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首次揭秘双11双12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，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。

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健康码行程码智能识别方案解析，双码识别一步到位

任务重：不仅需确认学生健康码，对同住人如父母、兄弟姐妹等人双码信息也需审核确认。...基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？...针对双码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述，整体解决方案需要三个环节，如下图所示： 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言，需要很长时间的上下游处理。...标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。

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    BOT行为标签匹配引擎：智能识别恶意流量的核心技术原理

    一、 BOT行为标签匹配引擎的工作原理 BOT行为标签匹配引擎是一种基于人工智能和大数据分析的智能识别系统，其核心原理是通过多维度的行为特征分析和模式匹配，实现对自动化程序的精准识别与分类。...智能分类与动态规则生成 基于聚类分析算法和大数据模型，引擎将请求智能分类为正常人类请求、正常Bot请求、疑似Bot请求以及恶意Bot请求。...精准的智能识别能力 该方案提供超过1000种公开BOT类型的识别能力，基于AI的行为分析引擎能够实现实时会话追溯，通过流量画像匹配行为模型及行为标签，高效检测恶意BOT行为。...、电商平台 华为云WAF 动态令牌+动态验证机制 前端代码动态加密、设备指纹识别、0day漏洞防护 金融、电商、高安全需求场景 阿里云WAF AI智能学习+动态令牌验证 场景化防爬配置、WebSDK加签保护...腾讯云BOT流量管理通过客户端风险识别、防护规则集与领先的BOT-AI智能识别引擎三重拦截能力，打造了新一代的客户端风险识别体系和多维度实时分析相结合的BOT流量管理体系，不仅能够准确应对恶意机器人程序爬取带来的资源消耗

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    大模型应用：从意图识别到个性化推荐：基于语义意图识别的智能推荐系统.121

    今天我们趁热打铁，基于意图识别的基础上，用最简单、最容易落地的方式，做一个基于语义意图识别的智能推荐系统。...了解清楚后我们不仅能搞定推荐系统，还能顺手掌握意图识别、语义检索、智能问答整个流程的核心原理。二、核心基础1....推荐系统与语义意图识别的结合基于语义意图识别的推荐系统核心流程：收集用户输入的文本需求（如搜索词、评论、提问）将用户需求转化为语义向量将推荐库中的物品描述转化为语义向量计算用户需求向量与物品向量的余弦相似度按照相似度排序...构建完整的智能推荐系统我们将构建一个电商场景的智能推荐系统，核心功能：1. 维护一个商品库，包含商品 ID、名称、描述2. 用户输入需求文本，如“我想买轻薄的笔记本电脑”3....可视化展示推荐结果的相似度分布# 完整的基于语义意图识别的智能推荐系统from sentence_transformers import SentenceTransformerfrom modelscope

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    如何用人工智能预测双 11 的交易额？

    本文将用一个简单的人工智能算法，即线性回归算法，预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。 1....处理数据 其次，我把历年双 11 的交易额数据，保存到文件「1111.xlsx」中，在林骥的公众号后台回复「1111」，可以获取该文件的链接。...进行预测 接下来，我们调用 sklearn 库中的线性回归算法，对历年双 11 的交易额数据进行拟合，并对 2019 年进行预测，预测结果是 2471 亿元。...小结 本文用一个简单的人工智能算法，预测 2019 年双 11 的交易额为 2471 亿元，并用图形展示了预测的结果。 到此，预测工作算是基本完成了，但数据分析工作还要继续。...等双 11 活动结束之后，我们还应该进行复盘，拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。

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    助力双 11 个性化会场高效交付：Deco 智能代码技术揭秘

    Tech 导读 在这次双11的个性化会场我们大规模使用Deco进行研发，带来了48%左右的效率提升，本文将为大家揭秘Deco提效之秘。...Deco 经过 618 大促的初步验证，随后不断升级打磨，在正在火热进行的双 11 个性化会场研发中已经广泛投入使用，覆盖 90% 左右的大促楼层模块，为业务研发带来 48% 左右的效率提升。...图3 双11部分个性化会场及模块 03如何实现一个设计稿生成代码方案 1、生成静态代码 设计稿智能生成代码的第一步是生成静态化的代码，而这一步的核心是如何根据设计稿生成一份「结构化的数据描述」信息，这份数据称为...图10 空间布局算法 图11 投影布局算法 处理好布局结构生成之后需要进行样式计算，是对经过布局推导层得到的结果进行一系列的计算，例如，基于层级关系，可以通过坐标计算得出 Flexbox 主轴、侧轴；...，而后再对区块通过分类算法识别出最有可能的组件类型，再将识别信息写入到 Schema JSON 的节点中，从而最终实现组件识别映射。

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    腾讯云2024双11大促：数据库智能管家 DBbrain最佳实践

