09 2017 档案
摘要：https://www.v2ex.com/t/393681#;
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摘要：产品、技术、运营、营销 产品：原型、交互、文案、运营、推广。。。 技术：架构、中间件、高可用、高性能、搜索、个性化推荐、大数据。。。 运营：内容、渠道、活动。。。 体验比较深就是对每个点不断优化，最终产生合力价值。
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摘要：大数据、大数据已被喊烂，数据有很多、数据背后意义与价值是什么，给我们 带来什么价值。 通过数据分析沃尔玛来确认选址、电商中的库存预测模型、星巴克选址、各种 小店选址，通过数据来提供决策依据、减少拍脑袋。 通过数据分析预测大佬们能得出来移动互联网即将都来，从而掉头转向移动互联 网。这是数据对于趋势的价
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摘要：美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...
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摘要：昨天夜里线上服务线程飙到8000，系统可用率下降，通过回想线上业务逻辑， 当前是不存在多个线程池的，也就是微服务的线程池以及redis的线程池。 通过监控jvm工具查到线程数，是redis线程数导致，查看redis当时正在进行 大规模数据写入，资源使用过高，将写入停掉，服务线程数回落，数据变平稳。
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摘要：http://www.cnblogs.com/jycboy/p/jsoupdoc.html http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/3558620.html
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摘要：从事任何方向的技术研究，不知道该干什么的时候，就问自己四个问题：•这个方向上最新进展是什么？ 都知道吗？•这个方向上最著名的专家有哪些？他们的研究都看过吗？•这个方向上最著名的技术社区有哪些？精华帖都看过一遍吗？•这个方向上最重要的文章、工具有哪些？文章都看过吗？工具都分析过吗？ 作者：tombke
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摘要：推荐系统包含推荐算法、推荐架构、推荐模型、推荐引擎。 待续。。。 饿了么推荐系统的从0到1 推荐系统好文章 https://mp.weixin.qq.com/s/s1urS57SLZpJoZYH6-wQlA https://zhuanlan.zhihu.com/p/24989701 http://w
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摘要：v2ex关于问题讨论 https://www.v2ex.com/t/348196 微博反垃圾论文 http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract2487.shtml https://ruby-china.org/topics/23718
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摘要：公司最近换了logo，每个人桌面都进行了替换，有些同事不是很喜欢，觉得太鲜艳了，略过 这个问题不谈，通过这件事能够看到，公司对于品牌推广是不遗余力的。 从“这件”小事看到公司虽然规模很大依然保持不放弃每一个推广的小点，这应该是公司不断 增长从小处看的一个佐证，扩展来看我们平时做事的时候，应该不以小点
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摘要：怎样量化评价搜索引擎的结果质量 http://www.infoq.com/cn/articles/cyw-evaluate-seachengine-result-quality http://www.infoq.com/cn/articles/recommendation-and-searcheng
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摘要：转载自星巴克 选址于搜索优化有异曲同工之妙 公司楼下竟然没有星巴克，你想过为什么吗？ 编者按：本文来自微信公众号「DT 财经（id：DTcaijing）」，编译：唐也钦；36 氪经授权发布。 据说星巴克周边的房子会更贵，这是什么选址大法 当肯德基、麦当劳都在出售中国业务时，星巴克却在今年 7 月豪掷
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摘要：大学时使用csdn下载软件资源，最终csdn成为一个it中很重要站点，csdn的运营方式值得思考。
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摘要：好问题 1、比如我要索引的条目为“33分钟侦探”，我想在用户输入“3”、“33”、“三三”、“三十三”、“三十三分钟”等的情况下都命中该条目，请问有没有什么好的方式实现？ PS:使用的是ansj分词器 https://elasticsearch.cn/question/1812 2、elastics
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摘要：不要浪费时间去关注房子、车子、股票等事情，这些事情不仅不会为你带来收益反而浪费你的 很多时间，不会得到任何东西，只是一些口水上的谈资。 不要浪费过多时间去关注新闻媒体，新闻媒体报道的各种事件过多的去关注，也仅仅是关注而已 不能帮到当事人，满屏的BAT对我们意义是什么？除了一些谈资没有任何意义。适度的
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摘要：1、 计算提供两种模式，一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。已在线上，因storm也与spark存 在运行时冲突，storm也在用服务。 3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到
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摘要：服务端使用训练出来的模型，spark模型计算第一步是实现spark模型加载。 线上服务对用户体验影响极大，故需要对模型使用进行优化。 1、多线程并发进行计算，线上两个服务。优化cpu 2、在扩召回集，io是性能瓶颈，特征服务内进行计算。优化io 3、在扩大召回集，多个计算节点，请求节点只发送请求，多
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摘要：技术团队，首先是完成业务的任务，还要对新技术保持一定的跟进，并且要规划团队的未来发展 在公司发展的同时，团队成员要不断进步提高。 在完成业务的同时，我们要考虑当前做的事有没有更好的实现方式，能不能工具化、平台化、抽象 化以及新的技术方式，更好的解决现有问题。 团队要因人而已的进行不同管理，有能力的要
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摘要：jcseg分词器 https://github.com/hankcs/HanLP https://github.com/NLPchina/ansj_seg https://github.com/wks/ik-analyzer
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摘要：专访今日头条张一鸣：推荐引擎没有让信息变窄 http://www.chinaz.com/visit/2014/1119/374633.shtml
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