引言５Ｇ和物联网时代的到来，海量数据的产生与任务计算对现有网络产生极大的冲击，基于Internet的云计算虽然提供了对虚拟共享的可配置计算和存储资源的广泛访问和按需访问，是处理海量数据与计算任务的绝佳平台，但是对于５Ｇ时代的诸如在线游戏、虚拟现实和超高清视频流等高速访问超低延时的应用和海量终端互联来说，云计算是无法满足其要求的。与此同时，下一代互联网的关键特征之一是信息越来越多地在本地生成并在本地消费，且大量的边缘设备存在可用计算和存储资源。因此，为应对云计算存在的挑战、网络压力和提升用户体验满足业务需求，业界提出将云计算平台迁移至网络边缘，即边缘计算，发掘网络的内在能力在数据源附近提供边缘服
引言５Ｇ和物联网时代的到来，海量数据的产生与任务计算对现有网络产生极大的冲击，基于Internet的云计算虽然提供了对虚拟共享的可配置计算和存储资源的广泛访问和按需访问，是处理海量数据与计算任务的绝佳平台，但是对于５Ｇ时代的诸如在线游戏、虚拟现实和超高清视频流等高速访问超低延时的应用和海量终端互联来说，云计算是无法满足其要求的。与此同时，下一代互联网的关键特征之一是信息越来越多地在本地生成并在本地消费，且大量的边缘设备存在可用计算和存储资源。因此，为应对云计算存在的挑战、网络压力和提升用户体验满足业务需求，业界提出将云计算平台迁移至网络边缘，即边缘计算，发掘网络的内在能力在数据源附近提供边缘服
一、协同过滤算法的基本原理协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是比较经典常用的推荐算法，它是一种完全依赖用户和物品之间行为关系的推荐算法。我们从它的名字“协同过滤”中，也可以窥探到它背后的原理，就是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。协同过滤算法主要分为两类：基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。接下来，我们就通过电商场景下的例子，来了解一下基于用户的协同过滤算法。通过分析这个例子，你就能搞清楚协同过滤算法的大致推荐过程了。这个
一、协同过滤算法的基本原理协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是比较经典常用的推荐算法，它是一种完全依赖用户和物品之间行为关系的推荐算法。我们从它的名字“协同过滤”中，也可以窥探到它背后的原理，就是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。协同过滤算法主要分为两类：基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。接下来，我们就通过电商场景下的例子，来了解一下基于用户的协同过滤算法。通过分析这个例子，你就能搞清楚协同过滤算法的大致推荐过程了。这个
原文地址1.前言如何将windows和android端的obsidian同步？可以选择官方的ObsidianSync服务，或者使用FolderSync等同步工具。本文介绍一种基于Git的方法实现同步。1.1Obsidian是什么？一款使用Markdown语法的笔记软件，且文件都是存储在本地，方便迁移和管理。了解更多Obsidian官网基础使用1.2Git是什么？一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。了解更多Git官网基础使用1.3Gitte是什么？基于Git的代码托管服务平台。Gitee官网基础使用1.4MGit是什么？MGit是一款基于Git的多仓库管理工具，可
原文地址1.前言如何将windows和android端的obsidian同步？可以选择官方的ObsidianSync服务，或者使用FolderSync等同步工具。本文介绍一种基于Git的方法实现同步。1.1Obsidian是什么？一款使用Markdown语法的笔记软件，且文件都是存储在本地，方便迁移和管理。了解更多Obsidian官网基础使用1.2Git是什么？一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。了解更多Git官网基础使用1.3Gitte是什么？基于Git的代码托管服务平台。Gitee官网基础使用1.4MGit是什么？MGit是一款基于Git的多仓库管理工具，可
1、介绍协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是比较经典常用的推荐算法，从1992年一直延续至今。所谓协同过滤算法，基本思想是根据用户的历史行为数据的挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户。协同过滤算法主要分为两类：-基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品-基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品2、基于用户的协同过滤算法（UserCF）UserCF，思想其实比较简单，当一个用户A需要个性化推荐的时候，我们可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的，而用户A没有听说过的
1、介绍协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是比较经典常用的推荐算法，从1992年一直延续至今。所谓协同过滤算法，基本思想是根据用户的历史行为数据的挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户。协同过滤算法主要分为两类：-基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品-基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品2、基于用户的协同过滤算法（UserCF）UserCF，思想其实比较简单，当一个用户A需要个性化推荐的时候，我们可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的，而用户A没有听说过的
一、初始化uni-app项目，这里使用cli方式用命令行创建Vue3/Vite版，详细请参考官网1、创建以javascript开发的工程：npxdegitdcloudio/uni-preset-vue#vitemy-vue3-projectName2、创建以typescript开发的工程：npxdegitdcloudio/uni-preset-vue#vite-tsmy-vue3-projectName二、启动项目相关操作1、安装依赖npmi2、启动服务npmrundev:mp-weixin//启动微信小程序npmrundev:h5//启动H5端npmrundev:app//启动app端微信小
一、初始化uni-app项目，这里使用cli方式用命令行创建Vue3/Vite版，详细请参考官网1、创建以javascript开发的工程：npxdegitdcloudio/uni-preset-vue#vitemy-vue3-projectName2、创建以typescript开发的工程：npxdegitdcloudio/uni-preset-vue#vite-tsmy-vue3-projectName二、启动项目相关操作1、安装依赖npmi2、启动服务npmrundev:mp-weixin//启动微信小程序npmrundev:h5//启动H5端npmrundev:app//启动app端微信小
