碎碎念 早期,我曾发布过两个关于 Cloudflare 和 Vercel 平台的项目推荐,发现大家对此类内容非常感兴趣。因此,我决定将这一栏目长期更新! 鉴于 Cloudflare 和 Vercel 等 Serverless 平台之间有许多共性,这次我将二者的推荐内容合并在一起,希望能为大家提供更多实用的参考。 作者提供了两种部署方式,推荐选择第一种方式。尽管第二种方式看似更简单,但实际上和第一种差异不大。第一种方式部署过程更加清晰直观,且在出现问题时便于调试 (Debug)。 用户仅需通过平台进行快速配置即可上线: Vercel: 推荐的主流选择,一键部署便捷高效; Cloudflare Pages 和 Zeabur: 也可以支持该项目的快速部署,适合不同需求的用户。 为解决图标素材的问题,我下面会推荐一个专门的图标生成站点,该站点支持图标的内边距、外边距以及阴影等多种自定义选项,能够完美契合该封面制作工具。具体介绍请见下面的项目。
“ 已经推荐两期了,这是第三期,菜单可以查看往期推荐,以下博客有Java Web专题:SSM系列讲解;墙裂推荐;还有第三位,讲解了比较复杂的SQL查询是如何完成的。” 02 — http://13blog.site/ SSM框架讲解,真心推荐,很不错。 ? 03 — http://www.qinblog.net 底层的“禅” ?
之前写了一篇关于 Vue2 的后台管理系统模板的推荐,详情请见 Vue后台管理系统模板推荐。 个人较推荐 vue-vben-admin、vue-pure-admin、naive-ui-admin、vue3-composition-admin、vue-next-admin。 本地开发推荐使用 Chrome 80+ 浏览器(不要用360、QQ等国内厂商浏览器,懂得都懂),支持现代浏览器,不支持 IE。 antd-admin (2k) vue3-antd-admin(github上的标星数为2k)基于vue-cli5.x/vite2.x + vue3.x + ant-design-vue3.x + typescript / Vite 3 Vue 3 / Vite 3 UI 组件库 Element Plus Element Plus 页面布局 3 套 20 套 主题风格 明亮 1 款 / 暗黑 1 款 明亮 6 款 /
可以看到,商品A有3次购买,这3次中有2次购买了B,A->B的置信度是2/3。 如上图: B->C的置信度是1,买商品B时,100%会买C, C->B的置信度是3/5,买商品C时,只有3/5买了B。 来看看关联规则A->B,与直接推荐B,效果有没有提升: 有3个订单购买A,这3个订单中有2个订单购买了B,所以A->B的置信度是2/3,即买了A有2/3的概率会买B 直接推荐B的话,5个订单中有3个购买了 B,所以B的支持度是3/5,即有3/5的概率会直接买B 会发现,关联规则推荐的效果更好。 来看看关联规则A->D,与直接推荐D,效果有没有提升: 有3个订单购买A,这3个订单中有1个订单购买了D,所以A->D的置信度是1/3,即买了A有1/3的概率会买D 直接推荐D的话,5个订单中有2个购买了
文章目录 1.什么是语义化版本 2.0.0 2.Golang 语义化版本库比较 3.小结 参考文献 1.什么是语义化版本 2.0.0 语义化版本 2.0.0(Semantic Versioning 2.0.0 3.小结 使用语义化版本的好处在于可以方便地对软件版本进行管理和控制,确保各个版本之间的兼容性和稳定性,从而提高软件的质量和可靠性。
数据库使用的是SQLServer,JDK版本1.8,运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式 反复执行单条插入语句 xml拼接sql 批处理执行 先说结论:少量插入请使用反复插入单条数据,方便
前言 经过前面《Unity3D入门教程》系列讲解,再加上我们自己的探索,相信大家已经掌握了Unity3D的相关知识和基本方法。本文将使用前面学到的知识,开发一款简单的五子棋程序。 GameObject LeftBottom; public GameObject RightBottom; //主摄像机 public Camera cam; //锚点在屏幕上的映射位置 Vector3 LTPos; Vector3 RTPos; Vector3 LBPos; Vector3 RBPos; Vector3 PointPos;//当前点选的位置 float gridWidth isPlaying = true; chessTurn = turn.black; winner = 0; } } //计算平面距离函数 float Dis(Vector3 (chessState[i, j] == 1 && chessState[i + 1, j] == 1 && chessState[i + 2, j] == 1 && chessState[i + 3,
本文将深入介绍推荐系统的工作原理,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系统。 2 推荐系统 推荐系统利用特殊的信息过滤技术,将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。 ? 3 分类 可以根据很多指标 3.1 是否为不同用户推荐不同数据 大众推荐系统 对每个用户都给出同样的推荐,这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的,或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品 其实在现在的推荐系统中,很少有只使用了一个推荐策略的推荐系统,一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果 例如 Amazon 的推荐,它将基于用户本身历史购买数据的推荐,和基于用户当前浏览的物品的推荐 4.2 基于内容的推荐 基于内容的推荐是在推荐系统出现之初应用最为广泛的推荐机制,它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据,发现物品或者内容的相关性,然后基于用户以往的喜好记录,推荐给用户相似的物品 ?
