扩展不必说了，自己装去，如果连sapi都搞不定，那只能说你并不适合使用workerman。Notice : Soft open files now is 1024, We recommend greater than 10000解决办法：增大文件 soft open file数量解决过程尝试1sud...
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2015-01-08 12:47:52
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM （Machine Learning &Recommend Search交流新群：172114338）引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全...
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2014-12-25 22:05:08
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NOSQL数据库 Mongodb?(c/c++)?RECOMMEND CouchDB (ErLang) RethinkDB?(c/c++) MapDB (java) ArangoDB (c/c++) FlockDB (java 图片数据库) OrientDB (java 文档数据库) 缓存服务 中小型 Mencached ?大型?Red...
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2014-12-18 17:05:36
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协同过滤和基于内容推荐的方法的主要优势在于，可以以相对较小的代价获取和维护这些知识。
但是，在一些场景下，比如房屋、汽车、计算机等商品，协同系统会因为评分数据少而效果不好；或者时间跨度因素也很重要的情况，用户偏好随着各种状况而变化等；这些场景就不是协同过滤和基于内容推荐擅长解决的。
基于知识的推荐系统可以解决这些问题，它不需要评分数据，因此不存在启动问题。基于知识推荐交互性很强，所以是一种会话式系统。基于知识推荐不仅仅是一种过滤系统，而是更为广义上“以一种个性化方法引导用户在大量潜在候选项中找到感兴趣或有用...
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2014-12-18 17:02:58
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如果说协同过滤中物品选择问题可以描述成“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预测用户是否喜欢自己没有见过的物品。
基于内容的推荐，必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息，但它不需要巨大的用户群体或评分记录，也就是说，只有一个用户也可以产生推荐列表。
在文本文档推荐中，比如新闻或网页，绝大多数的基本假设是物品的特征能够自动从文档内容本身或无结构的文本描述中抽取。因此，基于内容推荐系统的典型例子是比较候选文章的主要关键词和...
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2014-12-17 14:37:22
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介绍推荐系统的基本概念，几种推荐方法：协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐，简要介绍其定义，适用的场景，在实现过程中要着重解答的问题。为以后逐渐深入了解这些内容做个概括性的介绍。...
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2014-12-05 19:24:10
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We Recommend a Singular Value Decomposition
我们推荐奇异值分解
奇异值分解可以方便地把一个矩阵（包含我们感兴趣的数据）分解得更加简单和有意义。 本文讲解了奇异值分解的几何解释，顺便也介绍了一些应用。
From http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
David Austin，Grand ValleyState University
本文的主题是奇异值分解(singular value...
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2014-11-13 16:37:17
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Perface In the former chapter, I talk about topics about hashCode, And I will continue to finish the introduction to hashCode(). In this chapter, I w....
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2014-10-24 20:28:01
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这题是 上一题的 recommend 过来的 很水..虽然是多重背包 但是 因为数据太小了 完全可以不用二进制拆分去做我两者都去写了下 ...都是0ms.. 1 #include 2 #include 3 #include 4 using namespace std; 5 6 const i...
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2014-09-20 13:58:17
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#include "cocos2d.h"
#include "ui/CocosGUI.h"
USING_NS_CC;
using namespace ui;
class HelloWorld : public cocos2d::Layer
{
public:
// there's no 'id' in cpp, so we recommend returning the class in...
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2014-09-16 10:45:20
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