小编mni*_*off的帖子

在7.4版本中,gitlab改变了新项目中受保护分支的行为.

在每个新项目中,默认分支(例如master)是受保护的分支,这意味着开发人员无法推送它.在我的公司中,很多开发人员都在默认/主分支上工作,现在在开始一个新项目时就开始蠢蠢欲动了.

我的问题:在ui中还是在gitlab.rb恢复7.4之前的行为并且不保护默认分支？

我为受到https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html启发的MovieLens数据库构建了一个简单的推荐系统.

我也有像这里的显式培训的问题:Apache Spark ALS协同过滤结果.它们没有意义 使用隐式训练(在显式和隐式数据上)给出了合理的结果,但是显式训练没有.

虽然现在这对我来说还不错,但我很好奇如何更新模型.虽然我目前的解决方案就像

1. 拥有所有用户评级
2. 生成模型
3. 获得用户推荐

我希望有这样的流程:

1. 有收视率的基础
2. 生成模型一次(可选保存并加载)
3. 一个用户在10部随机电影上获得一些评分(不在模特中!)
4. 使用模型和新用户评级获得推荐

因此,我必须更新我的模型,而不必完全重新计算它.有没有机会这样做？

虽然第一种方法适用于批处理(如在夜间批次中生成建议),但第二种方式对于几乎实时生成建议是有益的.