即将迎来第十二个年头的双十一正在遭遇越来越多的质疑，在这些质疑背后，正是传统电商模式与用户需求开始脱节的佐证。
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
摘要 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自
今天在移动端，尤其是像手机淘宝这样的 app 中，动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性，就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页，它允许商家实时装修自己的店铺，更新自家的商品、活动等信息；再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面，要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态，确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏，应对各种突发情况。
[导 语]本文是清华大学张敏副教授在Byte Tech 2019 机器智能前沿论坛上的分享实录。Byte Tech 2019由中国人工智能学会、字节跳动、清华大学联合主办，清华大学数据科学研究院协办。
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
双十一余韵未歇，刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点，天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时，据国家邮政局监测数据显示，主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件，各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件，再创历史新高——这一系列庞大的数字背后，是否也包含了你的战绩？随手滑开购物界面，是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击，看穿你的心意？
日期最后的 +1m 表示每个月重复一次，其他的时间单位还有 y 年、w 周、d 天、h 时。在将 TODO 任务转为 DONE 时，org 会自动开启新一轮的 deadline，比如上面任务完成一次后会变成：
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
原生云的崛起 软件正在吞噬这个世界——马克.安德森（Mark Andreessen） 近年来，一直被拥有根深蒂固的传统思想的大佬们统治的企业正在被快速打乱，他们正在被以软件为核心的企业所破坏。例如S
一、推荐工具 1.processon 在线画图，类型丰富 www.processon.com 2.StarUML staruml.io 破解方法 StarUML 3.0.2 (Crack + Keygen) StarUML 3.0 破解方法 绕过StarUML3 正版验证，去除水印 StarUML破解使用 StarUML Free License 二、可用工具 三、参考资料 十二个开源UML工具
假设你向银行借款 12 万，准备1 年还清，共 12 期，年利率 6%，月利率 0.5%。
这一全民狂欢带动了诸多先进技术的落地发展，它成就了全球最大规模的云——阿里云计算的落地发展，也带动了人工智能在客服领域的大规模应用。
“你利用实时、可视化的方法把北京所有的人放在一个图里，实时的去观察他变化的时候，你会发现，真的有那么几群人，你别看他们地点都在一个区域，但是由于他们的作息时间，他们的生活方式不同，他们生活完全没有交集，他们都在国贸出现，但是永远碰不到。”TalkingData 首席执行官崔晓波在T11 2017大会上如是说。
作为前端的设计师和工程师，我们用 CSS 去做样式、定位并创建出好看的网站。我们经常用 CSS 去添加页面的运动过渡效果甚至动画，但我们经常做的不过如此。
🐆 摘要 嗨，猫头虎博主在这里！🎉 今天我们一起庆祝Go开源发布的第十二个生日。通过搜索词条“Go语言发展历程”与“Go生态最新动态”，我们来深入探讨Go这一年的精彩变化以及即将到来的新特性！
主 题 ：INTO100沙龙 时间 ：2015年11月21日下午 地点 ：梦想加联合办公空间 分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。） 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/XL7F03HFzRX81Zllf4-1Ww 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈自己的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它 ，战术上又要藐视它。 先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。 对于一个后台服务器，单机的平均
在移动互联网汹涌澎湃的十余年时间里，第三方输入法可以说是见证历史的史诗级产品：经历了智能手机普及初期的高速增长，经历了消费人群迭代的习惯变迁，经历了用户增长趋缓的多元探索，并且正在经历人工智能浪潮对输入法的新一轮重塑。
