1.png如果您在设计大型并发应用程序或者准备拆解之前的老系统时，我想你第一考虑的是微服务架构方式。前面我们了解到微服务架构将应用程序构建为一系列松散耦合的服务，是为了通过实现持续交付和灵活部署来加速软件开发。出于很原因，分解很重要有利于分工和知识共享。使用它，具有特殊知识的多个人（或团队）可以在一个应用程序上高效地合作。它描述了多个元素如何交互。在微服务下，有两种类型的项目待重新开发项目—国外译名：Brownfieldprojects，是指在现有或遗留系统的背景下开发和部署新的软件系统。因此，将单体应用程序转换为微服务是属于这种类型项目。新建项目——是指从头开始为一个全新的系统，而无需使用任

1.png如果您在设计大型并发应用程序或者准备拆解之前的老系统时，我想你第一考虑的是微服务架构方式。前面我们了解到微服务架构将应用程序构建为一系列松散耦合的服务，是为了通过实现持续交付和灵活部署来加速软件开发。出于很原因，分解很重要有利于分工和知识共享。使用它，具有特殊知识的多个人（或团队）可以在一个应用程序上高效地合作。它描述了多个元素如何交互。在微服务下，有两种类型的项目待重新开发项目—国外译名：Brownfieldprojects，是指在现有或遗留系统的背景下开发和部署新的软件系统。因此，将单体应用程序转换为微服务是属于这种类型项目。新建项目——是指从头开始为一个全新的系统，而无需使用任

Matrixfactorizationforcollaborativefiltering-newusersanditems?我一直在阅读有关使用矩阵分解进行协同过滤的文章，但我似乎找不到处理向系统添加新用户或项目，或让用户评价新项目的示例。在这些情况下，需要重新计算项目-用户矩阵和分解，对吗？这如何在大量用户和物品的情况下表现良好？有办法解决吗？谢谢一些可能对您的搜索有帮助的附加术语是"在线协同过滤"和随机梯度下降。我没有使用以下内容，它是java，但您可能想查看github.com/MrChrisJohnson/CollabStream作为可能满足您需求的项目示例。请参阅此处以获取可能的解决

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