9.ZPHP

Server : 决定了 ZPHP 运行在怎样的模式

Prototal : 协议的解析部分,请求到了之后以怎样的形式解析参数

Socket Mode : 当我们希望 ZPHP 不是依赖第三方的服务器的时候,如 nginx, 而是希望我们自己创建socket服务器。
			  比如使用 PHP 自己创建的 socket, 或者使用 swoole ,就需要指定 socket mode

Callback : 当我们指定了 socket mode, 就需要一个回调层,当 socket mode 接收到数据或者有些事件响应的时候,会
		   回调这一层,我们在这一层处理实际的逻辑

Route : 收到请求,解析完数据,进入 callback 之后,我们需要有一个 Route ,会根据请求的参数的内容决定将请求分配到哪里。

Controller : Route 就是分配给 Controller, 业务逻辑的地方

Cache, DB, Log, Session ...

View : 数据输出


https://github.com/shenzhe/zphp

ZPHP 提供了 6 种 Server 模式:
	1.cli
	2.http //基于 nginx, apache 
	3.tcp
	4.rpc  // 基于 yaf 
	5.hprose
	6.socket 








基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值