浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
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。...《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...淘宝开始考虑通过加入排队能力，解决系统秒挂的情况，但在用户侧会看到页面在转圈圈后显示抢购结果，体验感并不好。 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。在 0 点那一刻下单爆发后，随着第一波下单的完成，消费者很快开始重新逛淘宝。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。
一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体吞吐量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。
来源：t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀的特征 秒杀系统 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。...一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 利用系统的层次结构，在每个阶段提前重新验证，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体稳定性。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。
这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。...AI 推理的痛点 AI 推理是将用户输入的数据，通过训练好的模型产生有价值信息的过程。具体的是将训练好的 AI 模型部署到提供算力的硬件上，并通过 HTTP/RPC 等接口对外提供服务。...如果我们从端到端的视角再来分析下整个 AI 推理过程，会发现这两类用户的痛点目前没有得到很好的解决。 用户对 GPU 的使用初始于业务系统，用户根据业务需求搭建模型，并为最终模型的效果负责。...业务系统构建完成后，会从资源管理系统中申请资源，而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统，这个管理器只会为资源分配率负责，而不会关心资源分配后的业务使用效率。...推理加速的业界解决方案 为了系统性的分析和进行推理加速方案，我们首先需要能够定义推理加速的优化目标。为此我们先简单回顾下 GPU 的硬件架构和执行模式。
吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...---- 问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。 通过一个栗子来了解推荐系统 假使我们是一个电影供应商，我们有 5 部电影和 4 个用户，我们要求用户为电影打分 ?
一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体吞吐量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。...出处：http://t.cn/EAlQqQD 推荐：一本书，并送5本 最后，给大家推荐我最近一直在看的一本《Redis使用手册》，这本书的作者是：黄健宏 《Redis设计与实现》的作者，豆瓣评分高达 8.5
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。...但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联...， AttRes，Stamp 独辟蹊径之序列推荐的优化思路 深度模型工具的介绍与使用 MLSQL DeepCTR等与工业界采样方法 Week11: 重排序与多目标学习 多目标学习的几种范式 范式一：样本加权...强化学习在推荐场景中的应用 Week15: 项目总结，部署以职业规划 工业界项目的部署 推荐系统岗位的面试要点 大厂的面试攻略 如何准备简历、包装自己 职业规划 课程其他的细节可以联系课程顾问来获取...新闻推荐项目 目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...图 5：各种知识图谱 例如，研究人员已经构建起了各种通用/专用知识图谱，这些知识图谱在语义搜索、推荐系统，问答系统等应用场景下发挥了很大的作用。...图 11：三空间融合法 张钹院士在《信息科学》期刊中给出了实现第三代人工智能的一种可能的理论框架——三空间法。
系统概览 Kubernetes 集群管理系统需要具备便捷的集群生命周期管理能力，完成集群的创建、升级和工作节点的管理。...在大规模场景下，集群变更的可控性直接关系到集群的稳定性，因此管理系统可监控、可灰度、可回滚的能力是系统设计的重点之一。...这一设计参考控制理论中常见的负反馈闭环控制系统，系统实现闭环，可以有效抵御系统外部的干扰，在我们的场景下，干扰对应于节点软硬件故障。 ? 架构设计 ?...这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。...蚂蚁大数据、AI 等业务都已经在迁移 K8s 与在线应用混部。大数据类对时间不敏感业务，可以很好地利用集群空闲资源，混部后可大幅降低数据中心成本。 Q3：K8s 集群和传统的运维环境怎么更好的结合？
://cloud.tencent.com/act/double11/ai 主会场AI特惠：9.9 & 抽奖 & 赢大礼 在主会场 还有AI爆品秒杀24小时不间断 活动价最低9.9（新用户超值推荐）...并有三重优惠享不停 企业专区抽奖 用户购买企业专区的AI产品即可参与 企业用户下单抽奖100%中奖 高配高性价比 企业专区活动时间 2021年10月18日 - 2021年11月30日 23:59...:59 此外 邀请新用户购买主会场AI商品还有额外好礼相送 活动时间 2021年11月1日- 2021年11月30日 23:59:59 腾讯云官网主会场地址 https://cloud.tencent.com.../act/double11?...365天*24小时工作模式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行业带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习，越来越懂你 推荐自然更精准！
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (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...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 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。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义，并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地，漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战，富有借鉴意义。...我们当时做这个项目，应用在双11实时预测的用户产品推荐上，后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点，如果我们做参数服务器，同样的技术，就是死路一条。...从智能客服到保险业 在金融服务这一大场景下，漆远特别以其中的智能客服、个性化产品和资讯推荐、保险及自动核赔等多个小场景为例，展现了AI 技术的应用及产生的价值。 ?...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目，它一开始是典型的人力服务工作，在成都客服中心有几千人，每年双11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年，自助率从60%一下子升到94%，2016年自助率高达97%，去年双11最忙的时候，客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标，两三个星期前刚刚做到。
需要推荐的东西比较多，为了能够把RL用于推荐系统我们常常采用DDPG格式，但是DDPG格式会出现真是action和outpput出来的action之间的差异（一般采用cos similarity或是欧氏距离最近...我们先来看一下模型图 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 好了好了又想学习推荐系统科研的小可爱们...主页或是由中国人民大学出品的RecBole https://github.com/xingkongxiaxia/Sequential_Recommendation_System 基于ptyorch的当今主流推荐算法...tensorflow_recommend_system 我还有基于tensorflow的代码 https://github.com/RUCAIBox/RecBole RecBole(各种类型的，超过60种推荐算法
TLDR: 本文探索了深度学习和符号学习方法的结合，用以增强序列推荐模型的逻辑推理能力。通过解耦特征嵌入和逻辑嵌入，使序列推荐同时受益于相似性匹配（感知能力）和逻辑推理（认知能力）。...尽管当前的深度序列推荐算法取得了不错的推荐效果，其大部分算法都是基于相似性匹配的感知模型。...最近的神经符号学习方法取得了巨大的进步，因此将神经符号学习的认知推理能力赋能传统的推荐模型，能够让序列推荐算法同时拥有感知和认知的双重能力，进而提升用户的使用体验。...此外，深度学习的引入使符号学习和推理过程的端到端训练成为可能。然而，将神经符号学习集成到序列推荐算法存在两个挑战。首先，近期的逻辑推理模型是基于嵌入特征的。...这种方式忽略了用户的品味充满不确定性，并在不断变化，这就造成了不恰当的推荐。 所提方法 本文旨在利用逻辑推理能力来增强基于深度学习的序列推荐模型，并提出了一个名为概率逻辑推理的序列推荐的通用框架。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
