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题记 在这个世界上，有多少人，是以朋友的名义爱着。 后来，我不喜欢承诺了，承诺实现了，是理所当然，不能实现，便是背信弃义。 所以当你问我为何却不曾表白时，请不要怀疑，有个傻乎乎的人，追着那颗闪亮的星星，跑了一整个青春。 木瓜是我的同学，因为人长得五大三粗，又时常喜欢假装文青，拿本书，摇头晃脑，嘴里念念有词：“投我以木瓜，报之以琼琚”，所以我们都叫他木瓜。 我们都以为木瓜是个老实人，在学生时代，老实

（记一场精彩的梦。） 故事里，是21世纪的社会，远在千年之后的世界里，科技高度发达，很多人喜欢玩一种“漂流瓶”的游戏，把一段记忆封装进时光胶囊之后扔进时光隧道里，任其漂流，女主的“时光胶囊”刚好透过时光隧道来到千年之前——也就是21世纪的男主家中，男主无意在家中发现了时光胶囊，但是却无法打开，一个偶然的机会，男主心情不好，拿着时光胶囊默默发呆，突然他的脑海里闪现出一段不清晰的记忆，就这样男主在无意

推荐系统简介 推荐系统（Recommender system）是帮助用户发现内容，克服信息过载的重要工具。它通过分析用户行为，对用户兴趣建模，从而预测用户的兴趣并给用户做推荐。 一位研究互联网对社会和经济影响的美国作家Clay Shirky （克莱·舍基）曾说过一句话：“人类面临的问题并非信息泛滥，而是信息过滤失效”。淘宝、亚马逊、网易云音乐、Instagram和各大视频网站等都利用推荐系统给用户

上一篇文章简单介绍了推荐系统的基本原理和分类，本文着重介绍协同过滤的原理与实现~ 协同过滤 协同过滤(collaborative filtering)通过利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。 协同过滤算法最大限度的利用用户之间，或物品之间的相似相关性，而后基于这些信息的基础上实行推荐。比如说，你和你的某个好友都喜欢听音乐，而你们所喜欢的曲风都差不多，你的好友对于某一首歌

https://www.zhihu.com/question/393040445 合并发布, 可以参考Git Flow. 但是, 如果你做Trunk-based Development的话, 这个也可以省略了. 作者：Jacky 链接：https://www.zhihu.com/question/393040445/answer/1215427425 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作

前言 继上次的博客介绍whoosh搜索引擎的，我打算写一个“从零开始编写自己的搜索引擎”系列文章，不过转念一想，我应该先写一篇介绍原理的，然后再开始比较好，于是就有了本文。 我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。 **结构化数据：**指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 **非结构化数据：**指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。 非结构化数据又一种