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云服务器ECS是阿里云最基础的弹性计算服务，总计规划了十余种规格族，几十种规格。用户在面对阿里云众多的产品种类，颇有种挑花了眼不知如何入手的感觉，本文就对阿里云最基础的云服务器ECS进行一下详细的介绍。 服务器ECS（Elastic Compute Service：弹性计算服务，对应亚马逊AWS的产品叫EC2，Elastic Compute Cloud）本质上是向用户提供的虚拟机资源，背后核心技术采用KVM。虽然，不少企业客户依然在用桌面虚拟化方面依然有优势的Vmware，但在服务器虚拟化市场上，开源的KVM已经足够优秀和稳定，也经历了众多互联网企业和云计算厂商的大规模验证，还抱着Vmware不放已经大可必了，毕竟License不便宜。 既然本质上还是虚拟化，云计算和之前的虚拟机技术有什么不一样的？ 云计算相对于传统的虚拟机技术，最大的增强当属资源调度的能力。比如虚拟机所在的物理机出现故障了怎么办？云服务器提供了自动迁移到其他物理机，并且将数据恢复到故障前最后一刻的状态的能力。如此一来，云计算就为用户屏蔽了硬件故障，保障了业务连续性。因此，迁移时长就可以做为比较各家云计算厂商的关键指标。 云服务器ECS如何进行配置？ 进入到阿里云的云服务器购买页面，可以看到大部分的产品参数。顶部两个大的标签页：包年包月和按量付费。这也是大多数云产品的收费模式。包年包月的单价会便宜些，但需要预先付费。按量付费则是按小时实际使用后付费。具体选择哪一种，要看具体的业务场景。 1.地域&可用区 购买云服务器，首先要选择地域和可用区。简单的理解，地域代表不同城市，可用区代表同城不同机房。目前阿里云的地域支持华东1（杭州）、华东2（上海）、华北1（青岛）、华北2（北京）、华南1（深圳）、香港、新加坡、美西1（硅谷）、美东1（佛吉尼亚），不同地域的内网是不通的，负载均衡也不支持跨地域部署，所以选择要慎重。同一个地域的不同可用区的内网是打通的，主要用来实现同城的高可用。 2.网络类型 其次需要选择网络类型，也有两种：经典网络和VPC。简单类比下，经典网络如同DHCP，服务器的IP地址是系统自动分配的，VPC则需要为服务器手动配置IP地址。那该怎么选择经典网络和VPC呢？很简单，尽量优先选择VPC。有两个原因：第一，VPC是各大云服务厂商主推的网络类型，新网络设备基本都是支持VPC。另外一方面，VPC能够让客户主动控制网络配置，在云上大规模部署系统时会带来很多管理上的便利。当然，相对而言，如果云上系统规模很小，经典网络的使用会更傻瓜化。 网络部分还需要设置的选项是安全组，安全组是隐性配置，可以在实例生成之后在进行配置。安全组类似防火墙，用于设置云服务器的网络访问控制，对于有公网的云服务器，建议尽可能少的开放端口，互联网还是很危险的，大门能不开就不要开，很多客户还大咧咧的把数据库的端口开放到公网上，甚至还是弱密码，分分钟被人利用的节奏啊。 3.实例系列 继续选择实例系列：系列1和系列2。也没什么好犹豫的，尽可能的选择系列2，为什么？因为系列2的机器更新，性能更好，与系列1的价格差距也不大，且都是默认都是I/O优化型。 实例规格，分为通用型n1、通用型n2和内存型e3。基本上都是按照内核数量和内存容量的比例来区分的。如果是一般的Web应用，初期建议可以先从2核4G开始买，Java服务器也可以考虑4核8G，后期压力大了可以随时升级扩容，并且尽量配合负载均衡买两台以上做为冗余，提升系统可用性。 4.带宽 公网带宽也分为两种：按固定带宽和按使用流量。就像电信的ADSL是按固定带宽包年包月，手机4G是按使用流量收费的。这个需要仔细选择，一旦确定，后期不能更改，要更改就只能新买服务器。如果不想开放服务器的公网，只需要选择按固定带宽，然后将带宽调整为0即可。如果服务器的流量有明显的波动，建议考虑按使用流量计费，大多数时候应该是更节省费用的。更合理的架构，公网出流量都走