在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并 发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
零售行业的“春晚”天猫双11于20日在中国香港揭幕，我有幸赶赴现场，见证了一场别开生面的启动仪式：启德码头、醒狮点睛、模拟飞行…之所以在形式上大费周章，用阿里巴巴CEO、一手缔造天猫的逍遥子（张勇）的
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
导读：在2017年11月的IEEE国际生物信息学与生物医学大会上，斯坦福大学计算机科学系的一名研究生Anand Avati对“死亡算法”的研究进行了报告：预测死亡时间准确率达90%！ 2016年年底，斯坦福大学计算机科学系的一名研究生Anand Avati和医学院的一个小团队试图开发一种算法，以确定时日无多的病患的寿命。Avati告诉我：“医院的临终关怀小组面临严峻的挑战。我们怎么能找到那些会在三到十二个月内死亡的病人？”这个时间间隔是临终关怀的最佳的区间。 超过12个月的临终关怀服务可能会造成不必要的资
Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。 该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式， Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域（rapid application development）成为领导者。
近日，蘑菇街公布“双十二”战报数据显示，今年“双十二”蘑菇街平台直播GMV同比增长167.87%。而这得益于蘑菇街主播的的亮眼战绩，“双十二”期间，蘑菇街2位头部主播小甜心、叶子单场成交金额破亿；12位中腰部主播成交金额破千万，其中11位主播是首次破千万。
今天给大家介绍西交利物浦大学孟佳教授等人在Nature Communications期刊上发表的文章“Attention-based multi-label neural networks for integratedprediction and interpretation of twelve widely occurring RNA modifications”。RNA修饰增加了RNA分子的结构和功能的多样性，因此，精确识别RNA修饰位点对于理解RNA的功能和调控机制至关重要。为了综合预测和解释转录后的RNA修饰位点，作者提出了基于注意力的多标签深度学习框架的模型MultiRM。MultiRM不仅可以同时预测12个广泛存在的转录组位点，而且对预测过程中的关键序列进行了提取分析，揭示了不同类型的RNA修饰之间有很强的关联，有助于更好的综合分析和理解基于序列的RNA修饰机制。
本文所涉及的新功能即将在Wolfram语言第12版中发布。可复制的输入表达式和可下载的笔记本将在新版本发布后为您提供。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
AI 科技评论按：随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的成果越来越显著，对深度学习的讨论越来越多。作为当下最热门的话题，从 2015 年至今，短短三年时间，谷歌、Facebook、微软等国外巨头，百度、小米等国内企业，前后围绕深度学习推出一系列开源框架。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
本文转载自正和岛(ID:zhenghedao)，编辑：马克，整理：笔记侠(notesman)、南极圈（nan_ji_quan），演讲：凯文·凯利。
2009年，在11月11日“光棍节”这一天，为了让用户记住自己并抓住十一黄金周和圣诞促销季之间的换季购物需求。天猫首次尝试购物节的玩法。2015年，双十一成为中国绝无仅有的购物狂欢季，天猫当天的GMV达到堪称天文数字的912亿。 双十一购物节取得巨大成功之后，淘宝网今天宣布，将在7月22-24日启动“淘宝造物节”，除了线上促销之外，还将在上海世博会展馆举办线下“万众大趴”，分为T（TECHNOLOGY）、A（ARTS）、O（ORIGINALITY）三个板块，向全世界的年轻人展示科技、音乐、潮流时尚、综艺、
今年是我第一次到天猫双十一活动现场全天候观摩，有幸见证了双11的整个过程。第一个小时就表现出非常强劲的增长势头，直接突破353亿，去年第一个小时只有247亿。早晨6点多已直接超过了2014年全天的57
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
当下，我们都处于一个信息爆炸的时代，在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。如果说网络是一面镜子，那么网络背后的我们每个人都有一副属于自己的面孔，今天就让我们通过用户画像来了解网络背后的“我”和“你”。
面试时间：5.14 面试地点:武汉 面试岗位：应用开发（其实就是软件开发） 1.一面：群面（无领导小组） 十二个人，五分钟阅读材料，一分钟自我介绍+观点阐述，二十分钟小组讨论，三分钟总结人总结 材料内容：如何看待高校”懒人经济“的利与弊 首先解释一下懒人经济：就是我们常用的点外卖，淘宝，快递等一系列宅在宿舍不用出门的活动，我们组十二个人，我排在十一位，九个认为利大于弊（方便快捷，节约时间，促进大学生创业等），三个认为弊大于利（包括我，因为排在后面好处都被大家说完了，我就只好反着说，个人角度：不利于身体健康，
