前言 今年双十一的各大云厂商的云产品活动力度空前的大，比如腾讯云、阿某云、华某云等等，各家卖瓜各家夸，为了博得购买者的青睐，都使出了各种浑身解数，可以说今年的双十一活动力度空前绝后，非常的大，尤其是腾讯云的云产品双十一活动可以说是腾讯云有史以来最大力度的活动...，可以是各种“骨折”价，各种“跳楼”价，可以说今年没有参加腾讯云双十一活动就会留下遗憾，有一种错过今年的双十一还要再等一年的感觉，其实真是这样，双十一的活动力度是全年力度最大的时候，机不可失时不再来的。...2.png 接着来说一下腾讯云的TNPS消息推送服务的价格，那真是白菜价，可以说是全网最低，再加上双十一活动，叠加打折，非常的便宜划算，购买的周期越长折扣越大，简直要把腾讯的鹅毛撸光了！...，这一点是最大的亮点，但是价格也是比较贵的，可以说是目前推送服务商里面最贵的，虽然双十一活动也在做打折活动，但是打完折之后的价格依然不美丽，而且只能线下购买，所以这里也就不再过多介绍。...最后再讲一句，腾讯云的双十一活动还有不到一周时间就要截止了，没有下手的观望者赶紧下手了，再犹豫就真的要错过了，赶紧行动吧！
马上要到双11了，就来谈谈如何设计一个秒杀系统架构 ? 技术挑战 1....对原有业务形成冲击 秒杀活动只是网站营销的一个附加活动，特点是：时间短、并发访问量大，如果和网站原有应用部署在一起，必然会对现有业务造成冲击。...解决方案：将秒杀系统独立部署，甚至使用独立域名，使其与网站完全隔离。 2....控制秒杀购买页面的点亮 购买按钮只有在活动开始的时候才能点亮，在此之前是灰色的。...允许第一个订单提交 秒杀开始，由于最终能够成功秒杀到商品的用户只有一个，因此需要在用户提交订单时，检查是否已经有订单提交。
众所周知，从前购买的一些比较老的台式电脑基本都是xp系统的，而windows7、windows10这些系统虽然都属于电脑系统，但是xp系统在操作方面有一定的差异，用惯了xp系统的人往往都用不惯windows7...但是自从微软宣布停止对xp系统的服务支持之后，xp系统也就无法再进行更新，一切的系统操作都维持原样，换句话说，无论时代如何更替，xp系统永远都停留在了从前。那么如今xp系统还能继续用吗？...二、xp系统安全吗 在xp系统停止更新之后，很多人都表示这就意味着xp系统的漏洞只会越来越多，如果通过xp系统进行上网，是很不安全的，很容易被病毒袭击。...以上就是对xp系统相关问题的一些解答。...总而言之，xp系统如今可以说是成为一代人的回忆，但它被微软所淘汰也是有相应的原因的，如果系统最后出现了多种bug，还是建议大家及时更新成windows10或者windows7。
图片操作系统适配数量对比图片UOS生态图谱小程序化应用适配桌面操作系统，爆发式增长的可行性？小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用。...大家有没有想过一种可能：如果国产操作系统也能够像微信桌面端一样，打开适配桌面浏览器的小程序应用，430万个微信小程序能在桌面操作系统打开，适配量是不是指数级增长了？...同时，它还提供一个完善的后台管理系统，统一管理小程序的上架和下架、监测小程序的使用详情。“不积跬步，无以至千里”，中国操作系统生态建设任重道远。...无论是统信，还是麒麟操作系统，相信在未来仍然会不遗余力集中优势力量建设操作系统创新生态，一步一个脚印踏实打好生态地基。在保持核心技术优势的同时，还会不断拓宽生态“朋友圈”边界。...相信有小程序容器技术的加持，国产操作系统的生态之路会开始开挂式的增长。
最近因为工作内容，需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。...rasa对话系统踩坑记（一）www.jianshu.com ? 备注：主要聚焦于非端到端的任务型对话系统开发。...即将对话系统分为以下模块： 意图识别，槽填充，对话管理，response生成（即NLG）。...其中，意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...除了上述两个核心内容外，rasa当然还提供其他功能，如response生成，与其他对话系统前端平台对接的接口，以及不同类型的对话模拟接口（包括shell命令行模式，restful api调用模式等），对于从头开发一个对话系统来说
