https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=EricLebetsamer.BootstrapSnippetPackhttps://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=RionWilliams.Glyphfri...

http://git.oschina.net/explore/monthlyhttp://git.oschina.net/juapk/spring-windhttp://git.oschina.net/juapk/SpringWind http://www.mycodes.net/154/7982.htm...

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推荐引擎所需要的数据源要推荐物品或内容的元数据系统用户的基本信息用户对物品或者信息的偏好显示的用户反馈隐式的用户反馈  根据推荐引擎的数据源分为：基于人口统计学的推荐---根据用户的基本信息发现用户的相关度、 对每个用户都有一个用户Profile的建模根据用户的基本信息，A和C是相似用户，...

受疫情影响，相信大部分人仍然还是处于在家远程办公的状态，起初最简单的远程办公，就是打打电话，发发微信，我们每天都在做。后来有了一系列工具，比如企业微信、各种线上会议工具、在线文档等等，能够把同事之间配合的效率提升起来，突破物理意义上的限制，不用到办公室就能创造价值，在没法线下聚集的时候，让自己的工作不会中断。 ...

Diffy是一个开源的自动化测试工具，是一种Diff测试技术。它能够自动检测基于ApacheThrift或者基于HTTP的服务。通过同时运行新/老代码，对比运行结果，发现潜在bug。使用Diffy，只需要进行简单的配置，之后不需要再编写测试代码。 一个项目，从第一个版本发布到形成一个相对完善的版本，再到后面的...

日常大部分的测试工作都是在测试环境下，通过模拟用户的行为来对系统进行验证，包括功能以及性能。在这个过程中，你可能会遇到以下问题: 用户访问行为比较复杂，模拟很难和用户行为一致，模拟不够真实;线下模拟场景有限，会出现业务覆盖不全的情况。 引流测试的出现就是为了解决以上问题，它的本质是：通过把线上的真实...

/全球最大中文IT社区，为IT专业技术人员提供最全面的信息传播和服务平台51CTO.COM-技术成就梦想-中国领先的IT技术网站Java编程Spring框架Ajax技术agile敏捷软件开发rubyonrails实践-做最棒的软件开发交流社区博客园是面向程序员的知识学习与分享社区专注于Java技术收录IT领域的优秀技术...

今天给大家介绍的是FastDFS，一个开源的分布式文件系统，也是入职之后接触到的一个技术，由于公司项目业务需求，服务器里存了上亿量级的文件，所以使用了这么一项技术来存储这些文件，我也就随之开始了解这项技术，并且在这里和大家一起从0到1地开始了解它。FastDFS是一个以C语言开发的开源轻量级分布式文件系统，由阿里巴巴开...

随着JDK1.8StreamsAPI的发布，使得HashMap拥有了更多的遍历的方式，但应该选择那种遍历方式？反而成了一个问题。本文先从HashMap的遍历方法讲起，然后再从性能、原理以及安全性等方面，来分析HashMap各种遍历方式的优势与不足，本文主要内容如下图所示： HashMap 遍历从大的...

atom是github出品的文本编辑器，为开发者又提供了一款易用、牛逼的文本编译器。在开始接触前端并从工作开始一直用webstrom来进行前端开发，开始使用时，被他各种强大神奇的功能给折服：支持zen-coding、文件可以跟指定的类型关联、版本管理、文件查找等等，到现在我还是觉得他对我的开发效率有很大的提升。但是他重...

一，常用推荐系统算法总结1、Itemcf(基于商品的协同过滤)这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一。对于商城网站（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的...

在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被GroupLens用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为...

 深入介绍聚类算法之前，这里先对Mahout中对各种聚类问题的数据模型进行简要的介绍。数据模型Mahout的聚类算法将对象表示成一种简单的数据模型：向量(Vector)。在向量数据描述的基础上，我们可以轻松的计算两个对象的相似性，关于向量和向量的相似度计算，本系列的上一篇介绍协同过滤算法的文章中已经进行了详细...

“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合ApacheMahout介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎...