https://github.com/angel-star/ARTS/tree/master/2018_07_15
Algorithm
709. To Lower Case
题目描述：
Implement function ToLowerCase() that has a string parameter str, and returns the same string in lowercase.
下面给出最普遍的做法的C++实现
class Solution {
public:
string toLowerCase(string str) {
string result = "";
for (auto s : str) {
if (s >= 'A' && s <= 'Z') {
result += 'a' + s - 'A';
} else result += s;
}
return result;
}
};
本周的Algorithm环节划个水，下周来两道。
Review
【为什么做木工可以让你成为个更好的程序员】Why Woodworking Will Make You a Better Coder
本文内容概要：
I’ve found that dissimilar hobbies can lead to unexpected transfer learning. In the following essay, I share an example of this lateral thinking; how skills in one area can inform learning and decision making in another.
本文通过五个方面阐述了做一个”木工”为什么会让自己在敲程序方面有所建树，他给出了五个理由：
It will teach you utility
It will teach you to troubleshoot
It will teach you bootstrapping
It will teach you progress
It will teach you work backwards
* 本篇文章阐述了作者在通过日常生活中的接触到的”木工”工作，引发的一系列的思考——它和coding很像，并且可以在某方面给你更新的思考 *
正如文章开头所说的那样
Many adept technologists agree that being good at one thing is the same as being good at none; “two is one and one is none”. Those who can work across many disciplines — the polymaths — will dominate the future of business.
关键词：ProgrammingData Science LifeCodeComputer Science
Technique
什么是分布式文件系统？
分布式文件系统。可以拆分为三个词，分布式、文件和文件系统。
什么是分布式？简单来说就是用一批机器通过网络进行协同统一提供某种服务，这种服务的内部细节通常是对外透明的，外部只能感知到这个系统是提供某个可靠的服务，而不关心内部的节点状态，副本，分割等等。
什么是文件？对于linux系统来说，一切都是文件。那什么是文件呢？无论什么文件，都可以看成很大很大的二进制数组。
什么是文件系统？首先系统就是多个组件有机结合的产物，文件系统则是系统中负责管理和存储文件信息的子系统。
所以什么叫分布式文件系统？
就是一个利用一批机器通过网络方式，以统一透明的服务对外提供文件存储和文件管理的系统。
下面就开始练级了，能学到哪算哪，今天只搞搞 Level1。
JDK是8，依赖使用maven 管理，先看看maven 依赖，只依赖了一个guava 包，用来方便处理各种集合。
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>25.1-jre</version>
</dependency>
- Level 1 搞一个简单的内存分布式存储器
package com.bigbanana.lab.lab3.dajiao.step1;
import com.google.common.primitives.Bytes;
import java.util.*;
public class SimpleDistributeFSInMemory {
public static Map<String,Map<String,List<Byte>>> servers= new HashMap<>();
public static Integer serverSize = 3;
static {
/**
* 初始化三台虚拟的机器
*/
for(int i = 0 ; i < serverSize ;i++){
Map<String,List<Byte>> server = new HashMap<>();
servers.put(i+"",server);
}
}
public static void main(String[] args){
/**
* 命令行初始化
*/
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (scanner.hasNextLine()){
String command = scanner.nextLine();
String[] commandArray = command.split(" ");
String targetCommand = commandArray[0];
String fileName = commandArray[1];
/**
* 根据文件名找到文件所在的服务器，并获得对应文件池的索引
*/
int serverIndex = getServerIndex(fileName);
Map<String,List<Byte>> serverFile = servers.get(serverIndex+"");
if("get".equals(targetCommand)){
println("getting file from server "+serverIndex +"....");
/**
* 如果是get 从文件桶中找到对应名称的文件，并把它转成String 输出出来。
*/
println(new String(Bytes.toArray(serverFile.getOrDefault(fileName,new ArrayList<>()))));
}else if("put".equals(targetCommand)){
/**
* 如果是put 把文件(这里是 String)转换成 byte 数组，并把它保存到文件桶中
*/
println("putting file to server "+serverIndex +"....");
String file = commandArray[2];
List<Byte> fileBytes = Bytes.asList(file.getBytes());
serverFile.put(fileName,fileBytes);
println("success");
}
}
}
/**
* 打印的工具类
*/
public static void println(Object o){
System.out.println(o);
}
/**
* 根据hash获取文件服务的编号
*/
public static Integer getServerIndex(String fileName){
return fileName.hashCode() % serverSize;
}
}在命令行中敲一下自己刚刚实现的文件系统，可以看到我们已经实现了最最基础的功能，即 get 和 put。
put banana.git banananisToooBig
putting file to server 1….
