首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
后台技术
订阅
菜籽咪的搬砖日常
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
10篇文章 · 0订阅
《王者荣耀》技术分析之服务器架构演进
摘要: 王者荣耀技术分析第三篇,服务器架构模型分析...
数据杂谈
前言 记得几年前,曾经有人预测过未来最流行的三大技术:大数据、高并发、数据挖掘。到现在来看,这三种技术的确也随着这几年互联网的发展变得越发成熟和可靠。掌握这三种技术的人,不管是求职还是创业,都属于香饽饽。一个很深的印象就是当年研究生毕业的时候,专业是数据挖掘、大数据的学生都比较…
Nginx负载均衡
一 特点 1.1 应用情况 Nginx做为一个强大的Web服务器软件,具有高性能、高并发性和低内存占用的特点。此外,其也能够提供强大的反向代理功能。俄罗斯大约有超过20%的虚拟主机采用Nginx作为反向代理服务器,在国内也有腾讯、新浪、网易等多家网站在使用Nginx作为反向代理…
并发番@Java内存模型&Volatile一文通(1.7版)
并发番@Java内存模型&Volatile一文通(1.7版)
推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
在一些大型购物网站,我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”(或其它类似的名字),里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多,或你在网站上购买的东西越多,它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统,比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等,推荐结果都不错。这些推荐系统的具体实现我们无法知晓,但原理是类似的,都是采用基于协同过滤的推荐机制。这里我们探讨一下这个推荐机制的原理。
如何用 Go 打造亿级实时分布式出行平台
Grab是东南亚最大的出行平台,业务覆盖东南亚7个国家39个城市,APP下载量高达3600000次。随着业务量的持续增长,为了解决系统性能瓶颈,打造一套高可用的系统架构,Grab 从最开始的 rails、nodejs 到完全转向 Go。除了全部的后台服务,每天支撑亿万级数据处理的流式数据系统也是基于 Go 打造的。本文来自 Grab 高级工程师高超在 Gopher China 2017大会上的精彩分享,以下是对他演讲内容的整理。
移动大脑-SpringMVc搭建RestFul后台服务(七)- 增量更新
前段时间抽空把增量更新给写好了,增量更新博客见《Android增量更新(一)-差分文件(Windows-part1)》。今天这篇博客就是增量更新的实际应用。先看看效果,由于增量更新是第一次访问时才根据客户端版本生成的差分文件并保存的
Java类集框架 —— HashMap源码分析
HashMap是基于Map的键值对映射表,底层是通过数组、链表、红黑树(JDK1.8加入)来实现的。 HashMap中存储元素,是将key和value封装成了一个Node,先以一个Node数组的来存储,通过key的hashCode来计算hash值,根据hash值和HashMap…
推荐系统杂谈
推荐系统是近些年非常火的技术,不管是电商类软件还是新闻类app,都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。现象级的资讯类app“今日头条”就得益于此成为了势头非常猛的一款产品。本文就针对推荐系统讲述一些相关概念和实践经验。 首先需要明确的就是推荐系统的目标,一般来说不外…