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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 2/3 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
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。 的浏览器使用 Rust 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、 业界认可 Rust 的潜力，预计它在未来会更加流行。 Rust 的新鲜度被认为是一个缺陷，但它使该语言更适应现代问题。在软件定义一切的时代，Rust 满足了许多其他语言无法满足的需求。 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3月数据库流行度排行: MySQL大幅增长成月度赢家
在刚刚出炉的 2019 年3月份数据库流行度排行榜上，第一梯队的前三个数据库产品都获得了显著的加分增长。 在3月排行榜上，PostgreSQL 分值降低了 3.75 分，是半年以来的第一次降低。 ? 总体看来，在3月的排行榜上，MySQL 的表现最为亮眼，是最大的月度赢家。
92810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。 SocialMediaPopularity类 SocialMediaPopularity是一个应用程序，它使用DEA来评估社交媒体网络上Facebook的喜欢，Google的+1和Twitter中的转推的网页流行度 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。
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
2.2 流行度偏差 采用最近提出的流行度-机会偏差，它评估流行和不受欢迎的商品是否收到与其真实受众规模成比例的点击。受欢迎和不受欢迎的商品是否会获得相似的真阳性率？ 这样，过去产生的流行度偏差就会累积，随着反馈循环的继续，导致后续模型中的偏差更多。 3. 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。 大多数现有的流行度去偏方法都包括这样的去偏强度权重α。 同时，对于高偏差的情况，热门商品会过度推荐给不匹配的用户产生假阳性信号，如果我们可以根据这些假阳性信号来纠正推荐，就可以降低流行度偏差。
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
所提出的DICE框架具有较好的可解释性，并且在非独立同分布的数据上具有较好的鲁棒性 此处的一致性，本人也不是特别理解，从文中判断是和item流行度相对应的特征 方法 将原因分为两类之后，可以构建新的因果图 方案： M^I 表示user和item之间的兴趣匹配矩阵， M^C 表示user和item之间的流行度一致性匹配矩阵。相当于将user-item矩阵分成了两个。 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 ，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。 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 - 来自专栏海边的拾遗者
KDD21 | 如何纠正推荐系统中的流行度偏差
（3）分解嵌入表示：将兴趣和流行度分解为两套嵌入模型，并调整使得模型学习到更鲁棒的模式。 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CDA数据分析师
盘点2015年度10大最流行的Python库
3.tqdm tqdm（读音：taqadum, ?????）在阿拉伯语中的意思是进展。
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。 它是根据GPLv3许可的，所以可以随意使用它，修改它，或者再分发。 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。 为了能够估计更准确的流行(度)分数，需要更大的样本。您可以通过统计来自网络上更多页面的社交媒体计数来创建自己的数据库。
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
（3）分解嵌入表示：将兴趣和流行度分解为两套嵌入模型，并调整使得模型学习到更鲁棒的模式。 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。 【建模因果效应】 图3：MACR模型框架 大多数的推荐系统模型之所以受到流行偏见的影响，是因为这些模型建模了用户和物品之间的交互，而这些交互是从训练数据估计出的，从而会导致模型不可避免地偏向流行物品。 ，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 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
32210编辑于 2025-10-20 - 来自专栏学习成长指南
复杂度（3）
1.二分查找的时间复杂度 我们熟知的二分查找绝对是一种很厉害的算法，因为这个算法每进行一次都会砍掉一半的数据，相当于是指数级增长，假设我们刚开始的时候数据的个数是N，我们计算时间复杂度的时候，要考虑到最坏的情况 ，我们这个时候的时间复杂度就是O（N），可见这个时候的效率是提高了很多的，这个时候我们再去计算50，就可以发现很快就得到结果； 但是实际上，这个循环的方法也是不行的，因为无论是long long类型，还是 unsigned long long类型，都是有一定的数据范围的，都会造成越界的风险，在后续的C++里面，我们会使用大数算法解决这个越界的问题（简单地说大数算法就是把我们的很大的数据转换为字符串进行运算）； 3. 空间复杂度 空间复杂度是算法计算需要额外开辟的空间，算法本身的某些空间是不包括在内的，例如我们对于一个数组排序的算法，我们的这个数组是需要我们进行排序的，这个数组的空间并不是我们自己开辟的空间，而是题目需要我们解决问题需要的空间 ，这个时候数组占用的空间不属于空间复杂度的计算范围； 因为现在的计算机的空间都比较大，所以我们一般不去考虑空间复杂度，但是某些情况还是会用到的，我们那道经典的轮转数组的题目，我们之前介绍了三段逆置的方法
16510编辑于 2025-02-24 - 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
Machine Learning / Deep Learning Cheat Sheet 3. TuriCreate – A Simplified Machine Learning Library 3. OpenPose 4. DeepSpeech 5. 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！ 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。 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DotNet NB && CloudNative
盘点3个流行的C#脚本开源引擎
推荐3个C#开源脚本引擎，方便我们在项目中，动态执行C#脚本。 return a * b; // 计算两个数的乘积 }"); // 调用加载的方法，并传入两个参数3和 2 int result = script.Product(3, 2); // 输出结果到控制台 Console.WriteLine(result); // 输出：6 3、无返回值的动态脚本 using 到控制台 4、简单表达式脚本 using CSScriptLib; // 使用CS-Script的Evaluator静态类的Eval方法直接评估一个C#表达式 // 这里评估的表达式是"6 + 3" ，即计算6和3的和 int sum = CSScript.Evaluator.Eval("6 + 3"); // 输出计算结果到控制台 Console.WriteLine(sum); // 打印计算结果
1.6K01编辑于 2025-04-19 - 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
Machine Learning / Deep Learning Cheat Sheet 3. Pix2code 3. 机器之心项目 1. AI00-百家影响人工智能未来的公司 2. Artificial-Intelligence-Terminology 3. 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。 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
Machine Learning / Deep Learning Cheat Sheet 3. Pix2code 3. 机器之心项目 1. AI00-百家影响人工智能未来的公司 2. Artificial-Intelligence-Terminology 3. 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. 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。 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
腾讯云开发者
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