    引言 腾讯云2024双11大促已正式开始，在这场活动中，腾讯云为用户带来了超值福利，其中云服务器CVM成为企业和个人用户部署应用、存储数据、处理信息的首选方案，其高效、灵活、可扩展的特性极大地促进了业务的快速发展...推荐蜂驰型CVM云服务器，经济高效，兼顾性能性价比，非常适合长期稳定运行的个人及企业应用。...本文将详细介绍在腾讯云2024双11活动中，基于腾讯云CVM云服务器部署MySQL数据库，并搭配使用数据库智能管家产品的最佳实践，构建高效稳定的数据库运维体系。...一、活动时间及参与方式 活动时间：2024年11月1日 至 2024年11月30日23:59:59。...同时腾讯云2024双11大促还有首单特惠、买赠专区等活动。

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    安全、高效、智能：RFID技术在工具管理与人员识别中的双效协同

    在工业制造、建筑施工、医疗手术乃至航空航天等关键领域，工具的高效精准管理与人员的可靠身份识别，是保障安全、提升效率、控制成本的核心环节。...然而，随着射频识别（RFID）技术的深入应用与融合，一种以数据自动采集与智能处理为基础的协同管理模式正在兴起。...2.智能防错与合规性强制执行协同系统能将人员权限与工具使用逻辑深度结合。例如：在复杂装配线上，新手技师的RFID身份被识别后，其领取的工具清单可能被系统限定为基础套装，高级或高危工具则无法解锁领取。...另一方面，与人工智能、数字孪生的结合将把协同管理推向新高度。...结语RFID技术在工具管理与人员识别中的协同，远不止于两项独立功能的机械连接。

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    4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解

    《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。....深度学习静态检测举例 6.优缺点 7.静态分析和动态分析对比 三.机器学习算法在工业界的应用 四.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy

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    双11产出1.7亿张素材的“智能设计师”，是如何做到的？

    10月25日，DT君邀请了智能产品架构师/全栈工程师/跨界设计师、MIXLAB无界社区创始人池志炜做客数据侠实验室，他将为我们一一解答以上问题，本文为其演讲实录。...在开始前，大家来猜一猜，以下哪张图片是人工智能所创作？我将在文末为大家揭晓答案。 ? 关于“设计师与艺术家会不会被AI取代”这个问题我在业界采访了很多人。...▍实践案例 关于量化之后，如何用机器获取的数据做应用，介绍两个案例： 案例1：基于posenet的人体关键点识别 摄影是日常生活中最接近艺术的一种行为。...利用深度学习的人体关键点识别技术，对海量摄影作品图片的人物姿态关键点以及画面的构图关系进行数据提取，最终通过这些数据的聚类，获取一些典型的类别，从而在大量的摄影作品中，发现最好的人物摄影姿势是什么样子。...有了这两类数据后，我们可以设计这样一款应用：用户上传自己的照片后，应用会自动计算和识别出肤色，并根据肤色自动搭配一个服装。除了服饰之外，配饰、妆容（例如口红色号）也可以实现个性化推荐。

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    01.AI双非研0如何从事AI安全研究

    博友提问：AI双非研0，很好奇怎么把安全应用到AI上，可以推荐些入门的东西吗？对这个方向很感兴趣，以及双非搞AI有前途吗？ 作者回答：你好！...（区块链）、对抗样本等都会和AI结合，不论是否是双非、211、985还是企业，了解一定AI安全相关的知识是有必要的，比如Fuzzing、漏洞挖掘、恶意代码分析、代码解混淆、入侵检测等。...比如说系统安全的恶意代码分析、逆向工程都要掌握好，以及如何提取样本的CFG特征或API特征；再如漏洞扫描基本方法，angr、符号执行、污点分析、BP（业务漏洞）基本工具的用法，以及掌握基本挖漏洞的逻辑，...，并进行有效的语义提取和特征表征增强，更好地实现恶意性识别、家族分类或溯源，AI结合安全的研究大概流程就是这样（样本采集->预处理->特征提取->向量表征->模型构建->优化评估）。...当然也推荐看作者“当人工智能遇到安全”的基础文章和“网络攻防和AI安全之家”知识星球。 （4）建议初学者一方面要学会复现别人的AI安全代码，一定要动手动手，另一方面可以通过简单的案例或数据集进行入门。

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    马斯克推荐的11本必读书籍：宇宙、人类和人工智能

    我们翻看了马斯克过去的一些采访资料和社交媒体发文，总结出了11本这位亿万富翁认为每个人都应读的书。 下面是这11本书的简介。...他还发明了双光眼镜——一种装有两片不同度数镜片的眼镜。 马斯克在接受Foundation的采访时说：从《本杰明•富兰克林传》中，你可以明白富兰克林是怎么成为企业家的。...马斯克在2013年的一场会议上推荐了这本书，之后又在推特上指出了这本书的关键论点，并称：否认吸烟导致死亡的那股力量正在否认气候变化的危险性。...：Max Tegmark 我们能从马斯克推荐的这11本书中总结出一个结论，他非常热衷于探讨人工智能的未来。...马斯克推荐的这本书探讨了AI造福人类的可能性，没有触及AI的邪恶面。 新智元发表过的两篇书评： 【马斯克荐书】生命3.0：生活在AI时代的我们该如何做人 杨静：智能进化的终极目标——从生命3.0谈起

