知乎推荐算法原理解析与涨粉策略指南

PageRank 算法核心思想 PageRank 认为，一个网页被越多高权重网页链接，则其自身权重也越高，意味着该网页质量越好。 这类似于学术论文引用，一篇论文被越多高质量期刊引用，代表其学术价值越高。 PageRank 算法借鉴了引文分析的思想： 如果网页 A 拥有指向网页 B 的链接，则认为网页 B 获得了来自网页 A 的权重传递。 网页 A 传递的权重大小取决于网页 A 自身的重要性，即网页 A 权重越高，则网页 B 获得的权重也越高。

并行策略的核心在于实现全并行处理，即所有分表同时执行分页查询，并在跨库Group By查询时实现库间并行。另外，多值IN查询经过业务测试显示，从230ms优化到30ms。此外，优化了UNION操作，将分库内多个分表合并为单一UNION请求，有效提升查询效率。总体而言，这些并行优化措施在有限资源下，显著提升查询效率。

MySQL数据库索引是帮助数据库高效获取数据的数据结构，通过引用数据的方式，实现高级查找算法，提高查询效率。在众多数据库查询算法中，顺序查找虽然简单但效率低下，而二分查找、二叉树查找等算法能够大幅提高效率，但这些算法要求数据有序或只能应用于特定数据结构，因此数据库系统维护了相应的数据结构——索引。当前大多数数据库系统及文件系统采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。B-Tree是一种多路平衡查找树，适用于读写相对平衡的场景，节点由若干个key和指向子节点的指针组成，满足特定条件。B+Tree将所有数据记录存放在叶子节点上，叶子节点通过指针相连，使范围查询更高效。MySQL支持多种索引

MySQL 的索引，其实就是一套挺精妙的数据结构+算法组合拳。你以为它只是建建 B+树那么简单？其实背后逻辑多着呢。索引优化说白了就是在性能和存储之间找平衡，而这个过程，少不了搞清楚B+树、哈希表、跳表这些数据结构怎么跟查询效率挂钩。数据库优化的痛点，多都藏在“索引怎么建”这个问题里。用对了，查得飞快；用错了，全表扫哭你。MySQL 索引底层的结构其实跟你学过的数据结构知识息息相关，尤其是你用 InnoDB 时，B+树、页分裂、最左匹配这些都绕不开。链接里这个资源合集，讲得还挺系统的。是这篇，把索引的存储结构和查询过程捋得挺清楚，还有一些案例，比如为什么某些索引不走、联合索引怎么踩坑。另外像这

知乎的初衷是提供一套简洁、优雅且符合Python编程风格的API接口，专为对知乎数据感兴趣的用户群体而设计。它适用于数据分析、数据挖掘、增长黑客等多种应用场景，还支持通过编程方式自动化完成知乎操作。当前版本仅支持Python 3，安装方法为pip install -U zhihu或者通过git安装最新版本：pip install git+git://github.com/lzjun567/zhihu-api--upgrade。

Oracle 数据库的原理说复杂也复杂，说简单也真挺简单，关键看你从哪个角度切入。我之前折腾数据库架构的时候，翻过一堆资料，还是这些整理得比较清晰，适合咱们前端偶尔也要摸一摸后端逻辑的情况。你如果最近也在碰接口对接、性能优化这块儿，挺值得瞄一眼的。

ControlsTutor为您提供MATLAB开发的详尽指南，帮助您深入理解经典控制原理及其在实际应用中的作用。从基础概念到高级技术，我们覆盖全面，为学习者和专业人士提供优质资源。

知乎“看山杯”夺冠记的经验分享，算是 NLP 圈子里一份挺硬核但又好懂的实战手记。比赛的任务是给知乎提问打标签，典型的多标签文本分类问题。文章一步步讲了数据、模型搭建、调参策略，还穿插了不少实战小技巧。比如怎么上百万条问答数据、怎么用预训练的词向量做 embedding、甚至还提到了shuffle和drop这种小众但有用的数据增强方式，蛮有料的。如果你最近在搞文本分类或者想入门 NLP，这篇文章值得好好看一遍。

MySQL Xtrabackup 是 MySQL 备份和恢复工具，使用页面拷贝机制。该机制允许在数据库运行时创建一致的逻辑备份，而无需锁表。Xtrabackup 工作流程包括： 准备阶段： 冻结所有非事务表，暂停所有写入操作。 获取全局读锁，防止架构更改。 备份阶段： 拷贝所有数据文件和 redo 日志文件到目标位置。 对拷贝的文件执行增量备份。 恢复阶段： 创建新的数据目录。 拷贝备份文件到新目录。 恢复 redo 日志，应用未提交的事务。