


Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle
Apr 18, 2025 am 11:48 AMSemasa mencari penyelesaian, saya dapati plugin Symfony2 Andres-Montanez/Cadangan-Bundle, yang membawa penambahbaikan yang ketara kepada projek saya. Plugin ini didasarkan pada MongoDB dan melaksanakan enjin cadangan berasaskan item yang menggunakan jarak Pearson untuk memadankan item yang sama. Fungsi terasnya termasuk:
-
registerItem
: Anda boleh menentukan jenis item (contohnya: filem), label (contohnya: plot, tindakan), dan ruang nama. - Rekod Interaksi Pengguna (
addAction
) : Anda boleh merakam tingkah laku pengguna, contohnya, pengguna "Jon" menjaringkan 5 mata untuk filem "Batman". -
getRecommendations
: Menyediakan cadangan untuk pengguna tertentu, dan hasilnya boleh ditapis mengikut jenis, tag, dan ruang nama.
Menggunakan komposer untuk memasang plugin ini sangat mudah:
<code>composer require andres-montanez/recommendations-bundle</code>
Selepas pemasangan, anda perlu mendayakan plugin ini dalam projek Symfony dan mengkonfigurasi pangkalan data MongoDB. Seterusnya, tentukan pekerjaan yang tepat pada masanya untuk mengemas kini persamaan item secara teratur. Kekerapan tugas masa ini boleh ditetapkan mengikut jumlah data dan keperluan kemas kini, dan biasanya titik permulaan yang baik sekali seminggu.
Untuk mengoptimumkan prestasi, saya juga membina pembungkus perkhidmatan untuk membungkus perkhidmatan yang disyorkan ini. Ini membolehkan saya menyesuaikan mengikut keperluan khusus dan menambah cache pelbagai peringkat. Sebagai contoh, untuk set data yang besar, hasil cadangan pengguna berubah dengan perlahan, jadi hasil cadangan pengguna boleh di-cache selama 24-48 jam, yang dapat meningkatkan kelajuan tindak balas sistem dengan ketara.
Dalam aplikasi praktikal, sistem cadangan ini berfungsi dengan baik. Hasil ujian dataset yang digunakan menunjukkan bahawa untuk dataset dengan 100,000 penilaian, 943 pengguna dan 1,682 item, generasi kesamaan hanya mengambil masa kira -kira 4 minit, dan cadangan pengguna diperolehi dalam masa kurang dari 2 saat. Untuk set data yang lebih besar (1 juta penarafan, 6040 pengguna dan 3883 item), masa penjanaan kesamaan adalah kira -kira 90 minit, tetapi mendapatkan cadangan pengguna masih selesai dalam 2 saat. Dataset ini boleh didapati di http://ipnx.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903ebf2d .
Secara keseluruhannya, Andres-Montanez/Cadangan-Bundle dipasang dan diintegrasikan ke dalam projek melalui komposer bukan sahaja menyelesaikan dilema sistem cadangan saya, tetapi juga membawa penambahbaikan prestasi yang signifikan dan peningkatan kepuasan pengguna. Fleksibiliti dan kecekapan plugin ini menjadikannya sesuai untuk membina sistem cadangan peribadi.
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Apabila menggunakan komposer dalam persekitaran pengeluaran, anda perlu memberi perhatian kepada keselamatan, kestabilan dan prestasi. 1. Gunakan ComposerInstall-No-Dev untuk mengurangkan kebergantungan pembangunan yang tidak perlu dan mengurangkan risiko persekitaran dalam talian; 2. Sentiasa serahkan dan bergantung pada fail komposer.lock untuk memastikan konsistensi versi, dan elakkan menggunakan kemas kini semasa penempatan; 3. Platform konfigurasi pilihan-cek = palsu mengabaikan perbezaan platform amaran, yang sesuai untuk membina senario pembungkusan; 4. Dayakan APCU untuk mempercepatkan pemuatan automatik untuk meningkatkan prestasi, terutama yang sesuai untuk perkhidmatan konvensional yang tinggi, sambil memberi perhatian kepada keunikan ruang nama untuk mengelakkan konflik cache.

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Idea utama mengintegrasikan keupayaan pemahaman visual AI ke dalam aplikasi PHP adalah menggunakan API Perkhidmatan Visual AI pihak ketiga, yang bertanggungjawab untuk memuat naik imej, menghantar permintaan, menerima dan menghuraikan hasil JSON, dan menyimpan tag ke pangkalan data; 2. Penandaan imej automatik dapat meningkatkan kecekapan dengan ketara, meningkatkan pencarian kandungan, mengoptimumkan pengurusan dan cadangan, dan mengubah kandungan visual dari "data mati" kepada "data hidup"; 3. Memilih perkhidmatan AI memerlukan penghakiman yang komprehensif berdasarkan pencocokan fungsional, ketepatan, kos, kemudahan penggunaan, kelewatan serantau dan pematuhan data, dan disyorkan untuk memulakan dari perkhidmatan umum seperti Google CloudVision; 4. Cabaran umum termasuk masa tamat rangkaian, keselamatan utama, pemprosesan ralat, batasan format imej, kawalan kos, keperluan pemprosesan tak segerak dan isu ketepatan pengiktirafan AI.

Untuk memeriksa sama ada komposer dipasang dengan betul, mula-mula menjalankan perintah komposer-versi untuk melihat maklumat versi. Jika nombor versi dipaparkan, ia bermakna ia dipasang. Kedua, gunakan perintah komposerDiagnose untuk mengesan masalah konfigurasi dan pastikan pembolehubah dan keizinan persekitaran adalah normal. Akhirnya, cuba sahkan integriti berfungsi melalui pakej pemasangan ComposerRequiremonolog/Monolog. Sekiranya direktori vendor berjaya dibuat dan kebergantungan dimuat turun, ini bermakna komposer tersedia sepenuhnya. Jika langkah -langkah di atas gagal, anda mungkin perlu menyemak sama ada PHP telah dipasang di seluruh dunia atau diselaraskan tetapan laluan sistem.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

Untuk memasang pemalam komposer, sila sahkan terlebih dahulu bahawa komposer dipasang dan fail komposer.json wujud, dan kemudian ikuti langkah-langkah berikut: 1. Pastikan komposer telah dipasang dan dibuat composer.json; 2. Cari dan salin nama plug-in yang diperlukan pada Packagist; 3. Gunakan perintah ComposerRequirequire untuk memasang pemalam, seperti ComposerRequireAlerDirect/phpcodesniffer-composer-Installer; 4. Sahkan sama ada pemalam adalah berkesan dan periksa keserasian dan konfigurasi. Ikuti langkah-langkah ini untuk memasang pemalam komposer dengan betul.

Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.

Untuk menambah repositori tersuai ke konfigurasi komposer, edit fail komposer.json dalam projek dan tentukan maklumat repositori di bawah kunci "Repositori". Langkah -langkah tertentu adalah seperti berikut: 1. Tentukan jenis repositori, seperti VCS (Git, SVN, dan lain -lain), komposer, pir atau pakej; 2. Tambah blok "repositori" dalam komposer.json dan isi jenis repositori dan url. Sebagai contoh, apabila menggunakan repositori git jenis VCS, formatnya adalah {"type": "vcs", "url": "https
