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在推荐位中有一个扩展字段配置可以实现一些，常规推荐位功能不容易实现的功能 在扩展字段配置中填写模型字段名称后该字段将保存入推荐位扩展字段中,格式:{字段名称}或者functionA({city},argv1) 例如：填写了 get_linkage({zone},getinfocache('info_linkageid'), '_',4)那么他的含义是：将模型下的zone字段的值经过get_link

pecl install xlswriter ​ # 添加 extension = xlswriter.so 到 ini 配置

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

在 Provider 端尽量多配置 Consumer 端属性 原因如下： 作服务的提供方，比服务消费方更清楚服务的性能参数，如调用的超时时间、合理的重试次数等 在 Provider 端配置后，Consumer 端不配置则会使用 Provider 端的配置，即 Provider 端的配置可以作为 Consumer 的缺省值 1。否则，Consumer 会使用 Consumer 端的全局设置，这对于

我正在学习一些hibernate教程，却被默认的批处理大小卡住了。阅读专家关于“Hibernate能否用于性能敏感的应用程序”的评论清楚地解释了重要性，但我试图理解为什么链接中使用了建议值4、8、16或32。 问候塔伦

《不编写代码，你可以能为这个项目做很多事情》 @hilliate 推荐 《Nutz 的设计以及提高程序员生产力》 @zozoh 关于 Dao 《使nutz支持类似hibernate的二级缓存,现支持HashtableCache,OSCache,EhCache》 @finallygo 推荐 《Nutz DAO与spring集成讨论》 @知足常乐 推荐 《Nutz DAO懒加载实体关联对象》 @天行健

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推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2）协调过滤推荐：本文后面要专门讲