一、简介 推荐位是指管理员可以把信息推送至网页上指定的位置,也可以随时把信息从指定的位置撤下来,从而达到信息精准投放的目的。 二、功能演示 操作步骤: 1、进入“添加推荐位”,可以添加推荐位。 2、进入“管理推荐位”,您可以了系统的解推荐位列表,并且管理当前系统的推荐位。 3、进入“内容——>推荐位管理——>信息推荐”,您可以把需要推荐的信息推送到指定的推荐位; 4、进入“内容——>推荐位管理——
Vue.js 支持 typeScript 的推荐配置: // tsconfig.json { "compilerOptions": { // 与 Vue 的浏览器支持保持一致 "target": "es5", // 这可以对 `this` 上的数据属性进行更严格的推断 "strict": true, // 如果使用 webpack 2+ 或 rollup,可以
提供优美好文章在线阅读,通过文摘和原创投稿的方式推荐有益于提升个人生活品质的精品文章。包括开发类、方法类等,努力做好的文章阅读网站。
关于react生命周期相关的介绍 React.Component components组件思想使得你在开发用户页面的时候,把界面看成是一个个独立、可重用的子块,并且每个块都是隔离于其它板块的。React.Component是React上提供的一个方法! Overview React.Component是一个抽象基础类,我们很少直接提伦它,相反,我们更倾向于关心它的子类,我们在定义组件的时候,最少应
本文向大家介绍Window10+Python3.5安装opencv的教程推荐,包括了Window10+Python3.5安装opencv的教程推荐的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1.确定Python版本,电脑64位或者32位 打开cmd(window键+R,输入cmd就出现),在命令行输入:打开cmd(window键+R,输入cmd就出现),在命令行输入:python 可以看到版本是3.
这是我第一次编程题全部ac的笔试。我个人觉得编程难度不算大。 第一道固数和与三数和的题差不多。 第三道最大公倍数,排序取最大值,然后遍历最大值的倍数就可以。 主要说说第二题的概率题吧。我还是很喜欢编程题的数学题的。 题(记忆):k个小鸟飞n个树,问k至少多少可以是至少有两只鸟在同一棵树的概率大于p? 梦回高中哈哈哈哈哈。 首先,我们需要解决的是问题是:至少有两只鸟在同一棵树的概率。 所以至少有两只
本文向大家介绍吐血推荐珍藏的Visual Studio Code插件(推荐),包括了吐血推荐珍藏的Visual Studio Code插件(推荐)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 作为一名Java工程师,由于工作需要,最近一个月一直在写NodeJS,这种经历可以说是一部辛酸史了。好在有神器Visual Studio Code陪伴,让我的这段经历没有更加困难。眼看这段经历要告一段落了,今天就
投递岗位:搜索推荐算法工程师 一面:5 月 9 日 这次第二次一面,上次一面结束后就没消息了,等了将近二十天,觉得应该是泡池子里面了。于是又在官网重新投递的,重新安排的面试。 1. 自我介绍 2. 先问如果面试通过了,什么时候可以来实习,实习可以线下不 回答说往年 6 月初就可以实习,今年的话因为疫情可能要 6 月底才可以线下实习。 3. 问有实习过吗? 没有实习过,现在就是在找暑期实习 4. 简
很难,不知道还有没有机会 字节方面TT推荐一面过,二面挂,转到商业化技术一面结束还在等消息。 百度一面刚结束,目前约了小红书Intern以及京东广告intern等面,后续长期更。 可以看出来很爱考察样本空间,特征工程这些。 最后一句,海外水硕狗都不上千万别来
本文向大家介绍Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例,包括了Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相
写代码总绕不过需要调试,除了 UnitTest 外,我们还是需要借助 Xdebug 进行调试。 所以今天来说说如何基于本地 Docker 环境下,使用 Xdebug。 这里的使用,是分别整合到 VS Code 和 PHPStorm 下。 安装 Xdebug 还是基于神级武器 —— Laradock。我们先看看 Laradock 官网是怎么安装 Xdebug。 Install xDebug# 1 -
要求功能相对够用,最重要是安全,如果综合好但就是只能用windows的也没问题,求指教!!!
9.21一面 (40min) 总结:腾讯会议,都没开摄像头,做题用聊天框,很奇怪的面试感觉。 自我介绍 项目介绍,主要是我这边在叭叭叭 一些基础知识: 几道数学题: 反问业务:搜广推风控 9.28二面 (20min)#携程##算法工程师##面经##23届秋招笔面经#
我在维基百科上看到这个求解河内塔的递归算法。谁能给我解释一下我是怎么得到这个算法的递推方程的? null 将N-1个光盘从A移动到B,这将使光盘n单独位于peg A上 将磁盘n从A移动到C 将N-1个光盘从B移动到C,使它们位于光盘N上 上面是一个递归算法,为了执行步骤1和3,对n-1再次应用相同的算法。整个过程是一个有限的步骤,因为在某一点上,算法将需要n=1。这一步,将单个光盘从pega移动到
在我的应用程序中,我使用以下NPM模块来玩Strapi、GraphQL和Next.js: null 然后在一个类组件中,我使用一个静态方法通过GraphQL查询从Strapi中获取数据。 一切都很好,但也许还有另一个更好的方法,通过反应钩或任何其他?