之前写了一个C# 调用PowerShell方法， 那么怎么反过来操作呢，也就是怎么样用C#写一个powershell命令呢？ 现在就用C#写一个超级简单的Module和Cmdlet 1. 在VS中创建
有十二个鸡蛋，其中有一个是坏的（重量与其余鸡蛋不同，不知道是重了还是轻了），用天平称三次，称出坏的那个鸡蛋
在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。精心调校好的算法能够从巨大的并且互不相同的数据源中提取价值，同时没有人类思考和分析的限制。对于开发者而言，机器学习为应用业务的关键分析提供了希望，从而实现从改善客户体验到提供产品推荐上升至超个性化内容服务的任何应用程序。 像Amazon和Micorosoft这样的云供应商提供云功能的机器学习解决方案，承诺为开发者提供一个简单的方法，使得机器学习的能力能够融入到他们的应用程序当中，这也算是最近的头条新闻了
机器之心原创 作者：徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒，天猫双十一订单峰值产生，58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分，今年整个双十一成交额破 3723 亿，实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后，今年的消费体验也出现了很多变化，付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后，来盘点一下，阿里用什么技术撑住了双十一？ 一、阿里双十一技术发展史，从去 IOE 说起 从最底层来说，支撑双十一
首先，我想问大家一个问题，这个词我们听了好长时间了，大数据，什么是大数据？这个词大概从去年，然后很多人就不停的听到，可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到，所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下，让我们都卖产品。 我们看这个例子，第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起，这个叫大数据吗？我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多，原来还有，就是特别厚
2018年9月30日，腾讯宣布启动战略升级。 面向下一个20年发展，腾讯将“扎根消费互联网，拥抱产业互联网”，致力于通过数字技术助力产业升级，成为各行各业最贴身的数字化助手，助推产业与消费者形成更具开放性的新型连接生态。 过去一年，既是腾讯拥抱产业互联网发展的“序章”，也是中国各行各业加速产业智慧化升级的元年。在过去的一年中，腾讯不断夯实云计算、AI、大数据、LBS、安全等底层关键技术优势，积极搭建开放共赢的产业合作生态，同时加速与出行、教育、金融、医疗、零售、文旅、政务等垂直产业连接，见证了中国数字
金陵十三钗 本题难度：难 本题占分比例：5% 问题描述 在电影《金陵十三钗》中有十二个秦淮河的女人要自我牺牲代替十二个女学生去赴日本人的死亡宴会。为了不让日本人发现，自然需要一番乔装打扮。但由于天生材质的原因，每个人和每个人之间的相似度是不同的。由于我们这是编程题，因此情况就变成了金陵n钗。给出n个女人和n个学生的相似度矩阵，求她们之间的匹配所能获得的最大相似度。 所谓相似度矩阵是一个n*n的二维数组like[i][j]。其中i,j分别为女人的编号和学生的编号，皆从0到n-1编号。like[i][j]是一个0到100的整数值，表示第i个女人和第j个学生的相似度，值越大相似度越大，比如0表示完全不相似，100表示百分之百一样。每个女人都需要找一个自己代替的女学生。 最终要使两边一一配对，形成一个匹配。请编程找到一种匹配方案，使各对女人和女学生之间的相似度之和最大。 输入格式 第一行一个正整数n表示有n个秦淮河女人和n个女学生 接下来n行给出相似度，每行n个0到100的整数，依次对应二维矩阵的n行n列。 输出格式 仅一行，一个整数，表示可获得的最大相似度。 样例输入 4 97 91 68 14 8 33 27 92 36 32 98 53 73 7 17 82 样例输出 354 数据规模和约定 对于70%的数据，n<=10 对于100%的数据，n<=13 样例说明 最大相似度为91+92+93+73=354
未来的电子商务被称作是大数据电商。按照大数据电商的定义，未来的大数据电商至少包含如下三个方面，一是O2O，即线下与线上的结合;二是实交化，即用户与厂商之间的积极互动;三是个性化，即千人千面。 双十一硝烟尚未散尽，各大电商已经开始盘点今年战果。其中京东在11日0点至10点期间，订单数量达到去年同期的2.4倍。在京东各品类商品中，手机品类订单量达到去年同期的3倍，明显高于整体增长。同时，移动端订单量的占比也是去年同期的3倍。移动端普及不能忽视在今年双十一中，京东新引入的微软著名“黑科技”——人工智能管家小
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念。虽然它们之间有一些联系，但实质上却相差甚远。本文不仅清楚地讲述了个性化推荐技术，更列出了其所面临的十大挑战。
导读：对于开发人员而言，基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而，开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习，通常会犯一些错误，本文列了十条注意点以飨读者。
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