保存到线上草稿问题

٩(ˊᗜˋ*)و 2018-02-27 01:22:00
我点击保存，你给我直接发布文章这是咋回事!!!!!!!!!!!!
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Miykael_xxm 2018-02-28
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引用 楼主 a8688555 的回复:
我点击保存，你给我直接发布文章这是咋回事!!!!!!!!!!!!
你好，如果在Markdown中编辑已经发布过的文章，直接点击保存会是直接发布的。 Markdown编辑器由于其工作机制问题，md文件是优先存储在浏览器的localstorage中的，理论上是不需要自动保存、保存到草稿的，所以在编辑已经发布过的文章时点保存按钮，我们会直接发布文章
爱吃肉的小公举 2018-02-27
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您好，请告知博客版本、使用的编辑器、浏览器及版本，以便检查解决。
基于机器学习方法的电影推荐系统.zip
整体介绍 recsys_ui: 前端技术(html5+JavaScript+jquery+ajax) recsys_web: 后端技术(Java+SpringBoot+mysql) recsys_spider: 网络爬虫(python+BeautifulSoup) recsys_sql: 使用SQL数据处理 recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas数据分析和数据清洗，使用libFM,sklearn对模型初步搭建 recsys_core: 使用pandas, libFM, sklearn完整的数据处理和模型构建、训练、预测、更新的程序 recsys_etl：ETL 处理爬虫增量数据时使用kettle ETL便捷处理数据 用简单地方式表述一下设计思路， 后端服务recsys_web依赖于系统数据库的推荐表‘recmovie’展示给用户推荐内容 用户对电影打分后（暂时没有对点击动作进行响应），后台应用会向mqlog表插入一条数据（消息）。 新用户注册，系统会插入mqlog中一条新用户注册消息 新电影添加，系统会插入mqlog中一条新电影添加消息 推荐模块recsys_core会拉取用户的打分消息，并且并行的做以下操作： a.增量的更新训练样本 b.快速（因服务器比较卡，目前设定了延时）对用户行为进行基于内容推荐的召回 c.训练样本更新模型 d.使用FM，LR模型对Item based所召回的数据进行精排 e.处理新用户注册消息，监听到用户注册消息后，对该用户的属性初始化(统计值)。 f.处理新电影添加消息，更新基于内容相似度而生成的相似度矩阵 注： 由于线上资源匮乏，也不想使系统增加复杂度，所以没有直接使用MQ组件，而是以数据库表作为代替。 recsys_model属于用notebook进行数据分析和数据处理以及建模的草稿，地址为：https://github.com/GavinHacker/recsys_model 其余的所有项目的地址索引为：https://github.com/GavinHacker/technologyx 模型相关的模块介绍 增量的处理用户comment，即增量处理评分模块 这个模块负责监听来自mqlog的消息，如果消息类型是用户的新的comment,则对消息进行拉取，并相应的把新的comment合并到总的训练样本集合，并保存到一个临时目录 然后更新数据库的config表，把最新的样本集合(csv格式)的路径更新上去
求月票
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