1.Python和Django的协同协同基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册
2.Linux源码分析-RDMA的通信连接管理CM模块与编程示例
3.ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程
4.slate.js源码分析(一) —— slate渲染机制
5.深度解析sync WaitGroup源码
6.OKCC呼叫中心源码智能外呼系统搭建与安装
Python和Django的基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册
软件及版本
以下为开发相关的技术和软件版本:
服务端:Python 3.9
Web框架:Django 4
数据库:Sqlite / Mysql
开发工具IDE:Pycharm
**推荐系统算法的实现过程
本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。
具体来说,拨号拨号这是源码源码基于协同过滤(Collaborative Filtering)的一种方法,具体使用的协同协同是基于项目的协同过滤。
以下是拨号拨号系统推荐算法的实现步骤:
1. 数据准备:首先,从数据库中获取所有用户的源码源码论坛哪个源码最好评分数据,存储在Myrating模型中,协同协同包含用户ID、拨号拨号**ID和评分。源码源码使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。协同协同
2. 构建评分矩阵:使用用户的拨号拨号评分数据构建评分矩阵,行代表用户,源码源码列代表**,协同协同矩阵中的拨号拨号元素表示用户对**的评分。
3. 计算**相似度:计算**之间的源码源码相似度矩阵,通常通过皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)来衡量。
4. 处理新用户:对于新用户,推荐一个默认**(ID为的**),创建初始评分记录。
5. 生成推荐列表:计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度,使用这些相似度加权其他用户的评分,预测当前用户可能对未观看**的评分。
6. 选择推荐**:从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。
7. 渲染推荐结果:将推荐的**列表传递给模板,并渲染成HTML页面展示给用户。
系统功能模块
主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录
项目文件结构核心功能代码
显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数
系统源码及运行手册
下载并解压源文件后,使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。
在Pycharm中,按照以下步骤运行系统:
1. 创建虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:python -m venv venv
2. 进入虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:venv\Scripts\activate.bat
3. 安装必须依赖包:在终端输入命令:pip install -r requirements.txt -i /simple
4. 运行程序:直接运行程序(连接sqllite数据库)或连接MySQL。
Linux源码分析-RDMA的通信连接管理CM模块与编程示例
RDMA(远程直接内存访问)是一种高性能的网络通信技术,它允许在两个系统之间直接访问对方的内存,从而减少数据传输中的网络开销。RDMA CM(通信管理器)作为关键组件,负责设置和管理可靠、免对接红包源码连接和不可靠的数据报数据传输。它提供了一种传输中立的接口,类似于套接字,但更适合于基于队列对(QP)的语义,强调通信必须通过特定的RDMA设备进行,并且数据传输基于消息。RDMA CM能够控制RDMA API的QP和通信管理部分,或者仅控制通信管理部分,与libibverbs库协同工作。libibverbs库提供了发送和接收数据所需的底层接口。
在编程中,RDMA CM提供了多种操作模式,包括异步和同步操作。用户可以通过在特定调用中使用rdma_cm事件通道参数来控制操作模式。如果提供了事件通道,rdma_cm标识符将报告该通道上的事件数据(如连接结果)。如果未提供通道,则所选rdma_cm标识符的所有rdma_cm操作将被阻止,直到完成。此外,RDMA CM还为不同的libibverbs提供商提供了宣传和使用特定于该提供商的各种QP配置选项的功能,称为ECE(增强连接建立)。
为了帮助开发者更好地理解和使用RDMA CM,提供了编程参考模型,其中包括对客户端和服务器端操作的概述。客户端操作通常涉及异步操作,而服务器端操作则侧重于被动等待连接。整个流程通常包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、建立连接等步骤。对于同步操作,相关的事件通道操作会被省略。
以RDMA用户态驱动中的CM服务端为例,操作流程包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、云函数商城源码建立连接等步骤。服务端还需要接收请求并处理连接接受。在内核态,还会涉及到更多调用接口,用于完成更复杂的操作。
为了进一步了解RDMA CM的使用,推荐查阅RDMA CM用户手册和相关用户态仓库的笔记。此外,开发者可以通过访问晓兵的博客和加入DPU技术交流群来获取更多关于DPU、智能网卡、卸载、网络存储加速、安全隔离等技术的信息和资源。DPU专栏提供了更多关于DPU技术的深入讨论和最新进展。
ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程
ZMQ进程内通信流程解析
ZMQ的核心进程内通信原理相当直接,它利用线程间的两个队列(我称为pipe)进行消息交换。每个线程通过一个队列发送消息,从另一个队列接收。ZMQ负责将pipe绑定到对应线程,并在send和recv操作中通过pipe进行数据传输,非常简单。
我们通过一个示例程序来理解源码的工作流程。程序首先创建一个简单的hello world程序,加上sleep是为了便于分析流程。程序从`zmq_ctx_new()`开始,这个函数创建了一个上下文(context),这是ZMQ操作的起点。
在创建socket时,如`zmq_socket(context, ZMQ_REP)`,实际调用了`ctx->create_socket`,socket类型决定了其特性。rep_t是基于router_t的特化版本,主要通过限制router_t的某些功能来实现响应特性。socket的创建涉及到诸如endpoint、slot和 mailbox等概念,它们在多线程环境中协同工作。
