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构建基于Packer与Lua的ArangoDB图谱推荐引擎实时事件注入层 构建基于Packer与Lua的ArangoDB图谱推荐引擎实时事件注入层
项目的瓶颈不在于推荐算法本身,而在于数据的时效性。我们原有的协同过滤推荐系统依赖于每日的批处理任务,用户今天产生的行为,最快也要到次日凌晨才能体现在推荐结果中。在电商和内容消费领域,这种延迟是致命的。我们的目标很明确:将数据延迟从小时级压缩
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构建基于Serverless GraphQL的动态数据模拟层以驱动企业级Storybook组件开发 构建基于Serverless GraphQL的动态数据模拟层以驱动企业级Storybook组件开发
在一个大型前端项目中,维护一个庞大且一致的组件库是确保产品质量与开发效率的基石。Storybook 在这方面提供了无与伦比的组件可视化与隔离开发环境。然而,当组件变得复杂,开始深度依赖后端数据时,一个棘手的难题浮出水面:如何为这些组件提供稳
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