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今年的ISCA中有一个Tutorial[2]和三篇论文[3-5]，直接和推荐系统的加速有关。以此为起点，本文讨论一下如何加速推荐系统这个问题。推荐系统的优化和加速是一个系统性问题。本文主要围绕Facebook的一些分析和工作，后续可能进行更多的讨论。 我们每打开一个App或者访问一个网站，呈现在我们面前的内容有很大的可能就是推荐系统工作的成果。它们都是推荐系统基于用户和“商品”的各种信息（特征），对用户动作进行预测后推送给我们的。和搜索引擎根据明确的搜索请求返回结果不同，推荐系统是主动去”猜“用户”想要什么“，能够在”信息过载“的情况下，推送最合适的内容，这是一个好的推荐系统能够给用户带来的最大的价值。 而对”商品“提供者来说，推荐系统的价值和重要性也是不言而喻的。引用王喆老师的《深度学习推荐系统》[6]中的例子，2019年天猫”双11“的成交额是2684亿元，而天猫的推荐系统实现了首页商品的个性化推荐，其目标是提高转化率和点击率。假设推荐系统进行了优化， 整体的转化率提高1%，那么增加的成交额大约就是26.84亿 。有这么明确的收益，我们不难想象互联网巨头优化推荐系统的动力。另一个例子是，在ISCA的tutorial[2]中，百度的同学介绍他们为什么在广告推荐系统中使用一个巨大的模型（10TB）而不能进行压缩的时候，给出的原因就是，尝试压缩后的模型会 导致0.1%左右的AUC

package com.android.settings.wfd; import android.app.Service; import android.content.Intent; import android.os.IBinder; import android.util.Log; import android.hardware.display.DisplayManager; import android.hardware.display.WifiDisplay; import android.hardware.display.WifiDisplayStatus; import android.provider.Settings; import android.media.MediaRouter; import android.media.MediaRouter.RouteInfo; import android.os.Handler; import android.content.Context; import android.content.IntentFilter; import android.database.ContentObserver; import android.content.BroadcastReceiver; import android.view

PHP的设计理念及特点 多进程模型：由于PHP是多进程模型，不同请求间互不干涉，这样保证了一个请求挂掉不会对全盘服务造成影响，当然，时代发展，PHP也早已支持多线程模型。 弱类型语言：和C/C++、Java、C#等语言不同，PHP是一门弱类型语言。一个变量的类型并不是一开始就确定不变，运行中才会确定并可能发生隐式或显式的类型转换，这种机制的灵活性在web开发中非常方便、高效。 引擎(Zend)+组件(ext)的模式，降低内部耦合。 中间层(sapi)，隔绝web server和PHP。 语法简单灵活，没有太多规范。 PHP的核心架构 PHP核心架构如下图，从下到上可以简单分为四层体系： Zend引擎：纯C实现，是PHP的内核部分，它将PHP代码翻译（词法、语法解析等一系列编译过程）为可执行opcode的处理并实现相应的处理方法、实现了基本的数据结构（如hashtable、oo）、内存分配及管理、提供了相应的api方法供外部调用，是一切的核心，所有的外围功能均围绕Zend实现。 Extensions：围绕着Zend引擎，extensions通过组件式的方式提供各种基础服务，我们常见的各种内置函数（如array 系列）、标准库等都是通过extension来实现。 Sapi :全称是Server Application Programming Interface服务端应用编程接口

你可能还在使用atoi、atof、itoa等函数进行类型转换，赶紧看过来，用一个函数，解决所有支持io流类型的转换。 //基础类型转换 template<typename OUT,typename IN, typename std::enable_if<!std::is_same<OUT, IN>::value, int>::type N = 0> OUT Convert(const IN& val) { std::stringstream ss; ss << val;//向流中传值 OUT result;//这里存储转换结果 ss >> result;//向result中写入值 return result; } //输入、输出类型一致 template<typename OUT,typename IN, typename std::enable_if<std::is_same<OUT, IN>::value, int>::type N = 0> OUT Convert(const IN& val) { std::cout << "same" << std::endl; return val; } 测试代码： int main() { std::cout << Convert<int>("123") << std::endl; std::cout << Convert<int>

随着云原生微服务的日益火热，很多人都开始对微服务的相关知识内容感兴趣。本篇内容，旨在扫盲（意思是小白可入），希望能对大家有帮助。如有问题，欢迎大家一起讨论，共同学习进步。 01 微服务从哪里来？--- 服务架构的演进史 互联网初期， 2G还是个时髦词儿，人们的需求也很朴实，一个静态网站告诉大家我是谁、一个留言板让大家能够与我联系，就能满足信息传播和互相交流的需要。于是码农们给我们提供了这样一套解决方案： 界面+业务处理+数据处理 ，通过一个zip包就可完成所有的事情，这也就是服务架构的 单体架构时代 。 图片为作者原创 随着3G的普及，越来越多的人们可以通过PC上网了，此时BBS、门户咨询网站的出现开始吸引着大量观众。当漂亮的交互更能抓人眼球、有趣的信息瞬间引爆千万用户在线围观时，“并发“问题产生了，于是码农们加班奋战，将系统分为前端和后端，通过拆分出可复用的中间件，来提升业务处理能力、解决并发问题，这便是 分层架构时代的到来 。 图片为作者原创 后来，互联网进入微博时代，几乎网民都有Blog，打开手机就刷weibo。而此时的分层架构面对更复杂服务要求时，在应用扩展、服务调用、扩容等方面都越发桎梏，于是服务架构走进了面向服务的架构（SOA）时代。SOA网上说的很多，这里列举几个关键词： 中心化的服务治理， ESB（企业服务总线）中心化、服务之间通过精确定义的接口进行通讯、耦合度更低

