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Hadoop YARN的生态系统 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理成本。首先，YARN允许多个应用程序运行在一个集群中，并将资源按需分配给它们，这大大提高了资源利用率，其次，YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中，并提供了容错、资源隔离及负载均衡等方面的支持，这大大简化了作业和服务的部署和管理成本。 YARN总体上采用master/slave架构，如图1所示，其中，master被称为ResourceManager，slave被称为NodeManager，ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的Container。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，并通过一定的隔离机制进行了资源隔离，因此它们之间不会相互影响。 YARN中的资源管理和调度功能由资源调度器负责，它是Hadoop YARN中最核心的组件之一，是ResourceManager中的一个插拔式服务组件

首先声明，这只是我的播客随感，其中无法避免有一些个人色彩的见解，请不要在意，我尊敬任何的互联网公司，尊敬研究生期间的老师同学，我只希望给在求学路上的CS同学一些启发。 先介绍一下背景，我是ACM铜牌退役狗，在某985读研，今年找暑期实习。过去两年一直准备去谷歌或者其他好的IT外企实习，坚持刷了两年CF，kickstart, codejam，今年CF升到紫名了(这个月没练，实力又下降了hhh)和leetcode全球排名前300。但是今年遇到了谷歌翻车以及面试碰壁等各种情况。 从2月初到4月中旬，已经两个月，终于实习面试即将来到尾声。今天微信HR面结束，而我暑期实习的面试除了一个外企金融公司已经全部面完，有些offer已经发了下来，有些还在路上。虽然从结果上看暂时只有谷歌翻车了，但是整个3月和4月初的煎熬，伴随今年疫情的蝴蝶效用，2020必将是一个无比魔幻的一年，让我一生难忘。 2.1 - 3.5 准备谷歌面试到谷歌翻车 2月份大多数时间在干两件事，一个是组里的大项目，另一个就是准备谷歌的一面。由于之前参加过a day with google的活动，并且1月份我还去google上海参加了谷歌机器学习冬令营，凭着这些经历还有hs学长去年成功转正的经验，我也希望能够顺利进入谷歌实习，刷了大约一个月的CF+leetcode，在3.5迎来了我人生第一次谷歌面试。面试官上来给了这么一道题。

首先声明，这只是我的播客随感，其中无法避免有一些个人色彩的见解，请不要在意，我尊敬任何的互联网公司，尊敬研究生期间的老师同学，我只希望给在求学路上的CS同学一些启发。 先介绍一下背景，我是ACM铜牌退役狗，在某985读研，今年找暑期实习。过去两年一直准备去谷歌或者其他好的IT外企实习，坚持刷了两年CF，kickstart, codejam，今年CF升到紫名了(这个月没练，实力又下降了hhh)和leetcode全球排名前300。但是今年遇到了谷歌翻车以及面试碰壁等各种情况。 从2月初到4月中旬，已经两个月，终于实习面试即将来到尾声。今天微信HR面结束，而我暑期实习的面试除了一个外企金融公司已经全部面完，有些offer已经发了下来，有些还在路上。虽然从结果上看暂时只有谷歌翻车了，但是整个3月和4月初的煎熬，伴随今年疫情的蝴蝶效用，2020必将是一个无比魔幻的一年，让我一生难忘。 2.1 - 3.5 准备谷歌面试到谷歌翻车 2月份大多数时间在干两件事，一个是组里的大项目，另一个就是准备谷歌的一面。由于之前参加过a day with google的活动，并且1月份我还去google上海参加了谷歌机器学习冬令营，凭着这些经历还有hs学长去年成功转正的经验，我也希望能够顺利进入谷歌实习，刷了大约一个月的CF+leetcode，在3.5迎来了我人生第一次谷歌面试。面试官上来给了这么一道题。

或许是上了年纪，对选秀节目敬而远之，也就没有下载爱奇艺。 最近流行的“淡黄的裙子，蓬松的头发”和“虞书欣”，源自爱奇艺的自制选秀节目，这两年优酷、腾讯视频、爱奇艺，定位是“电视台挑战者”，爱奇艺，应该算是娱乐立台的湖南卫视，不过，湖南卫视也在推它的芒果TV，虽然与爱奇艺还相差甚远。 4月7日晚，爱奇艺遭遇Wolfpack Research做空，Wolfpack Research在其网站发布的报告显示，爱奇艺早在IPO之前便存在欺诈行为，且涉嫌财务造假。 这份报告， 有不少硬伤，有兴趣的同学不妨自己去看。 国内电视台确实经济不景气，电视台广告收入下降，人才流失，湖南经视去年借了几亿发工资。全国电视台那么多，集中在互联网视频领域，也就第一梯队腾讯视频、爱奇艺，还有第二梯队的优酷、搜狐视频、芒果TV等。 大众看综艺影视剧大都通过互联网，或是用手机APP，或是投影到电视机上，这样听起来确实是不错的。如果没记错的话，湖南卫视广告收入顶峰是110亿，是2016年，湖南卫视2018年的广告收入是86.6亿。爱奇艺，2019年营收290亿，不过，爱奇艺官方给出的数据是，会员服务144亿，广告84亿。2018年，爱奇艺的广告收入是93亿，会员服务106亿。 从广告收入上来说，爱奇艺超过了湖南卫视。并且，会员服务上比传统电视台更有前景——在爱奇艺官方的宣传中，刻意强调它们收入的多元化，强调会员费。

