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IQR四分位数法是什么？
IQR（Interquartile Range，四分位距）四分位数法是一种统计学中用于描述数据离散程度、识别异常值的重要工具。它通过数据的四分位数（Quartiles）来刻画数据的分布特征，尤其适用于非正态分布或存在离群点的场景。以下从核心概念、计算方法、应用场景和理解要点展开说明： 一、核心概念： -
分布式推荐系统架构：Gorse 的水平扩展实践
当用户量突破百万、千万，单机推荐系统如何扛住压力？本文深入 Gorse 的分布式架构，解析水平扩展的工程实践。 目录 为什么需要分布式？ Gorse 的分布式架构 一致性哈希：优雅的负载均衡 Worker 协同机制 Server 的水平扩展 数据一致性保证 容错与高可用 实战：搭建分布式集群 为什么 -
协同过滤算法深入：BPR 与矩阵分解的工程实现
协同过滤是推荐系统的核心算法。本文将用工程师的视角，深入解析 BPR 算法，避免复杂数学，重点理解"为什么这么设计"。 目录 协同过滤的直观理解 矩阵分解：降维的艺术 BPR算法：成对学习的智慧 源码剖析：Gorse 的 BPR 实现 训练优化技巧 实战：手写简化版 BPR 性能调优指南 协同过滤的 -
深入 Gorse 推荐系统：数据结构与存储层设计剖析
作为后端工程师，我在学习 Gorse 推荐系统源码时，发现了很多精妙的设计。本文将从工程角度解析 Gorse 的核心数据结构和存储层，分享我的学习心得。 目录 为什么研究 Gorse？ 核心挑战：从字符串到索引的映射 FreqDict：高效的双向映射 Dataset：稀疏矩阵的智慧 存储层：优雅的接 -
Gorse 推荐系统入门：从零到一构建推荐引擎
当你打开淘宝、抖音、Netflix，看到的"为你推荐"是如何实现的？本文将带你从零开始，用 Gorse 搭建第一个推荐系统。 目录 推荐系统到底是什么？ 为什么选择 Gorse？ 5分钟搭建第一个推荐系统 推荐系统的工作原理 Gorse 的架构设计 实战：电影推荐系统 常见问题与解答 推荐系统到底是 -
团队作业3
项目 详情 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class12Grade23ComputerScience/ 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class12Grade23Comput -
【面试题】RabbitMQ 中无法路由的消息会去到哪里？
在 RabbitMQ 中，无法路由的消息（即交换机无法将消息路由到任何队列）的处理方式取决于消息发布时的参数配置，主要有以下几种情况： 1. 普通情况（默认行为） 如果消息发布时没有设置特殊参数： // 默认情况：无法路由的消息直接被丢弃 channel.basicPublish( "my-exch -
团队作业2
这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class12Grade23ComputerScience/ 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class12Grade23ComputerScie -
【面试题】MySQL 三层 B+ 树能存多少数据？
这是一个经典的面试题，但实际估算需要考虑多个变量。下面我将详细拆解计算过程： 核心计算模型 MySQL B+树存储量 = 根节点扇出 × 中间节点扇出 × 叶子节点容量 关键假设（以InnoDB默认配置为例） 页大小：16KB（16384字节） 主键类型：BIGINT（8字节） 指针大小：6字节（I