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动态规划应用--11购物凑单

问题描述 11购物节的时候,某宝给你很多张满300减50的优惠券,你想组合各种商品的价格总和>=300,且金额总和越接近300越好,这样可以多薅点羊毛。 回溯算法效率太低,时间复杂度指数级。...当n很大的时候,可能“11”已经结束了,代码还没有运行出结果 ---- DP求解:购物车中有n个商品。针对每个商品都决策是否购买。每次决策之后,对应不同的状态集合。...iostream> const int limitMoney = 300; const int MaxSumOfPrice = 3*limitMoney;//超过3倍就没有媷羊毛的必要了 void double11shopping...MaxSumOfPrice) states[0][price[0]] = true;//第一个买 int i, j; for(i = 1; i < n; ++i)//动态规划...delete [] states; } int main() { const int n = 5; int price[n] = {100,98,105,104,99}; double11shopping

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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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苹果推荐并非最佳 iOS 11下的HEVC编码设置优化

编者按:在苹果发布了iOS 11后,苹果产品已经支持HEVC硬件编解码,从而取代之前普遍使用的软件编解码方案,不仅解放了CPU,让移动设备的待机时间更久,用户也可以获得更好的观看体验。...Jan Ozer在Streaming Media撰文称,通过测试发现,苹果推荐的HEVC参数不是最优的,在同样的码率下,可以有更佳的观看效果。...表1(梯子图)展示了HEVC和2.264在同样的分辨率下的推荐码率(https://developer.apple.com/library/content/documentation/General/Reference...表5:《Sintel》的编码梯子图 表5显示,复杂画面的视频采用更高分辨率编码的效果更好。...表6:使用《Sintel》编码梯子图的分辨率与苹果建议值的得分对比 图1显示,HEVC编码的700kbps码率下,540p的效果比270p好很多,前者是VMAF得分更高,后者是苹果推荐的。

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如何用人工智能预测 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 11 的交易额。 1....处理数据 其次,我把历年 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 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 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 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 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 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 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;...图25 事件绑定 (5)属性编辑及数据绑定 此外,Deco 已经提供组件映射的能力,在这基础上,开放了组件的属性编辑和数据绑定能力,实现页面与动态数据的对接。

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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。...结合Adobe最近公布的人工智能工具Sensei的案例来看,这个工具有一个图像质量评估的能力,它给出了评估图片质量的十个纬度,这其实就是一些所谓的艺术规则。...比如研发一个叫人工智能摄影师的产品。“摄影师”会自动跟拍用户,基于已经构建的知识图谱,对大量跟拍的摄影照片进行排序,自动为用户挑选出一个最佳的摄影作品。...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。 除了服装,我们生活中关于颜色的应用场景还有很多,比如室内装修。

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马斯克推荐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

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11请来一堆科技巨头步道“智能制造”,天猫已在为十年后的电商布局

这看上去是一个有些“学术范”的活动,与天猫11似乎并无直接关系。实则不然,从这个活动能够看到,科技产品将一如既往地成为天猫11的重点,更重要的是,智能化制造正在成为现实。 ?...3C家电已是天猫主场 众所周知,3C家电一直是每年11的重点,小米天猫旗舰店连续三年夺得天猫11单店销售额第一就是生动的诠释。不只是天猫,苏宁、京东都会将3C家电当做促销重点。...阿里巴巴在智能制造中能做什么? 在马云提醒行业“新制造”趋势的时候,阿里巴巴两年前就已经在布局了,而今年11则成为C2B模式的练兵场。...明年11的某些品类,或许我们就完全可以实现“先定后产”,这样也将彻底改变商家在11清库存的做法,因为未来的商家根本不会有库存,一切生产都会面向具体的订单。...阿里巴巴的行动实际上已经给出了答案:智能化制造、个性化定制、立体式体验和零库存物流,就是十年后的电商,阿里巴巴已为此布局多时,今年11只是冰山一角。

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搜索,大促场景下智能化演进之路

作者:仁基,元涵,仁重 本文选自:《尽在11:阿里巴巴技术演进与超越》 近十年,人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活,而在互联网领域,人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。...作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年11大促都是验证智能化进程的试金石。...伴随着一年又一年11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。...,并在最终的排序环节,把这些变化及时地融入匹配和排序,带来结果的动态调整。...图1 搜索智能化演进过程 1. 2014年11,实时之刃初露锋芒 技术的演进是伴随解决实际业务问题和痛点发展和进化的。

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2021腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划课题(十&十一&十二)——智慧城市&数据库&信息安全技术

