天猫：王牌主播打头阵 作为双11赛场的擂主，天猫的双11筹备自然是最值得期待的，截至目前公布出的成绩，也能够看出其火热程度。10月20日晚8点，天猫双11正式开启预售。...今年双11发布会上，天猫宣布将致力于打造一届“低碳双11”，同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...为了便利商户做出最好的营销决策，提升销售额，抖音官方在活动期间还会上线实时热卖榜、个性化推荐榜单和抖音商城排行榜频道。商家、达人可以根据实时热卖榜的数据变化，来调整自身销售策略。...而个性化推荐榜单可以帮助榜单上的商品在主会场获得更多曝光，这些举动都可以说明抖音平台在不断完善自己电商版块的功能，为更好的GMV业绩铺路。...在全互联网行业面临流量天花板的窘境时，直播电商还能保持如此的增长活力。 另一方面从细分公司来看，也是淘快抖三家平台增速亮眼。作为三家最早涉足直播电商行业的公司，可谓吃尽直播电商市场的红利。
（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
在推荐系统项目中，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有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...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
在推荐系统项目中，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...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(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...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
2、系列文章本文是系列文章中的第 11 篇，本系列总目录如下：《视频直播技术干货(一)：揭秘百万级粉丝互动的Facebook实时视频直播》《视频直播技术干货(二)：P2P技术如何将实时视频直播带宽降低75%...《视频直播技术干货(三)：实时直播答题系统的实现思路与技术难点分享》《视频直播技术干货(四)：首次披露快手是如何做到百万观众同场看直播仍能秒开且不卡顿的？》...《视频直播技术干货(五)：七牛云使用QUIC协议实现实时视频直播0卡顿》《视频直播技术干货(六)：新浪微博实时直播答题的百万高并发架构实践》《视频直播技术干货(七)：实时视频直播首屏耗时400ms内的优化实践...》《视频直播技术干货(八)：淘宝高清、低延时的实时视频直播技术解密》《视频直播技术干货(九)：千万级直播系统后端架构设计的方方面面》《视频直播技术干货(十)：一文读懂主流视频直播系统的推拉流架构、传输协议等...》《视频直播技术干货(十一)：超低延时视频直播技术的演进之路》《视频直播技术干货(十二)：从入门到放弃，快速学习Android端直播技术》（* 本文）3、知识准备音视频技术的门槛一直以来都相对较高，如果你对音视频相关技术的理论知识了解不多
"2016年直播是互联网最火爆的风口，假设你是一款手机直播app的负责人，请问： 1）你会重点关注哪些指标数据？...2）运营一段时间后发现产品看直播的用户很多，但是基本不怎么付费送礼物，这会造成什么影响？有什么解决方案？请阐述。"...2、 许多用户看直播但不付费送礼物会造成的影响 2.1 对于手机直播产品来说，用户付费是公司运营下去的前提，若很多用户只看直播，但基本不怎么付费送礼物，那么后期的业务也难以开展下去。...3.2 推荐奖励，即老用户拉新用户注册产品，该新用户发生充值行为后，老用户会得到酬赏，本质上即分销裂变。
业务背景 直播推荐与内容推荐的异同，K歌直播与其他直播（如虎牙）的区别： 2....推荐系统架构及挑战 推荐系统架构 3 召回模型算法设计 召回模型迭代 3.1 双塔模型（DSSM） 3.2 召回多模态模型实践 对item侧性多模态的embedding： Live...Streaming View：我理解就是直播间表格特征，如主播id等 Song View：K歌直播业务中，很多直播间会绑定一个Song ID，基于Song ID做embedding。...我理解可能是主播在唱的歌 或者 背景音乐吧 Multi-media View：这部分就是直播间的内容理解——直播间视频、音频的embedding。...毕竟推荐直接展示给user的是直播间的头像图片和房间title，比如某些男性user就偏好某些女性主播直播间头像。 另外还有一个多模态融合的问题。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
※倒计时5天，各路专家齐祝福CIS大会夏日版圆满成功 FreeBuf视频号已开启直播预约，欢迎点击下方卡片预约直播，CIS大会夏日版官方网站也正式上线，点击「阅读原文」即可跳转官网。...，如果有感兴趣的议题内容，敬请锁定直播间！...※如果已在CIS粉丝群 无需重复进群 02 互动：Summer Live直播间首次启用 「CIS大会夏日版·Summer Live」将首次采用双直播间模式，除了虚拟实景直播间发布精彩议题外，Summer...Live直播间将在中午12点准时上线。...CIS大会夏日版纪念T恤，FB呼呼扇、FB网安宇宙手提袋等精品好礼也已在直播间预留，参与互动收看直播即可免费将好礼带回家。 ※直播福利一览 还有5天，CIS大会夏日版将正式与各位见面。