image.png 核心问题域有了：大量无法避免的if-else充斥在我们的系统中，对于系统的维护造成了威胁。...3.1 风控系统 风控系统的简单来说就是告诉业务系统这个动作这个人有没有风险，输入有很多：当前用户的设备信息、当前cookie信息、过往操作记录、接入渠道、四项信息 都是有的，然后过程中经过一些列的规则判断.../zhuanlan.zhihu.com/p/364546754（B站） 4.规则引擎在营销活动系统中的落地 4.1 营销活动的需求特点 上面也提到了规则引擎对于各类业务系统实际上是比较常见的，那么对于活动系统为什么需要呢...4.2 具体使用场景（哪些地方可以用） 在说具体使用场景前先来看下整个营销活动系统的架构，按照交互分层来看一个营销系统大致是这样的： ?...image.png 5.3 解决规则引擎的一些问题 规则引擎一直到现在看起来都是非常好用但是有几个问题始终比较难解： 1、易用性问题 对于复杂规则通常的直接解释型、编译类的实现对于操作人员来说只不过是代码的位置从系统中牵出来了
介绍 1 “对话系统”和“对话AI”在科学文献中经常互换使用。差异反映了不同的传统。前一个术语更为笼统，因为对话系统可能纯粹基于规则，而不是基于人工智能。...开发一个智能对话系统1，不仅模仿人类对话，而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，是目前运行时间最长的目标之一。 AI。直到最近，目标一直难以捉摸。...1.2 对话：有哪些问题？ 表1.1显示了在做出业务决策过程中的人 - 代理对话。...另一方面，社交聊天机器人通常使用（非模块化）单一系统来实现。...对话学习的目标是找到最优化的政策，以最大化预期的奖励。表1.2总结了使用RL统一视图的所有对话代理。 统一的分层MDP观已经应用于指导一些大规模开放域对话系统的发展。
对话即入口的交互方式，操作系统是不是就无需存在了？ 传统的智能推荐和搜索，又该往何处去？...接下来就带你来一文看尽~ 大模型带来真正的个性化体验 ChatGPT会取代搜索引擎吗？这个最先叩响的产业问题，也在会上进行了深入的探讨。...搜推系统将往何处去？ 事实上，整个工业界也都面临着这两个难题，而且随着ChatGPT时代的到来，挑战也更加艰巨。 人机对话将更加频繁，在实际业务场景中，如何在亿级商品中抽取用户感兴趣的候选商品？...夏侯表示如果ChatGPT代表的是一种未来的操作系统，那么推荐有可能变成一种底层操作系统的基本能力，就像今天的文档打开或存储一样，将会反映在生活的方方面面，而非现在某个APP的几个页面。...以往人工智能都是从其他行业“薅羊毛”借鉴灵感，现在是否有可能朝着反向输出，比如帮助了解大脑，真正变成一件科学的事情。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。...图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。...图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。...人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等无一例外。矩阵计算有很多教科书，找本难度适合自己的看看即可。...这其中的一个原因是构建准确度高且覆盖面广的知识图谱极其困难，需要投入大量的人力处理数据。深度学习模型如Memory Networks等的引入可以绕过或解决这个难关吗？
前段时间有读者留言『怎么看最近的platoxl』，那么就 安！排！...但是在对话系统上，由于对话语料不同于常规语料，缺少这样大规模的预训练模型。...因此PLATO系列利用了大规模的对话语料，对对话系统进行训练，从PLATO到PLATO-XL，用的数据越来越多，模型大小也越来越大。之前开放PLATO的微信体验机器人，也着实让它又火了一遍。...Generation[4] 一对多映射 对话本来就没有标准的回答，需要个性化。...作者首先指明对话中的三要素：对话内容（dialogue context）、回应（response）和隐变量。其中隐变量建模成一个K维的类别向量。
