ElasticCTR 是基于 Kubernetes 的企业级推荐系统解决方案，该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的 CTR 模型、基于飞桨框架的大规模分布式训练、工业级稀疏参数 Serving 组件，帮助用户在 Kubernetes 环境中一键完成推荐系统架构部署，快速搭建和验证 CTR 模型训练和预测效果，具备高性能、工业级部署、端到端体验及二次深度开发的特性。
用户只需配置数据源、样本格式即可完成一系列的训练与预测任务。
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
主要特点如下：
1.快速部署
ElasticCTR 当前提供的方案是基于百度云的 Kubernetes 集群进行部署，用户可以很容易扩展到其它原生的 Kubernetes 环境运行 ElasticCTR。
2.高性能
ElasticCTR 采用 PaddlePaddle 提供的全异步分布式训练方式，在保证模型训练效果的前提下，近乎线性的扩展能力可以大幅度节省训练资源。在线服务方面，ElasticCTR 采用 Paddle Serving 中高吞吐、低延迟的稀疏参数预估引擎，高并发条件下是常见开源组件吞吐量的 10 倍以上。
3.可定制
用户可以通过统一的配置文件，修改训练中的训练方式和基本配置，包括在离线训练方式、训练过程可视化指标、HDFS 上的存储配置等。除了通过修改统一配置文件进行训练任务配置外，ElasticCTR 采用全开源软件栈，方便用户进行快速的二次开发和改造。底层的 Kubernetes、Volcano 可以轻松实现对上层任务的灵活调度策略；基于 PaddlePaddle 的灵活组网能力、飞桨的分布式训练引擎 Fleet 和远程预估服务 Paddle Serving，用户可以对训练模型、并行训练的模式、远程预估服务进行快速迭代；MLFlow 提供的训练任务可视化能力，用户可以快速增加系统监控需要的各种指标。
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1：联系用户兴趣和物品的方式 2：标签系统的典型代表 3：用户如何打标签 4：基于标签的推荐系统 5：算法的改进 6：标签推荐 一：联系用户兴趣和物品的方式 推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系方式需要依赖不同的媒介。目前流行的推荐系统基本上是通过三种方式联系用户兴趣和物品。 1：利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，即基于item的系统过滤推荐算法 2：利用用户和
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背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统： 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。 由于用户访问网站的数
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本文向大家介绍基于Debian的linux系统软件安装命令详解 (推荐)，包括了基于Debian的linux系统软件安装命令详解 (推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Debian简介 广义的Debian是指一个致力于创建自由操作系统的合作组织及其作品，由于Debian项目众多内核分支中以Linux宏内核为主，而且 Debian开发者 所创建的操作系统中绝大部分基础工具来自于GNU工
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本章将介绍协同过滤，基本的距离算法，包括曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数。使用Python实现一个基本的推荐算法。 内容： 推荐系统工作原理 社会化协同过滤工作原理 如何找到相似物品 曼哈顿距离 欧几里得距离 闵可夫斯基距离 皮尔逊相关系数 余弦相似度 使用Python实现K最邻近算法 图书漂流站（BookCrossing）数据集
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Ceph 依赖 按常规来说，我们建议在较新的 Linux 发行版上部署 Ceph ；同样，要选择长期支持的版本。 Linux 内核 Ceph 内核态客户端 当前我们推荐： 4.1.4 or later 3.16.3 or later (rbd deadlock regression in 3.16.[0-2]) NOT v3.15.* (rbd deadlock regression) 3.14.
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我将本章学到的内容都汇集成了一个Python类，虽然代码有些长，我还是贴在了这里： import codecs from math import sqrt users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0
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本文向大家介绍基于JSONP原理解析(推荐)，包括了基于JSONP原理解析(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 我工作以来接触的第一个项目就是前后端分离的，前端静态文件有自己独立域名，通过接口来获取数据进行渲染等操作。 跨域的方法不需要多言，随便一搜，就有很多，但最常用不外乎jsonp和CORS。jsonp着重于前端，也算是前端Hack技巧，CORS重于后端，服务端需要配置的地方