28個SpringBoot項目中常用注解，日常開發、求職面試不再懵圈
前言在使用SpringBoot開發中或者在求職面試中都會使用到很多注解或者問到注解相關的知識。本文主要對一些常用的注解進行了總結，同時也會舉出具體例子，供大家學習和參考。注解
快科技3月31日消息，抖音總裁韓尚佑日前在2025中國網絡媒體論壇上宣布，“抖音安全與信任中心”網站上線。
據悉，該網站面向社會公開了抖音算法原理、社區規范、治理體系和用戶服務機制，這是抖音首次公開推薦算法原理，介紹了其推薦算法如何預估用戶行為概率，并如何通過多目標建模等方式實現更優質、豐富的內容推薦。
韓尚佑表示，很多人對推薦算法技術存在誤解，認為算法是給內容打上對應標簽，再通過給用戶打上對應的屬性，后通過數據運算，把對應標簽的內容，推薦給有對應屬性的用戶。
如今，隨著機器學習技術的發展，抖音的推薦系統，已經幾乎不依賴對內容或者用戶打標簽，而是通過一系列神經網絡計算，直接預估每一個用戶對每一個內容的目標行為，比如點贊、關注、分享、評論的概率，并挑選出概率大的一部分內容，推薦給用戶。
這意味著，算法無需理解內容類型或語義，就能直接預測用戶行為。
在“抖音安全與信任中心”官網中，官方總結推薦算法的核心就是：以數學計算學習人類行為。
相比人工推薦，推薦算法實現了一個重要范式突破：它將用戶對內容的具體偏好（如點擊、評分等顯式行為）抽象為高維空間中的數學映射關系。
通過將用戶-內容交互矩陣分解為隱語義空間中的用戶偏好矩陣和內容特征矩陣，算法無需理解“內容類型”或“開心憤怒情緒”等現實語義，而是通過潛在特征向量運算，就能實現對用戶“是否會看完”“是否會點贊”“是否會收藏”某個內容的行為預測。
正是這種脫離現實語義的數學建模能力，結合億級數據，實現“知其然，而不必知其所以然”的精準推薦。
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