openresty入门文章（笔者自用）

“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用.同时在理论讲解的基础上,还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的方法.本文作为这个系列的第一篇文章,将深入介绍推荐引擎的工作原理,和其中涉及的各种推荐机制,以及它们各自的优缺点和适用场景,帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎. 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代,随着 We

转自作者:计算机的潜意识 链接:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍.本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践.这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这

第 1 章 交叉编译简介 1.1 什么是交叉编译 对于没有做过嵌入式编程的人,可能不太理解交叉编译的概念,那么什么是交叉编译?它有什么作用? 在解释什么是交叉编译之前,先要明白什么是本地编译. 本地编译 本地编译可以理解为,在当前编译平台下,编译出来的程序只能放到当前平台下运行.平时我们常见的软件开发,都是属于本地编译: 比如,我们在 x86 平台上,编写程序并编译成可执行程序.这种方式下,我们使用 x86 平台上的工具,开发针对 x86 平台本身的可执行程序,这个编译过程称为本地编译. 交叉编

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python 篇: http://machinelearningmastery.com/ensemble-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn/ http://machinelearningmastery.com/compare-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn/ R 篇: http://machinelearningmastery.com/machine-learning-e

例3.2最长回文子串 书中讲的很好,主要难点在三处 1. 输入字符串要含有空格,对应java下的readLine()方法即可 2. 查找回文串,暴力搜索,书中从中间搜索,没感觉复杂度降低多少 3. 原样输出,这就需要记录去除特殊符号后的串对应原串相应位置.(很常用的方法) import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanne

IOS开发系列--IOS程序开发概览 http://www.cnblogs.com/kenshincui/p/3890880.html iOS开发系列--UITableView全面解析 http://www.cnblogs.com/kenshincui/p/3931948.html

优化,一直是面试最常问的一个问题.因为从优化的角度,优化的思路,完全可以看出一个人的技术积累.那么,关于系统优化,假设这么个场景,用户反映系统太卡(其实就是高并发),那么我们怎么优化? 如果请求过多,判定web服务器的压力过大,增加前端的web服务器,做负载均衡 如果请求静态界面不卡了,但是动态数据还是卡,说明MySQL处理的请求太多了,在应用层增加缓存. 数据库层其实是最脆弱的一层,一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉,数据库层只承担"能力范围内"的访问请求,所以,我们通过在服务

下文会出现的一些知识点:TensorFlow的计算模型.数据模型.运行模型,TensorFlow的工作原理. 两个重要概念--Tensor和Flow: Tensor是张量,在TensorFlow中可以简单理解为多维数组. Flow是流,表示张量之间通过计算相互转化的过程. TensorFlow 计算模型--计算图: TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边是计算之间的依赖关系. TensorFlow程序一般可分为两个阶段.一,