user
-
AB 测试流量分配终极指南 技术负责人必看
AB 测试流量分配:技术负责人的实战秘籍 嘿,哥们儿!我是老码农张三,专门负责各种奇奇怪怪的线上实验。今天咱聊聊 AB 测试里最关键、也最容易出问题的环节——流量分配。这玩意儿说白了,就是把你的用户们分成几拨,让他们分别看到不同的版本...
-
用Neo4j深挖B站用户关注关系:兴趣圈子识别与内容推荐策略
大家好,我是你们的老朋友,一个在数据海洋里摸爬滚打的技术宅。今天,咱们来聊聊如何用Neo4j这个强大的图数据库,来分析B站用户的关注关系,看看能不能从中挖出一些隐藏的兴趣圈子,甚至为内容推荐提供一些新的思路。 为什么选择Neo4j? ...
-
用GNN打造个性化视频推荐系统 解决冷启动难题
嘿,老铁们,最近在研究视频推荐系统,发现用图神经网络(GNN)来搞,效果杠杠的!特别是针对新用户和新视频的“冷启动”问题,简直是神器。今天咱们就来聊聊,怎么用GNN构建视频推荐系统,顺便解决掉这个让人头疼的冷启动问题。 1. 为什么G...
-
Elasticsearch查询性能揭秘:Term、Match、Range、Bool底层执行差异与优化之道
Elasticsearch查询性能:不只是搜到,更要搜得快! 嘿,各位在Elasticsearch(简称ES)世界里摸爬滚打的兄弟姐妹们!我们天天都在用ES写查询,什么 term 、 match 、 range 、 bool 信手拈来...
-
Alertmanager 报警分组:告别“狼来了”,微服务体系下的报警降噪之道
“狼来了”的故事大家都听过,如果报警太多,大家就会麻木,真正的问题反而会被淹没。在微服务架构下,服务数量众多,监控指标更是海量,如果每个指标都直接报警,运维团队很快就会被报警短信、邮件淹没,疲于奔命,甚至产生“报警疲劳”,导致真正重要的报...
-
Java背压机制实战:Web服务、消息队列与数据库访问优化指南
Java背压机制实战:Web服务、消息队列与数据库访问优化指南 嘿,哥们!想必你是一位对Java技术充满热情的开发者,对高并发、高性能的系统设计有着浓厚的兴趣。今天,咱们就来聊聊Java世界里一个非常重要的概念——背压(Backpre...
-
Elasticsearch Normalizer解密:让Keyword字段也能『不拘小节』地精确匹配
在 Elasticsearch (ES) 的世界里, keyword 字段类型是用于存储那些不需要分词、需要精确匹配的文本,比如标签、状态码、用户名、邮箱地址等等。它就像一个严谨的守门员,只有一模一样的值才能通过。 但有时候,这种『...
-
Python爬虫反爬应对:模拟浏览器与代理IP实战指南
爬虫写得正欢,突然被网站无情拦截?别灰心,这几乎是每个爬虫工程师的必经之路。网站的反爬机制就像猫捉老鼠,爬虫工程师则要想方设法提高自己的“生存”几率。今天,咱们就来聊聊如何用Python爬虫模拟浏览器行为和使用代理IP,有效应对各种反爬策...
-
基于属性的访问控制(ABAC)在物联网(IoT)安全中的应用及与传统RBAC的差异
基于属性的访问控制(ABAC)在物联网(IoT)安全中的应用及与传统RBAC的差异 物联网(IoT)的快速发展带来了前所未有的安全挑战。传统的访问控制方法,如基于角色的访问控制(RBAC),在面对物联网环境中复杂的设备、用户和数据交互...
-
电商、新闻、视频网站App推荐系统实战案例经验分享
大家好,我是你们的推荐算法老司机“算法狂人”!今天咱们来聊聊电商、新闻、视频这些不同类型的网站或者App,它们背后的推荐系统是怎么搭建起来的。别看这些平台推荐的内容五花八门,但背后的逻辑其实有相通之处。我会结合我多年的实战经验,给大家掰开...
