微软近期Open的职位:Microsoft’s Operating Systems Group delivers the operating system and core user experiences for the whole family of Microsoft devices, for...
libevent：一个事件通知库。libevent的API提供了一个可以执行回调函数的机制。这些事件可以是一个文件描述符或到达指定时间。而且，libevent也支持由signals或常规的timeout产生的回调。...
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2015-01-19 23:38:50
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I see a lot of questions on shared file systems that can be used when people move from single instance to Oracle RAC database and Grid Infrastructure....
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2015-01-19 22:31:09
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第十章 在线消费决策
这一张主要写消费者的心理，更贴近于心理学，而不是技术方面。
1. 传统的决策模型是认为人们的兴趣始终如一，不会发生变化；不过现代研究表明，用户在决策过程中偏好并不稳定
2. 人们会根据物品的展示环境做决策：同样的商品，放到不同环境下面展示，身价就不同
3. 首位/新近效应：位于列表首位和末尾的物品，更容易被记住
4. 框架效应：展现框架决定用户决策
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2015-01-18 13:11:01
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计算机编程基础之深入理解计算机系统1目录概述——《深入理解计算机系统》计算机系统漫游信息的表示和处理概述——《深入理解计算机系统》Computer Systems A Programmers Perspective 英文译名计算机系统漫游本章简介当系统上执行hello程序时，系统发生了什么以及为什么...
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2015-01-18 13:06:45
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个人评价：很有意思的一个话题，我在实际工作中也遇到过，不过这本书写的一般，有点儿“掉书袋”，太学术化、太YY、前提假设条件太强。姑且看看做借鉴吧。
通常推荐系统利用用户数据的时候，是假定用户是善良的、诚实的。而攻击，就只值认为设法影响系统的结果、性能。
攻击的维度：1. 针对某个物品，抬高或者降低其评分；2. 针对特定的用户群；3. 针对某个系统，然系统推荐不准确，甚至系统崩溃...
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2015-01-17 18:02:35
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基本思想：将数据分为训练集合和测试集合，用训练集合的数据训练模型，用测试集合的数据测试模型。训练集和测试集的划分，可以是按照时间的维度，也可以按照人群的维度。
存在风险：对于某些方法可能有偏向性。
用历史数据进行评价
按照时间维度将数据分为训练集合测试集，N折交叉验证。
还有直接用人工进行评价的。不过代价较大，不能上规模，在实际中用处不大。
完。...
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2015-01-17 18:02:07
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对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）
实验场所是移动互联网的一个网站，用户可以用移动设备来访问，并下载app（游戏和应用）。有些app免费，有些收费。作者利用这个实验环境对比了集中推荐算法的效果。
对比了6种方法：
1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5...
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移动开发 时间：
2015-01-17 18:01:45
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如何给推荐系统的结果给予解释？
1. 基于约束的推荐系统：这种系统的商品都有各种属性，用户只知道个大概，但是不完全清楚各种属性，推荐系统在帮助用户一步步接近用户最终的期望。属性就是产生推荐理由的关键。本书中采用了一些推理方法来生成理由，挺玄乎的。我理解，直接告诉用户，我猜你最关心的是xx属性，根据这个属性，我来给你推荐xxx，这样就应该行了。
2. 基于实例的推荐系统：产生的理...
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2015-01-17 18:01:39
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image 操作系统 应用registeries image 的远程仓库containers 类似一个目录,一个容器包含了 应用运行所需要的一切东西, 容器之间互相独立 image包换一系列的层,使用Union file systems把这些层组合在一起,对im...
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2015-01-17 12:32:33
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