
没有解决不了的问题,只有遇不到的问题
能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
阿里云技能认证
详细说明2023年11月
2023年10月
2023年09月
2023年08月
2023年07月
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云服务器ECS是阿里云最基础的弹性计算服务,总计规划了十余种规格族,几十种规格。用户在面对阿里云众多的产品种类,颇有种挑花了眼不知如何入手的感觉,本文就对阿里云最基础的云服务器ECS进行一下详细的介绍。
服务器ECS(Elastic Compute Service:弹性计算服务,对应亚马逊AWS的产品叫EC2,Elastic Compute Cloud)本质上是向用户提供的虚拟机资源,背后核心技术采用KVM。虽然,不少企业客户依然在用桌面虚拟化方面依然有优势的Vmware,但在服务器虚拟化市场上,开源的KVM已经足够优秀和稳定,也经历了众多互联网企业和云计算厂商的大规模验证,还抱着Vmware不放已经大可必了,毕竟License不便宜。
既然本质上还是虚拟化,云计算和之前的虚拟机技术有什么不一样的?
云计算相对于传统的虚拟机技术,最大的增强当属资源调度的能力。比如虚拟机所在的物理机出现故障了怎么办?云服务器提供了自动迁移到其他物理机,并且将数据恢复到故障前最后一刻的状态的能力。如此一来,云计算就为用户屏蔽了硬件故障,保障了业务连续性。因此,迁移时长就可以做为比较各家云计算厂商的关键指标。
进入到阿里云的云服务器购买页面,可以看到大部分的产品参数。顶部两个大的标签页:包年包月和按量付费。这也是大多数云产品的收费模式。包年包月的单价会便宜些,但需要预先付费。按量付费则是按小时实际使用后付费。具体选择哪一种,要看具体的业务场景。
1.地域&可用区
购买云服务器,首先要选择地域和可用区。简单的理解,地域代表不同城市,可用区代表同城不同机房。目前阿里云的地域支持华东1(杭州)、华东2(上海)、华北1(青岛)、华北2(北京)、华南1(深圳)、香港、新加坡、美西1(硅谷)、美东1(佛吉尼亚),不同地域的内网是不通的,负载均衡也不支持跨地域部署,所以选择要慎重。同一个地域的不同可用区的内网是打通的,主要用来实现同城的高可用。
2.网络类型
其次需要选择网络类型,也有两种:经典网络和VPC。简单类比下,经典网络如同DHCP,服务器的IP地址是系统自动分配的,VPC则需要为服务器手动配置IP地址。那该怎么选择经典网络和VPC呢?很简单,尽量优先选择VPC。有两个原因:第一,VPC是各大云服务厂商主推的网络类型,新网络设备基本都是支持VPC。另外一方面,VPC能够让客户主动控制网络配置,在云上大规模部署系统时会带来很多管理上的便利。当然,相对而言,如果云上系统规模很小,经典网络的使用会更傻瓜化。
网络部分还需要设置的选项是安全组,安全组是隐性配置,可以在实例生成之后在进行配置。安全组类似防火墙,用于设置云服务器的网络访问控制,对于有公网的云服务器,建议尽可能少的开放端口,互联网还是很危险的,大门能不开就不要开,很多客户还大咧咧的把数据库的端口开放到公网上,甚至还是弱密码,分分钟被人利用的节奏啊。
3.实例系列
继续选择实例系列:系列1和系列2。也没什么好犹豫的,尽可能的选择系列2,为什么?因为系列2的机器更新,性能更好,与系列1的价格差距也不大,且都是默认都是I/O优化型。
实例规格,分为通用型n1、通用型n2和内存型e3。基本上都是按照内核数量和内存容量的比例来区分的。如果是一般的Web应用,初期建议可以先从2核4G开始买,Java服务器也可以考虑4核8G,后期压力大了可以随时升级扩容,并且尽量配合负载均衡买两台以上做为冗余,提升系统可用性。
4.带宽
公网带宽也分为两种:按固定带宽和按使用流量。就像电信的ADSL是按固定带宽包年包月,手机4G是按使用流量收费的。这个需要仔细选择,一旦确定,后期不能更改,要更改就只能新买服务器。如果不想开放服务器的公网,只需要选择按固定带宽,然后将带宽调整为0即可。如果服务器的流量有明显的波动,建议考虑按使用流量计费,大多数时候应该是更节省费用的。更合理的架构,公网出流量都走
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回答很靠谱
慢的原因很多需要排查的,是用个香港服务器的话,慢就很正常的了。
一般慢看看是不是因为网页太大了,比如首页十几兆大小,而你的服务器带宽只有1Mbps的话打开访问就比较慢的。
可能要1-2分钟才能打开网页的。看看ping的时延呢。
阿里云小站上倒是有不少的新老用户都是可以享受的,可以去看看
更多参考地址: 阿里云官方(新用户需官网注册查看)