活动驱动通用化 双十一，其本质是一个活动。本模板的意义就在于不仅仅适用于双十一，还适用于任何活动。只需要定义： 活动名称 开始日期 结束日期 即可。 因此，本模板就有了非常大的通用性。...大屏展示 双十一活动展示 ? 能用多大，就用多大，来吧。就怕你没有 100 寸的电视。 圣诞节活动展示 ?...你可以观察到： 活动有自己的名称 整个外观实时切换了 左上角时间窗口的粒度是不同的 因此，你每次搞活动都可以用这套方案来展示活动的实时情况 主题实时切换 直接切换主题： ?...把一个文件放在前台妹妹那里即可。需要的时候双击即可。不怕被传给任何人，因为需要登录的。 怎么做到实时的 这里有非常多的技术细节和实践技巧，大家常见的问题，简单回答如下： 需要 实时查询 吗？...在现实中双十一几乎是任何公司非常重视的，而且当时数据量巨大，能做到实时的系统非常罕见，数据都是有延时的，我们特别做了对延时的支持，并以一种亚现实的模式展示，没有任何满意度降低。
下面就讲一下水果哥和水果妹的依托互联网+卖水果的故事。 背景介绍 话说再很久很久以前，有两个小伙伴一起合伙卖水果。一个叫做水果哥，一个叫做水果妹。...（怎么一看这么像程序猿跟产品|运营的关系%>_<%，其实他们关系很好的啦，绝对不会见面对喷） 水果店网站雏形 一开始水果哥和水果妹都是正常的经营着自己的水果店，谁知道有一天，水果妹知道了有互联网这一事情...水果店v5版 水果妹：哥，双十一要来了，我们要搞秒杀活动，做这个功能出来可以吗？ 水果哥：秒杀？有多少用户参与？...经过几天不眠不休，秒杀系统终于上线了，双十一当天水果哥全程盯着系统，出问题立马处理掉，几个几小时艰苦岁月终于活动完满结束，接下来生活也趋于平静了。...然而由于之前架构有不合理的地方，如果勉强兼容必然以后跟难以维护，长痛不如短痛，水果哥含着泪删掉旧代码，重新写上新代码（好可怜），又是几个不眠不休的夜晚（技术真的好可怜），终于网站重构了，系统也稳定开始运行了
备忘和扯一扯最近散仙在工作用到的几个不错的小技术点： （1）使用shell写了一个根据年份能生成此年份下归档文件目录，精确到年-月-日-小时 谈谈本意： 由于散仙最近是在搞我们平台的搜索日志分析的工作...以散仙来看，解决办法其实也不太难 （1）在Flume写入HDFS的过程中，可以把flume汇总收集的缓冲时间给延长一点，或者把写入大小的阈值给调大，理想情况下，一个小时的数据，最好只压缩成一个大的文件包...（2）写一个定时合并小文件的程序来把每个小时下的数据合并成一个大的文件，当然这种做法，相当于补救措施了，尽量使用第一种方法，在写入时就解决this problem。...，所以就在使用这个脚本在linux上，创建一份，写入一点测试数据，然后上传到HDFS上，就可以进行各种时间的维度的统计测试了。...有了这个思路，你就可以自己使用自己擅长的语言的写一个类似这样的程序，技术上，没啥难度，注意下不同的年份中月的天数可能不一样的问题即可。
联邦学习框架的引入为这一问题提供了解决方案。 一、由推荐系统谈起 随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。...模拟数据集是通过随机模拟用户、电影和浏览活动生成的。具体来说，创建一个由 0 和 1 组成的用户 - item 交互矩阵。...其中 80% 的数据是稀疏的，附加的约束条件是每个用户至少有 8 个浏览活动，并且每个 item 至少被观察一次。...假设每个 FL 客户端有 N 个用户级特性的视图（每个 App 考虑对应一种视图），记为第 i 个视图的特征 U_i，第 i 个视图（App）只能访问 U_i 对应的数据集。...对于联邦学习推荐系统任务，假设老用户有一些可以生成行为数据 y，而新用户没有任何行为数据。
摘要 该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话....作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统....为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析...介绍 一般来说, 对话系统分为面向任务的以及非面向任务的系统, 而本文中的线上购物的对话系统既需要面向任务, 同时也需要具备普通交流的功能, 但是以前我们利用特定领域的知识来对语义槽进行设计和填充, 不过这种方法在整个系统冷启动的条件下很难进行应用...我们提出的方法和之前的方法主要有两个不同: 训练数据 大多数之前的对话系统依赖于带有标记的数据作为有监督的学习, 最终训练一个统计模型来实现槽的填充, 对话状态跟踪, 策略选择等, 但是这样带有标记的数据在实际应用上基本没有