主要看你用什么类型的 阿里云服务器分为个人级和企业级，针对不同的类型也是不一样的 如下图所示：

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回答很靠谱 慢的原因很多需要排查的，是用个香港服务器的话，慢就很正常的了。 一般慢看看是不是因为网页太大了，比如首页十几兆大小，而你的服务器带宽只有1Mbps的话打开访问就比较慢的。 可能要1-2分钟才能打开网页的。看看ping的时延呢。 阿里云小站上倒是有不少的新老用户都是可以享受的，可以去看看 https://www.aliyun.com 更多参考地址： 阿里云官方(新用户需官网注册查看)

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第一你要确定你是第一次认证 第二是否记得之前有够买过 第三你刷新下 实在不行退出在重新登入看下 第四：详细教程讲解

推荐算法评估指标 准确率：准确率是针对预测结果而言的，表示给用户推荐的物品中，有多少是真正感兴趣的。 召回率：召回率是针对推荐的结果，它表示的是用户感兴趣的物品中，有多少个是系统推荐的。 覆盖率：反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力，如果所有物品都至少推荐给了1个用户，则覆盖率为100%。 流行度：根据推荐物品的平均流行度进行度量，如果推荐物品的流行度都比较高，则物品新颖度比较低。 常用推荐算法 协同过滤算法是基于用户行为数据设计的推荐算法，其中主要包括三类算法：「基于领域的方法」、「隐语义模型」、「基于图的随机游走算法」，这里主要给大家介绍一下「基于领域的方法」，分为User CF和Item CF两种。 有需要的可以提前去云小站看看哦 基于用户的协同过滤（User Collaborative Filtering） User CF的基础逻辑是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，步骤如下： 找到和目标用户兴趣相似的用户集合； 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 设有两个用户u和v，N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，可通过以下方式计算两个用户的兴趣相似度： Jaccard公式： 计算余弦相似度： 得到用户的兴趣相似度后，选择与用户兴趣最相似的K个用户，将他们的兴趣物品（并排除目标用户已反馈过的物品），推荐给目标用户。 算法缺点 随着网站用户数目越来越大，计算用户兴趣相似矩阵越来越困难； 运算时间复杂度和空间复杂度与用户数增长近似于平方关系。 因此，亚马逊推出了-item CF。 基于物品的协同过滤（Item Collaborative Filtering） User CF的基础逻辑是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品，步骤如下： 计算物品之间的相似度； 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 通过计算喜欢物品 i 的用户中有多少也喜欢物品 j，来计算两个物品的相似度： 得到物品的相似度后，选择与其最相似的K个物品集合，推荐给目标用户。 User CF与Item CF算法的对比 推荐系统的评估维度 评估一个推荐系统的质量，需要综合多个维度进行评估，核心维度如下： 用户满意度：用户后续行为反馈，调研 预测准确度：准确度/召回率 覆盖率：对物品长尾的挖掘能力，注意马太效应的影响 多样性：用户兴趣类型分布 新颖性：排除用户历史反馈物品，排除热门物品 惊喜度：非用户历史兴趣，但是满意 信任度：透明度，推荐机制解释程度 实时性：是否可以针对用户行为实时进行反馈 健壮性：防攻击，反作弊 商业目标达成情况 冷启动 除了以上所述，搭建推荐系统，还需要考虑的一个重要问题就是“冷启动”，涉及冷启动的场景主要有以下三类： 用户冷启动 一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。 物品冷启动 一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。 系统冷启动 一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。 根据系统的场景属性，可以设计不同的冷启动方式： 提供非个性化推荐； 利用用户注册信息如年龄性别等做粗颗粒度推荐； 利用用户社交关系； 新用户要求对一系列物品进行反馈； 对应新物品，利用内容属性推荐给相似物品感兴趣用户； 专家搭建多维度标签体系。 设计一个健全的推荐系统，算法和策略需要综合考虑多项因素，包括服务器、计算资源成本，人力成本，可持续性和可扩展性等。 高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖，因此，推荐系统不仅能为用户提供个性化服务，还能与用户建立长期稳定的关系，提高用户忠诚度，防止用户流失。 希望我的梳理可以给到一些启发和参考。

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