问题标签 [collaborative]

My question is about real time collaboration between users in a django powered web site.

In practice what I need to know is if it's possible to implement such a system: 1) Say that all users using the web site are user1, user2, ... userN 2) Each time one of the users do something interesting notify the server and other users in order to update the application status and the browsers ui 3) The previous point can be extended to cover not only user-triggered events but also other more general events like timeouts, or "every 5 minutes" or what ever you can imagine.

I know that browser to server and server to browser communication can be done via ajax (or something newer like web-sockets or SSE), but the part that is obscure to me is how to notify users when a certain events occurs. The only (bad) idea that comes to mind is to store application data to database and update it when a user do something, and at the same time have all the users polling the application status from db. But I would know if there is a way to avoid the use of database and the polling system, in other words something like:

when event e is triggered => send to all browsers "e triggered"

Thanks in advance

I'll try to better explain my question: I would like to know how to send a response to user "Frank" when another user "John" do something. The problem isn't how the server send something to a browser but how to link john’s activity (i.e. click button, change page, fill forms) to Frank’s ui without using a database. For example think about a simple chat page, when a user type something the typed text must be pushed to all other users: in this case I don't know how to link the action "John typed something" with the action "send typed text to Frank's browser". The memcache solution sound good, but I would like to know if there is something else like a pub-sub or event system that can be used to link different users' connections.

当我做决赛时，按照教程链接https://github.com/share/ShareJS/wiki/Tutorial%3A-The-Basics

$节点索引.js

我收到以下错误。

任何人都可以帮忙吗

我正在使用 MeteorJS 创建一个应用程序，该应用程序允许用户创建项目（例如，文本、图像）并在画布上协作地空间组织这些项目。可以创建多个画布。将来，项目可能会在（我还不确定）多个画布之间重复使用或复制。我以前从未设计过协作（甚至是数据库驱动的）应用程序。

我找不到创建嵌套 MeteorJS 集合的可能性，并且我不确定使用多个集合与在集合中使用对象数组的（缺点）优势（例如，考虑可伸缩性、速度），所以我想知道有什么好处设计模式将是：

A：

乙：

或者也许是不同的东西？

最近我克隆了 oryx 并开始使用它，但显然它只实现了一种推荐算法（ALS-SVD）。对于我有这个算法的数据类型给出了糟糕的结果，我用 Mahout 进行了检查。我想知道是否有人在使用其他类型的 CF 算法扩展 Oryx 方面有任何经验，例如 Item-item（特别是对于使用 LLR 相似性的一元数据）。如果我想自己做，克隆代码后的起点是什么。tnx

目前我们有一个应用程序（图表编辑器），它能够在 xml 文件中保存和加载（序列化）其状态。

现在我们希望此应用程序的行为类似于 Microsoft OneNote 应用程序。多个用户可以访问同一个文件。

稍后我们可能还需要增强其他内容，例如（1）更改了什么以及谁更改了它，（2）解决冲突的选项（如果有）。

我开始了解同步框架来解决这个问题。到目前为止，我还没有尝试过。

我想要的只是，

1. 几乎单个文件应该由同一应用程序的多个实例编辑。

2. 我们需要一个执行以下操作的 dll（同步框架）

   • 它完全负责文件处理。
   • 使用这个 dll，应用程序的每个实例都会通知它们自己的更改。
   • 应用程序的每个实例都应该能够检测最近所做的更改（何时、谁、什么是更改）。

我的问题：

1. 同步框架是否适合此要求？
2. 如果是这样，是否有代表此的演示应用程序？

我想为我的 webapp 提供一个实时协作的富文本编辑器。到目前为止，我已经做了很多研究，但我真的有点沮丧，因为那里没有合适的东西。问题是，每个解决方案都与编辑器紧密耦合（例如 Firepad 使用 CodeMirror/Etherpad 使用 Etherpad）。我发现只有另外两个有趣的解决方案：

• ShareJs -> 仅适用于纯文本

• Webstrate -> 这对我来说是最有希望的。它可以处理 DOM 同步，因此它可以处理每个 contenteditable - 太棒了！

但 Webstrate 的问题在于，它处于 alpha 版本。所以对我来说，这太麻烦了——没有成功。试图让它工作大约 2 天。文本同步很容易。但它不适用于 iframe 或其他东西。

对于协作式 RTE，我的要求相当高 - 它应该支持：

• 图片

• 框架

• 视频

• 文字（当然）

虽然我现在正在寻找大约 3-4 天的解决方案 - 也许你们中的某个人有提示？会很温柔；）

我有两个要并行执行的方法，数据通过 const 引用传递。

一旦其中一个方法完成了它的工作，另一个方法就没有必要继续了，因为其中一个方法的执行时间可能很长，具体取决于条目，因此必须停止。

我发现我可以通过使用<thread>标头运行两个线程来并行执行这两种方法，但是在加入它们之后我必须等待这两种方法完成。

我如何使用这种协作机制实现这种类型的并行处理？

我想评估一个时尚电子商务网站的基于 mahout 的推荐引擎。他们使用有关一起购买的商品的购物卡信息 - 如此布尔值。我想使用精度和召回率来评估引擎。

1）如何使用这些指标来评估推荐引擎？是否可以在更改算法时使用这些值然后对自己进行检查？

2）或者与其他算法（也使用布尔数据）进行比较是否有意义？如果是，是否有任何可用的精度和召回基准（例如，如果精度为 x，召回率为 y，那么算法应该被丢弃或接受）？

希望得到帮助，我提前谢谢你们！

我正在尝试制作一个绘图板游戏，基本上就像画我的东西，但完全由用户控制，一群朋友可以在哪里挑选和画画。这个想法是有人提交他们正在绘制的内容，然后他们绘制它；第一个猜出图纸的人获胜。它将非常基于信任，而且很随意。

我有油漆工作，但我不知道如何设置客户端和服务器来制作协作画板，我还想让服务器多线程，以便许多客户端可以加入。

请帮我！

这是我的 Paint 类的 pastebin：http: //pastebin.com/hHK9WJz2

Ps：我试图用套接字做一些事情，它们就在那里。

我正在从查询日志构建推荐系统。对于每个查询日志，我都有用户点击了哪些链接的数据。用户不会为他们访问的链接提供任何评级。我正在尝试创建一个推荐系统，该系统会建议“如果您点击了这个，请尝试另一个类似用户尝试过的这个”。我正在探索 Apache Spark - MLLib 以使用协作过滤。不幸的是，ALS 算法采用“评级”数据。

这是我在网上找到的解决方案之一：

“对于我们想要推荐的每个页面，我们搜索查看过该页面的所有用户。然后，对于每个用户，我们查找他们查看过的所有其他页面。然后我们计算查看过每个页面的用户数量这个数据集中的页面，并使用计数最高的那些作为我们的推荐。”

用户建议这种方法很慢。

我想知道是否有一种“伪造”排名数据的好方法，或者是否有不需要排名数据的流行开源实现？