Li灿灿的成长
Li灿灿的成长

产品经理学习-常用的6种推荐策略

目录：

推荐产品核心架构

基于内容的推荐策略

基于人口统计学的推荐策略

基于知识的推荐策略

基于社区的推荐策略

协同过滤的推荐策略

混合过滤推荐策略

推荐产品核心架构

数据预处理：把原始数据处理为可决策数据，量化用户偏好；比如把用户近7天的浏览内容的类目进行统计，计算得出用户偏好的内容为居家商品类

多路召回：按照预先制定不同的策略模型到候选集过滤出符合条件的物品；每一路实际就死一种召回策略。比如个性化召回，是按照个性化偏好

综合排序：采用算法，综合对应的排序策略对召回的结果进行排序，保证优质结果的曝光量，从而提升流量转化率

运营干预：对最终的排序结果进行干预，主要目的是为了配合运营、业务活动等

基于内容的推荐策略

这个策略的核心在于基于用户过去感兴趣的物品，建立其物品的一个相似矩阵；其中物品间的相似性是基于物品一些特征进行量化计算；比如物品有多个相似商品，用户喜欢其中一个，就会推荐其他与之相似的商品，其余商品不会出现在推荐结果

产品经理学习-常用的6种推荐策略_第1张图片

基于人口统计学的推荐策略

基于人口统计信息进行推荐的。这个得前提假设是不同群体的文化和喜好有较大的不同；比如有很多网站会根据用户的语言和国家，进行不同的推荐，这种推荐由于其精准性受限，当下采用的较少。所以这种策略也使用的较少。

基于知识的推荐策略

基于某一特定领域的知识库进行推荐；构建知识库的目的就是在已知用户的需求情况下，从候选集中推荐核实的商品，促成转化。一般这种推荐策略应用在专业度比较高，用户需要重策略的行业内；比如医疗和金融行业

产品经理学习-常用的6种推荐策略_第2张图片

基于社区的推荐策略

人们更愿意相信朋友为他们推荐的产品，这个也基于社区推荐的前提假设

抖音短视频APP获取通讯录权限，微信登录权限，获取好友关系列表，把好友感兴趣的视频推荐给用户

协同过滤推荐策略

    兴趣相同的群体对对方感兴趣的内容也可能喜欢，用户感兴趣一件物品，那么他对该类相似物品也喜欢。

最常用的策略，当下采用最多的是基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，这两种方法的核心在于通过用户对物品的评分来判断不同用户、物品之间的相似度。

混合推荐策略

实际应用中，混合推荐策略就是包括前面5种策略中的2种或多种

案例：微信的看一看

数据预处理：用户数据：好友关系链；物品数据：公众号文章；行为数据：在看

召回策略：策略1：基于社区的推荐策略（朋友在看）策略2：混合推荐策略（精选）

排序策略：朋友在看：按照朋友点击在看的时间；按照模型排序

运营干预：新冠疫情实时动态置顶展示

你可能感兴趣的:(产品经理,学习,产品运营)

  • AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。
    一、AI如何重塑AI的工作与行业（AI助手领域）能力升级理解与生成：基于LLM（大语言模型），AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码，替代部分人类知识工作。个性化交互：通过用户历史对话分析，提供定制化建议（如学习计划、投资策略）。多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业：AI客服处理70%+常规咨询（如阿里小蜜），人力转向复杂问题
  • 如何在 Linux 上使用 cURL 下载文件？| cURL 命令详解 vvw& 开源项目推荐Linux技术文章linux运维服务器ubuntu开源curlwget
    简介如果你正在寻找快速答案，那么curl-O命令可让你使用curl命令行实用程序下载文件。当然，关于使用curl下载文件，除了-O参数之外，还有很多东西需要学习。我们将展示如何使用curl在Linux上下载文件，并提供多个curl下载命令的示例，你可以使用这些命令来满足不同的要求。如果你不熟悉curl，我们建议你通读本文。如果你熟悉curl但只需要快速回顾一下，请随意跳转到特定部分。什么是curl
  • 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem Booksort online笔记论文论文阅读transformer深度学习
    论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
  • MySQL窗口函数学习 小菜0-o mysql学习java
    视频链接基本语法窗口限定一个范围，它可以理解为满足某些条件的记录集合，窗口函数也就是在窗口范围内执行的函数。基本语法窗口函数有over关键字，指定函数执行的范围，可分为三部分:分组子句(partitionby)，排序子句(orderby)，窗口子句(rows)over(partitionbyorderbyrowsbetweenand)窗口函数适用于在不破坏原有表结构的基础上，新增一列窗口的确定分组
  • 大模型——什么是 Vibe Coding？从零开始学习 AI 辅助编程 不二人生 大模型学习人工智能大模型辅助编程
    大模型——什么是VibeCoding？从零开始学习AI辅助编程VibeCoding：代码消失，直觉驱动的软件开发新浪潮？生成式人工智能的指数级增长正不断重塑各个行业，软件开发领域也不例外。大约在2025年初，一股源自美国硅谷的新思潮开始引起关注：开发者似乎可以借助AI工具，在几乎不直接编写代码的情况下构建产品。这种依赖直觉、跳脱传统编码苦役的开发方式，被赋予了一个颇具时代感的名字——VibeCod
  • 【无标题】Python ---Day2 复合类型之序列类型、映射类型和集合类型的学习！！！
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、复合类型初识1.1列表类型1.1.1列表创建1.1.2列表运算1.1.3列表访问1.1.3.1索引1.1.3.2反向索引1.1.3.3切片1.1.4列表操作1.1.4.1添加数据1.1.4.2修改数据1.1.4.3删除数据1.2元组类型1.2.1元组创建1.2.2元组操作1.2.2.2查看元组1.2.2.3解包技能1.2.3元组运算1.2.4元组不可变二、映
  • 脑电分析入门指南：信号处理、特征提取与机器学习 Ao000000 信号处理机器学习人工智能
    脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）本课题旨在通过对脑电（EEG）的采集与分析，提取有用的神经信息，实现对某类脑状或行为的识别/预测/评估。例如：情绪识别、疾病诊
  • 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 XiaoJ1234567 《动手学深度学习》深度学习人工智能
    目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
  • 【机器学习-08】参数调优宝典：网格搜索与贝叶斯搜索等攻略 云天徽上 机器学习机器学习人工智能
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • KTO（Kahneman-Tversky Optimization）技术详解与工程实现 DK_Allen 大模型深度学习pytorch人工智能KTO
    KTO（Kahneman-TverskyOptimization）技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论（ProspectTheory）的偏好优化方法，突破传统偏好学习需要成对数据的限制，仅需单样本绝对标注（好/坏）即可优化模型。其创新性在于：损失函数设计：将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率：无需构建偏好对（y_w>y_l），直接利用松散标注二、KT
  • NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT 甄小胖 机器学习自然语言处理机器学习bert
    —0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入
  • 大型语言模型中的提示工程系统综述：技术与应用 AI专题精讲 Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
    摘要提示工程已成为扩展大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令（称为prompt），在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同，prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为，从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令，也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
  • [C语言初阶]指针初阶
    目录一、指针是什么？二、指针与指针类型三、野指针及其避免方法3.1什么是野指针？3.2野指针产生的原因：3.3如何避免野指针？四、指针运算4.1应用：实现strlen函数五、指针与数组六、二级指针七、指针数组指针是C语言的灵魂所在，也是许多初学者感到困惑的概念。本文将带你系统学习指针的基础知识，从指针的本质到指针运算，再到指针与数组的关系，最后介绍二级指针和指针数组的概念。通过本文的学习，你将建立
  • PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用 Python编程之道 Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
    PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
  • 蓝牙协议栈低功耗之安全管理协议层(SMP) 写代码的无赖的猴子 BLE低功耗蓝牙协议栈网络信息与通信物联网
    逻辑链路控制和适配协议层L2CAPSMP层阶段一阶段二Legacyparing安全连接交换公匙鉴权阶段1鉴权阶段2阶段三LElegacypairing：LESecureConnections交叉密匙特性配对PDU类型Hello，我是无赖的猴子，一个蓝牙爱好者，分享蓝牙相关的知识，关注我，学习蓝牙：蓝牙文章链接直达：1.profile层（待更新）2.属性协议层(ATT)（待更新）3.安全管理协议层(
  • 在实训云平台上配置云主机 酒城译痴无心剑 Spark基础学习笔记（2）实训云云主机远程连接