今天继续为大家推荐 5 个优质且好用的 Chrome 插件 Google Office 这款 Chrome 插件支持编辑 Word、Excel、PPT 文件,完全可以取代 Microsoft Office
来自ljgibbslf的github项目,知乎同名,欢迎star https://github.com/ljgibbslf/SM3_core 下面是项目的README SM3_core 国密 SM3 杂凑算法的硬件 算法与标准 SM3 是中国的杂凑密码算法国家标准,SM3 算法与 SHA、MD5 等算法同属于杂凑算法,又称哈希算法,散列算法等。 SM3杂凑算法是我国自主开发的密码算法,并于2016年上升为国家标准。 SM3算法采用Merkle-Damgård结构,消息分组长度512比特,摘要结果长度256比特。 SM3 算法包括消息填充分组,消息扩展以及消息压缩三个步骤。 整体结构与 SHA-256 算法结构接近,但增加了多种新设计技术以提高安全性。 实现与测试 SM3_core 虽然最初为 FPGA 平台设计,但由于其本身不包括任何 FPGA IP 与原语,因此同样适用于 ASIC 平台。
与Vue2丰富的UI框架相比,Vue3就显得有点少,也算是影响开发人员使用Vue3的原因之一。 本文推荐几个比较流行的VUE3 UI框架,同时提供出色的开发人员体验,合理利用,又或者学习借鉴都是不错的选择,排名不分先后。 Wave UI 官方网站: https://antoniandre.github.io/wave-ui/ WaveUI 在Vue3 发布后进行了良好的定位,WaveUI 的开发是在 Vue3 仍处于alpha 企业级响应式 Vue3 应用程序不错的选择。 总结 随着生态系统的迁移,从 Vue2 迁移到 Vue3 将变得更加容易,因此,借助 Vue3 提供的API和响应性,并结合这些 UI 框架将会让项目开发变得更好、更快、更灵活。
J2EE学习推荐书籍 J2EE的学习应该循序渐进,一本好书会很快上手和深入。在学习J2EE之前,应该学好SQL,基本上,程序设计都会跟数据库打交道。 《Java编程思想》第3版,很多人都推荐新人看这本书。适合有Java工作经验或者以前有C++工作经验的人看。本书侧重于在基础应用上的思想升华,如果没有Java基础来看这本书,将会是件非常痛苦的事。
性能统计工具 安装统计模块http_stub_status_module,便于观察nginx的状态 1.进入之前nginx的安装包目录,查找是否有统计模块可以安装 选出所有可以安装的包 root@STUDY3 HTTP_UPSTREAM_LEAST_CONN=YES HTTP_UPSTREAM_KEEPALIVE=YES HTTP_UPSTREAM_ZONE=YES MAIL_POP3= test-build-solaris-sendfilev) NGX_TEST_BUILD_SOLARIS_SENDFILEV=YES ;; 查看是否有http_stub_status_module模块 [root@STUDY3 /configure --prefix=/usr/local/nginx/ --with-http_stub_status_module 3.查看模块是否安装成功 [root@STUDY3 nginx-
