推荐
专栏
教程
课程
飞鹅
本次共找到4055条
用户行为
相关的信息
御弟哥哥
•
4年前
重新认识Activity—Activity的生命周期
Activity的生命周期概念当用户浏览,退出和返回应用时,Activity实例会在其生命周期中转换为不同的状态。在生命周期回调方法中,可以声明用户离开并重新进入Activity时Activity的行为方式。每个回调允许执行适合于给定状态更改的特定工作。生命周期回调的良好实现可以帮助确保您的应用程序避免:如果用户在使用您的App时接到电话或切换
helloworld_94734536
•
3年前
还在为图虫开屏广告效率烦恼?看这篇就够了!
灵活性是指让系统能够选择最有价值的广告展示机会和最有可能表现最好的素材,及时的传递给适合的人。在看来,提升ROI的核心在于广告效率,而:广告效率灵活性X信号而信号是机器学习模型用来做出决策是否会有转化的行为模型。两个关键词,转化(用户是否跟广告做了互动)、事件(优化的行为及频率)如果让我们的系统有适当的灵活性去学习你们最在意的结果信号数据,我们才能根
Easter79
•
3年前
Spring中管理Bean依赖注入之后和Bean销毁之前的行为
对于Singleton作用域的Bean,Spring容器将会跟踪它们的生命周期,容器知道何时实例化结束、何时销毁。Spring可以管理Bean在实例化结束之后和Bean销毁之前的行为。Bean依赖关系注入之后的行为: Spring提供了两种方式在Bean全部属性设置成功后执行特定的行为:在Spring配置文件
Stella981
•
3年前
2019 Python 面试 100 问,你会几道?
以下内容出自小程序「编程面试题库」!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c595326e367e4a0d9058fd7146873a74.jpg)0遇到过得反爬虫策略以及解决方法?1.通过headers反爬虫2.基于用户行为的发爬虫:(同一IP短
Stella981
•
3年前
Apache Mahout中推荐算法Slope one源码分析
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
可莉
•
3年前
2019 Python 面试 100 问,你会几道?
以下内容出自小程序「编程面试题库」!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c595326e367e4a0d9058fd7146873a74.jpg)0遇到过得反爬虫策略以及解决方法?1.通过headers反爬虫2.基于用户行为的发爬虫:(同一IP短
Stella981
•
3年前
Linux 创建用户 用户组 用户权限
首先你要有个root账号然后才能做下面几条操作:useraddusername 创建用户usernamepasswduser\_pwd 给已创建的用户username设置密码关于useradd的某些参数:\uUID:指定UID,这个UID必须是大于等于500,并没有其他用户占用的UID\gGID/GR
胡赤儿
•
1年前
智能推荐系统:个性化推荐引领消费新潮流
引言:随着互联网的普及和信息爆炸式增长,人们面对的选择越来越多,但同时也面临信息过载和选择困难的问题。在这样的背景下,智能推荐系统应运而生,通过分析用户的历史行为和兴趣,为其提供个性化的推荐,从而提高用户的满意度和购买体验。本文将深入探讨智能推荐系统的工作
京东云开发者
•
6个月前
揭秘JDQ限流架构:实时数据链路的多维动态带宽管控
作者:京东零售饶璐1、背景在数字化转型的浪潮席卷之下,大数据和云计算技术已成为企业创新和发展的关键驱动力。尤其是以京东为代表的电商平台为例,其日常运营中持续生成海量数据,涵盖实时交易记录、点击曝光统计及用户行为轨迹等,这些数据对精准业务决策、深化用户体验优
小白学大数据
•
1个月前
Scrapy结合Selenium实现滚动翻页数据采集
引言在当今的互联网数据采集领域,许多网站采用动态加载技术(如AJAX、无限滚动)来优化用户体验。传统的基于Requests或Scrapy的爬虫难以直接获取动态渲染的数据,而Selenium可以模拟浏览器行为,实现滚动翻页和动态内容加载。本文将介绍如何结合S
1
•••
6
7
8
•••
406