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 WEB資料採礦建立在對大量的網路資料進行分析的基礎上，採用相應的資料採礦演算法，在具體的應用程式模型上進行資料的提取、資料篩選、資料轉換、資料採礦和模式分析，最後做出歸納性的推理、預測客戶的個人化行為以及使用者習慣，從而協助進行決策和管理，減少決策的風險。WEB資料採礦涉及多個領域，除資料採礦外，還涉及電腦網路、資料庫與資料倉儲、人工智慧、資訊檢索、可視化、自然語言理解等技術。1)

UserCF和ItemCF是協同過濾中最為古老的兩種演算法，在top-N的推薦上被廣泛應用。這兩個演算法之所以重要，是因為他們使用了兩個不同的推薦系統基本假設。UserCF認為一個人會喜歡和他有相同愛好的人喜歡的東西，而ItemCF認為一個人會喜歡和他以前喜歡的東西相似的東西。這兩個假設都有其合理性。根據我的測試，用UserCF和ItemCF做出的推薦列表中，只有50%是一樣的，還有50%完全不同。但是這兩個演算法確有相似的精度。所以說，這兩個演算法是很互補的。我一直認為這兩個演算法是推薦系統的

1 ，三套生命週期   1.1 clean 生命週期         pre-clean         clean 清理上次構建生產的檔案        post-clean   1.2 default生命週期        validate        initialize        generate-sources        process-sources 處理項目主資源檔，預設處理src/main/resources下檔案        generate-resources  

某年某月某日，一個工程師跑來找我說：很多使用者抱怨APP頻繁閃退，他覺得server運行正常，找不出原因，請我幫忙按照流程一路排查下去，發現nginx訪問日誌裡面有大量的http 504 err codetail -f /var/log/messages同時出現大量的類似錯誤資訊nginx[1234]: segfault at 0000000000000008 rip 000000000043edf8 rsp 00007fff34a21fa0 error 4出現segfault那隻能用gdb了，

廢話不說，上代碼package com.alan.basic;import com.alan.basic.Tree.Node;/** * 二插樹 * * @author alan * */class Tree {Node root;public Tree() {root = null;}public static class Node {int value;Node left;Node right;public Node(int nvalue) {value = nvalue;left =

本文接上篇博文《ICE通訊架構》如果你還沒有接觸過ice請先閱讀我的上篇博文http://blog.csdn.net/liuzhoulong/archive/2011/03/04/6223450.aspx 本文將結合實際項目，做一個基於ice的實際項目執行個體應用,該執行個體完成用戶端調用服務端介面完成訊息發送，計算的功能。1,建立java項目ICEServer，匯入ice.jar.2,在項目下建立slice檔案夾，編寫model.ice,service.ice,service2.ice檔案，其

    Spring MVC是一個構建於Spring Framework之上的現代Web應用程式架構. Spring3 全面支援REST風格的Web服務，"We're really seeing extensive interest and growth in REST, and it will have comprehensive support for RESTful Web services," said Johnson.spring3再加上對annotation的支援如虎添翼！  

主要步驟：1，安裝和更新gcc、ant(系統已經安裝的話，略去下面步驟)yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automakewget http://labs.renren.com/apache-mirror//ant/binaries/apache-ant-1.8.2-bin.tar.gztar -jxvf apache-ant-1.8.2-bin.tar.bz2 export ANT_HOME=/usr/local/apache-ant-1.8.2vi

1， One of the dependencies of memcache is libevent, so firstly download the source files for {function onclick(){function onclick(){_gaq.push(['_trackEvent','outbound-article','www.monkey.org/%7Eprovos/libevent/']);}}}" href="http://www.monkey.org/%7

下面配置包含了，nginx配置的一個比較全面的反向 Proxy的例子：user www wwwworker_processes 8;events { use epoll; worker_connections 10240;}pid /opt/work/log/nginx.pid;error_log /dev/null error;http { include /opt/nginx/conf/mime.types; default_type

