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nginx请求行读取流程

在前面的文章中我们讲解了当一个请求到达时,nginx是如何建立连接并且读取数据的。在读取数据完成之后,nginx会将读取事件的回调方法设置为ngx_http_process_request_line(),这个方法主要有如下几个作用: 读取客户端请求的数据,如果客户端数据读取不全,则继续监听客户端读事件以读取完整数据; 解析读取到的客户端数据,将各个参数存储到表征当前请求的ngx_http_request_t结构体中; 将读事件的回调方法设置为ngx_http_process_request_headers(),以继续处理客户端发送来的header数据。 这里需要说明的一点是,所谓的请求行指的是http请求报文中类似于GET /index HTTP/1.1的部分,根据http协议,这一部分下面的数据才是各个header数据,而这里解析请求行数据的过程是不包含如何解析header数据的(这部分我们将在下一篇文章中进行讲解)。 1. 请求行处理主流程 请求行处理的主流程主要是在ngx_http_process_request_line()方法中,如下是该方法的源码: static void ...

KTV歌曲推荐-因子分解机和DeepFM

前言 今天应该是推荐算法的最后一篇了,因子分解机deepFM。此处跳过了FM和FFM,因为我马上要去干别的了,所以直接用deepFM收尾吧。 先po两篇论文 FM论文 deepFM论文 看完这两篇论文,基本就能理解FM和DeepFM了。为了节省大家的时间我简述一下一些基本思想。 FM因子分解机 在FM出现以前大多使用SVM来做CTR预估,当然还有其他的比如SVD++,PITF,FPMC等,但是这些模型对稀疏矩阵显得捉襟见肘,而且参数规模很大。 那FM解决了什么问题: 更适合做稀疏矩阵的参数计算 减少了需要训练的参数规模,而且特征和参数数量是线性关系 FM可以使用任何真实数据进行计算 其实FM出现主要解决了特征之间的交叉特征关系,此处省略了稀疏矩阵导致的w参数失效的模型直接说最终模型: 这里通过一个向量v的交叉来解决了稀疏矩阵导致的导致参数失效的问题。 那他参数的规模为什么小呢,接下来就是推导后面二次项部分: 从这里可以看出参数的复杂度是线性的O(kn)。 Keras对FM建模 这里是单纯的FM模型代码,这代码是借鉴别人的,我发现有一个问题就是,他最后repeat了二次项,这块我不是太明...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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