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接： https://mp.weixin.qq.com/s/CwLAV2j7Uxam01m1p7cXxg 作者：悟空中台研发团队 【悟空活动中台】系列往期精彩文章： 《 揭秘 vivo 如何打造千万级 DAU 活动中台 - 启航篇 》 主要为大家讲述 vivo 活动中台的能力与创新。 《 悟空活动中台 - 微组件状态管理（上） 》介绍了活动页内 RSC 组件之间的状态管理和背后的设计思路。 《 悟空活动中台 - 微组件状态管理（下） 》探索平台和跨沙箱环境下的微组件状态管理。 一、写在前面 作为前端工程师，页面布局是基本功。面对悟空中台的海量的活动需求，仅仅有几招常规的布局套路显然是难以招架的，悟空开发者团队从个性化需求中提炼特定场景下的共性特点，设计了多个“创意布局”方案。 本文以“满屏”场景下的页面布局思考为切入点，以微组件为元素单元，提供了一种新的布局方案设计思路—— 基于行为预设的动态布局方案 ，并详细的分享了设计目的及具体实现方案，对技术基础要求不高，是一篇男女老少皆宜的“技术甜点”。 二、灵感缘起 灵感往往并不是凭空产生的，而是与问题的出现形成因果关系，解决方案也鲜有一蹴而就，大多有一个不断完善的演进过程，我们都执着于发现问题，分析问题，解决问题的轮回。 1、问题是什么 1.1、客户端茫茫多，而设计稿只有一个

< textarea id="content" className="right_ButtomInput" onChange={ this .handelChange.bind( this )} defaultValue={content} onKeyDown={(e)=> this . onkeydown (e)}/> var keyCode = e.keyCode || e.which || e.charCode; var ctrlKey = e.ctrlKey || e.metaKey; // 判断 ctrl+enter 换行 if (ctrlKey && keyCode == 13) { //换行 } else if (keyCode == 13) { // 阻止提交自动换行 e.preventDefault(); // 获取发送按钮id，调用 发送按钮事件 } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3407708/blog/4298536

ArrayList 这个类应该是平时代码中最常用的一种列表实现类，在此通过查看源码来进一步理解常用方法，同时了解一下不常用的方法，应该会有惊喜。这次换个方式来看，以方法熟悉度去看对应源码，有必要的在贴源码。 1. ArrayList 头部注释 此类从 java 1.2 开始引入。它是 List 接口的 可调整大小 的 数组 实现。实现所有 可选的 列表操作，并允许所有元素，包括 null 。 除了实现 List 接口之外，此类还提供一些方法来 操纵内部 用于存储列表的 数组的大小 。此类与 Vector 大致等效，但它是 不同步 的。 size，isEmpty，get， set ，iterator 和 listIterator 操作在恒定时间内运行。add 操作在“ 摊销固定时间 ”中运行，也就是说，添加n个元素需要O（n）时间。所有其他操作均以线性时间运行（大致而言）。 与 LinkedList 实现的常量因子相比，常量因子较低。 每个 ArrayList 实例都有一个“ 容量 ”。 容量是用于在列表中存储元素的 数组的大小 。 它总是至少与列表大小一样大。 将元素添加到ArrayList后，其容量会自动增长。 除了添加元素具有固定的摊销时间成本外，没有指定增长策略的详细信息。在操作添加大量元素之前，应用程序可以使用 ensureCapacity 增加ArrayList

队列 主要内容： 队列 循环队列 队列的链式存储 队列的应用 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 队列&栈： 队列是两端出入数据，分队首、队尾，堆栈是单端出入数据，有栈顶指针； 要明确理解栈和队列的 应用场景， 这些场景我提到过啊，比如栈常用在函数调用发生时，形参压栈，保留现场信息（细节看： 从零开始学习数据结构-->栈 ），以及递归转为非递归使用栈，队列下文会提到键盘缓冲区的本质上是循环队列。 1 队列 逻辑线性结构，先进先出 FIFO；入队列在队尾，出队列在队首； 队首等于队尾存在 2 种情况： 空队：刚刚做完出队列操作； 满队：刚刚做完入队列操作； 模型如下： 队列的实现 ：循环链表（物理非线性结构）、循环数组（物理线性结构） 2 循环队列 3 链式存储 思路：就是用 head 始终指向头结点，tail 始终指向尾结点，静态的模板变量，单链表实现，入队从尾 tail，出队从头 head； 模型如下： （数组和链表实现队列，自己补充） 4 队列的应用 键盘缓冲区，实质上是循环队列； I/O 缓冲区，在网络环境下，存在着连入网络的节点速度差异；在不进行任何处理的情况下

需求：拖拽松开时，x轴方向，离哪近吸附到哪边 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1,user-scalable=no"> <title>移动端可拖拽效果</title> <style> .ball { position: fixed; line-height: 2.75rem; width: 2.75rem; height: 2.75rem; padding: .5rem; text-align: center; border-radius: 99px; color: #fff; /*border: 1rem solid transparent;*/ background-color: #00bc12; background-clip: padding-box; text-decoration: none; top: 13em; } </style> </head> <body> <div style="height: 2000px;">拖拽效果测试，PC浏览器访问，需打开控制台进入移动模式。</div> <a href="https://blog.csdn.net/qq