30天学习笔记day1

1.推荐系统找出人和物品之间的联系。这里的物品可以是人、物品、视频。推荐系统的目标分成评分预测和行为预测评分预测需要显示反馈比如用户从1星到5星打分显示反馈的数据是比较少的行为预测比如点击率、收藏隐式反馈的数据是更多的。2.分布式数据库30讲p2-4强一致性和弱一致性强一致性代表只有所有节点达成一致才会返回执行写入完成而弱一致性不保证返回时就完全一致只会保证最终一致性。一致性分成数据层面和数据层面的一致性强一致性的保证要求过高需要延迟比较久最终一致性又不能保证一致因此有一些折中的一致性方法写后读是指写入后能读到自己最新的写入、单调读是指如果先读到一个比较新的数据不会再次读到旧的数据、前缀读、线性一致性、因果一致性。数据库的隔离级别分成读未提交、读提交、可重复读、串行化读。