微服务拆分及技术选型（2019 总结版）

栏目: IT技术 · 发布时间: 5年前 · 30

最近参加了ECUG大会，其中有两个分享是有关微服务的，一个是CODING的微服务拆分，一个是网易的服务网格实践，那我对这些也有些思考，今天我们来聊一聊到底要不要选择serviceM...

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

推荐系统与深度学习

黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟、杨敏 / 清华大学出版社 / 2019-1-1 / 65.00元

本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者，还是有一定经验的从业人员，相信都能从本书的不同章节中有所收获。区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.一起来看看《推荐系统与深度学习》这本书的介绍吧!

码农工具

namespace HelloWorld
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            System.Console.Write("Hello, World!");
        }
    }
}

微服务拆分及技术选型（2019 总结版）

推荐系统与深度学习

RGB转16进制工具

Base64 编码/解码

HEX HSV 转换工具