项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

AWS Codepipeline Spring Boot应用程序使用AWS代码管道部署代码 错误和故障排除 1. YAML_FILE_ERROR：YAML文件不存在 在应用程序的顶层添加buildspec.yml

BRIEF Imagine that you meet with a small startup company in the early stages of their operations. Currently their architecture uses a LAMP stack with MySQL, Apache and PHP all running on one desktop PC within their small office. Like many small start-ups they are confident that they will be the next big thing and expect significant, rapid, yet un-quantified growth in the next few months. With this in mind, they are concerned about: scaling to meet the demand, but with uncertainty around when and

SageMaker培训工具包 使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型。 :books: 背景 是一项针对数据科学和机器学习（ML）工作流程的完全托管服务。 您可以使用Amazon SageMaker简化构建，训练和部署ML模型的过程。 要训​​练模型，可以将训练脚本和依赖项在运行训练代码的中。 容器提供有效隔离的环境，确保一致的运行时和可靠的培训过程。 SageMaker Training Toolkit可以轻松添加到任何Docker容器中，使其与SageMaker兼容以进行。 如果您使用，则该库可能已包含在内。 有关更多信息，请参阅《 Amazon SageMaker开发人员指南》中有关。 :hammer_and_wrench_selector: 安装 要将此库安装在Docker映像中，请将以下行添加到： RUN pip3 install sagemaker-training :laptop_computer: 用法 以下是简要的操作指南。 有关使用SageMaker培训工具包构建的自定义培训容器的完整工作示例，请参阅。 创建Dock

笔者参加亚马逊面试三面的作业，希望大家参考，少走弯路。

zero-trust-security-AWS-zscaler.pdf

示例Amazon Lex Web界面 示例Amazon Lex Web界面 总览 这是一个示例 Web界面。 它提供了一个可以在您的网站中集成的chatbot UI组件。 该界面允许用户使用文本或语音直接从浏览器与Lex bot进行交互。 功能包括： 具有整页或嵌入式小部件模式的移动就绪响应式UI 支持语音和文本，能够从一种模式无缝切换到另一种模式 语音支持提供自动静音检测，转录以及中断响应和重放录音的功能 显示Lex响应卡 使用JavaScript以编程方式配置聊天机器人UI并与之交互的能力 在版本0.17.7中修复 生成脚本修复 将最小按钮图标移到文本左侧 在版本0.17.6中修复 支持升级的其他修复程序。 支持从0.17.1及更高版本升级。 较旧的版本将需要执行全新安装才能迁移到该版本。 在版本0.17.5中修复 修复以允许使用CF模板升级来禁用WebAppConfHelp，WebAppConfPositiveFeedback和WebAppConfNegativeFeedback 修复了当使用文字和图标时，改善了页面底部的lex-web-ui按钮的大小的问题 0.17.4版

资产管理 基于Python Tornado实现的一套CMDB资产管理系统，前端使用Vue + Iview-admin 目前功能 支持主机记录 支持数据库记录 支持自定义IDC机房 支持服务器/数据库批量添加，删除 支持基于标签管理实现用户访问资产授权 支持AWS /阿里云/腾讯云AWS / RDS / Cache自动获取 支持IDC，服务器，数据库操作记录（POST \ PUT \ DELETE） 支持标签管理，标签规则管理，自定义规则自动加入标签 支持主表和详情表分离，可不影响数据的情况下进行扩展 支持（自动，手动）发现AWS，阿里云，腾讯云主机，DB，缓存 功能排期 CMDB跳板机功能 Ucloud云服务器支持 截图 放一些简单示例图片，详细的使用可参考， ， 部署文档 Docker部署方式 创建数据库 create database `codo_cmdb` default chara

上交所Java笔试题aws-certified-developer-associate-exam-tips 开发工具包 IOS、Android、浏览器（Java 脚本） Java、.NET、 Node.js、PHP、Python、Ruby 去吧，C++ SQS - 面向消息的 API SQS - 消息最多可包含 256KB 的文本，按 64KB 块计费， 单个请求可以有 1 到 10 条消息，最大负载为 256KB 尽管有一条 256Kb 的消息，但它基本上有 4 个计费请求，因为 (4 * 64KB) NO ORDER - SQS 消息可以按任意顺序多次传递 设计 - 您可以有 2 个优先级队列用于基于优先级的消息，一个用于较高优先级，另一个用于较低优先级 EC2 实例始终轮询队列中的消息（从队列中拉取而不是推送） 可见性超时总是从应用程序实例轮询消息时开始。 伟大的设计 - 可见性超时到期，这意味着某处存在故障，因为该消息已被轮询但未处理，因此未删除，因此其他一些其他进程将再次轮询消息，可见性超时再次开始。 可见性超时默认为 30 秒，最长 12 小时（ChangeMes​​sag