-
告别广告烦恼!教你用抓包分析智能电视背后的秘密
智能电视越来越普及,给我们带来丰富娱乐生活的同时,也带来了不少困扰——开机广告、应用推荐广告、内容植入广告……简直防不胜防!想知道这些广告到底从哪里来?今天,我就教你一招,通过抓包分析,揪出智能电视广告请求的域名,让你对广告来源一目了然!...
-
消息队列消费重复?业务ID、状态机、分布式锁如何实现优雅幂等
嘿,各位奋斗在后端的兄弟姐妹们,咱们聊个老生常谈但又极其重要的话题——消息队列(MQ)的消费幂等性。用MQ解耦、异步、削峰填谷是爽,可一旦涉及到关键业务,比如订单创建、积分增减、库存扣减,要是消息被重复消费了,那后果...啧啧,轻则数据错...
-
GNN视频推荐系统构建全流程:从数据到模型,看这篇就够了!
GNN视频推荐系统构建全流程:从数据到模型,看这篇就够了! 大家好,我是你们的AI科普伙伴“图图”。今天咱们来聊聊图神经网络(GNN)在视频推荐系统中的应用,手把手教你搭建一个GNN驱动的推荐引擎! 为什么要用GNN做视频推荐? ...
-
Elasticsearch聚合查询性能优化实战:告别缓慢,榨干性能的关键技巧
Elasticsearch (ES) 的聚合(Aggregations)功能极其强大,是进行数据分析和构建仪表盘的核心。但随着数据量增长和查询复杂度提升,聚合查询的性能往往成为瓶颈。查询响应缓慢、CPU 飙升、内存 OOM… 你是否也遇到...
-
Playwright Browser Contexts 在高并发场景下的妙用:提升系统稳定性与性能的秘诀
作为一名测试工程师,我经常需要模拟真实用户场景来测试Web应用的性能和稳定性。在高并发场景下,如何有效地模拟大量用户同时访问和操作,一直是困扰我的难题。最近,我深入研究了 Playwright 的 Browser Contexts 功能,...
-
想学用户体验设计?这些经典书籍和课程,让你少走弯路!
你是不是经常听到“用户体验设计”(User Experience Design,简称UX Design)这个词?是不是觉得它很高大上,但又有点摸不着头脑?别担心,今天我们就来聊聊用户体验设计,并给你推荐一些经典的学习资源,保证让你少走弯路...
-
手把手教你:用 Django Channels 打造 WebSocket 实时聊天室
想让你的 Django 项目拥有实时互动功能?WebSocket 是个不错的选择。而 Django Channels,则让在 Django 中使用 WebSocket 变得简单高效。本文将带你一步步使用 Django Channels 构...
-
Playwright实战:电商网站会员专享价抓取,避坑指南!
大家好!今天咱们聊聊一个稍微有点挑战,但绝对实用的主题:用Playwright模拟用户登录电商网站,然后抓取会员专享价或者促销活动价格。这可不是简单的页面数据抓取,涉及到登录验证、Cookie处理等等。别担心,我会尽量用大白话,结合实际案...
-
广告系统UV统计大杀器 Redis HyperLogLog 实战案例分享
搞广告系统的兄弟们,肯定都为一件事情头疼过——**独立用户覆盖数(Unique Visitors, UV)**的统计。尤其是当你的系统需要处理海量曝光、点击数据,并且业务方还要求实时、多维度(跨广告、跨时间、跨地域等)查询UV时,那酸爽....
-
独木成林算法在非结构化日志数据处理中的实战指南
嘿,哥们儿,今天咱们聊聊在IT圈里挺火的一个话题——用“独木成林”算法来处理那些乱七八糟的日志数据。说实话,这玩意儿听起来高大上,但其实挺有意思的,而且能帮你解决不少实际问题。 1. 啥是“独木成林”?为啥要用它? “独木成林”这...