正文 第97章 震惊陆奇的第三个神级项目

陆奇的脑中，仿佛有一道闪电划过。



一个tornado，一个redis。



一个解决了网络服务层的高并发问题。



一个解决了数据存储层的高并发问题。



这两个项目组合在一起，简直就是一套为高负载互联网服务量身打造的完美解决方案！



这个神秘的作者，他的主要研究领域，毫无疑问，就是如何构建能够支撑海量用户的服务器系统。



而且，这个人的技术栈，深厚得有些可怕。



tornado是用python写的，考验的是对网络编程模型的理解。



而这个redis，是用c语言写的，考验的是对操作系统底层和内存管理的功力。



一个人，同时精通两个截然不同但又同样艰深的领域，并且都达到了开宗立派的程度。



这已经不能用“高手”来形容了。



这简直就是一个“宗师”级别的人物！



陆奇心中掀起了惊涛骇浪。



他强迫自己冷静下来，继续往下看。



和昨天的tornado一样，这个redis项目的代码完成度，也并不高。



大概只有80的样子。



其中关于数据持久化和集群化的核心模块，都还只是一个空架子。



这让陆奇感到了一丝遗憾。



但他也清楚，剩下的这20，才是最难啃的骨头。



以他的能力，也绝对没有把握能够完美地实现作者的设计构想。



他叹了口气，将这个项目默默地点了一个收藏。



然后，他的目光，移向了第二个项目。



【vopal abbit】



又是一个古怪的名字。



陆奇皱了皱眉，怀着强烈的好奇心，再次点了进去。



屏幕上，出现了第二个项目的说明文件。



依旧是中文。



【项目名称：vopal abbit v】



【项目简介：】



【这是一个用c++编写的、开源的、速度极快的、可扩展的在线机器学习系统。】



【它专注于解决一个核心问题：如何在数据流上进行实时、高效的机器学习，尤其适用于广告点击率（ctr）预估和个性化推荐等大规模场景。】



【它解决了什么问题？】



【传统的机器学习，大多采用“批量学习”的模式。你需要先收集海量的训练数据，然后用这些数据一次性地训练出一个模型。当有新数据产生时，你必须重新收集，再把整个模型重新训练一遍。这个过程非常耗时、耗费计算资源，模型的更新周期很长（通常是按天，甚至按周）。】



【在瞬息万变的互联网场景中，这种模式已经显得力不从心。我们需要的，是一个能够“活在当下”的模型，一个能够从每一个新的用户行为中学习、并实时更新自己的模型。这就是“在线学习”。】本章未完，点击下一页继续阅读

(1/3)