【Spring Boot】【智能增长】【Lombok】【机器学习模型】【分布式缓存】

Spring Boot + Redis 缓存方案深度解读

作者简介：

烟花易冷，通常我们通过程序应用层缓存来提高性能，spring-boot-starter-data-redis是一种很棒的缓存方案，但是因为官方的文档较为简略，使用中会遇到很多坑，我这次借着公司改造缓存方案的契机，深入研究了一下spring-data-redis-cache的源代码，有一些体会跟大家分享一下

Chat 简介：

使用 Spring Boot 配合 spring-data-redis 模块来处理应用缓存，通过阅读源码的方式来解读 Redis Cache 的实现，重点内容有：

@Cacheable, @CachePut, @CacheEvict 的真实工作方式（源码实现）
Spring 对缓存的两大抽象 Cache 和 CacheManager 接口
配置 RedisCacheManager 时是否应该使用 keyPrefix,keyPrefix 对具体的@Cacheable, @CachePut, @CacheEvict 注解工作方式有什么影响？
@CacheEvict 注解参数 allEntries 的不同配置产生的结果有什么不同？

备注：作者自认为对 Spring 的 Redis Cache 源码有了足够深入的了解，但是现在也无法达到面面俱到，所有不够专业的地方还请谅解。

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智能增长：如何用大数据和人工智能实现业务体量的增长

作者简介：

蒋凡，百度外卖技术委员会主席、首席架构师，拉扎斯集团高级科学家。《智能增长》作者，《推荐系统》、《推荐系统：技术、评估及高效算法》译者。

Chat 简介：

本场 Chat 我将为你解读：

如何参考《智能增长》（https://item.jd.com/12278392.html?dist=jd）自行搭建起一套大数据智能驱动增长的行动框架。
如何理解技术、产品和运营人员在增长过程中扮演的角色，发挥各自作用。
如何逐步从数据、模型、场景到团队的不同层次观察自己所处的增长阶段。
如何将自己的思考和工作转变成专利、论文、演讲和著作。

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如何用 Lombok 简化 Java 代码

作者简介：

寒月，广告行业，后台开发，主要使用 Java

Chat 简介：

每一位 Java 开发者都非常熟悉类的 getter、setter，很多 IDE 都提供基于类成员的生成工具。然而，毋庸置疑，随着类成员数量的增加，类文件无可避免地膨胀，非常难于维护。现在，Project Lombok 能够一劳永逸地解决问题，例如：

Lombok 将根据 @Getter 和 @Setter 注解，自动为 id、name、budget、status、createTime、updateTime 生成 getter 和 Setter 方法，从此告别臃肿！

本场 Chat，我们将详细了解 Project Lombok 提供的各种注解，探究所有简化 Java 代码的可能性（getter、setter、equals、hashCode、toString、构造函数……），此外，我们亦将概述 Lombok 的基本原理，并尝试使用 Lombok 的框架，实现自定义的代码简化方式。

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在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型？

作者简介：

Chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（优快云）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。简书ID：chen_h 微信公众号：coderpai

Chat 简介：

本次分享主要面向一些刚刚进入工业届的初学者，他们对机器学习算法非常感兴趣，但可能还没有很好的直觉去挑选合适的模型来解决他们的业务问题。这个问题会涉及到很多的方面，比如数据的大小、质量、可用的设备以及时间，项目的时间要求等等。

希望本场 Chat 可以带你进入机器学习模型选择之门。

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