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从产品展示页面谈谈Hybris的特有概念和设计结构

今天这篇文章来自我的同事,SAP成都研究院Hybris开发团队的开发人员Zhang Jonathan(张健)。需要特别介绍的是,张健和成都研究院的其他开发同事不同,张健毕业于电子科技大学,读的专业是英语,也就是说Jonathan是文科背景。但是张健毕业后的第一份居然选择了编程工作,而且是在IBM大型机上的编程工作。没错,就是用下面这个庞然大物写代码, 厉害吧! 然后,Jonathan在他大四上学期时,参加了IBM在电子科技大学计算机学院开展的大型机培训,从此开始了他的大型机编程之路。用的编程语言是COBOL。好古老的编程语言啊! 一个英语专业的毕业生从事IBM大型机编程工作,这本身就很传奇了。然而传奇还没有结束,2016年底,Jonathan选择了跨编程语言跨行业,从他已经积累了丰富开发经验的COBOL语言大型机开发领域里,转投Java开发。他申请了SAP成都研究院Hybris开发工程师的职位,这之前他只是业余自学过Java,有过不到半年的Web项目经验。 (如果是一般的软件公司,对于这种profile和岗位需求不太符合的简历,可能直接就拒掉了。但是在Jonathan应聘之前,SAP成...

一文读懂FM算法优势,并用python实现!(附代码)

介绍 我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形,在那之前,我一直在学习数据科学,对自己取得的进展很满意,在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信,并决定好好迎接不同的挑战。 为了做得更好,我购买了一台内存16GB,i7处理器的机器,但是当我看到数据集的时候却感到非常不安,解压缩之后的数据大概有50GB - 我不知道基于这样的数据集要怎样进行点击率预测。幸运地是,Factorization Machines(FM)算法拯救了我。 任何从事点击率预测问题或者推荐系统相关工作的人都会遇到类似的情况。由于数据量巨大,利用有限的计算资源对这些数据集进行预测是很有挑战性的。 然而在大多数情况下,由于很多特征对预测并不重要,所以这些数据集是稀疏的(每个训练样本只有几个变量是非零的)。在数据稀疏的场景下,因子分解有助于从原始数据中提取到重要的潜式或隐

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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