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Configuring APM Server | APM Server Reference [6.6] | Elastic

To configure APM Server, you edit the configuration file. For rpm and deb, you’ll find the configuration file at `/etc/apmserver/apmserver.yml`. Under Docker, it’s located at `/usr/share/apmserver/apm...
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使用 Docker 部署带权限认证的 Elasticsearch - 简书

Elasticsearch 认证插件选择官方资料： 官方插件 XPackXPack 插件在 docker 镜像中默认已安装，不过 XPack 中的 Security 模块需要付费才能使用，所以弃用这个插件。 付费用户相关资料： 社区插件 Readonly RESTReadonly REST 是 Elasticsearch 原生 REST API 的高性能权限控...
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多语言应用性能监控系统：Elastic APM - 简书

\ 概述Elastic APM 是基于 Elastic Stack 构建的应用性能监控系统。通过 Elastic APM 可以监控应用程序，收集有关请求的响应时间、数据库查询、高速缓存调用、外部 HTTP 请求等的详细性能信息，这样可以更快地查明并修复性能问题。Elastic APM 还会自动收集未处理的错误和异常，错误主要基于堆栈跟踪进行分组，因此可以识别出现的新错误，并密切关注特...
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通过item2vec方法推荐歌曲的效果为啥很差？ - 知乎 - 匠人的OP

链接： 密码：isv5歌单数据是2018 recsys的比赛数据，解压缩后有30G。有兴趣的朋友可以试一下，看看能不能通过这个方法做相似性召回。Original url: Created at: 20190412 15:08:00Category: defaultTags: none
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通过item2vec方法推荐歌曲的效果为啥很差？ - 知乎

题主最近拿spotify的歌单数据做了一个召回实验。前提假设一个歌单内部的歌曲是有相似性的，通过基于skipgram的item2vec方法，窗口大小设置2，每个正样本全局随机选4首歌曲做负样本，生成每首歌曲的embedding后，把验证集里用作训练的歌曲做average生成歌单的embedding，然后全局搜索最相似的K首歌作为召回结果，但悲催的是，召回率竟然是0 ？！虽然这个方法比较na...
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Spring Boot 2.x ：通过 spring-boot-starter-hbase 集成 HBase - 泥瓦匠BYSocket

号外：为读者持续整理了几份最新教程，覆盖了 Spring Boot、Spring Cloud、微服务架构等PDF。 获取方式：关注右侧公众号"泥瓦匠BYSocket"，来领取吧！ 摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号：泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载，保留摘要，谢谢！本文内容 HBase 简介和应用场景 springb...
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阿里 Java 手册系列教程：为啥强制子类、父类变量名不同？ - 泥瓦匠BYSocket

号外：为读者持续整理了几份最新教程，覆盖了 Spring Boot、Spring Cloud、微服务架构等PDF。 获取方式：关注右侧公众号"泥瓦匠BYSocket"，来领取吧！ 摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号：泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载，保留摘要，谢谢！目录1. 父子类变量名相同会咋样？2. 为啥强制子类、父...
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Github上的十大机器学习项目 - 云+社区 - 腾讯云

Github上的十大机器学习项目涵盖了一系列函数库、框架和教学资源。我们来看看别人使用的工具和学习的资源。开源软件是数据科学很重要的一部分。根据最近的KDnuggets数据科学软件投票的结果，73%的数据科学家在过去12个月里使用过免费软件。互联网上有着各式各样的这类工具，而Github事实上则成为了所有开源软件的交流平台，包括数据科学社区里所用的工具。机器学习在数据科学界的重要性和中心地...
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17岁高中生都发AI论文了！OpenAI实习生提出分层强化学习新算法 - 云+社区 - 腾讯云

机器之心编译来源：Wired、OpenAI等机器之心编译参与：黄小天、路雪、刘晓坤 虽然只有 17 岁，但是 Gunn High School 学生 Kevin Frans 已经有 7 年多的编程开发经历了。他最近在 OpenAI 实习期间作为第一作者发表的论文《Meta Learning Shared Hierarchies》已经提交到了 ICLR 2018 大会。Ope...
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应用：深度学习下的电商商品推荐1.常见算法套路2.item2vec的工程引入3.python代码实现 - 云+社区 - 腾讯云

在这篇文章中： 1.常见算法套路========电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊，大致如下： 基于商品内容：比如食物A和食物B，对于它们价格、味道、保质期、品牌等维度，可以计算它们的相似程度，可以想象，我买了包子，很有可能顺路带一盒水饺回家。 优点：冷启动，其实只要你有商品的数据，在业务...
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