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为什么Python Web流行度不如PHP？
引用 @Rio 的看法：我觉得 Python 不会像 PHP 那样流行，根本原因在于部署的难易程度。 Python 网络应用部署最简单的应该是 App Engine，采用了类似 PHP 的生命周期（请求处理 30 秒限制，超时被终止，无法运行常驻进程），极大简化了管理难度，但是国内无法访问… 所以从流行程度上讲 但是这个流行程度对于创业公司、专业人士来说没有什么意义。很多核心的网络应用不适合用 PHP 的短暂请求处理机制实现（比如准实时 push 提醒、网页即时聊天等），而更加适合由常驻进程来处理。
1.8K120发布于 2018-05-04 - 来自专栏数据库新发现
数据库流行度排行榜
www.enmotech.com/web/classify/25.html ZONE：http://www.enmotech.com/web/classify/28.html 转眼进入9月，2018年已经过去了 2/ 紧随前3强的是 PostgreSQL 和 MongoDB ，这两个兄弟长久以来相伴相生，在历史上已经经过了积分的3度交错，作为后起之秀的 MongoDB 可谓后生可畏，今年以来积分上升了 10%，本月更是前五名中唯一获得增长的数据库产品
1.6K20发布于 2018-09-05 - 来自专栏让技术和时代并行
Rust 的未来：特点、流行度和挑战
这引起了一些对 Rust 未来的担忧，但 2021 年 2 月，Rust 基金会成立了。 由于 Google、Microsoft 和 AWS 等公司的兴趣，Rust 巩固了其作为开发人员中最流行的编程语言之一的地位。 为什么每个人都喜欢 Rust？ Rust 的流行保证了社区的不断发展以及对公共存储库的大量贡献。该语言预计在未来几年将进一步发展。 哪些项目使用了 Rust？ Rust 的设计主要是为了确保高性能和安全性。 作为其 CSS 引擎， Android — 该操作系统向 Android 开源项目添加了 Rust 支持， AWS——亚马逊的一些云服务完全用 Rust 构建，例如 Amazon S3、Amazon EC2 如果 Rust 继续流行几年，它可能会成为许多领域的标准语言。“Rust 提供了高级抽象和低级控制的独特组合，这使得它非常适合构建安全且高性能的系统软件。”
1.8K20编辑于 2023-10-08 - 来自专栏数据和云
2019年2月数据库流行度排行: PostgreSQL攀至历史新高
2019年2月，DB-Engines 数据库流行度排行出炉，在本月排行上，主要数据库都呈现出小幅增长或收窄跌幅的情形。
67720发布于 2019-05-13 用JAVA测量DEA页面的社交媒体流行度
在这篇博文中，我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例，我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的（在GPL v3许可下），您可以从Github免费下载。 为了能够估计一个特定页面的流行度，我们必须有一个包含其他页面的社交媒体数据的数据集。这是有道理的，因为为了预测哪个网页是受欢迎的，哪些不是，您必须能够将其与网络上的其他页面进行比较。 loadFile()类函数用于加载DEA的统计信息，getPopularity()类函数是一种易于使用的方法，可以获取Facebook的喜欢，Google的+1和一个页面的转推数量，并评估其在社交媒体上的流行度 ，通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度，例如Facebook喜欢，Google + 1和Tweets。 2.扩大社交媒体计数数据库 提供的社交媒体计数数据库由来自网站SEO分析索引的1111个样本组成。为了能够估计更准确的流行分数，需要更大的样本。
1.8K80发布于 2018-02-06- 来自专栏张善友的专栏
C# 在流行度指数上将超过Java
2023年10月最新的TIOBE编程语言流行指数表明：C#和Java之间的差距从未如此之小，目前，差异仅为1.2%，如果趋势保持这种状态，C#将在大约2个月内超过Java，TIOBE Software首席执行官 TIOBE指数每月跟踪编程语言的流行程度，使用的方法考虑了多个来源，包括全球熟练工程师的数量，课程和第三方语言供应商，同时还招募流行的搜索引擎以获取数据来计算评级。
69460编辑于 2023-10-26 - 来自专栏秋枫学习笔记
流行度偏差的影响因素及去偏方法
