很多APP应用，会经常推荐一些商品给我们，什么猜你喜欢，重点推荐等业务。 推荐系统本质上就是一个信息过滤系统，通常分为：召回、排序、重排序这3个环节。 每个环节逐层过滤，最终从海量的物料库中筛选出几十个用户可能感兴趣的物品推荐给用户。 应用场景 基于用户维度的推荐： 根据用户的历史行为和兴趣进行推荐。 比如淘宝首页的猜你喜欢、抖音的首页推荐等。 基于物品维度的推荐： 根据用户当

1. 多字段排序1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950List<类> list; 代表某集合 /* 返回 对象集合以类属性1升序排序 */list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性1));

1. 当前日期&时间123456now() # 获取当前日期和时间 2019-11-12 18：18：57curdate() # 当前日期 2019-11-12curtime() # 当前时间 18：18：57current_time() # 同curtime()，current_timecurrent_date() # 同curdate(),current_datecurrent_ti

大道至简，一切皆是效率！ 基于 SpringBoot + MybatisPlus 框架和 IDEA 插件的高效率开发方式！ ——Jerry(姜源) 场景：数据库设计已经完成。 1. 代码生成MyBatisCodeHelper 插件 或 在线的代码生成器-基于数据库建表语句 下载安装：08-IDEA-MyBatisCodeHelper插件 使用步骤： 配置IDEA连接数据库 DataBase：

Java 强大的 stream 流处理，必会！ 无状态：指元素的处理不受之前元素的影响； 有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。 非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果； 短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。 一 基本汇总1. 创建流1.1 使用Collection下的 stream() 和 par

基本概念 系统可用性（Availability） ： 高可用的系统，故障时间少，止损快，在任何给定的时刻都可以工作。 一般公司对系统可用性的要求在99.9%——99.99%之间，即：宕机时长在50分钟——500分钟之间。 系统可靠性（Reliability）： 高可靠的系统，故障次数少，频率低，在较长的时间内无故障地持续运行。 系统稳定性（Stability）： 在系统可靠性和可用性之上

快速比较两个对象所有字段值： 还在担心对象字段太多？有了这个，真香。 1. 测试代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061import java.util.HashMap;import java.util.M

力扣官网：https://leetcode-cn.com 此乃学(mo)习(yu)神器。 1. 安装 LeetCode 插件IDEA 插件中心： 2. 设置登陆账号密码 3. 登陆并刷新算法题目 登陆： 刷新： 算法题目： 4. 双击或右键打开题目PS：本地写好测好后，再提交即可 多次提交直到看到如下信息，即为提交成功： 5. 查看页面记录

参考资料：- 1. 砍价核心数据流程 2. 砍价规则生成流程 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788

参考资料：https://segmentfault.com/a/1190000021051028 1. 秒杀系统设计要点 2. 秒杀系统整体流程 3. 秒杀系统预约流程 4. 秒杀系统秒杀逻辑4.1 秒杀处理 4.2 异步消息