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2017年2月14日
数据库第一二三范式复习
摘要: 找下资料
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posted @ 2017-02-14 00:08 blcblc
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2017年2月13日
跟风记录一个知乎热门讨论-腾讯/阿里/百度哪个部门最值得加入
摘要: 腾讯:https://www.zhihu.com/question/27293045 阿里:https://www.zhihu.com/question/27292971 百度:https://www.zhihu.com/question/27293445
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posted @ 2017-02-13 15:56 blcblc
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Storm同时接收多个源(spout和bolt)
摘要: 参考: http://blog.csdn.net/nyistzp/article/details/51483779
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posted @ 2017-02-13 02:29 blcblc
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各种流处理系统的比较
摘要: http://www.csdn.net/article/2015-03-09/2824135
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posted @ 2017-02-13 01:49 blcblc
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Kafka学习
摘要: 参考 http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html Consumers 本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个consumer group;反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此
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posted @ 2017-02-13 00:20 blcblc
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关联规则推荐及Apriori算法
摘要: 参考这篇文章: http://blog.csdn.net/rongyongfeikai2/article/details/40457827 这条关联规则的支持度:support = P(A并B) 这条关联规则的置信度:confidence = support(A并B)/suport(A) Aprio
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posted @ 2017-02-13 00:05 blcblc
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2017年2月12日
利用Spark构建推荐系统
摘要: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjcyNjE5MQ==&mid=2650486420&idx=1&sn=6c6884edabd123b9d2262cde900ba4df&scene=21#wechat_redirect
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posted @ 2017-02-12 22:47 blcblc
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乐观锁与悲观锁的处理
摘要: 因为数据库悲观锁代价很大,引入乐观锁处理。
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posted @ 2017-02-12 14:16 blcblc
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2017年2月11日
推荐系统常用的算法参考
摘要: http://mt.sohu.com/20160906/n467836523.shtml
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posted @ 2017-02-11 01:50 blcblc
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2017年2月10日
推荐系统与算法
摘要: 场景主要负责对用户意图的识别,对于场景的判断,需要结合用户的实时行为,来明确用户的意图是发散还是聚焦的,不同的场景采用不同的算法进行组装,比如在首页或者频道栏用户的目的性不是那么强,为了增加用户的粘性,可以基于标签分类的推荐、协同过滤、最新最热等的算法进行推荐。在用户浏览到某一应用的详情页,那么用户
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posted @ 2017-02-10 00:04 blcblc
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