2. 问题定义 2.1 推荐系统的动态过程 用户集合 U=\{1,2,...,N\} 和项目集合 I=\{1,... }=\frac{\sum_{i \in \mathcal{I}}(2 i-M-1) T P R_{i}}{M \sum_{i \in \mathcal{I}} T P R_{i}} 2.3 流行度偏差的影响因素 分析 3.1 流行度变差的演变 探究随着轮次的不断增加，流行度偏差将如何演变，分别采用MF，随机推荐，按照流行度进行排序，累积点击次数和Gini系数的结果如下图所示，MF 的效用明显高于流行和随机方法 此外，根据流行度排序的方法的累积点击次数先增加后收敛，经过一些迭代后，随机方法甚至可以优于流行度方法，这说明了流行度偏差的危害。 \delta_{k_{f}}=1 / \log _{2}\left(1+k_{f}\right) 流行度偏差建模，然后，给定假阳性信号，可以计算u喜欢i的条件概率为下式， P\left(r_{u, i}
1.9K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏Oracle数据库技术
2021年01月 数据库流行度排名
附录: 2020年12月 数据库流行度排名 2020年11月 数据库流行度排名 2020年10月 数据库流行度排名 公众号2020年总结
70320发布于 2021-01-26 - 来自专栏海边的拾遗者
KDD21 | 如何纠正推荐系统中的流行度偏差
目前针对这个问题的去偏算法主要可以分成三类：（1）逆权重分数：估计物品流行度的倾向性权重，并对每条数据样本利用逆权重分数进行加权。（2）加入无偏数据：通过从额外的无偏数据中学习来纠正流行度偏差。 这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。 文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。 【因果图的建立】 图1：因果图的例子 图片 图片 图2：推荐系统中的因果图 图片 【建模因果效应】 图3：MACR模型框架 图片 图片 图片 【消除流行度影响】 消除流行偏见的关键是通过消除物品对于模型的直接影响 ，最后将其去除以消除流行度偏差。
2.7K41编辑于 2022-09-22 - 来自专栏秋枫学习笔记
推荐学习（六）——点击原因解耦：用户兴趣，item流行度
case1：负样本b（未点击）的流行度小于正样本a（点击）的流行度这样的情况可以说明负样本的流行度小于正样本，不过无法说明用户兴趣的相关信息，可以得到以下不等式 M_{ua}^C>M_{ub}^C M _{ua}^I+M_{ua}^C>M_{ub}^I+M_{ub}^C case2：负样本d的流行度大于正样本c这样的情况说明即使正样本不是热门样本，也被点击了，说明user对这个item的兴趣很高，可以的达到以下不等式 ，这里item的流行度特征和用户的一致性特征是对应的，因此这里作者为了统一就都用con和int表示了。 兴趣度模型（Interest Modeling） L_{\text {interest }}^{O_{2}}=\sum_{(u, i, j) \in O_{2}} \operatorname{BPR}\ 三元组采样方式（PNSM） 在正负样本流行度差别较大时，上述不等式就很可能成立，因此作者采用以下采样方式：假设正样本的流行度是p（流行度的计算就是其出现的次数），则在采样负样本时，采样流行度大于p+mup
98830编辑于 2022-09-19 - 来自专栏CDA数据分析师
盘点2015年度10大最流行的Python库
2.yapf yapf是一个Python文件代码格式化工具，但与其他类似工具采取了不同的算法。它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format。
1.3K80发布于 2018-02-05 - 来自专栏从流域到海域
用JAVA的DEA算法衡量社交媒体页面的流行度
在这篇博文中，我们将开发出一个JAVA数据包络分析的实例，我们将用它来评估网络上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的（在GPL v3 license下），您可以从Github免费下载。 2.DataEnvelopmentAnalysis Class 这是DEA算法的主要实现类。 为了能够估计一个特定页面的流行度，我们必须有一个包含其他页面的社交媒体数据的数据集。这是有原因的，因为需要预测哪个网页是受欢迎的，哪些不是，您必须能够将其与网络上的其他页面进行比较。 ，通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度，例如Facebook的like，Google的+1和Tweets。 2.扩大社交媒体统计数据库 (这篇文章所)提供的社交媒体统计数据库由来自Web SEO Analytics索引的1111个样本组成。为了能够估计更准确的流行(度)分数，需要更大的样本。
2.2K60发布于 2018-01-29 - 来自专栏图与推荐
KDD21 | 如何纠正推荐系统中的流行度偏差