本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 界面UI那一块包含3块东西： 1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)； 2) 给的推荐理由； 3) 数据反馈改进个性化推荐； 关于用户数据的存放地方： 1)数据库/缓存用来实时取数据； 2) hdfs文件上面； 抽象出来的三种推荐方式 推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等。 A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了） HULU的推荐系统 总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单

首先向奋战在前线生死逆行的医护人员致敬。 瘟疫属于天灾，个人在灾害面前显得很渺小。我们能做的就是保护好自己，照顾好家人，出门戴口罩，回家就洗手、手腕。当然，武汉某些部门的不作为在某种程度上可以说是“人祸”，网上声讨的文章已经铺天盖地了，作为技术号我就不多说了。 有人说2019是过去十年最差的一年，但却是未来十年最好的一年。虽然2019年很多企业经历了生存危机，很多企业裁员，2020年初又爆发肺炎疫情，但我依然觉得这种观点有点太过杞人忧天了。有人说快速变化的市场是高效的市场。还记得2000年的互联网泡沫吗？其实，所谓的互联网泡沫，正是互联网的崛起，现存的互联网巨头多是在那个时期崛起的。在快速变化的浪潮中，我们作为渺小的个体唯一能做的就是拥抱变化，努力进步。 2020年已经过去1/12了，其实12是一个很小的分母，不知道你的新年计划是否完成了1/12。国务院下发了假期延长的通知，程序员只要有电脑在哪都一样办公，所以大家大概率可以远程办公。但不要以为这种日子会持续太久，我的朋友圈有人粗略的算过，400个员工的企业，一个月工资200万，房租130万，储藏期很短的备货100多万，税收定额50万，水电费损耗20万。停工一个月损失500万。资本家是不愿眼睁睁的看着利润这么损失掉的。 学英语 学英语可以进外企。我想大部分人是不知道Facebook每年都会在中国招人的，Microsoft

[名称]： AirServer 7 for Mac [大小]： 14.76 MB [语言]：中文 [测试环境]： Mac OS 10.15.x [下载链接]： https://www.macdown.com/mac/1375.html AI rServer 是一款ios投屏到mac的专用软件，可将iOS上的音频，视频，照片，幻灯片和镜像接收功通过AIrPlay投射到Mac。 AIrserver 7 mac版可以实现将手机上的媒体文件以及其他操作投射到电脑上进行操作。使用AIrServer，您现在可以从Mac，iOS，PC，Chromebook或Android设备上运行的任何AIrPlay兼容应用程序接收音频，视频，照片或幻灯片。而且使用非常的方便，只要您通过同一网络连接便可，相信很多用户都能用上！ 软件用法 1、教育 教室在你手中 有时，您需要使用便携式设备向班级展示内容以吸引观众。使用AIrServer，您可以将设备的显示屏无线传输到Mac或PC，然后从那里传输到投影仪，智能板或HDTV。 AIrServer还支持多个同时连接，因此一个或多个学生可以镜像他们的设备，与其他同学分享他们的想法和工作。您可以监控学生的工作内容并鼓励合作。 2、家庭娱乐 从任何地方流媒体 AIrServer与各种支持AIrPlay的第三方应用程序兼容，例如Hulu Plus，Vevo和AIr Media

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作者 | 余沾 整理 | 深度传送门（ID: deep_deliver） 导读： 本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。 引言 随着机器学习技术日益成熟，机器学习的应用领域也越来越广。其中，推荐领域是机器学习一个比较常见且成功的应用场景。 推荐多样性和相关性是衡量推荐算法常用的标准 ，最近项目团队针对搜索多样性做了大量的研究工作。Hulu陈拉明的推荐算法研究团队在NIPS 2018会议上提出的基于DPP的推荐多样性算法，能较好地提高推荐的多样性和相关性，并且执行效率也十分可观。 我们团队也复现了该算法，具有不错的上线效果。 DPP 的构造 行列式点过程 (Determinantal Point Process, DPP )是一种性能较高的概率模型。DPP将复杂的概率计算转换成简单的行列式计算，并通过核矩阵的行列式计算每一个子集的概率。DPP不仅减少了计算量，而且提高了运行效率，在图片分割、文本摘要和商品推荐系统中均具有较成功的应用。 DPP通过最大后验概率估计，找到商品集中相关性和多样性最大的子集 ，从而作为推荐给用户的商品集。