Chat Top10 | 实战:参考牛顿冷却定律优化最热问题的排序

2024-01-19 09:48

本文主要是介绍Chat Top10 | 实战:参考牛顿冷却定律优化最热问题的排序,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


今天是第七期 Chat Top10 推荐了,我们今年“有幸”看到了美股 3 次熔断,不知道天台上又聚集了多少人......

有网友在网上留言吐槽,希望生活中也能来个熔断,哈哈哈哈,你们觉得呢?

实战:参考牛顿冷却定律优化最热问题的排序

作者/分享人:韩雨冰

2020 年 1 月初,得到 App 的新产品问答(十万个怎么办)正式上线了。产品刚上线时,问答版块首页的最热排序暴露了两个问题:分页时数据重复和最热榜单被霸屏,本文将围绕解决这两个问题来展开。

“长尾效应”的理论告诉我们,非热点问题的累计销售数量,一定是高于几条热点问题的累计数量的,所以我们要解决被霸屏的现象,让更多的问题能够有机会登上热榜去“抛头露面”。

在本场 Chat 中,将会结合真实的工作场景,讲到如下内容:

  • 解决 SQL 排序分页时出现重复数据的一种方法

  • 如何科学的解决内容排序的问题

  • 牛顿冷却定律在排名算法中的运用

领域驱动设计的菱形对称架构

作者/分享人:张逸

在实施领域驱动设计的过程中,限界上下文扮演了关键角色:它既是维护领域模型完整性与一致性的重要边界,又是系统架构的重要组成部分。随着社区对限界上下文的重视,越来越多的人开始尝试将更多的架构实践与限界上下文融合在一起,创造出符合领域驱动设计的架构模式。

菱形对称架构(Diamond Symmetry Architecture)模式脱胎于六边形架构与分层架构,它以领域为核心对限界上下文的关注点进行划分,建立了由内部领域模型外部网关组成的内外分层架构,以菱形的对称结构清晰展现了限界上下文的内部结构,指导着限界上下文的协作关系。引入菱形对称架构有助于促进团队对限界上下文与上下文映射的一致理解,并促成团队形成统一的代码模型。

玩转二维码(技术原理和实践)

作者/分享人:沧海边

移动手机和物联设备的普及使二维码成为一种流行的编码技术,主流互联网产品都离不开二维码。二维码通过黑白相见的矩阵编码记录数据,相比条形码,具有信息量大,识别速度快,纠错能力强等特点。正是这些特点成就了二维码。

在原理上二维码可认为是信息编码+信息解码+信息分发处理三种技术的综合。利用摄像头和二维码识别技术,可快速获得二维码信息内容,结合后端分发处理系统,可以实现移动支付、网页浏览、资源下载、防伪验证、抽奖活动各种各样的应用场景。

本 Chat 从技术原理和实践两个方面带你深入了解二维码,掌握快速搭建二维码应用系统的能力。

面试最常被问的 Java 后端题目及参考答案

作者/分享人:老田

年后回京,在家隔离期间,远程面试了 20 多家公司,本次 Chat 就将对这些面试进行整理,筛选其中出镜率最高的面试题,给出参考答案。

Python 中的黑魔法

作者/分享人:逗逼de日常

Python 目前较为热门的编程语言,由于其较低入门门槛,以及比较友好的学习曲线深受程序员喜欢。各个领域,特别是科研和数据科学领域会有大量使用者。但是日常使用过程可能遇到一些性能或者功能性问题,会严重影响工作效率。因此尝试去了解 Python 中的一些黑魔法可能会显著的提高工作效率。

因此在此主要介绍在 Python 中的一些便捷技巧和功能,以提升使用体验和效率。

阿里 Java 面试分析

作者/分享人:Alias

我相信大多 Java 开发的程序员或多或少经历过阿里的面试,也清楚阿里 Java 面试是有一定难度的,作者经历过多次阿里的面试,有满意的也有备受打击的。因此呢作者想把自己这么多次面试经历来个汇总分析,阐述下如何去准备,去回答面试官的提问,可以和面试官有个愉快的交谈。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  1. Java 基础方面的准备。

  2. 项目相关方面的准备。

  3. 附赠 100 道面试题答案(内容来源一位阿里的面试官)。

JavaFx 给你不一样的图形界面体验

作者/分享人:扎克斯

通常我们不会选取 Java 来开发图形界面,传统的 swing 和 awt 包使用起来都比较繁琐,而且界面也不太美观。JavaFx 也是 Java 官方的图形界面包,在界面上有了些许改观,使用起来非常方便。如果你打算学习 Java 的图形界面,我建议直接学习 JavaFx。

Go 快速入门

作者/分享人:popcorn

使用 Go,能够有效实现 “简单、可靠、高效”(simple、reliable、efficient)的系统,因此,作为新兴的编程语言,Go 了受到了越来越广泛的关注。

本场 Chat,我们以 Go 的 “快速入门” 作为目标,主要阐述:

  • Hello, world!

  • 数组、切片、映射

  • goroutine 与并发编程

  • 类型系统

  • 标准库、测试、文档及其他工具

Hadoop 集群之 CDH 搭建

作者/分享人:hzq

移动互联网时代,数据不断地飞速增长,随着 5G 技术的不断普及,互联网数据每天都在爆炸式地增长,不管数据挖掘还是人工智能,或者科学研究,都需要大量数据为基础进行模型训练,而这一切的基础都需要搭建一个大数据基础平台即 Hadoop 集群。很多开发人员想往大数据方向发展,很大的一个障碍就是没有实验的开发环境,或者在搭建 Hadoop 集群的过程中遇到很多挫折,导致学习信心受挫。

在本次 Chat 中我会通过搭建 CHD 版的 Hadoop 集群,向大家讲解整个集群详细的搭建过程,以及搭建过程中常遇到的一些问题。

基于 Ansible 打造通用的服务器部署工具

作者/分享人:胖十斤

一些小公司或者小团队,因为没有自己的运维,还使用着最原始的服务器部署方式(手动备份-手动上传)。这种方式繁琐且容易出错,作者对此也是痛心疾首。于是,本 Chat 实现一个通用简洁的部署方案,来解决服务器开发人员在部署服务器时的不便。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  1. 对服务器部署的总结并提炼出通用的部署流程

  2. Ansible 基本的介绍

  3. Superviros 的基本介绍

  4. Ansible Copy、Template、Crontab 模块的使用

  5. 基于 Ansible 实现通用服务器部署工具


是否看到了感兴趣的内容?如果没有的话,不妨自己来写一篇吧!

--> 发布我的 Chat

点击阅读原文,查看更多 Chat

这篇关于Chat Top10 | 实战:参考牛顿冷却定律优化最热问题的排序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/622034

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

好题——hdu2522(小数问题:求1/n的第一个循环节)

好喜欢这题,第一次做小数问题,一开始真心没思路,然后参考了网上的一些资料。 知识点***********************************无限不循环小数即无理数,不能写作两整数之比*****************************(一开始没想到,小学没学好) 此题1/n肯定是一个有限循环小数,了解这些后就能做此题了。 按照除法的机制,用一个函数表示出来就可以了,代码如下

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

usaco 1.3 Mixing Milk (结构体排序 qsort) and hdu 2020(sort)

到了这题学会了结构体排序 于是回去修改了 1.2 milking cows 的算法~ 结构体排序核心: 1.结构体定义 struct Milk{int price;int milks;}milk[5000]; 2.自定义的比较函数,若返回值为正,qsort 函数判定a>b ;为负,a<b;为0,a==b; int milkcmp(const void *va,c

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount