How to be a Geeker?

看到这篇以前的文章,回忆一下,2014年7月毕业开始了北漂的"码农"的生活,有幸被公司邀请写一篇文章,随写之。非常感谢@内部沟通部发来的约稿邮件,让我聊一聊程序员的那些事儿。作为一名程序猿,有很多有关技术方面的ideas可以拿来和大家进行分享和探讨。我是一个特别爱折腾的人,对于新技术、新产品都会去尝...

Spring中抽象类中能不能进行 @autoware?

之前做项目中,有时候会突发奇想,这个就是在菜鸟阶段想到的,所以对java思想理解的比较低,勿喷。
当时还真发现一些有意思的东西,我们可以思考下
(1stackoverflow中的一个答案,说的是,抽象类不能被实例化,需要进行继承实现;当你去继承之后,实现了抽象方法时,此时会创建一个匿名类,不是父类的...

TRANSACTION:mysql事务和传播

TRANSACTION(事务隔离级别

  1. ISOLATION_DEFAULT:这是一个PlatfromTransactionManager默认的隔离级别,使用数据库默认的事务隔离级别。每种数据库的默认隔离级别是不同的,例如SQL Server、Oracle默认Read Commited,MySQL默认R...

elasticsearch技术手册 v1.0

[Atlas更新于2017-05-22

1. 基础

本手册内容是基于elasticsearch5+版本。准确的说是5.0.1版本。

1.概念

集群(cluster)、节点(node)、索引(index)、分片(shards)、副本(replicas);term、tf-idf、boost等

2. Elasticsearch feature

  1. Based in lucene, write in java
  2. Realtime analytics
  3. Full Text search engine
  4. Distributed, easy to scale
  5. High availability
  6. Document oriented(json)
  7. Schema free
  8. Restful API, json over http
  9. Open source:Apache License 6.0 (ES:5.x)
  10. Plugins & Community support

3. elasticsearc...

推荐系统杂谈

首先需要明确的就是推荐系统的目标,一般来说不外乎以下几个
  • 用户满意性:首当其冲的,推荐系统主要就是为了满足用户的需求,因此准确率是评判一个推荐系统好坏的最关键指标。
  • 多样性:虽然推荐系统最主要还是满足用户的兴趣,但是也要兼顾内容的多样性,对于权重不同的兴趣都要做到兼顾。
  • 新颖性:用户看到的内容是那些他们...

推荐基础- 数据踩点和格式

#推荐基础- 数据踩点和格式

一、数据埋点

(1)登录类记录用户相关的tag信息
参数字段类型描述isRequire
actiostrin取值:logi
user_istrin用户唯一i
taobjec用户标签,  格式为:{’tag_key’:’tag_value'
示例
{"action":"login","user_id":"710005","tags":{"age":"1","gender":"1","channel":"xxtt"}}
(2)物品注册注册物品相关的信息,
参数字段类型...

推荐基础-算法类

一、算法分析
  • 简介:通过在用户的一系列行为中寻找特定模式来产生用户特殊 推荐。算法的核心思想就是:如果 两个用户对于一些项的评分相似程度较高,那么一个用户对于一个新项的 评分很有可能类似于另一个用户。
  • 输入:仅仅依赖于惯用数据(例如评价、购买、下载等用户偏好 行为)。
  • 类型
    • 基于邻域的协同过滤(基于用户和基于项);...