我感觉每次活动价格都是不一样的,看活动力度大小,新用户都话会比老用户实惠的多 新用户活动期间买的话一般很划算的,1000左右一年, 非活动价格的话老用户就比较贵的,估计接近1W了。 你可以点击了解下
推荐算法评估指标 准确率:准确率是针对预测结果而言的,表示给用户推荐的物品中,有多少是真正感兴趣的。 召回率:召回率是针对推荐的结果,它表示的是用户感兴趣的物品中,有多少个是系统推荐的。 覆盖率:反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力,如果所有物品都至少推荐给了1个用户,则覆盖率为100%。 流行度:根据推荐物品的平均流行度进行度量,如果推荐物品的流行度都比较高,则物品新颖度比较低。 常用推荐算法 协同过滤算法是基于用户行为数据设计的推荐算法,其中主要包括三类算法:「基于领域的方法」、「隐语义模型」、「基于图的随机游走算法」,这里主要给大家介绍一下「基于领域的方法」,分为User CF和Item CF两种。 有需要的可以提前去云小站看看哦 基于用户的协同过滤(User Collaborative Filtering) User CF的基础逻辑是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品,步骤如下:
找到和目标用户兴趣相似的用户集合; 找到这个集合中的用户喜欢的,且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 设有两个用户u和v,N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合,可通过以下方式计算两个用户的兴趣相似度:
Jaccard公式:
计算余弦相似度:
得到用户的兴趣相似度后,选择与用户兴趣最相似的K个用户,将他们的兴趣物品(并排除目标用户已反馈过的物品),推荐给目标用户。
算法缺点
随着网站用户数目越来越大,计算用户兴趣相似矩阵越来越困难; 运算时间复杂度和空间复杂度与用户数增长近似于平方关系。 因此,亚马逊推出了-item CF。
基于物品的协同过滤(Item Collaborative Filtering) User CF的基础逻辑是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品,步骤如下:
计算物品之间的相似度; 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 通过计算喜欢物品 i 的用户中有多少也喜欢物品 j,来计算两个物品的相似度:
得到物品的相似度后,选择与其最相似的K个物品集合,推荐给目标用户。
User CF与Item CF算法的对比
推荐系统的评估维度 评估一个推荐系统的质量,需要综合多个维度进行评估,核心维度如下:
用户满意度:用户后续行为反馈,调研 预测准确度:准确度/召回率 覆盖率:对物品长尾的挖掘能力,注意马太效应的影响 多样性:用户兴趣类型分布 新颖性:排除用户历史反馈物品,排除热门物品 惊喜度:非用户历史兴趣,但是满意 信任度:透明度,推荐机制解释程度 实时性:是否可以针对用户行为实时进行反馈 健壮性:防攻击,反作弊 商业目标达成情况 冷启动 除了以上所述,搭建推荐系统,还需要考虑的一个重要问题就是“冷启动”,涉及冷启动的场景主要有以下三类:
用户冷启动 一个新用户,没有任何历史行为数据,怎么做推荐。
物品冷启动 一个新上线的物品,没有用户对它产生过行为,怎么推荐给感兴趣的用户。
系统冷启动 一个新开发的网站,没有用户数据,怎么做个性化推荐。
根据系统的场景属性,可以设计不同的冷启动方式:
提供非个性化推荐; 利用用户注册信息如年龄性别等做粗颗粒度推荐; 利用用户社交关系; 新用户要求对一系列物品进行反馈; 对应新物品,利用内容属性推荐给相似物品感兴趣用户; 专家搭建多维度标签体系。 设计一个健全的推荐系统,算法和策略需要综合考虑多项因素,包括服务器、计算资源成本,人力成本,可持续性和可扩展性等。
高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖,因此,推荐系统不仅能为用户提供个性化服务,还能与用户建立长期稳定的关系,提高用户忠诚度,防止用户流失。
希望我的梳理可以给到一些启发和参考。
服务器配置 | 时间 | 价格 |
---|---|---|
1核2G | 半年 | 57元 |
1核2G | 1年 | 84元 |
1核2G | 3年 | 254元 |
2核4G | 1年 | 301元 |
2核4G | 3年 | 847元 |
2核8G | 1年 | 416元 |
2核8G | 3年 | 1171元 |