    文章目录零、学习目标一、实训云升级二、实训云登录（一）登录实训云（二）切换界面语言（三）规划云主机实例三、创建网络三、创建路由器四、连接子网五、创建虚拟网卡六、管理安全组规则七、创建云主机（一）云主机规划（二）创建ied云主机（三）创建其它云主机八、本机利用FinalShell连接虚拟机（一）连接ied云主机（二）连接其它云主机九、配置云主机（一）配置ied云主机1、查看IP地址2、配置主机名3、
  • 产品经理岗位职责拆解 火火PM打怪中 产品经理
    以下是产品经理岗位职责的详细分解表，涵盖工作内容、核心动作及输出成果：岗位职责具体工作内容输出成果1.日常版本迭代管理需求分析及PRD产出协调资源推动产品上线-收集业务/用户需求，分析可行性及优先级-撰写PRD文档，明确功能逻辑及交互流程-协调研发、测试、设计资源，制定迭代排期-监控开发进度，解决阻塞问题，组织验收-需求分析报告-PRD文档（含原型图/流程图）-版本排期表-上线验收报告2.跨部门协
  • Java基础学习笔记2 qichi333 学习笔记javaeclipse
    今天是Java基础学习第二天，加油！！！下面是我今天记的一些笔记。（有点懒惰了，爬虫今天没学，因为赖床了(bushi)，但我会勤奋起来的^_^，一定一定！明天不能偷懒了天！！）一、运算符例子：inta=10;intb=20;intc=a+b;其中，“+”是运算符，且是算术运算符；“a+b”是表达式，且是算术表达式。1.算术运算符例1：publicclassdemo3{publicstaticvoi
  • AI时代产品经理高薪密码！0经验转岗，月入27K的秘诀都在这！
    “211计算机本硕，有2段学校项目经验，校招面了大厂AI产品经理岗，群面和专业面的时候挂了，怎么快速突击，提升AI产品专业能力呢？”“7年UI，被裁跳槽准备找产品工作了，上一家基本是半设计半产品，怎么包装过往经验，实现转岗？”“3年开发，每天写代码有点厌倦，想转产品经理，从0-1设计一款产品更有成就感，怎么快速上手产品工作？”这是上半年来咨询的几类同学的烦恼，近期求职市场些微回暖，产品经理岗位需求
  • 西门子PLC 1500联合Factory io进行液位控制PID仿真
    西门子PLC1500联合Factoryio进行液位控制PID仿真项目调试视频地址：点击查看考虑到大家都是学习用到的，我把仿真的所有资源还是打包上传到了网盘，链接放到了文章的最后，大家自行下载吧！希望我的作品能起到抛砖引玉的效果，期待大家更好的作品！内容总览1.项目构思2.电气图纸设计3.仿真环境硬件组态（FactoryIo）4.PLC程序组态(TIAV15.1)5.触摸屏程序组态(TP1200)6
  • 学习threejs，使用自定义GLSL 着色器，生成漂流的3D能量球 gis分享者 gis工程师threejsthreejsGLSLShaderMaterial3D能量球着色器
    ‍⚕️主页：gis分享者‍⚕️感谢各位大佬点赞收藏⭐留言加关注✅!‍⚕️收录于专栏：threejsgis工程师文章目录一、前言1.1☘️GLSL着色器1.1.1☘️着色器类型1.1.2☘️工作原理1.1.3☘️核心特点1.1.4☘️应用场景1.1.5☘️实战示例二、使用自定义GLSL着色器，生成漂流的3D能量球1.☘️实现思路2.☘️代码样例一、前言本文详细介绍如何基于threejs在三维场景中自
  • 最近AI领域大火的MCP到底是什么？
    文章目录AI领域的MCP（ModelContextProtocol）入门详解1.MCP是什么？2.为什么需要MCP？3.MCP的架构与运作方式4.MCP的核心优势5.实际应用场景6.MCP与相关技术的区别7.MCP开发实战：如何编写一个MCPServer？核心步骤小白也能用的工具8.MCP与区块链的深度融合为什么需要区块链？具体结合方式9.MCP的潜在挑战技术难点现实问题10.未来展望与学习路径M
  • python进程线程协程区别_Python：线程、进程与协程(1)——概念 weixin_39989159 python进程线程协程区别
    最近的业余时间主要放在了学习Python线程、进程和协程里，第一次用python的多线程和多进程是在两个月前，当时只是简单的看了几篇博文然后就跟着用，没有仔细去研究，第一次用的感觉它们其实挺简单的，最近这段时间通过看书，看Python中文官方文档等等相关资料，发现并没有想想中的那么简单，很多知识点需要仔细去理解，Python线程、进程和协程应该是Python的高级用法。Python的高级用法有很多
  • 四、Actor-Critic Methods 沈夢昂志 DRL深度强化学习python深度学习
    由于在看DRL论文中，很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明，非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容，都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork（Actor）D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
  • 实操 SpringBoot+MCP！ 清风孤客 springboot后端java人工智能
    引言随着人工智能的飞速发展，大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景：用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换，只需通过自然语言直接与系统对话——“帮我查找所有2023年出版的图书”、“创建一个新用户叫张三，邮箱是[email protected]”。这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线，更能大幅削减B端系统的培训成本和实施
  • 如何学习智能体搭建
    如何学习智能体搭建前言随着人工智能的发展，智能体（Agent）成为自动化、交互式应用和自主决策系统中的核心角色。本书将从零基础出发，系统讲解智能体的基本原理、常见框架、实战搭建与进阶技巧，帮助你快速上手并应用于实际项目。目录智能体基础认知智能体的核心组成主流智能体开发框架本地智能体与云端智能体选型智能体的任务自动化与插件集成智能体的知识检索与上下文管理智能体的多模态扩展智能体安全与可控性智能体实战
  • 板凳-------Mysql cookbook学习 （十一--------4)
    唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
  • AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）
    我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习（视觉，听觉，语言等）不同模态融合交织的信息。下游任务（1）视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
  • Pandas 学习（数学建模篇） 停走的风 数学建模pandas学习
    今天学习数学建模2023年C篇（228）优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C228）-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构（DataFrame）的核心函数。它的作用是将各种格式的数据（如字典、列表、Series等）转换为带有行索引和列标签的表格形式，便于数据处理和分析.impor
  • Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF 我.佛.糍.粑 学习深度学习人工智能推荐算法
    学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤（ItrmCF）中心思想就是，如果你喜欢a，b，c三件商品，d商品与abc相似，那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是，一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
