统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统，系统采用多层MVC软件架构，采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度，以及通过协同过滤及图书特征提取的方式，实现在用户与图书，用户与用户之间，发现关联性，从而实现校园图书的精准推荐功能等。
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。
从大学毕业的时候开始简单入门，写写网站程序代码，搞搞sql注入以及安全测试，到现在Sinesafe当安全工程师，差不多在安全行业成长了11年，发现不懂得问题随着实战渗透测试中非常多，还是学到老干到老才是成功之道。当今时代的安全发展很多都是依靠大数据去确保，而人工手动网站安全测试却被忽略了，只有当客户出了安全漏洞问题，才想起找人工进行全面的漏洞测试。
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
文章目录 一、网文写手的入门书籍推荐 二、网文写手的进阶书籍推荐 三、提高文学素养的写作课 一、网文写手的入门书籍推荐 ---- 网文写手的入门书籍推荐 : 网文成才21天 : 网文小白入门书籍 , 该书对网文进行了简单的介绍 , 可以作为入门书籍 ; 小说的骨架 : 针对如何写小说大纲的书 , 如果想要投稿上架必须要写出一个好的小说大纲 ; 如何描写情感 : 情绪描写教学 , 可以水字数 , 增加中文描写词汇量 , 避免出现脑海中想要描写但是码字时写不出来的情况 ; 韩剧如何讲故事 : 通过拆解韩剧 ,
引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统，逐渐开始在运营活动中（每周热榜、新手卡片）使用，尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而，我们发现微信用户画像，比如基础属性（年龄、城市、性别等）和公众号阅读兴趣等，与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐，准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用
前段时间，在技术交流群，分享过自己平时会看的一些书籍，以及前几天直播的时候，又叫我分享一些关于音视频的书籍，还有朋友问音视频驱动这块的；这个音视频驱动这块说实话，我真不了解，所以我无法给大家推荐。下面我会说一些我内心一些真实的感受！
我自己总结的Java学习的系统知识点以及面试问题，目前已经开源，会一直完善下去，欢迎建议和指导欢迎Star： https://github.com/Snailclimb/Java-Guide
原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF：从多视角图像做三维场景重建
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。基于这个发现，我们利用用户属性，给冷启动的
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
2019年12月8日至12月14日，微众银行首席人工智能官杨强教授受邀参加于加拿大温哥华举办的人工智能和机器学习领域的国际顶级会议：神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS）。在微众银行联合谷歌、卡内基梅隆大学举办的联邦学习国际研讨会上，杨强教授以《Federated Recommendation》为主题，分享了微众银行首创的联邦推荐技术的最新研究成果和落地应用。
本人211非科班，大学学的物理，大三开始自学JAVA，并成功拿到了几个中大厂的offer。在这里分享一下自己整理的Java学习路线，供初学者参考。
数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。
有做测试的小伙伴留言，说做测试太苦了，问有哪些测试类书籍推荐？今天我整理了测试类的书单。
在棒球预测史上，2003年出版的《点球成金》（布拉德皮特主演过同名电影）一书引发了大众的关注。放大数据的行为比一项特定研究的特定发现更有价值，因为这种行为提供了一种看待和谈论生活的新方法。基于数据和数字，我们可以深度挖掘出其背后的本质。在赛思·斯蒂芬斯-达维多维茨的新书《人人都在说谎》中，作者从棒球运动入手，通过大量的数据解释了不断涌现大量数据的今天，我们能运用这一个性化推荐方式做些什么。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
数据结构和算法之美 讲的是数据结构的内容 这本书的特点是结合了 当前真实的实用案例 浏览器前进后退 定位ip地址 拼写检查 等实际的产品功能如何借助 数据结构实现 适合有一定 简单的编程语言基础的同学去阅读。
朋友圈越来越多的硕博生选择3天可见与其短暂地宣泄个人情绪更多人选择在信息化的浪潮里充实自己他们大多时间在窥屏，他自己却几乎不发发了也是三天可见更多时间忙着做实验秃了头发亦是凌晨三点还在修改论文再加上阅览这几个有内涵的公众号在他们忙碌的日子里带来深刻的思考和有趣的慰藉不要再浪费时间啦快来关注，一起找寻诗和远方！ ---- Kindle杂志公社 ID：Mag10000 【Kindle杂志公社】，这里有精通电子阅读的社长，给你介绍好书、好杂志。每天中午12:30分，社长带着最新潮的热点，为你解读事件背后的根源。