目前针对这个问题的去偏算法主要可以分成三类：（1）逆权重分数：估计物品流行度的倾向性权重，并对每条数据样本利用逆权重分数进行加权。（2）加入无偏数据：通过从额外的无偏数据中学习来纠正流行度偏差。 这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。 文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。 ，如图2(b)所示； 另一方面，流行物品对不同用户的影响可能有所不同，例如，有些用户更喜欢使用受欢迎的物品，而有些用户则不喜欢，因此文章在因果图中加入 image.png 的因果关系，如图2(c)所示 ，最后将其去除以消除流行度偏差。
3.2K10编辑于 2021-12-02 - 来自专栏HsuHeinrich
利用圆形棒棒糖图探索密码强度与流行度
利用圆形棒棒糖图探索密码强度与流行度 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 数据探索 以下数据如果有需要的同学可关注公众号 "#d1d1d1" GREY79 = "#c9c9c9" GREY97 = "#f7f7f7" GREY60 = "#999999" # x轴的值 ANGLES = np.linspace(0, 2 fig.patch.set_facecolor("white") ax.set_facecolor("white") # 径向轴刻度对数化 ax.set_rscale('symlog') # 角度起始位置：90度 ax.set_theta_offset(np.pi / 2) # 反转方向：按逆时针旋转绘制 ax.set_theta_direction(-1) # 添加线 ax.vlines(ANGLES, 0 False) ax.set_xticks([]) ax.set_yticklabels([]) # 添加自定义网格线：每圈分别代表一天、周、月、年 HANGLES = np.linspace(0, 2
32210编辑于 2025-10-20 - 来自专栏CDA数据分析师
2017年度盘点：15个最流行的GitHub机器学习项目
Resources of NIPS 2017 2. 开源工具 1. TensorFlow 2. NIPS 是一年一度的机器学习和计算神经科学会议。 过去几年中，数据科学领域内的大部分突破性研究都曾作为研究结果出现在 NIPS 大会上。如果你想站在领域前沿，那这就是很好的资源！ 2.4 DeepSpeech 项目地址： https://github.com/mozilla/DeepSpeech DeepSpeech 是百度开发的开源实现库，它提供了当前顶尖的语音转文本合成技术。 该 repo 由百度研究院开发，目的是将深度学习模型以低复杂性和高速度部署到移动设备（例如 Android 和 IOS）上。 该 repo 解释了一个简单的用例，即目标检测。 只要一个问题的结构是将输入数据编码为一种格式，并将其解码为另一种格式，就可以使用 Seq2seq 框架。它使用了所有流行的基于 Python 的 TensorFlow 库进行编程。
1.1K100发布于 2018-02-05 - 来自专栏大数据文摘
百度上线流行病预测，大数据进入应用模式
如谷歌的“流行感冒预测”就是目前海外认知度颇高的案例，他们把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较，最终通过数学模型的搭建，构成了预测系统 目前，谷歌流行疾病预测包括了流感趋势、登革热趋势。 中国政府相关部门也在2010年开始尝试与百度等互联网科技公司合作，尝试通过大数据的挖掘管理，分析实现流行疾病预警管理。 提供这项大数据预测服务的是百度，数据源除了query数据之外，还用到了google没有用到的微博数据，以及百度知道的与疾病相关提问的趋势。 在具体的数据分析与挖掘方面，百度疾病预测将地区差异作为重要变量，针对每个城市分别建模，光是基于数据输出模型就达到300余个。 加之后台数据的精心准备，让百度的疾病预测在最终的产品端可以提供全国331个地级市，2870个区县的疾病态势预测。
75480发布于 2018-05-22 - 来自专栏机器之心
2017年度盘点：15个最流行的GitHub机器学习项目
NIPS 是一年一度的机器学习和计算神经科学会议。 过去几年中，数据科学领域内的大部分突破性研究都曾作为研究结果出现在 NIPS 大会上。如果你想站在领域前沿，那这就是很好的资源！ 2. 项目地址： https://github.com/mozilla/DeepSpeech DeepSpeech 是百度开发的开源实现库，它提供了当前顶尖的语音转文本合成技术。 该 repo 由百度研究院开发，目的是将深度学习模型以低复杂性和高速度部署到移动设备（例如 Android 和 IOS）上。 该 repo 解释了一个简单的用例，即目标检测。 只要一个问题的结构是将输入数据编码为一种格式，并将其解码为另一种格式，就可以使用 Seq2seq 框架。它使用了所有流行的基于 Python 的 TensorFlow 库进行编程。 ? 因为我们希望术语的更新更具准确度和置信度，所以我们希望读者能附上该术语的来源地址与扩展地址。因此，我们能更客观地更新词汇，并附上可信的来源与扩展。 ?
86660发布于 2018-05-11 - 来自专栏企鹅号快讯
2017年度盘点：15个最流行的GitHub机器学习项目
Resources of NIPS 2017 2. 开源工具 1. TensorFlow 2. NIPS 是一年一度的机器学习和计算神经科学会议。 过去几年中，数据科学领域内的大部分突破性研究都曾作为研究结果出现在 NIPS 大会上。如果你想站在领域前沿，那这就是很好的资源！ 2. 2.4 DeepSpeech 项目地址： https://github.com/mozilla/DeepSpeech DeepSpeech 是百度开发的开源实现库，它提供了当前顶尖的语音转文本合成技术 该 repo 由百度研究院开发，目的是将深度学习模型以低复杂性和高速度部署到移动设备（例如 Android 和 IOS）上。 该 repo 解释了一个简单的用例，即目标检测。 只要一个问题的结构是将输入数据编码为一种格式，并将其解码为另一种格式，就可以使用 Seq2seq 框架。它使用了所有流行的基于 Python 的 TensorFlow 库进行编程。
1.5K60发布于 2018-01-05 - 来自专栏应用案例
2017年度盘点：15个最流行的GitHub机器学习项目
Resources of NIPS 2017 2. 开源工具 1. TensorFlow 2. NIPS 是一年一度的机器学习和计算神经科学会议。 过去几年中，数据科学领域内的大部分突破性研究都曾作为研究结果出现在 NIPS 大会上。如果你想站在领域前沿，那这就是很好的资源！ 2. 2.4 DeepSpeech 项目地址： https://github.com/mozilla/DeepSpeech DeepSpeech 是百度开发的开源实现库，它提供了当前顶尖的语音转文本合成技术 该 repo 由百度研究院开发，目的是将深度学习模型以低复杂性和高速度部署到移动设备（例如 Android 和 IOS）上。 该 repo 解释了一个简单的用例，即目标检测。 只要一个问题的结构是将输入数据编码为一种格式，并将其解码为另一种格式，就可以使用 Seq2seq 框架。它使用了所有流行的基于 Python 的 TensorFlow 库进行编程。
98180发布于 2018-02-01 - 来自专栏Java冰冻三尺
近2年流行面试题:Spring循环依赖问题
作者：Vt 原文：https://juejin.im/post/5e927e27f265da47c8012ed9 前言 Spring 如何解决的循环依赖，是近两年流行起来的一道Java 面试题。 /** * 放置创建好的bean Map */ private static Map<String, Object> cacheMap = new HashMap<>(2) 比如：给定nums = 2, 7, 11, 15, target = 9 那么要返回 0, 1，因为2 + 7 = 9 这道题的优解是，一次遍历 + HashMap： class Solution { //作者：LeetCode //链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/solution/liang-shu-zhi-he-by-leetcode-2/
62200发布于 2020-06-26
腾讯云开发者
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