04 2019 档案
摘要：此篇文章重点介绍了海尔电商平台的架构方案，也用不少篇幅阐述面临的场景和挑战，以及在架构方案决策过程中的关注点。其实作为一个优秀的电商平台，提供极致的用户体验、让技术最大化地创造价值，才是架构的终极目标。 多数电商平台都会经历相似的过程，流量和业绩每年以几倍至十几倍的速度增长，每年都要接受几次大规模、
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摘要：商品详情系统是一个展示商品基本信息、参数等详情的系统，是商品购买的入口。它是电商平台中访问量最大的系统之一，苏宁易购大促期间PV量和UV量很大，这么大的访问量对系统的并发能力要求高。在业务上它与周边系统的关系是高耦合。依赖商品详情系统的的系统特别多，比如：促销系统、推荐系统、大聚惠、等众多营销系统、
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摘要：Python简单且强大，能够快速上手，开发效率高，而且社区活跃。 Tornado框架支持异步，适合做comet应用，简单轻量，学习成本低，有Facebook的社区支持。可以跟浏览器建议长连接，便于实时推送Feed和通知。 最开始知乎的开发把基本把团队的经理全放在产品功能的开发上，但是初期投入实践时很
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摘要：依赖jar包：iText-2.1.7.jar、iTextAsian.jar、itext-rtf-2.1.7.jar 代码如下： 参考文章：https://www.cnblogs.com/wl2017/p/10639002.html
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摘要：完成了关键字的提取，自动分类，内容的查重，下面就是对生成PDF格式的检测报告 代码如下： 参考文章：https://home.cnblogs.com/u/wl2017/
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摘要：完成了任务2，实现了对词条的自动分类以及对词条关键字的提取，这次就是开始任务3对百度百科进行全文检索，判断抄袭语句，以及全文相似比。 思路：对任务2中提取的关键字为准对爬取百度百科，然后对比词条解释和爬取的内容进行比对，相似度大于80%的就将抄袭语句插入数据库，然后再写入PDF，其中抄袭的语句用红色
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摘要：上次完成了关键字的提取，这一次就实现自动分类 在实现自动分类的时候，我在晚上找了很多关于自动分类的方法，找了关于spark，关于python的，java的等等都比较乱 然后我又在网上找了基于python的机器学习，可以自动对内容进行自动分类，代码如下： 参考教程：https://morvanzhou
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摘要：BeansDB主要的特点是支持海量KV数据库——相比Redis这种支持几十个G到几百个G的 内存KV数据库，BeansDB可以支持到上百T的数据。另外BeansDB最大的好处就是运维很简单，性能、可用性、扩容都很好，也实现了最终一致性。 跟豆瓣其他工程团队一样，平台部也强制大家做code revie
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摘要：上次完成了功能描述（1）将数据导入到数据库 所以这一次，我准备开始第二个功能：将手册涉及的热词自动分类展示，将每个热词自 动创建关键字、模糊检索两个字段便于检索 起初老师建议的是用spark完成，由于一直在windows没配置好spark环境，在Ubuntu中又太卡，所以我决定用python实现此功
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摘要：正式开发的第一天 将老师给的word文档的内容写进数据，如何写进数据库呢？ 首先想到的是用java读取文件，将文件按照一定规则划分，并写入数据库，当然这是一种方法，大二的时候也做过类似的训练。 但是这一次我用的是python（或许是因为最近在学python，想要试一试），众所周知，python大部分
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摘要：作业内容： 1、 项目名称：信息技术手册查重错误比对分析 2、 功能概述： （1） 数据导入：要求将提供的信息技术手册文档倒入数据库中 （2） 数据分类：将手册涉及的热词自动分类展示，将每个热词自 动创建关键字、模糊检索两个字段便于检索； （3）数据查重错误分析报告： 按照提供的维普论文检测报告的形
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