Array_06 工作
    转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！ 前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
  • python内置函数大全 2002wmj python
    最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
  • JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScriptjquery
    在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示 如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){         var trs = $("#table tr"); &nb
  • Java基础 冰天百华 java基础
    学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
  • unix时间戳相互转换 adminjun 转换unix时间戳
    如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
  • 作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
    作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧，最重
  • 由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5视频video
    前言   项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。   视频结构   本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
  • 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
         如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误   javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
  • Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redisredis数据库jedis
    Jedis连接池操作步骤如下：         a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取；         b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool；         c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
  • 变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
    变与不变    周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，    各种店铺都换了好几茬，这些是变的。    三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。    三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。    一座座高楼拔地而起，
  • 【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
    Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解   1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量   2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
  • Nested Functions in C bookjovi cclosure
      Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。   既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
  • Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
            总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。         强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret 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/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
  • After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
    1、快捷键官方文档 中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
  • Maven 常用命令 crabdave maven
    Maven 常用命令   mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site   mvn dependency:res
  • shell bad substitution daizj shell脚本
    #!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
  • Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
    Java SE  第二讲： 1.   Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2.   Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型  （Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）  （R
  • CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHPyii
    1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
  • Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java泛型
    Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用 在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
  • Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web浏览器数据挖掘
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei javaDAOHibernate
    来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。 这里getCurrentSession本地事务(本地
  • 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginxluaopenresty
    首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
  • HSQLDB In-Process方式访问内存数据库 liyonghui160com
        HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。   先睹为快！   下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：     下面代码需要引入hsqldb.jar包 （hsqldb-2.2.8）   import java.s
  • Java线程的5个使用技巧 pda158 java数据结构
    Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？ 　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常 工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
  • 开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
    概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。     程序包管理器   管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
  • 避免使用终结函数 vahoa.ma javajvmC++
    终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。       我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他