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。
一、前述 经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。 二、详细流程 ?...将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据（可以用Spark_Sql对数据进行处理） insert overwrite local directory '/opt/data/traindata' row...这里是方便演示真正的生产环境是直接用脚本提交spark任务，从hdfs取数据结果仍然在hdfs，再用ETL工具将训练的模型结果文件输出到web项目的文件目录下，用来做新的模型，web项目设置了定时更新模型文件...//得到稀疏向量 val sam: RDD[SparseVector] = sample.map(sampleFeatures => { //index中保存的是，未来在构建训练集时...trainSet") // la.sample(true, 0.001).saveAsTextFile("testSet") // println("done") //逻辑回归训练
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。
导读 目前的模型训练过程只获取用户的反馈作为标签，而没有考虑到之前推荐中的错误。本文为推荐系统构建一个自纠正学习循环（称为 ReLoop），从而从之前的推荐错误中学习知识。...构建自定义损失来鼓励每个新模型版本在训练期间减少对先前模型版本的预测误差。 核心：利用前一次训练的预测结果来约束当前轮次训练的性能不能差于前一次，简单有效。 2....方法 image.png 2.1 生产中的训练循环 推荐模型的训练循环如图 1(a) 所示。 首先，从用户对曝光商品的隐式反馈中收集训练数据，即点击商品作为正样本，未点击商品作为负样本。...最后，在线曝光和点击事件将被记录在用户行为日志中，进而触发新的一段时间的训练。 可以发现相邻训练程序之间的联系非常松散，因为每个程序都独立地训练自己的模型。...除了上述损失函数还需要正常的推荐模型训练，此处采用交叉熵损失， \mathcal{L}_{c e}=-y \log \hat{y}-(1-y) \log (1-\hat{y}) 因此总损失为 L=\
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。...利用新的矩阵Y来训练算法。
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
一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 ...2.构建训练集中的关联特征 ? 流程： ? 2.构建训练集中的基本特征 ? 总结：注意特征名离散化因为如果特征不离散化会造成数据之间有关系。...local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm; 3、构建训练数据... STRING, pay_ability STRING )row format delimited fields terminated by '\t'; 最终保存训练集的表...update_time, stars, IF ( comment_num IS NULL,0, IF ( comment_num <= 10,comment_num,11
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。
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...范式二：多模型融合 范式三：联合训练、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的实现 第四部分：实时召回策略与前沿推荐技术 Week12-13: 工业界新闻推荐系统中冷启动与热点文章实时召回 人群分桶...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...「多 GPU 训练」：为了能够在单台机器上充分利用多个 GPU 进行训练，作者以多塔（Mulit-tower）的方式训练前向和反向传播。...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
1 训练营课程链接实战训练营的课程：https://mp.weixin.qq.com/s/3WrTMItNAGt8l2kjjf042w。2....学习目的基于车辆检测+AI安全+分类模型的模式，将攻击与防御注入到检测任务与分类任务的级联点中，完成AI项目的对抗攻防安全功能。3....resnet50_ANT_best_albation1_64_checkpoint.pth') #pth_path = os.path.join("/Users/rocky/Desktop/训练营...torch.cuda.is_available() else "cpu"detect_model = Detect_Model().eval().to(device)# AidLite初始化：调用AidLite进行AI
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？
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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。...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： 利用新的矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，模型会人为其给每部电影的评分都是该电影的平均分。
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。
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