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作为互联网企业,能为碳政策做点啥?| Q推荐

为了应对全球气候的变化,我国在近几年也已经明确提出了“碳政策”。然而在政策之下,很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系,但在全球性问题面前,没有人是一座孤岛,谁也无法自全。...由于碳政策具有重要战略意义和变革意义,自其开始实行之后,我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中,来助力达成“碳”目标。...年以来,中国互联网企业开始探索碳中和路径,如阿里、腾讯、百度等互联网巨头纷纷积极响应碳政策,启动了碳中和规划或发布了行动报告。...那么,在碳政策已成确定趋势的背景下,中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现碳目标呢?...3 碳政策之下,数据库扮演重要角色 众所周知,公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行,在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens的数据在过去20年中已经由大学的学生以及互联网上的人们进行收集了。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...MovieLens的数据在过去20年中已经由大学的学生以及互联网上的人们进行收集了。...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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远程授课、万人直播,腾讯乐享为高校释放12大能力!

腾讯乐享十二大能力图示 PART1  线上便捷教学科研,数字化组织教师团建 ?...04 塑造教工之家,丰富课余生活 在乐享可以创建党建K吧,通过数字化的方式将党建、工会工作深入教职工之间,发起调研福利、线下团建组织等活动丰富教职工的课余生活。 ?...PART2 加入社团有同路人,参与创大赛有后盾 ? 对在校学生而言,如何获取专业课件、随时随地移动化学习?对各类活动大赛感兴趣,如志愿者活动、创大赛该如何快速踊跃参与?...08 建设创交流平台,贯穿大赛全流程 为学生提供创新创业大赛的解决方案,通过建设校园创新创业交流平台,为在校学生提供基于微信端的在线路演平台,支持学生项目路演、嘉宾互动点评、项目打分、路演项目展示、

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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案例|创新党建工作,小程序助力新时代智慧党建

关键词: 党建 小程序 习近平总书记指出,互联网是我们面临的“最大变量”,如果党过不了互联网这一关,就过不了长期执政这一关。因此,新时代党建如何创新是每个组织都需要思考的问题。...图片1.png 党建小程序 探索互联网时代党建新模式 “鄂市污染物在线监控党建云”小程序是以微信为载体,依托成熟的云端平台进行设计和搭建,形成的新媒体轻应用程序。...图片2.png 近年来,智慧党建作为一种结合了移动互联网、数据分析、云计算、社交网络等手段的党建模式,已经成为提高党的执政能力,巩固党的执政基础的新平台、新模式、新形态。...而党建小程序,成为智慧党建必备的基础应用。...党建的小程序的出现为加强和改进党建工作开辟了新途径,为党员参会学习党建知识提供了新方式,会议记录学习记录皆有据可查,成为党建工作开展的新载体。

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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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点量云流化在智慧党建中的应用

“智慧党建”是运用互联网、大数据等新一代信息技术,创新党组织活动呃逆荣方式,实现党建信息资源融合共享,稳步提升新时代党建水平。...在政府的大力支持下,为迎合党组织的实际需求,提高党建工作水平,“智慧党建”迅速发展。通过三维场景展示党建展厅各类主题元素,利用三维动效模拟党发展历史大事件。图片一、智慧党建有哪些优势?1....党建数据可视化智慧党建是将互联网产生的海量数据运用大数据技术的分析能力,实现了党组织自动统计数据,统计结果更准确、更快速,大大提高效率。科学分析指导党建工作,党组织管理情况清晰可见。...VR党建、AI党建更是让党员体会到实时互动交流的便捷。...将传统党建的做法转化为党建应用,可以完善线下党建覆盖不到的空间领域,利用云流化技术,打破传统党建对时空地域的限制,用户可以在任何设备随时随地通过链接去访问、参与党建工作,各项工作和学习也更规范化、透明化

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寻找30位!腾讯云9大政务产品为WeCity加速器注入新势力

党建小程序 以数字化、网络化、智能化工具提高服务群众水平,采用“分层分级”的管理理念,聚集党建最新信息,为党员提供一体化学习、党务管理平台。 ?...智慧党建组织部版 为基层党组织、党员工作管理、党员服务、党建宣传、学习教育、群众服务、互动交流等提供一体化管理平台。 ?...腾讯云副总裁罗朝亮说,“产业数字化的过程中,腾讯贡献的是底座能力,在20多年的互联网从业经验里面,腾讯已经把安全、数据、包括认证和同时服务于几十亿用户的体系锤炼的非常成熟。...腾讯公司高级执行副总裁、腾讯公司云与智慧产业事业群总裁汤道生宣布推出腾讯WeCity加速器 本次大会后,腾讯WeCity加速器将联合腾讯大学、腾讯研究院,整合全球顶级产学研资源,期望与优秀的产业互联网企业...:至少需要一名知名企业家/一线机构合伙人为推荐人 ?