进程内通信的建立通过`zmq_bind(responder, "inproc://hello")`来实现,这个端点被注册到上下文的endpoint集合中,便于其他socket找到通信通道。zmq的优化主要集中在关键路径上,避免对一次性操作过度优化。空间指标公式源码
接下来的recv函数是关键,即使没有连接,它也会尝试接收消息。`xrecv`函数根据进程状态可能阻塞或返回EAGAIN。recv过程涉及`msg_t`消息的处理,以及与`signaler`和`mailbox`的交互,这些组件构成了无锁通信的核心。
发送端通过`connect`函数建立连接,创建连接通道,并将pipe关联到socket。这个过程涉及无锁队列的管理,如ypipe_t和pipe_t,以及如何均衡发送和接收。
总结来说,ZMQ进程内通信的核心是通过管道、队列和事件驱动机制,实现了线程间的数据交换。随着对ZMQ源码的深入,会更深入理解这些基础组件的设计和工作原理。
slate.js源码分析(一) —— slate渲染机制
富文本编辑器中的可见内容主要由文档内容和光标两部分组成。本文将详细介绍Slate在文档内容和光标方面的渲染机制。
Slate文档的结构包含元素(Element)和文本(Text)两类节点。这些节点类似于DOM树,可以嵌套结构。用户在元素或文本上添加扩展属性,以提供渲染节点所需的数据。
文档的截图与对应的Slate值之间存在对应关系,这种关系帮助开发者直观理解文档的渲染过程。
Slate组件树类似于DOM树,对应于Slate值的数据结构。文档区域的顶部负责更新选择数据、文档树内容,并提供DOM事件API(如onKeydown和onClick)。
节点数据被渲染为HTML,允许用户自定义渲染过程,通过renderElement方法实现。根据装饰的不同,文本会被分割成相应数量的leaf。
文本内容的渲染则通过renderLeaf方法来控制文本内容的样式。
Slate值的更新逻辑利用React技术,将文档数据实时渲染为DOM结构。婚恋软件源码购买当contenteditable为true的元素被修改时,会触发beforInput事件,通过监听这一事件,实现文档内容的实时同步。
在使用Slate时,输入法问题是一个常见挑战。本文将简要介绍输入法的工作原理及其常见bug,并分析解决方法。
正常键盘输入仅触发beforInput事件,而使用输入法时,除了beforInput事件,还会触发Composition事件。这三个事件分别对应输入法开始、内容更新和结束的过程。在输入法输入期间,如果实时修改文档内容,会导致与输入法冲突。因此,在CompositionUpdate期间,Slate Value不会做任何更新,直至CompositionEnd时再进行更新。遇到报错情况时,通常是因为在CompositionStart时文档内容被删除,而在CompositionEnd时找不到对应的DOM节点,引发错误。解决办法是在CompositionStart时更新文档值以避免冲突。
解决输入法问题的一个方案是fork源码。通过这种方式,可以确保Slate与输入法协同工作,提高用户体验。
Slate Selection数据结构与DOM Selection类似,由锚点(anchor)和焦点(focus)两个点组成。了解详细信息可以参考MDN Selection文档。
Selection的更新机制依赖于React完成渲染。在每次Selection值发生变化时,会在useEffect中更新DOMSelection。同时,监听window.document上的selectionchange事件以更新Slate Selection值。
后续计划继续深入探讨Slate源码分析,包括历史记录机制、从Slate 0.升级到0.的实战指南、数据模型、序列化机制、normalize机制等,敬请期待。
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深度解析sync WaitGroup源码
waitGroup
waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一,主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如,goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup,goroutineA在执行任务时,会在检查点等待其他goroutine完成,确保所有任务执行完毕后,goroutineA才能继续进行。
在实现上,waitGroup 通过三个方法来操作:Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数,Done方法用于减少计数,Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。
waitGroup的源码实现相对简洁,主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同(位或位)而有所不同。在位环境下,state1的第一个元素是等待线程数,第二个元素是 waitGroup 计数值,第三个元素是信号量。而在位环境下,如果 state1 的地址不是位对齐的,那么 state1 的第一个元素是信号量,后两个元素分别是等待线程数和计数值。
waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下:
Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时,首先将 delta 参数左移位,然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是,delta 的值可正可负,用于在调用 Done 方法时减少计数值。
Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。
Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时,表示所有子goroutine已完成,调用者无需等待。如果计数值大于零,则调用者会变成等待者,加入等待队列,并阻塞自己,直到所有任务执行完毕。
通过使用waitGroup,开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行,确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时,尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现,将有助于提高并发编程的效率和可维护性。
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OKCC呼叫中心源码智能外呼系统搭建与安装
呼叫中心是什么?
