一简介（1）过滤器：依赖于servlet容器。在实现上基于函数回调，可以对几乎所有请求进行过滤，但是缺点是一个过滤器实例只能在容器初始化时调用一次。使用过滤器的目的是用来做一些过滤操作，获取我们想要获取的数据，比如：在过滤器中修改字符编码；在过滤器中修改HttpServletRequest的一些参数，包括：过滤低俗文字、危险字符等关于

SpringBoot过滤器配置有三种方式1\.@ServletComponentScan@WebFilter,可配置过滤路径,但没有顺序(顺序是由过滤器命名决定)在启动类上使用 @ServletComponentScan,在过滤器类上使用 @WebFilter(urlPatterns{"/test/path"})

关于推荐引擎如今的互联网中，无论是电子商务还是社交网络，对数据挖掘的需求都越来越大了，而推荐引擎正是数据挖掘完美体现；通过分析用户历史行为，将他可能喜欢内容推送给他，能产生相当好的用户体验，这就是推荐引擎。推荐算法Slopeone的原理      首先Slopeone是一种基于项目的协同过

前几天聊的“协同过滤（CollaborativeFiltering）”和“基于内容的推荐（ContentbasedRecommendation）”，都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累，如何实施推荐呢？今天接着用通俗的语言说说推荐算法中的“相似性推

Flask基础(13)自定义过滤器什么是过滤器？　　　　过滤器的本质就是函数。有时候我们不仅仅只是需要输出变量的值，我们还需要修改变量的显示，甚至格式化、运算等等，而在模板中是不能直接调用Python中的某些方法，那么这就用到了过滤器。使用方式：过滤器的使用方式为：变量名|过滤器。

１基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens用于新闻过滤。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推

前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤，古老并不是不好用，其实还是很好用的一种算法，随着时代的进步，出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归，逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比

一、Paxos是什么在分布式系统中保证多副本数据强一致性算法。没有paxos的一堆机器,叫做分布式有paxos协同的一堆机器,叫分布式系统这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos…GoogleChubby的作者MikeBurrows其他一致性算法都可

本文主要讲述ClickHouse中的数据存储结构，包括文件组织结构和索引结构，以及建立在其基础上的数据过滤机制，从Part裁剪到Mark裁剪，最后到基于SIMD的行过滤机制。数据过滤机制实质上是构建在数据存储格式之上的算法，所以在介绍过滤机制前先介绍下Cl