    3.2K80

    机器学习在安全攻防场景的应用与分析

    机器学习能够深入挖掘大数据价值，被广泛用于电影推荐、饮食及产品购买推荐等各方面。Amazon、Facebook 与Google等众多公司也已用机器学习来改进其产品及服务。...此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。

    9.3K80

    WAF与防火墙：Web安全的“门神”与“守夜人”有何不同？

    本文通过功能对比、应用场景分析，揭示两者的核心差异，并推荐腾讯云Web应用防火墙的免费试用活动，助您低成本构建企业级防护体系。 正文 当黑客利用SQL注入窃取用户数据时，传统防火墙为何频频失守？...当CC攻击导致网站瘫痪，怎样的防护才能精准拦截恶意流量？答案藏在应用层防护的奥秘中——WAF与防火墙的差异，远不止工作层级这么简单。...电商防CC攻击 传统防火墙局限：无法识别“秒杀请求激增”是正常流量还是机器刷单 WAF解决方案：腾讯云WAF的智能CC防护支持多维度频率控制（IP/Cookie/Referer），结合人机验证，实测将恶意请求拦截率提升至...：腾讯云Web应用防火墙 核心优势对比 功能 腾讯云WAF 行业平均水平 AI引擎 基于千万级样本训练...腾讯云WAF通过AI+规则双引擎、0day虚拟补丁等创新技术，为企业提供“检测-拦截-溯源”全链路防护。立即申请免费试用，体验企业级安全能力，让您的Web应用在攻防战中立于不败之地。

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    对抗样本原理分析

    本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...在图像分类、语音识别等模式识别任务中，机器学习的准确率甚至超越了人类。 人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...3双半月数据集的二分类问题 前面通过等高线分布图说明了对抗样本的作用机理。下面针对更加复杂的数据集来进一步展示。本节对双半月形数据集进行二分类。数据集和神经网络的等高线图分别如图6和图7所示。 ?

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    7.基于机器学习的安全数据集总结

    《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展 下载地址：https://github.com...推荐作者文章： 图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例 MNIST-手写数字 MNIST数据集 是手写体识别数据集，也是入门级的计算机视觉数据集。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展。...发布机构：麻省理工学院 内容类型：图像样本 数据大小：31.2GB 使用范围：图像分类、自然灾害识别 推荐理由：个人感觉该数据集对于对抗样本、AI和安全结合的案例有帮助 下载地址：https://hyper.ai

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    什么是AI防火墙（AIFW）？

    AI防火墙引入智能检测引擎，通过海量样本训练威胁检测模型并不断根据实时流量数据优化模型，从而提升了威胁检测能力。 为什么需要AI防火墙？...NGFW与AI防火墙主要能力对比 AI防火墙的主要优势在于“智能”，不再单纯依赖既定签名特征机械识别已经认识的威胁，而是通过大量样本和算法训练威胁检测模型，从而使防火墙可以自主检测高级未知威胁。...智能检测引擎中的检测模型主要有2种来源： 云端样本训练（监督学习） 在云端采用监督学习的方式对百万级数量的样本进行训练，提取威胁检测模型，然后将模型下发到防火墙执行检测。...监督学习与非监督学习可以更有效地检测频繁变种的恶意文件，发现失陷主机和被远程控制的肉鸡，监测数据加密外发窃取，识别慢速和分布式暴力破解等恶意行为。...AI防火墙采用智能恶意文件检测算法提取文件特征，而并非传统的规则库检测恶意文件，极大提升了检出率。

    3K00

    如何保障小程序支付环节的安全？腾讯云一站式解决方案助力商家无忧运营

    【摘要】 随着小程序在电商、O2O等领域的广泛应用，支付环节面临恶意攻击、数据泄露、协议篡改等安全威胁。...【正文】 2025年某电商平台双11期间，某商家因未部署支付环节防护措施，遭遇黑产通过伪造协议发起的40万次DDoS攻击，导致服务器瘫痪超4小时，损失超千万交易额。...本文将从技术解析、解决方案、产品推荐三方面，为您揭秘如何构建坚不可摧的小程序支付安全体系。...+人机识别 100万QPS 协议加密 微信私有协议+TLS 1.3双重加密 全链路覆盖 数据风控 1000+风险特征库...腾讯云小程序安全防护依托微信生态原生能力，以零改造接入+全链路加密+智能风控为核心优势，已为30万+商家提供安全护航。

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