近期在研究直播，给大家推荐这款直播录制软件，用了一段时间，还是比较好用的。抖音工具这是一款智能录制抖音的软件，软件可以监测最多三个直播间，可以在后台挂着就行，它会在主播开播的时候自动录制。...我们只需要复制直播间链接，如：https://live.douyin.com/XXXXXXXXXXXX打开抖音工具，点击项目管理，然后在输入框中输入抖音链接，点击新增项目即可。...新增项目后，项目列表中会显示该直播间的相关信息，在工作状态一览中会提示“需录制”，如果开播就会自动录制。...如果直播间比较多的话，只会显示三个需录制的直播间，其他直播间会显示“待录制”状态，需要直播时双击切换成“需录制”状态即可。这是因为软件的限制，只能录制3个主播。...录制完成后你可以在软件目录下的作品文件夹中找到直播录制文件夹，其中有所有直播间的录制文件，正在录制的文件无法打开，请结束录播后即可使用。当然，软件还有更多功能等你们自己去探索，这里就不多做解释了。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 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，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 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 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 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。
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。
掌握产品最新动向，一起来看看腾讯云音视频产品近期都有哪些新功能发布~ 时移支持精彩剪辑固化 用户可将剪辑出来的视频保存为独立视频，不受原始直播录制的影响，可对其进行转码、分发播放、在线剪辑等二次处理，独立管理...直播自适应码率支持极速高清 ABR自适应码率可新增创建类型为极速高清、标准转码两种类型的子流，实现不同带宽环境下自动切换适合的码率及转码类型，从而降低卡顿，提升观看体验。...拉流转推支持一路双推 支持将一路流转推到两个平台的解决方案，满足多平台内容转发的诉求。...直播流及IP排行统计 在业务管理的过程中，可根据直播流及IP维度的流量占比排行，方便后续进行运营投放、鉴权设置等操作。 扫描下方二维码添加音视频小姐姐微信，与产研团队直接沟通，了解更多详细信息。
早期的推荐系统 早期的花椒推荐系统是基于热度推荐的。对当前直播间的观看人数、送礼人数、互动人数等做一定的加权求和，得到这个直播间的热度分数，根据这个分数对直播间进行排序做推荐。...ESMM模型是一个双塔、双任务的模式在全样本空间上进行训练。...上面分享了花椒直播推荐系统从0到1的搭建过程，包括召回和排序过程，但可以发现这些其实是很通用的，完全可以应用于商品推荐、小视频推荐等其他场景。下面会分享些直播场景和其他场景不一样的地方。...智能推荐遇上花椒直播 7.1 直播内容的理解和识别 直播中的推荐和商品推荐等场景有所不同，是“活的”而不是“死的”，因为直播是长时间连续性的，并且内容是实时在变的，比如用户喜欢看跳舞直播，那么当主播不跳的时候用户可能也不想看了...Reference 本文是Microstrong在观看花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋在B站上讲解的《智能推荐算法在直播场景中的应用》视频的笔记。
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。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
将围绕下面四点展开： 业务背景 推荐系统架构及挑战 召回模型算法设计 精排模型算法设计 01 业务背景 直播推荐和其他推荐的比较 ?...直播推荐和内容推荐的对比：它们的相同点是都有一个严格的计划经济，在一个流量池体系下寻找用户和主播/用户和item的相关性；不同点在于直播推荐寻找的是最优的转化率模型，而内容推荐更多的是寻找多目标的融合。...直播推荐不仅是有量的要求，而且需要让用户平滑地进入直播间来防止直播间过载（主播接待能力同步）。K歌的直播推荐对比虎牙/YY：场景更大而全，用户的量级更大，用户行为和画像更丰富。...02 推荐系统架构 ? 在召回这一层面，有索引召回，比如用户喜欢的伴奏来召回直播间。泛社交召回，还有通过好友和用户感兴趣的人所在的直播间来召回。...对于双排方法，由于我们是双排的直播间click，所以我们需要有一定的采样方式，这样的采样方式一般是有两种：一种是Skip-Above，另一种是Click-Around。
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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