1, 修改name倒數17到倒數3位合格nameupdate itcpn_adv_position   set name = replace(name, substr(name, -17,15), '內容頁_banner_頁面D區_1'), code=replace(code, 'ITCPN-C', 'ITCPN-D'),page_field= 1102302 where website_id in       (select id          from itcpn_site s     

 摘要：在IT領域，左腦型的思想者具有優勢。不過，根據Alan Norton的觀察，他們並非完美無缺。普通人也許會把IT視為極客之家。而我則更喜歡把IT看做分析型思想家的王國。分析型思想者，或者叫做左腦思想者，是直線型的思想者。邏輯而非感情統治著分析者的領地。不擅與人打交道的特殊特質使得分析型的人電腦玩得很溜。這些人寧願待在一個地方也不願去參加聚會，也許這正是為什麼IT充斥著那些不擅社交的資訊癮君子的原因。我本人就是一個高度分析型的人士。這一點對我這些年的分析師/程式員工作很有協助。但是我也體驗

周六的S2 Web 2.0技術沙龍上介紹了memcache中使用mutex情境(文後有演講稿)，有網友對詳情感興趣，簡單介紹如下。情境Mutex主要用於有大量並發訪問並存在cache到期的場合，如首頁top 10, 由資料庫載入到memcache緩衝n分鐘微博中名人的content cache, 一旦不存在會大量請求不能命中並載入資料庫需要執行多個IO操作產生的資料存在cache中,

QPS每秒查詢率(Query Per Second)每秒查詢率QPS是對一個特定的查詢服務器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準，在網際網路上，作為網域名稱系統伺服器的機器的效能經常用每秒查詢率來衡量。術語說明：QPS = req/sec = 請求數/秒【QPS計算PV和機器的方式】QPS統計方式 [一般使用 http_load 進行統計]QPS = 總請求數 / ( 進程總數 * 請求時間 )QPS: 單個進程每秒請求伺服器的成功次數單台伺服器每天PV計算公式1：每天總PV = QPS * 3

 普通maprduce中通常是有map和reduce兩個階段，在不做設定的情況下，計算結果會以part-000*輸出成多個檔案，並且輸出的檔案數量和reduce數量一樣，檔案內容格式也不能隨心所欲。這樣不利於後續結果處理。     

首先在core-site.xml中配置如下參數：<property>    <name>topology.script.file.name</name>    <value>/opt/hadoop/bin/rackawareness.py</value>   

ODS是一個面向主題的、整合的、可變的、當前的細節資料集合，用於支援企業對於即時性的、操作性的、整合的全體資訊的需 求。常常被作為資料倉儲的過渡，也是資料倉儲項目的可選項之一。根據Bill.Inmon的定義，“資料倉儲是面向主題的、整合的、穩定的、隨時間變化的，主要用於決策支援的資料庫系統”ODS是一個面向主題的、整合的、可變的、當前的細節資料集合，用於支援企業對於即時性的、操作性的、整合的全體資訊的需

日誌在電腦系統中是一個非常廣泛的概念，任何程式都有可能輸出日誌：作業系統核心、各種應用伺服器等等。日誌的內容、規模和用途也各不相同，很難一概而論。本文討論的Tlog方法中的日誌，僅指Web日誌。其實並沒有精確的定義，可能包括但不限於各種前端Web伺服器——apache、lighttpd、tomcat等產生的使用者訪問日誌，以及各種Web應用程式自己輸出的日誌。在Web日誌中，每條日誌通常代表著使用者的一次訪問行為，例如下面就是一條典型的apache日誌：211.87.152.44 – - [18

使用infobright很長時間了，真正的infobright架構還不太瞭解，下面文章很不錯，轉一下markInfobright的總體構架圖如下:　　　　如所示，Infobright採用了和MySQL一致的構架，分為兩層。上層是服務及應用管理，下層是儲存引擎。Infobright的預設儲存引擎是brighthouse，但是Infobright還可以支援其他的儲存引擎，比如MyISAM、MRG_MyISAM、Memory、CSV。Infobright通過三層來組織資料，分別是DP(Data