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REF: 原文 Recommender Systems: Issues, Challenges, and Research Opportunities Shah Khusro, Zafar Ali and Irfan Ullah Abstract A recommender system is an Information Retrieval technology that improves access and proactively recommends relevant items to users by consider-ing the users’ explicitly mentioned preferences and objective behaviors. A recommender system is one of the major techniques that handle information overload problem of Information Retrieval by suggesting users with appropriate and relevant items. Today, several recommender systems have been developed for different domains however

redis配置 如果你是找网上的其他教程来完成以上操作的话，相信你见过有的启动命令是这样的： 启动命令带了这个参数：redis.windows.conf，由于我测试环境是windows平台，所以是这个，有的是redis.conf。顾名思义，redis.conf就是配置文件，然后启动时加上这个配置文件名的意思就是以配置文件里的配置参数来启动，比如你设置了密码，那么客户端连接就得输入密码了，等等。。。。 打开redis.conf文件看看： 里面一堆的这个，也不知道啥意思。这里可以从以下来一一对照 # 默认情况下，redis不是在后台模式运行的，如果需要在后台进程运行，把该项的值更改为yes，默认为no daemonize：是否以后台daemon方式运行 # 如redis服务以后台进程运行的时候，Redis默认会把pid写入/run/redis.pid文件组，你可以配置到其他文件路径。 # 当运行多个redis服务时，需要指定不同的pid文件和端口 pidfile：pid文件位置 # 指定redis监听端口，默认为6379 # 如果端口设置为0，Redis就不会监听TCP套接字。 port：监听的端口号 # 指定redis只接收来自于该IP地址的请求，如果不进行设置，默认将处理所有请求， # 在生产环境中最好设置该项 bind 127.0.0.1 # 设置客户端连接时的超时时间，单位为秒

摘要：本文由阿里巴巴技术专家贺小令（晓令）分享，主要介绍 Apache Flink 新场景 OLAP 引擎，内容分为以下四部分： 背景介绍 Flink OLAP 引擎 案例介绍 未来计划 一、背景介绍 1.OLAP 及其分类 OLAP 是一种让用户可以用从不同视角方便快捷的分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分为3类：多维 OLAP ( Multi-dimensional OLAP )、关系型 OLAP ( Relational OLAP ) 和混合 OLAP ( Hybrid OLAP ) 三大类。 （1）多维 OLAP ( MOLAP ) 传统的 OLAP 分析方式 数据存储在多维数据集中 （2）关系型 OLAP ( ROLAP ) 以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示 通过 SQL 的 where 条件以呈现传统 OLAP 的切片、切块功能 （3）混合 OLAP ( HOLAP ) 将 MOLAP 和 ROLPA 的优势结合起来，以获得更快的性能 以下将详细介绍每种分类的具体特征。 ■ 多维 OLAP ( MOLAP ) MOLAP 的典型代表是 Kylin 和 Druid。 MOLAP 处理流程 首先，对原始数据做数据预处理；然后，将预处理后的数据存至数据仓库，用户的请求通过 OLAP server 即可查询数据仓库中的数据。 MOLAP 的优点和缺点

上个月，全球规模最大的语义评测比赛 SemEval 2020 结果出炉，百度基于飞桨平台自研的语义理解框架 ERNIE 一举斩获 5 项世界冠军，囊括视觉媒体的关键文本片段挖掘、多语攻击性语言检测和混合语种的情感分析。去年，ERNIE先后完成两版重大升级：ERNIE 1.0 提出知识增强的语义表示模型， ERNIE 2.0 则构建了持续学习语义理解框架，在中英文 16 个任务上超越业界最好模型。本文将为开发者详细解读ERNIE的进化史。 ERNIE 1.0 ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration[1] 是百度在2019年4月的时候，基于BERT模型，做的进一步优化，在中文的NLP任务上得到了state-of-the-art的结果。 它主要是在mask的机制上做了改进，它的mask不是基本的word piece的mask，而是在pretrainning阶段增加了外部的知识，由三种level的mask组成，分别是basic-level masking（word piece）+ phrase level masking（WWM style） + entity level masking。在这个基础上，借助百度在中文社区的强大能力，中文的ERNIE还使用了各种异质(Heterogeneous)的数据集

问题 在PHP中，有多种字符串拼接的方式可供选择，共有： 1 . , .= , sprintf, vprintf, join, implode 那么，那种才是最快的，或者那种才是最适合业务使用的，需要进一步探究。 用到的工具 PHP7.1.16 PHP5.4 VLD XDebug phpunit4 以及自己写的一个Benchmark工具。 PHP54环境 PHPUnit测试结果 使用以下代码，分别测试了上面的几种字符串拼接方式(拼接方式无法对变量赋值，故用处不大，没有测，join和implode是相等的，仅仅测试了其中一个) 测试条件：2C-4T 8G 拼接5W次，重复10次取平均值。 测试代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 <?php /** *

问题 在PHP中，有多种字符串拼接的方式可供选择，共有： 1 . , .= , sprintf, vprintf, join, implode 那么，那种才是最快的，或者那种才是最适合业务使用的，需要进一步探究。 用到的工具 PHP7.1.16 PHP5.4 VLD XDebug phpunit4 以及自己写的一个Benchmark工具。 PHP54环境 PHPUnit测试结果 使用以下代码，分别测试了上面的几种字符串拼接方式(拼接方式无法对变量赋值，故用处不大，没有测，join和implode是相等的，仅仅测试了其中一个) 测试条件：2C-4T 8G 拼接5W次，重复10次取平均值。 测试代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 <?php /** *

转载请注明出处！！！ 本文是接着上一篇博客 iOS---学习研究大牛Git高星项目YYCategories（二） 大神果真是大神，一个简单的宏定义类，就有如此多的需要注意的地方。在一篇文章中写篇幅过长就分开写。 tip6： /* * Synthsize a weak or strong reference. */ #ifndef weakify #if DEBUG #if __has_feature(objc_arc) #define weakify(object) autoreleasepool{} __weak __typeof__(object) weak##_##object = object; #else #define weakify(object) autoreleasepool{} __block __typeof__(object) block##_##object = object; #endif #else #if __has_feature(objc_arc) #define weakify(object) try{} @finally{} {} __weak __typeof__(object) weak##_##object = object; #else #define weakify(object) try{} @finally{} {} _

# ########################################################################################### # ### Fot LaSOT dataset # ########################################################################################### import os import numpy as np import json import pdb LaSOT_path = " /home/wangxiao/Downloads/pysot/testing_dataset/LaSOT/ " video_files = os.listdir(LaSOT_path) video_files = np.sort(video_files) # # use this class to avoid some array or other format issues in json. class NumpyEncoder(json.JSONEncoder): """ Special json encoder for numpy types """ def default(self, obj): if isinstance

windows安装redis 2.把安装包放在Linux文件系统下，利用WinSCP工具 3.解压缩 tar -zxf redis-4.0.2.tar.gz 4.切换到解压后的目录 cd redis-4.0.2 5.编译 make 6.进入到src目录 cd src 7.执行安装 make install 到此就安装完成。但是，由于安装redis的时候，我们没有选择安装路径，故是默认位置安装。在此，我们可以将可执行文件和配置文件移动到习惯的目录。 cd /usr/local mkdir -p /usr/local/redis/bin mkdir -p /usr/local/redis/etc cd /usr/local/redis-4.0.2 mv ./redis.conf /usr/local/redis/etc cd src mv mkreleasehdr.sh redis-benchmark redis-check-aof redis-check-dump redis-cli redis-server redis-sentinel /usr/local/redis/bin 比较重要的3个可执行文件： redis-server：Redis服务器程序 redis-cli：Redis客户端程序，它是一个命令行操作工具。也可以使用telnet根据其纯文本协议操作。 redis

最近在工作中碰到了 GC 的问题：项目中大量重复地创建许多对象，造成 GC 的工作量巨大，CPU 频繁掉底。准备使用 sync.Pool 来缓存对象，减轻 GC 的消耗。为了用起来更顺畅，我特地研究了一番，形成此文。本文从使用到源码解析，循序渐进，一一道来。 本文基于 Go 1.14 目录 是什么 有什么用 怎么用 简单的例子 fmt 包如何用 pool_test 其他 源码分析 Pool 结构体 Get pin popHead getSlow popTail Put pushHead pack/unpack GC 总结 参考资料 是什么 sync.Pool 是 sync 包下的一个组件，可以作为保存临时取还对象的一个“池子”。个人觉得它的名字有一定的误导性，因为 Pool 里装的对象可以被无通知地被回收，可能 sync.Cache 是一个更合适的名字。 有什么用 对于很多需要重复分配、回收内存的地方， sync.Pool 是一个很好的选择。频繁地分配、回收内存会给 GC 带来一定的负担，严重的时候会引起 CPU 的毛刺，而 sync.Pool 可以将暂时不用的对象缓存起来，待下次需要的时候直接使用，不用再次经过内存分配，复用对象的内存，减轻 GC 的压力，提升系统的性能。 怎么用 首先， sync.Pool 是协程安全的，这对于使用者来说是极其方便的。使用前，设置好对象的 New