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腾讯与深信院签署战略合作协议 共同制定行业人才技能标准

深信院副校长许志良与腾讯教育南区总经理刘分别代表双方签约 腾讯党委副书记、集团公共事务副总裁沈丹在签约仪式上表示,腾讯和深信院有着良好的合作基础。...未来双方将以党建资源、思政资源的共享,党建经验、党史学习经验的共鉴,实现在智慧校园建设、人才共育、湾区青年交往交融、科研合作等方面更深入的合作。...根据协议,双方将在党建、人才培养体系建设、师资队伍与课程建设、智慧校园建设、校企工作室共建、校外学生实训基地群建设等六大方面展开合作,联手探索更多校企合作新模式,为区域经济发展提供人才和智力支持。...同时,双方还将共建校内企业工作室和校外学生实训基地群,通过为深信院在校学生提供实习、就业岗位和协助学生参加挑战杯、互联网+创新创业大赛等,提升学生职业素养,提升就业质量。...产业互联网时代,大数据、人工智能、云计算、物联网为代表的新一代信息技术,正带动各产业快速前行,与之相匹配的复合型产业人才需求也因技术革新而进一步扩大。

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半月谈:开创元宇宙加强基层党建的新赛道

据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第50次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2022年6月,我国网民规模为10.51亿,较2021年12月新增网民1919万,互联网普及率达74.4%。...2022年11月30日,共青团中央维护青少年权益部、中国互联网络信息中心(CNNIC)发布《2021年全国未成年人互联网使用情况研究报告》显示,2021年我国未成年网民规模达1.91亿,未成年人互联网普及率达...96.8%,我国小学生互联网普及率达95.0%,未成年人触网低龄化趋势明显。...特别是与互联网同步成长的Z世代,他们第一部手机是智能手机,第一次打开的应用是游戏,他们不仅会重塑着元宇宙社会,也会改变着物理社会。...(一)打造元宇宙加强基层党建的新家园。目前,世界各大互联网巨头依据当前先进的技术集群,纷纷布局各自的发展路径。我国也正在全面发力,用元宇宙开启工业生产、文化旅游、融合媒体、教育培训等产业新未来。

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推荐系统遇上深度学习(四十二)-使用图神经网络做基于会话的推荐

1、背景介绍 现有基于会话的推荐,方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链,论文提出了现有方法的两个缺陷: 1)当一个会话中用户的行为数量十分有限时,这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2)根据先前的工作发现,物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征,但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模,而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题,作者提出使用图网络来做基于会话的推荐,其整个模型的框架如下图所示: ? 接下来,我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层,使用sh和每个物品的embedding进行内积计算: ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率: ? 损失函数是交叉熵损失函数: ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐,效果还是不错的,而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们,咱们又有好多知识要学习啦,你行动起来了么?

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创平台—制造业与互联网融合的引擎

加快搭建两类创平台是突破口。...二是互联网平台的支撑能力不足,基于互联网创平台在汇聚整合创新创业的资源,带动技术产品、组织管理的潜力远远没有发挥出来,更为重要的是,我们在支撑智能制造产业生态的数据分析的大平台方面,构建能力是不足的...因此,落实国发28号文,重点是要打造创平台,培育三种制造新模式,增强三个支撑能力,这是制造业与互联网融合的主线。...优先发展两类创平台 安筱鹏强调,推进制造业与互联网深度融合,一个优先的任务,就是打造制造业大企业创和互联网企业的创平台。...创平台就是交易平台 创平台其实就是交易平台,既交易产品,更交易能力。

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通俗易懂,互联网的常见推荐算法

没有复杂的公式,没有晦涩的技术词汇,从最简易的案例,了解互联网最常见的推荐算法,每篇1分钟,保证弄懂。...一、《从电影推荐开始,聊协同过滤》 什么是协同过滤 协同过滤的3步骤 一张excel表格,秒懂协同过滤 二、《从职位推荐开始,聊内容推荐》 什么是基于内容的推荐 基于内容的推荐的3步骤 明明职位要求6000...+,为啥会出3000+的推荐结果 三、《我不是潘金莲,聊相似性推荐》 没有用户行为数据,能不能做电影推荐 相似度推荐的简易原理与实现 如何计算《我不是潘金莲》与《芳华》的距离 四、《从啤酒与尿布,聊关联规则推荐...》 什么是关联规则推荐 没有公式,也能秒懂支持度、置信度、提升度 一张excel表格,秒懂关联规则推荐 五、《“相同距离,不同价格”里的个性化推荐》 为什么相同起点,相同终点,价格却不同 用户分级,个性化推荐秒懂

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面试官:为什么在系统中不推荐写?

作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源:孤独烟 引言 正文 背景介绍 写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持...那么,写会带来什么坏处呢?OK,继续往下看! 写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client,同时往两个DataSouce写数据。...如果采用写的方法,是避不开这个问题的! 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢?有的,只要能按顺序记录数据的变更即可!那具体怎么做呢,我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中,其他数据源从kafka中获取数据,避免了直接写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。

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