系列文章，请多关注推荐算法架构1：召回推荐算法架构2：粗排推荐算法架构3：精排推荐算法架构4：重排推荐算法架构5：全链路专项优化推荐算法架构6：数据样本推荐算法架构7：特征工程1概述特征工程[1]（FeatureEngineering）是推荐算法的基础，它对收集到的原始数据进行解析和变换，从而提取出模型所需要的信息。通过挖掘丰富和高质量的特征，并对其进行合理的处理，可以提升模型预估准确度，从而提升推荐系统业务效果。特征工程是一项需要重点掌握的技术。本文先讲解特征类目体系，分析推荐系统中一般会有哪些特征。然后讲解特征处理范式，分析如何对特征进行离散化、归一化、池化和缺失值填充等处理。最后讲解特征
这是一篇关于CoreSight很重磅的文章，来自：高抛低吸莱斯利的投稿。解决了我关于Coresight很多的疑惑，在阅读之前由衷的建议先去看以下文章，再去展开本文的阅读会让你更有收获。【芯片DFX】万字长文带你搞懂JTAG的门门道道【芯片DFX】ARM：CoreSight、ETM、PTM、ITM、HTM、ETB等常用术语解析
微服务架构是一种软件开发模式，它将一个复杂的应用程序拆分为多个个独立的、小型的、可复用的服务，每个服务负责一个特定的业务功能。微服务架构有许多优点，例如提高系统的可扩展性、可维护性、可测试性和故障容忍性。但是，微服务架构也有很多问题需要注意，例如如何设计合理的划分服务接口、如何在服务间实现高效通信、如何保证数据一致性等。因此要想成功地使用微服务架构，我们需要遵循一些最佳实践。以下是一些微服务架构的最佳实践，我将尽我所了解的知识给大家进行讲解。本文大纲如下，1.不使用微服务架构没错，我们应该尽量避免使用微服务架构。认真地说，使用微服务架构只能被视为最后的选择。从项目实际应用场景开发，少看一些网上
我正在尝试构建一个包含使用NDK的native代码的Android应用程序。我正在使用cmake，因为它似乎是native代码的首选构建系统。链接期间构建失败，我收到以下关于我链接的预构建库的消息:“添加符号时出错:文件格式错误”。查看正在使用的工具链，它使用的是mips64el-linux-android-4.9。在库上调用objdump显示格式为“文件格式elf64-x86-64”，这正是我想要的。我如何告诉AndroidStudio为x86_64构建应用程序，以便它使用正确的工具链？我尝试将以下内容添加到我的应用程序的build.gradle文件中，但这并没有改变任何东西:spl
我有一个已经使用Realm数据库的应用程序。我现在想向架构中添加一个新的RealmObject(假设我想添加Person作为我的新RealmObject类)。从文档看来，我需要执行以下操作才能完成这项工作:RealmConfigurationconfig=newRealmConfiguration.Builder().schemaVersion(1)//Mustbebumpedwhentheschemachanges.migration(newMyMigration())//Migrationtoruninsteadofthrowinganexception.build()//Exam
我有一个扩展LiveData类的LocationListener。从Android6.0开始，在运行时请求权限。现在，当我尝试实现LiveData类时，它需要在onActive()函数中进行权限检查。我必须在每个Activity中为请求的权限和收到的结果制作样板代码。有没有办法移动这样的onRequestPermissionsResult()和checkSelfPermission()函数到LocationListener?位置fragment.javapublicclassLocationFragmentextendsLifecycleFragment{privateFragment
目录前言1Nginx的Master-Worker架构2Worker进程的工作原理3Master-Worker架构的优势3.1热部署的便利性3.2进程间独立性3.3系统稳定性和容错性提升3.4系统风险降低4Worker数量的设置5Worker连接数（worker_connections）结语前言Nginx是一个高性能的开源Web服务器，以其卓越的性能、高并发处理能力和可扩展性而闻名。其独特的工作方式及架构设计为Web服务器领域带来了创新。本文将深入探讨Nginx的工作原理，重点关注其Master-Worker架构以及性能优化策略，帮助大家更好地理解Nginx如何处理并发请求并实现高效的网络服务。
现代大型语言模型（LLM）的演变进化树，如下图：https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf基于Transformer模型以非灰色显示：decoder-only模型在蓝色分支，encoder-only模型在粉色分支，encoder-decoder模型在绿色分支。模型在时间线上的垂直位置表示它们的发布日期。开源模型由实心方块表示，而闭源模型由空心方块表示。右下角的堆积条形图显示了各公司和机构的模型数量。从时间轴上，我们可以看到：2021年前，当OpenAI决定在GPT系列中采用Decoder-Only架构时，他们实际上是在逆流而上。在那个时代，Encoder-Deco
文章目录前言一、统一配置管理1.添加配置文件2.微服务拉取配置3.配置共享三、Feign远程调用总结前言在上篇文章中介绍了微服务技术栈中Nacos这个组件的概念，Nacos除了可以做注册中心，同样可以做配置管理来使用。同时我们将学习一种新的远程调用方式Feign，它可以帮助我们优雅的实现http请求的发送。一、统一配置管理1.添加配置文件Nacos除了可以做注册中心，同样可以做配置管理来使用。每个微服务可以从Nacos拉取相关配置，同时当Nacos中的配置发生变化的时候，可以及时通知到每个微服务。Nacos一方面可以将配置集中管理，另一方可以在配置变更时，及时通知微服务，实现配置的热更新。1.
关键需求最大限度地提高团队的自主性：创建一个团队可以完成更多工作而不必与其他团队协调的环境。优化开发速度：硬件便宜，人不是。使团队能够轻松快捷地构建强大的服务。关注自动化：人们犯错误。更多的系统操作也意味着更多的事情可能出错。自动化一切。在不影响一致性的情况下提供灵活性：让团队能够自由地为自己的服务做正确的事情，但是有一套标准化的构建模块可以长期保持健康。为弹性而构建：由于多种原因，系统可能会失败。分布式系统引入了一整套新的故障场景。确保采取措施尽量减少影响。简化的维护：而不是一个代码库，你会有很多。有准则和工具来确保一致性。挑战:一次切换系统从一个单一的体系结构切换到一个微服务体系结构是不是