上一篇文章已经打通了数据源之一的串口采集，这次要说的是网络采集，网络通信目前用的最多的是三种，TCP/UDP/HTTP，其中tcp通信又包括了客户端服务端两种，tcp通信才用了多次握手机制不丢包，但是耗费资源多而且需要建立连接。udp通信在大数据量或者网络不稳定的情况下，可能丢包，而且顺序无法保证，但是一个包的数据肯定是正确的，由于占用资源极少而且不需要建立连接，在很多场景中应用也蛮多，我个人用udp以来，也没发现过丢包的情况，可能数据量不够大或者是在局域网内的原因吧，反正用起来还是蛮爽的。http通信目前非常流行，尤其是和服务器之间做数据交互，基本上post请求然后返回一串json数据，解析对应的json数据即可。本次采用的TCP通信作为示例，其他两种可以自行拓展，也很简单的。
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
学习率通常记作 ，表示在哪一步权重得到了更新。这个可以是固定的，也可以是自适应变化的。目前最流行的方法是 Adam，这是一种自适应学习率的方法。
1.第一个是Excel。这看起来很简单，但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表，复杂的嵌套表，还可以创建折线图，柱形图，条形图，面积图，饼图，雷达图，组合图和散点图。
本来想分两篇文章写的，结果很久没写文章了，不知道怎么写了，哎，每天加班，真心没时间，希望大家理解，还好今天是东西写完了，才抽个时间写这篇文文章。
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备！)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
大家周末好，又有一段时间没有分享技术文章了，暂时先存着（不是txp懒哈！）；今天写文章之前，给大家送点福利，这个福利要朋友们自己争取，什么福利呢？其实这段空闲时间我也参与了一个音视频写作活动，这个音视频写作活动是有稿费的(首先说明的是，你的文章更加注重实战方面，每一千字有500稿费，还是不错的，既能分享干货给他人，同时自己的辛勤付出，也能得到回报，也会激励你创作出更好的文章！)
这篇文章来源于我的一位朋友，和我一样参加了去年了秋招，这份面经我看了下，很多问题都是高频面试题，而且总结的挺全，在此分享给大家。先看下大致目录
大家好，这篇文章主要是讲解下如何自学 Java，这个问题有很多粉丝私信问过，今天又有直系学妹问我如何学习 Java？
从大一的时候，我开始自学游戏开发所需要的知识，因为确实只有那么一两种专业和游戏有关，或者是从事游戏开发最重要的一门课：《计算机图形学》，一般只有研究生才会开设，因此对于本科生来说，游戏开发相当一部分知识需要自学。但是话说回来，上了大学之后，我们最应该培养的一项能力就是自学能力，因为等到进入社会参加工作之后，一般只能靠自己自学知识，因此越早具备自学能力，就容易越走在别人的前面。
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
【导读】推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集
多视图学习也称为多视角学习（Multi-view Learning），其研究主旨在于如何通过对视图间相互关系的建模与发掘，建立视图间的正则化约束或概率依赖关系，最终增强学习系统的性能。
白嫖不好，要不先赞在看！ 一 自我介绍 本人小硕，秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服，绿盟等)，另外参加了京东，小米，滴滴等互联网公司面试，同时也面试了几个研究所和一个银行，下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面！挂 深信服
由 AscentStream 谙流科技和腾讯云中间件联合主办的 Pulsar Meetup 深圳 2024 将于 2024年04月27日 14:00-18:00 在深圳腾讯大厦2楼多功能厅，精彩呈现，期待大家多多报名！
推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集（图书、用户、评分表）、检查各个数据集等，并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统（基于用户和基于item）。通读本文，相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
Hi，各位老朋友、新朋友，好久不见，按照之前的规划，本次专题是书籍推荐，主要包含3类：
本文主要介绍了如何精通Python网络爬虫，从选择编程语言、掌握基础语法、常用爬虫库、数据提取与去重、反爬处理、分布式爬虫、项目实战等方面进行了详细的阐述。同时，文章还推荐了几本与Python网络爬虫相关的书籍，以帮助读者更好地学习和掌握相关知识。
原文：ICLR 2023 Spotlight | EVA3D：从二维图像集合中学习三维人体生成
让我们看一下另一种格式约定：标题。网站，杂志文章和公告上经常使用标题，以引起对某个部分的注意。顾名思义，它们的作用类似于上述部分的标题或副标题。
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