Yahoo 书签系统使用 Php 语言的 symfony 框架

Yahoo书签采用Symfony框架开发,该框架提供丰富的文档、直观的配置及强大的社区支持。系统仅用12人/月即完成开发,并已支持2千万用户及12种语言。
Yahoo 书签系统使用 Php 语言的 symfony 框架
大旗的经验告诉我们,面对大数据量的时候,机器比人更有效---题记

Yahoo! 书签 Beta版本 已经上线了 点这里

根据Yahoo 技术工程师 Michael Salisbury 介绍,Yahoo 书签使用 symfony 框架开发完成,他们选择 symfony 的理由如下:

  • 完善的开发文档
  • 清楚直观和可扩展的配置
  • 开发社区活跃
  • 大量优秀的现成组件


Michael Salisbury 把是否拥有良好的开发文档排在第一位,可见在开源框架
竞争越来越激烈的今天,没有良好的文档,或者像前些年类似JBoss靠卖文档、技术支持方式的市场正在减少。

Michael Salisbury 还特别强调,symfony 的另一个优点是良好的配置机制不只是在体现在后台控制上,在前台的界面和本地化上也十分强大。

Yahoo 书签用了 12 人/月 的工作量,今年6月中旬开始开发。 现在已经拥有了2千万用户,12个国家的语言版本。 效率可真够高的。

扯点其他的:

最近得知csdn也开发出了书签系统,用了一下,感觉还可以。尽管一天也没有用过365key ,但那是曾登高的作品,相信这次csdn的书签在各方面的表现上一定能更上一层楼了。


不 过,总结我这几年的互联网使用的经验看,自己收藏的书签从来没有用过,也很少看别人的书签。因为搜索引擎可以很快找到你需要的东西,看别人的书签,只会产生好内容真多的感觉,对自己则没有实际影响。对于内容提供商来说, 用户用脚投票(点击鼠标)出来的数据很有价值。书签和tag的性质类似,用作分类,自然有其需求所在,但内容提供商不应把分类的劳动转嫁到用户身上,或者 完全依赖用户完成分类。csdn blog 最近在自动生成tag和相关blog上的尝试很值得借鉴,当然奇虎早这么干了。

原文链接:yahoo bookmark use symfony framwork


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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