参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 16.3 协同过滤 Collaborative filtering 推荐系统有一个很有意思的特性就是 特征学习 ,即 自行学习所要使用的特征 对于基于内容的推荐系统来说,需要有人事先对电影的 x1 爱情成分和 x2 动作片成分做出评价,来确定每部电影的特征成分,并使用电影的特征训练出了每一个用户的参数 。 Note 对于上述电影推荐系统的问题仅仅建立在每位用户都对数个电影进行了评价,并且每部电影都被数位用户评价过的情况下,这样才能重复这个迭代过程来估计出 和 协同过滤算法 指的是当你执行算法时,要观察大量的用户的实际行为来协同地得到更佳的每个人对电影的评分值 使用梯度下降算法最小化代价函数 在训练完算法后,我们预测 θ 为用户 j 给电影 i 的评分 通过这个学习过程获得的特征矩阵包含了有关电影的重要数据,这些数据不总是人能读懂的,但是我们可以用这些数据作为给用户推荐电影的依据 如果一位用户正在观看电影 ,我们可以寻找另一部电影 ,依据两部电影的特征向量之间的距离||x(i)-x(j)||的大小判断这两部电影的特征相似度,如果两者的特征相似度差距很小,则我们可以将其互作为推荐内容推荐给用户
以下是作者在2021年3月读到的四篇最喜欢的论文,以及为什么我相信它们对深度学习的未来很重要。
BaGet 是一个由 .NET Core 编写的开源 NuGet 服务实现,它简单、灵活、易于部署、开箱即用。BaGet 支持在本地或者云端搭建私有的 NuGet 服务,可以让您更轻松地管理和分享自己的代码库。
今天推荐三个插件,它们都是代码质量检测的神器。可以扫描检测出你项目中不符合规范的代码,他们分别是 SonarLint、SonarQube、Alibaba 代码规约插件。 1. 以上只是本地演示,在正式环境中这些数据当然要保存到数据库中,具体安装就不演示了,下面是文档: https://docs.sonarqube.org/latest/setup/install-server/ 3.
在python中,使用sqlite3创建数据库的连接,当我们指定的数据库文件不存在的时候 连接对象会自动创建数据库文件;如果数据库文件已经存在,则连接对象不会再创建 数据库文件,而是直接打开该数据库文件 连接对象可以是硬盘上面的数据库文件,也可以是建立在内存中的,在内存中的数据库 执行完任何操作后,都不需要提交事务的(commit) 创建在硬盘上面: conn = sqlite3.connect ('c:\\test\\test.db') 创建在内存上面: conn = sqlite3.connect('"memory:') 下面我们一硬盘上面创建数据库文件为例来具体说明: ],参数:[('HongtenCC', 3)] 执行sql:[UPDATE student SET name = ? WHERE ID = ? ],参数:[('HongtenCC', 3)] 查询所有数据...
前言 经常看到有小伙伴在DotNetGuide技术社区微信交流群里问:有什么好用的画图工具推荐的?今天大姚给大家推荐3款程序员日常工作中常用的画图工具,大家可以根据自己的需求选择。 https://app.diagrams.net/ 桌面版下载地址:https://github.com/jgraph/drawio-desktop/releases 大量模板: 程序员常用的工具软件 以上3款工具都已收录到程序员常用的工具软件栏目中
本文推荐几个比较流行的VUE3 UI框架,同时提供出色的开发人员体验,合理利用,又或者学习借鉴都是不错的选择,排名不分先后。 Wave UI 官方网站:https://antoniandre.github.io/wave-ui/ WaveUI 在Vue3 发布后进行了良好的定位,WaveUI 的开发是在 Vue3 仍处于alpha 阶段时就开始了,其目标是在其API稳定后立即支持它,使其成为首批 Vue3 UI框架之一。 企业级响应式 Vue3 应用程序不错的选择。 总结 随着生态系统的迁移,从 Vue2 迁移到 Vue3 将变得更加容易,因此,借助 Vue3 提供的API和响应性,并结合这些 UI 框架将会让项目开发变得更好、更快、更灵活。