stefanie燕
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stefanie燕
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
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2023-11-07 14:40:15
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2023-11-07 14:32:39
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2023-11-06 17:21:24
2023年10月
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2023年07月
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2023-07-27 15:25:26
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2023-07-27 15:18:04
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2023-07-17
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2023-07-17
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2023-11-07
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2023-11-07
您好，年金秋云创季的视觉智能开放平台人脸识别产品活动折扣是否参与满减券规则（金秋云创季的活动折扣和满减券能否叠加使用）
金秋云创季活动时间：11月1日9点—11月30日
活动地址：
金秋云创季的活动折扣和满减券规则为：
产品首购6折，仅限新用户购买一次
新老同享7折，资源包每个规格限购一次
参与官网明线满减券优惠&电销暗线充值返满减券优惠（二选一）
产品首购6折活动，不参与官网明线满减券优惠券
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2023-07-27
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2023-07-21
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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2023-07-20
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2021-12-14
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2021-10-25
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2021-03-22
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2021-03-22
开发者成长计划 阿里云“开发者成长计划”开放1亿元免费算力，全力打造开发者“云上第一站”。面向全年龄段开发者提供免费体验、免费学习、免费实践支持，帮助开发者轻松掌握云上技能。飞天加速，赋能数字经济时代的云计算技术人才。点我直达
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2021-03-22
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2021-03-22
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2021-03-18
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)
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2021-03-18
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2021-03-18
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2021-03-22
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
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2021-03-17
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2021-03-17
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。
回答了问题
2021-03-22
回答了问题
2020-12-25
| 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 |
