小众技术书籍推荐

最新推荐文章于 2025-03-08 09:53:46 发布
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#技术

本文推荐两本关于大规模Web开发及NoSQL技术的专业书籍。《大规模web开发技术》记录了Hatena从小网站成长为大型平台的过程及其所面临的技术挑战。《NoSQL distilled》深入介绍了NoSQL的背景、分类和技术特性。

主要推荐一些不是太有名气但是比较专业非常值得一看的书籍，有些可能没有中文译本：

《大规模web开发技术》

主要讲了hatena如何从一个很小的网站发展成为一个大规模网站的技术历程，遇到了哪些问题，采用了哪些技术；对于致力于web网站架构方面具有很大意义。hetana主要是一个博客类网站，涉及技术跟社交服务较多。

《NoSQL distilled：A brief guide to the emerging world of polyglot persistence》

主要讲了NoSQL技术背景，起源，典型分类和各自的技术特点。作者之一是Martin Fowler

9、迈向推荐系统：技术解析与应用探索
Apple的专栏
09-21 20
本文深入探讨了推荐系统的两大方向：跨领域上下文感知推荐系统（CD-CARS）和基于内容的作者推荐系统。CD-CARS通过数据融合、上下文建模和算法优化，在旅游和电商等场景中实现精准推荐；而基于内容的作者推荐系统则利用LDA、MapReduce和TOPSIS等技术，为科研人员提供合作作者推荐，并面临数据质量、冷启动和计算资源等挑战。文章还介绍了相关技术细节、应用案例及优化方向，展示了推荐系统在信息过载时代的重要价值和发展前景。
从图文到声纹：DeepSeek 多模态技术的深度解析与实战应用
最新发布
邓邓子的博客
05-04 2312
本文深入探讨DeepSeek的多模态应用。基于Transformer架构与混合专家模型等核心技术，DeepSeek实现文本、图像、音频等多模态数据的高效处理。在文本与图像关联方面，通过时空同步对比学习等技术实现图文跨模态对齐，支撑图像生成、多模态检索等应用；在文本与音频关联中，完成语音识别、音频理解与文本驱动音频生成等任务。其应用优势显著，可提升交互体验、提高内容生产效率，但也面临计算资源消耗大等挑战。文章还展望了DeepSeek多模态技术未来发展趋势与应用拓展前景，展现其对多模态技术发展的重要意义。
1098. 小众书籍
Helslie的博客
03-23 373
你需要写一段 SQL 命令，筛选出过去一年中订单总量 少于10本 的 书籍 。 注意：不考虑 上架（available from）距今 不满一个月 的书籍。并且 假设今天是 2019-06-23 。 SELECT b.book_id, name FROM Books AS b LEFT JOIN Orders AS o ON b.book_id = o.book_id WHERE avai...
Medium之1098.小众书籍
Janice的博客
07-12 254
书籍表 Books： Column Name Type book_id int name varchar available_from date book_id 是这个表的主键。 订单表 Orders： Column Name Type order_id int book_id int quantity int dispatch_date date order_id 是这个表的主键。 book_id 是 Books 表的外键。 问题 你需要写一段
Leetcode_1098. 小众书籍
weixin_43395639的博客
03-27 484
题目难度 中等 题目描述 你需要写一段 SQL 命令，筛选出过去一年中订单总量 少于10本 的 书籍 。 注意：不考虑 上架（available from）距今 不满一个月 的书籍。并且 假设今天是 2019-06-23 。 select b.book_id,name from Books b left join Orders o on b.book_id=o.book_id where t...
互联网公司与团队的技术选型 --新技术、成熟技术和小众技术
Bob的专栏
07-22 2972
现在同一个问题，解决的方式有很多种。同样是应用层开发，有数不尽的语言和框架可以选择。这虽然有好处，但也带来了诸多麻烦。比如，团队成员对技术选型意见的不一致；解决同一问题工具选择周期的增长；很难客观完整的对比可选方案；社区对哪个语言、哪个框架更好争论的永不休止。究竟如何做技术选型是困扰很多人的问题。 之前我也有很多疑惑和思考，最近整理如下。 效率：开发效率优先还是运行效率优先
CSS中那些实用又小众的技术
tl15658112801的博客
03-08 412
1.猫头鹰选择器由来：通用选择器 * 和 相邻兄弟选择器 + 一起使用，像个猫头鹰一样* + * {margin-top: 5px;}li + li {border-top: .5px solid gray;}应用：分页，列表，标签margin,padding,border(兼容IE8及以上)2.区间选择器 || 前N个元素（后N个元素）选择器前N个:nth-child(-n+3)后N个:not(...
基于用户与物品协同过滤的中医书籍推荐系统实现
综上所述，该中医书籍推荐系统不仅是协同过滤算法的成功落地案例，更是传统文化与现代信息技术深度融合的典范。它不仅解决了信息过载背景下如何高效获取专业知识的问题，也为其他垂直领域推荐系统的建设提供了宝贵...
第25篇：AI技术实战：基于深度学习的推荐系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-08 836
深度学习技术为推荐系统带来了新的突破，通过自动提取特征和建模用户行为，能够实现更精准的个性化推荐。使用TensorFlow和Keras可以快速构建和训练推荐系统模型，而预训练模型（如BERT）则可以进一步提升性能。数据预处理、模型选择和性能优化是提升推荐系统性能的关键。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你更好地理解和应用推荐系统技术。接下来，我们将继续探索更多AI技术实战案例。
基于大模型的推荐系统用户分群优化
AI天才研究院
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第一部分：引言与背景 1.1 推荐系统的基本概念 1.1.1 推荐系统的定义与作用 推荐系统是一种信息过滤技术，通过预测用户可能感兴趣的项目来提高用户满意度。推荐系统的作用主要体现在两个方面：一是提高用户的个性化体验，通过向用户推荐他们可能感
一个非常好的工具软件网站,小众软件
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2025 年值得关注的8个小众但极其实用的Python库！
biancheng_syz的博客
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然而，今天我们跳过那些耳熟能详的库（如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib），一起看看一些不那么常见但能显著提升效率的小众库。Python 生态系统的广阔为我们提供了无尽的可能性，而这些小众但实用的库，正是让你的开发工作充满惊喜的关键。是一个小而强大的工具，用于将自然语言中的数字转化为数字格式。表情符号不仅能为输出添加趣味性，还可以作为状态指示符，尤其适合在长时间运行的任务中提供可视化的进度反馈。可以显著减少数据清洗的盲目性，尤其是结合 Pandas 的功能时，能够极大提高数据分析的效率。
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