  • android 悬浮窗特效 肆无忌惮_ android
    最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：   一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。   后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。   自定义一个Dialog后，在styl
  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
  • Socket编程的HelloWorld实例 alleni123 socket
    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
  • 线程同步和异步 百合不是茶 线程同步异步
    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
  • JSP中文乱码分析 bijian1013 javajsp中文乱码
            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
  • js实现页面跳转重定向的几种方式 bijian1013 JavaScript重定向
            js实现页面跳转重定向有如下几种方式： 一.window.location.href <script language="javascript"type="text/javascript"> window.location.href="http://www.baidu.c
  • 【Struts2三】Struts2 Action转发类型 bit1129 struts2
     在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
  • 【HBase十一】Java API操作HBase bit1129 hbase
    Admin类的主要方法注释：   1. 创建表 /** * Creates a new table. Synchronous operation. * * @param desc table descriptor for table * @throws IllegalArgumentException if the table name is res
  • nginx gzip ronin47 nginx gzip
    Nginx GZip 压缩 Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule 常用配置片段如下： gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
  • java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交 bylijinnan java
    public class LinkListTest { /** * we deal with two main missions: * * A. * 1.we create two joined-List(both have no loop) * 2.whether list1 and list2 join * 3.print the join
  • Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作 bylijinnan javaspring
    Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装 JDBC的batch操作： String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " + "(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
  • [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展 comsci 工作流
        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
  • base64编码和url编码 cuityang base64url
    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
  • web应用集群Session保持 dalan_123 session
    关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
  • Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
        public function getMinLimit () {        $sql = "...";        $result = yii::app()->db->createCo
  • solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询solr stats
    StatsComponent 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134 http://eksliang.iteye.com/ 一、概述        Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能   二、参数
  • 百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
    那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5}  找出出现次数为奇数的数字.   我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。   还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！   还有觉得应该先排序...   还有觉
  • Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
  • JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
    2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
  • 网站项目建设流程概述 macroli 工作
    一.概念 网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。 二.需求分析 项目立项 　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。 客户的需求说明书 　　第一步是需
  • AngularJs 三目运算 表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
    事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
  • Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 sparkspark算子Spark RDD分区元素
    关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量     Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。   可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
  • Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他