success
get banana.get
getting file from server 0….
get banana.git
getting file from server 1….
banananisToooBig
实现的思路是怎样的呢？
1、初始化整个服务器集群，这里用了3，Level 2 中这里会将服务器抽象成单独的实体。
public static Map<String,Map<String,List<Byte>>> servers= new HashMap<>();
public static Integer serverSize = 3;
static {
/**
* 初始化三台虚拟的机器
*/
for(int i = 0 ; i < serverSize ;i++){
Map<String,List<Byte>> server = new HashMap<>();
servers.put(i+"",server);
}
}
2、定义服务器的分桶方式，这里使用文件名 hash 然后取 mod 的方式进行服务器寻址。
/**
* 根据hash获取文件服务的编号
*/
public static Integer getServerIndex(String fileName){
return fileName.hashCode() % serverSize;
}3、获取对应的服务器，根据我们前边定义的方式，我们这里直接从 Map 里边取出来了。
/**
* 根据文件名找到文件所在的服务器，并获得对应文件池的索引
*/
int serverIndex = getServerIndex(fileName);
Map<String,List<Byte>> serverFile = servers.get(serverIndex+"");4、定义put 操作。取到对应的文件(这里把文件简化为String了)，然后获取文件对应的 byte 数组，把它们的格式进行统一之后，写入到服务器的文件桶里。
else if("put".equals(targetCommand)){
/**
* 如果是put 把文件(这里是 String)转换成 byte 数组，并把它保存到文件桶中
*/
println("putting file to server "+serverIndex +"....");
String file = commandArray[2];
List<Byte> fileBytes = Bytes.asList(file.getBytes());
serverFile.put(fileName,fileBytes);
println("success");
}5、定义 get 操作。跟put 操作一样，先找到文件服务器，再找到文件桶，然后从桶里按照 文件名 取得对应的 byte List，转换成byte数组然后 转换成 String，打印出来。
if("get".equals(targetCommand)){
println("getting file from server "+serverIndex +"....");
/**
* 如果是get 从文件桶中找到对应名称的文件，并把它转成String 输出出来。
*/
println(new String(Bytes.toArray(serverFile.getOrDefault(fileName,new ArrayList<>()))));
}6、向外暴露 client ，这里是使用 Scanner 来扫描系统输入，然后按照 “command 文件名 文件内容” 的方式来组织这个过程。
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (scanner.hasNextLine()){
String command = scanner.nextLine();
String[] commandArray = command.split(" ");
String targetCommand = commandArray[0];
String fileName = commandArray[1];
}至此，我们分布式文件系统 LEVEL 1就愉快地结束了，希望对你有帮助，想让我实现 LEVEL 2说一下，因为这个版本是最简单的，LEVEL 2 会将各个服务进行抽象，方便我们后面对各个服务进行单独部署和协同，定义多一个 append 的api，当然还是以内存的格式，因为一开始就陷入文件流网络的操作，会让你很迷糊。当然我也放到github上了，就下边这个练级项目，在lab3里边。
Java 练级项目我已经建立了，https://github.com/CallMeDJ/BananaLab.git
那么如何操作呢？
新建一个自己的package，并拷贝dajiao文件夹的demo类
实现类里边需要你实现的功能
跑 test ，通过之后可以提交。
写一个 MD文件，描述一下你的思路以及注意点。
提交你的PR，我会看情况 merge，目前已经有8位小伙伴一起练级啦。
转载自公众号《一名叫大蕉的程序员》
Share
今天的主角是 Wide & Deep Model，在推荐系统和 CTR 预估中都有应用。万字长文，墙裂推荐！
本文来自于公众号《AI前线》
开篇介绍了几个名词解释 Memorization 和 Generalization 、Wide 和 Deep 、 Cross-product transformation
然后介绍了两种推荐系统：CF-Based（协同过滤）、Content-Based（基于内容的推荐）
在简单概述系统实践后又提到了适用范围与优缺点 并在大篇幅地介绍了代码实现：
https://github.com/gutouyu/ML_CIA/tree/master/Wide%26Deep
数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult
代码主要包括两部分：Wide Linear Model 和 Wide & Deep Model。
注：本文原发于公众号《机器学习荐货情报局》，感兴趣的同学们可以去查一下其他几篇专栏文章
另外安利大家一篇文章 ，是瓜哥发在群里的