呼叫中心(Call Center)是企业集中处理客户咨询与需求的服务机构,利用通讯技术如AI,处理来自客户或企业的咨询和服务需求。例如,许多企业使用呼叫中心来提升服务质量和效率。搭建呼叫中心有何需求与方式?
搭建呼叫中心通常有以下几种方式:第三方采购,外包公司定制,或自主研发系统。
第三方采购的优点是快速建立,无需自聘专业员工,但成本高昂且定制化受限。外包定制也可满足特定需求,但可能需要定制费用,不便于长期自维。
自行研发则能更符合企业特定业务需求,但前期成本高,需技术人员。
搭建时需明确目的、需求及与企业系统整合,考虑成本灵活性、快速配置与扩容。确保系统与企业通讯系统协同工作,提供顺畅的服务。业务软件应与呼叫中心系统集成,以提升信息流转效率。
准备步骤包括选择电话接入方式(模拟、数字或IP中继)、选择硬件提供商和确定板卡类型、规模等。选择最合适的方案与设备。
呼叫中心组成主要包括:通讯网络、局端交换机、CTI系统、ACD、IVR、坐席终端、数据库、录音与业务服务器等组件。
呼叫中心系统架构通常包含语音板卡、CTI系统、管理系统、工单服务、坐席服务、报表服务、客户关系管理、坐席终端与网络组件等十大部分。
Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer
Netty源码分析系列文章接近尾声,本文深入解析FastThreadLocal与HashedWheelTimer。基于Netty 4.1.版本。 FastThreadLocal简介: FastThreadLocal与FastThreadLocalThread协同工作。FastThreadLocalThread继承自Thread类,内部封装一个InternalThreadLocalMap,该map只能用于当前线程,存放了所有FastThreadLocal对应的值。每个FastThreadLocal拥有一个index,用于定位InternalThreadLocalMap中的值。获取值时,首先检查当前线程是否为FastThreadLocalThread,如果不是,则从UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取InternalThreadLocalMap,这实际上回退到使用ThreadLocal。 FastThreadLocal获取值步骤: #1 获取当前线程的InternalThreadLocalMap,如果是FastThreadLocalThread则直接获取,否则通过UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取。#2 通过每个FastThreadLocal的index,获取InternalThreadLocalMap中的值。
#3 若找不到值,则调用initialize方法构建新对象。
FastThreadLocal特点: FastThreadLocal无需使用hash算法,通过下标直接获取值,复杂度为log(1),性能非常高效。 HashedWheelTimer介绍: HashedWheelTimer是Netty提供的时间轮调度器,用于高效管理各种延时任务。时间轮是一种批量化任务调度模型,能够充分利用线程资源。简单说,就是将任务按照时间间隔存放在环形队列中,执行线程定时执行队列中的任务。 例如,环形队列有个格子,执行线程每秒移动一个格子,则每轮可存放1分钟内的任务。任务执行逻辑如下:给定两个任务task1(秒后执行)、task2(2分秒后执行),当前执行线程位于第6格子。那么,task1将放到+6=格,轮数为0;task2放到+6=格,轮数为2。执行线程将执行当前格子轮数为0的任务,并将其他任务轮数减1。 HashedWheelTimer的缺点: 时间轮调度器的时间精度受限于执行线程的移动速度。例如,每秒移动一个格子,则调度精度小于一秒的任务无法准时调用。 HashedWheelTimer关键字段: 添加延迟任务时,使用HashedWheelTimer#newTimeout方法,如果HashedWheelTimer未启动,则启动HashedWheelTimer。启动后,构建HashedWheelTimeout并添加到timeouts集合。 HashedWheelTimer运行流程: 启动后阻塞HashedWheelTimer线程,直到Worker线程启动完成。计算下一格子开始执行的时间,然后睡眠到下次格子开始执行时间。获取tick对应的格子索引,处理已到期任务,移动到下一个格子。当HashedWheelTimer停止时,取消任务并停止时间轮。 HashedWheelTimer性能比较: HashedWheelTimer新增任务复杂度为O(1),优于使用堆维护任务的ScheduledExecutorService,适合处理大量任务。然而,当任务较少或无任务时,HashedWheelTimer的执行线程需要不断移动,造成性能消耗。另外,使用同一个线程调用和执行任务,某些任务执行时间过久会影响后续任务执行。为避免这种情况,可在任务中使用额外线程执行逻辑。如果任务过多,可能导致任务长期滞留在timeouts中而不能及时执行。 本文深入剖析FastThreadLocal与HashedWheelTimer的实现细节,旨在提供全面的技术洞察与实战经验。希望对您理解Netty源码与时间轮调度器有帮助。关注微信公众号,获取更多Netty源码解析与技术分享。