因为有你,山河无恙。向英雄致敬,逝者安息! -- 清明全国哀悼
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转载:设计一个会员权益体系应该怎样做

由于最近涉及到要做一个会员权益中心的需求,所以对会员权益系统学习了一下。好文转载如下: 受到头部平台的影响,并基于自身业务的切实发展需求,众多平台打造出了自己的“会员体系”,而现在,我们更倾向于将互联网时代的“会员体系”称呼为“用户成长体系”。 从命名中可直观地看到,大多数平台...

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Dockerfile常用指令及示例

Dockerfile是Docker用来构建镜像的文本文件,包括自定义的指令和格式。可以通过docker build命令从Dockerfile中构建镜像。用户可以通过统一的语法命令来根据需求进行配置,通过这份统一的配置文件,在不同的文件上进行分发,需要使用时就可以根据配置文件进...

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语义化版本控制规范

摘要 版本格式:主版本号.次版本号.修订号,版本号递增规则如下: 主版本号:当你做了不兼容的 API 修改, 次版本号:当你做了向下兼容的功能性新增, 修订号:当你做了向下兼容的问题修正。 先行版本号及版本编译元数据可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面,作为延伸。 简...

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常用的查看nohup和后台运行及终止命令

1.nohup 用途:不挂断地运行命令。 语法:nohup Command [ Arg … ] [ & ] 无论是否将 nohup 命令的输出重定向到终端,输出都将附加到当前目录的 nohup.out 文件中。 如果当前目录的 nohup.out 文件不可写,输出重定向到...

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在已运行的docker中增加映射端口

如果已经docker已经运行,但是发现需要新增加一个映射端口,应该如下做: 1 查看容器 docker ps -a   2 停止容器 docker stop f503 3 停止docker服务 systemctl stop docker 4 修改文件 ...

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mac下安装go

mac下安装go很容易,linux安装也同理。 一、安装 安装: brew install go 验证 :go version 二、配置GOPATH 1. 查看环境变量 go env 2. 配置环境变量 cd ~ ls -all 查看是否有.bash_profile文件,如...

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linux 后台运行程序不挂起的方法

需求:让程序在后台跑后,不会占据终端,我们可以用终端做别的事情 使用nohup和&使程序在后台运行 命令格式:nohup Command [ Arg … ] [ & ] 比如: nohup ./test > out.log 2>&1 &...

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产品设计的时候需要考虑到的15个隐形需求

俗话说,计划赶不上变化快,无论需求文档做得如何细致,考虑得如何周全,总会有些难以预料的需求变更在每天困扰着我们。但是,虽然世界充满未知的变化,但是有一些大的方向还是可以把握的,无论是产品运营还是开发人员,都可以在需求确立以及需求评审时多多考虑一下这些方面, 转载此文不是为自己看,...

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Python/Go

使用 Python 进行社交媒体情感分析入门

自然语言处理(NLP)是机器学习的一种,它解决了口语或书面语言和计算机辅助分析这些语言之间的相关性。日常生活中我们经历了无数的 NLP 创新,从写作帮助和建议到实时语音翻译,还有口译。 本文研究了 NLP 的一个特定领域:情感分析。重点是确定输入语言的积极、消极或中性性质。本部分...

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mysql5.7和mysql5.5对group by 取最新数据的不同处理方式

mysql 用 group by 查询时,会自动保留   对应组 ‘最先搜索出来的数据’,但这时数据可能不是最新的 如何才能获取‘最新数据’ 呢,这需要根据mysql的版本来“区别对待” 原因:在mysql5.7中,如果不加limit,系统会把order by优化掉。 在mysq...

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Python/Go

python爬虫系列之 xpath语法

# XPath 基础表达式: /node       表示在xml文档的根目录查找结点名称为node的结点 ./node      表示在当前结点下查找结点名称为node的结点 //node      表示在xml文档中递归查找结点名称为node的节点 //*      表示在x...

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其它

朴素贝叶斯算法

一篇很好的介绍贝叶斯算法的帖子,即使高数考个位数也能看懂(比如我 ^-^)。贝叶斯算法是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的,这个算法的提出是为了解决“逆向概率”的问题。 在前贝叶斯时代处理概率问题的时候,总是先取一定假设(比如抛硬币时,每次出现正反面的概率相同),然后在假设下讨论...

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26点

推荐系统中冷启动的实施和相关算法

冷启动(cold start)在整个推荐系统中,是一个重要的开始。推荐系统一般需要在大量的数据基础上才能比较准确的进行推荐,APP的冷启动可能直接决定着这个新用户会不会继续使用,新物品的冷启动也影响着生产者的积极性,所以冷启动很重要。 冷启动问题分为3类: 用户冷启动:新来的用...

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