需要强调的是，不管是 CI 还是 CD，更多的是强调作为软件开发交付过程中的实践，而一旦交付到生产环境 CI 和 CD 就无能为力了。有赞线上拨测系统正是为了弥补这一不足。...基于测试脚本的线上监控产生 我们做测试线上拨测系统的初衷有以下几点： 主动预警线上问题。有赞有很多个业务线，各个业务线有不同的开发测试同学对接，我们很难做到每次发布都把影响面评估得十分准确。...有了这套系统后，测试人员可以增加自己关注的场景，场景可以通过主动触发和定时触发来执行，通过告警系统通知到有关人员，做到第一时间排查问题，减少故障影响，降低故障时长。...基础版 1.0 版本我们使用通用的 SpringWeb 搭建，有赞内部称为线上机器人检查。系统结构如下： ? 1.0 版系统架构图 系统主要为三个模块： 任务调度模块。...组合用例是在基础用例的基础上进行一定的集成，用例的输入输出存在一定的依赖。我们实现用例依赖的方式有两种： 通过配置用例的前置后置关系。 通过参数注入。
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与中心化电子货币和中心化银行系统相反，大多数数字代币不需要任何授权。这些去中心化系统通过区块链运转，区块链是一个开放、持续增长的分布式账本。...虽然说每一个价格骤跌的 ICO 项目都是诈骗是不确切的，但构建一个可靠的 ICO 信用评级系统在 ICO 之前对数字货币进行评估是必要且紧迫的。 ?...图 4：ICO 项目百分比 vs 一年后价格变化 本论文提出 IcoRating，一种基于机器学习的 ICO 评级系统。...与人类评级系统相比，IcoRating 有两大强项：（1）客观性：机器学习模型包含更少的先验知识，可以从数据中学习因果关系，这与需要大量人类专家的人类评级系统相反，且人类专家不可避免会引入错误。...另一方面，由于缺乏监管，ICO 给投资者带来了重大风险。不同的国家对 ICO 和加密货币有不同的规定。
Apple操作系统每年例行升级时间到，每年都说的那么牛B，不管是IOS还是Mac os功能已经曝光的差不多了，你需要的功能有出现吗？...每年对系统的升级，其实还是很期待的，但是发现，Apple的系统现在越来越关注一些高科技，很多接地气的使用功能一直没有，还是让人很失望的。 说一说新版系统对我的吸引力吧。...文件管理App 这个可以期待一下，曾经很尴尬的用Airdrop接收了一个后缀名不太规范的大文件，然后找不到了，不知道存哪里去了，官方的回复是，没有办法管理。我当时?了好几天。...Mac OS Mac OS的新功能：https://www.apple.com/cn/macos/high-sierra/ 文件管家 暂时不知道和finder有啥区别，新事物，值得等待。...再来一次尴尬。 我需要的功能 其实对于Apple 的系统，软件应该是进入了瓶颈期，但是优化的地方还是很多的。当年通过Mac接听iPhone电话这种黑科技带来的惊喜貌似已经两年没出现了。
对于对话系统的回复质量评价，一直没有很好的方法。之前的文章写过一些评价指标，例如BLEU、PPL、Distinct、ROUGE等。这些指标给出的评估结果与人工评价得出的结果相差很大，并且也不相关。...---- 回复的好坏有几个维度： （1）与问题或对话的话题相关； （2）与该问题的已有回复相似、不能有太大偏差； （3）不能有太多的通用性回复，例如“好的”、“是的”。...是一种有参考和无参考的相结合的度量。 有参考的度量 有参考的度量，是参考了问题已有的人工回复答案，使用人工回复作为参考对机器回复的质量进行判断。...每个词语通过对话模型的embedding层有一个向量表示，可以理解为word2vec的向量表示。设向量维度为d。因此句子S可以表示为d*N的矩阵，第i列表示句子中第i个词语对应的词向量。...如果大量回复中出现通用性质的回复，还是不能很好地度量当前问答系统的好坏。但至少给定的方法能够起到一定的作用，比较综合，相比较其它指标值算overlap的要好很多。
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