12月11日,2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。...数据驱动下的时空动态建模、网络结构分析、实时推荐等理论与方法研究;4、时空大数据在国计民生和社会经济领域的应用研究,分析不同尺度下的时空动态,为城市、交通、及其它行业的决策应用提供新的理论、模型和技术。...导师2:腾讯专家研究员,毕业于北京邮电大学计算机系,先后在搜狗网页搜索部和腾讯地图大数据实验室工作,负责地理编码、广告应用、位置大数据的研发工作。...课题10.2:遥感影像智能管理、解译和应用(地点:北京) 卫星和航拍影像以及其它摄像设备采集的数据含有极其丰富的时空动态信息。...导师2:腾讯专家研究员,毕业于北京邮电大学计算机系,先后在搜狗网页搜索部和腾讯地图大数据实验室工作,负责地理编码、广告应用、位置大数据的研发工作。 ?

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万能的腾讯云小微智能题库

导语: 2021年9月,国家各项“减”细则也正式开始实施,而减政策一系列的举措都指向了同一个目标:充分发挥学校教书育人的主体功能,将义务教育重新拉回到一个应有的平衡局面。...整体流程: 11.png 主要由两部分组成: 离线生成题的数字化编码 先把存量题进行数字化编码,然后按题型进行统计每种编码的占比情况。...最后根据数字化编码组成的元素,实时动态的生成入题模板。 脚本入题 对于脚本录的题,首先计算出题型结构的编码,然后根据题型从题型结构标准查找对应的数字化编码。如果查找到质检通过。...为了能支撑不同的交互方式 ,智能题库设计了扩展标签与多版本的存储架构,能根据具体的应用需求,为题动态新增定制化的标签与版本。 扩展标签:采用竖表存储,可以挂载到题,子题和元素上。...【业界竞品对比】 特性 竞品 元素级智能题库 备注 人力投入 众包的方式管理几万人 2家供应商十来人 智能题库有自动质检和万能模板推荐 兼容性 10+模板 万能模板 智能题库元素能自由组合出各种题型 应用终端

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专访 | 阿里搜索事业部研究员徐盈辉:剖析阿里背后的强化学习技术

11 推荐场景中,阿里巴巴使用了深度强化学习与自适应在线学习,通过持续机器学习和模型优化建立决策引擎,对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析,帮助每一个用户迅速发现宝贝,提高人和商品的配对效率...在阿里巴巴搜索事业部,搜索和推荐算法团队的研究重点是,电商平台下的智能化流量投放系统,消费者权益智能化分发系统。...2014 年 11 通过排序特征实时,引入商品实时转化率,实时售罄率模型进入搜索 match 和 rank,让售罄商品额无效曝光大幅减少,并实现了成交转化的大幅提升;2015 年 11 推出链路实时计算体系...,和基于强化学习的排序策略决策模型,从而使得淘宝搜索的智能化进化至新的高度,并在今年的 11,分桶测试效果表明,成交金额取得了近 20% 的大幅提升。...在 2016 年 11,搜索技术和算法团队通力合作,首次大规模实现在线深度学习和强化学习等前沿技术,经过不断的尝试与改进,找到适合在搜索场景下可有效大规模应用的方案,对搜索排序在策略选择上做出了重大的升级

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聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

Olive流程图 正是在All-in无线后的这一年,个性化推荐开始在阿里逐步成长起来。 个性化推荐初逢11 2015年,个性化推荐第一次在11中大放异彩。...个性化推荐算法在11大放光芒,一个又一个令人瞠目的数字足以为证。个性化推荐的第一战场“11主会场”更是自11开展多年以来首次达到了个位数的跳失率,其引导人数和人均引导页面数都是前一年的2~3倍。...正是在2015年11之后,个性化推荐的故事开始为人们津津乐道。 个性化推荐再战11 2015年11之后,个性化推荐团队乘风起航,继续发力。...鲁班批量生产的创意Banner 在2016年11中,面对更为复杂的个性化需求,乐田及工程师们将全面升级后的个性化推荐完美地展现在11主会场中。...深度强化学习已经在人工智能领域掀起了新的浪潮,这一技术必将成为个性化推荐智能化的最强武器。 ? 手淘场景数据流通图 总结 个性化推荐所取得的成就是一个“意料之外却情理之中”的结果。

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揭秘:2018阿里11秒杀背后的技术

在今天 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下11天量交易额背后的技术。 一、阿里11秒杀场景 ?...今日凌晨零点,2018年天猫11全球狂欢节,根据现场实时数据,11开场2分05秒破百亿,26分03秒破500亿,1小时47分26秒破千亿。...阿里人工智能 在搜索、推荐以及客服场景下的创新应用,包括人工智能赋能的数千家品牌商家店铺的个性化运营和粉丝会员的精准营销。 6. VR技术 虚拟购物环境背后的VR技术。 7....物流技术 菜鸟通过包裹预测、供应链入库、订单下沉、订单路由调度、电子面单及智能分单,以及末端小件员,涉及十亿级包裹的11之战。...总之,11将涉及:基础设施、存储、中间件、云计算、业务架构、大数据、认知计算与人工智能、交互技术等技术领域。

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2023十大科技趋势(达摩院发布)

所以,博文菌今天就来和大家分享一下阿里巴巴达摩院1月11日发布的《2023十大科技趋势》,希望可以对我们今年努力的方向带来指导和参考。...趋势 07 引擎智能决策 融合运筹优化和机器学习的引擎智能决策,将推进全局动态资源配置优化。 企业需在纷繁复杂、动态变化的环境中快速精准地做出经营决策。...学术界和产业界开始探索引入机器学习,构建数学模型与数据模型引擎新型智能决策体系,弥补彼此局限性、提升决策速度和质量。...未来,引擎智能决策将进一步拓展应用场景,在大规模实时电力调度、港口吞吐量优化、机场停机安排、制造工艺优化等特定领域推进全局实时动态资源配置优化。...它以具体应用任务为准则,通过多维度获取或编码光场信息(如角度、偏振、相位等),为传感器设计远超人眼的感知新范式;同时,结合数学和信号处理知识,深度挖掘光场信息,突破传统光学成像极限。

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揭秘:亚马逊鲜为人知的10大物流技术

系统会给推荐下一个要拣的货在哪儿,永远不要走回头路。而且确保全部拣选完了之后,路径最少,通过这种智能的计算和智能推荐,可以把传统作业模式的拣货行走路径减少至少60%。...精准预测、二维码精准定位技术 精准的库存信息:亚马逊的智能仓储管理技术能够实现连续动态盘点,库存精准率达到99.99%。...亚马逊独特发货拣货——八爪鱼技术 今年11的亚马逊运营中心,大量采用这样的八爪鱼技术。很形象,作业人员像八爪鱼,像千手观音一样。会根据客户的送货地址,然后设计出来不同的送货路线。...而这里又是超大库,在两个超大库之间进行库联动对效率有非常高的要求,对时间点的把控也很严格。 同时也正是借助于上述技术,亚马逊在今年的11中的数据尤为可观。...根据来自亚马逊中国的最新消息显示,亚马逊11当日全国订单100%按计划完成出库和发货,正点送达率超过98.4%,实现了与平时同样的时效和质量承诺。

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论文笔记 : Dual Neural Personalized Ranking

作者:阿瑟_f7b5 链接:www.jianshu.com/p/0d959d2e11e7 来源:简书 本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读,本篇笔记非标准译文,其中包含了笔者自己对问题的部分理解...关于隐式反馈,可以看https://www.jianshu.com/p/d8173f29e4f8 本文作者提出DualNPR(NPR) ,以统一的形式实现对用户和物品侧的逐对排序(pairwise ranking...使用动态负采样方法提升了推荐效果。...核心思想就是侧设计,同时对用户侧和物品侧的排序关系进行考虑,围绕这个思想,作者进行了一下设计: 输入层设计 对于用户和物品采用one-hot编码,其实应该叫multi-hot编码, 对于例子 用户 ?.../用户中等概率选取一定数量的样本作为负样本,本文提出使用动态负采样,对负例计算其排序重要程度,在此基础上计算其被采样概率,使得同一三元组中的正负样例差异增大,加快训练提升效果。

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7 Papers & Radios | 尤洋团队FastFold上线;1000层的Transformer来了

同时,通过动态轴并行和对偶异步算子,FastFold 提高了模型并行扩展的效率,超越了现有的模型并行方法。...Evoformer 的注意力机制如下图所示: 推荐:512 块 A100,AlphaFold 训练时间从 11 天压缩至 67 小时:尤洋团队 FastFold 上线。...实验表明,在适当的设计选择下,DSI 明显优于编码器模型等强大基线,并且 DSI 还具有强大的泛化能力,在零样本设置中优于 BM25 基线。...下表为这个进程的伪代码: 推荐:单个 Transformer 完成信息检索,谷歌用可微搜索索引打败编码器模型。...决策智能体标准组件 推荐:强化学习教父 Richard Sutton 新论文探索决策智能体的通用模型:寻找跨学科共性。 论文 5:GenéLive!

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