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。
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
论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...方法 SHADEWATCHER架构如图所示，主要包括四个阶段：构建知识图谱(KG builder)、生成推荐模型、威胁检测和模型调整。...KG builder：首先将系统审计记录转换为一个来源图(PG)，节点表示具有一组属性的系统实体，边描述系统实体之间的因果依赖关系和记录出现的时间戳。...推荐模型：首先对一阶信息（KG中的一跳连接，例如，/etc/passwd−r1→gtcache）进行建模，通过TransE将系统实体转化为向量表示。
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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 ?...故障信息统一存储于事件中心，关注集群故障的组件或系统都可以订阅事件中心事件拿到这些故障信息。 ? 节点故障自愈系统会根据故障类型创建不同的维修流程，例如：硬件维系流程、系统重装流程等。...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。
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。
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
、可申请获得资产暴露面发现与漏洞检测能力； 3、活动期间，您可获得高级威胁追溯系统使用权限（其中，企业内部安全从业人员每日最高可查询200次，企业外部安全服务人员每日最高可查询10次）； 4、您可获取其他活动成员共享且经主办方复核的威胁信息...具体奖励与规则如下： 1、积分统计方式 由腾讯安全高级威胁追溯系统运营统计，每日上午10点公布活动成员的当前积分与排名。...2）随积分增加，可自动增加高级威胁追溯系统使用次数 活动期间，活动成员的积分每积50分，该活动成员高级威胁追溯系统账户每日查询次数将自动增加10次，后台自动升级权限。...4、不得提交或公布被攻击目标及具体的系统漏洞； 5、不得公布他人或产品、服务的具体的漏洞风险； 6、不得在活动群内公开恶意样本文件； 7、不得通过非法方式获取威胁信息或是公布来源违法的威胁信息； 8、不得擅自向除主办方外的人员公布威胁信息或是活动群内的任何信息...； 9、不得有任何违反法律法规、规则制度、监管政策等的行为以及违反诚实信用、公序良俗、公平、公正等原则的行为； 10、未经主办方书面同意，不得擅自向他人公布因本次活动获得的任何资讯； 11、未经主办方书面同意
可参考:https://cloud.tencent.com/product/tics腾讯T-Sec 高级威胁追溯系统1）相关流行挖矿木马黑产团伙相关信息和情报已支持检索。...网管可通过威胁追溯系统，分析日志，进行线索研判、追溯网络入侵源头。...T-Sec高级威胁追溯系统的更多信息，可参考：https://cloud.tencent.com/product/atts云原生 安全 防护云防火墙 （Cloud Firewall，CFW）基于网络流量进行威胁检测与主动拦截...关于腾讯T-Sec安全运营中心的更多信息，可参考：https://s.tencent.com/product/soc/index.html非云企业安全防护腾讯T-Sec 高级威胁检测系统 （腾讯御界）1...关于T-Sec高级威胁检测系统的更多信息，可参考： https://cloud.tencent.com/product/nta 12.png 参考链接： https://mp.weixin.qq.com
我们的系统那么多服务，到底会对Eureka Server产生多大的访问压力？ Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力？ 如果你也有这些疑问，别着急！...二、Eureka Server设计精妙的注册表存储结构 现在咱们假设手头有一套大型的分布式系统，一共100个服务，每个服务部署在20台机器上，机器是4核8G的标准配置。...首先，对于微服务注册中心这种组件，在一开始设计它的拉取频率以及心跳发送频率时，就已经考虑到了一个大型系统的各个服务请求时的压力，每秒会承载多大的请求量。...按照我们的测算，一个上百个服务，几千台机器的系统，按照这样的频率请求Eureka Server，日请求量在千万级，每秒的访问量在150次左右。...所以通过设置一个适当的拉取注册表以及发送心跳的频率，可以保证大规模系统里对Eureka Server的请求压力不会太大。
推荐使用腾讯零信任iOA、或腾讯电脑管家进行病毒扫描，排查系统是否已被入侵，采用零信任iOA解决远程安全接入需求，避免疫情期间系统被黑客控制而造成损失。...可参考:https://cloud.tencent.com/product/tics 腾讯T-Sec高级威胁追溯系统 1）XMRig类挖矿木马与Farfli家族远控木马相关信息和情报已支持检索。...网管可通过威胁追溯系统，分析日志，进行线索研判、追溯网络入侵源头。...T-Sec高级威胁追溯系统的更多信息，可参考：https://cloud.tencent.com/product/atts 云原生安全防护 云防火墙（CFW） 基于网络流量进行威胁检测与主动拦截，已支持向日葵远程控制工具远程代码执行漏洞...关于T-Sec高级威胁检测系统的更多信息，可参考：https://cloud.tencent.com/product/nta 腾讯iOA零信任（IOA） 1）已支持查杀XMRig类挖矿木马与Farfli
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新命名统一为两个结构：一是T-Sec，代表Tencent Security（腾讯安全），一是能直接体现产品功能的产品名字，如终端安全管理系统。...T-Sec 样本智能分析平台 御界高级威胁检测系统 T-Sec 高级威胁检测系统 云镜主机安全 T-Sec 主机安全 反病毒引擎 T-Sec 反病毒引擎 御点终端安全管理系统 T-Sec 终端安全管理系统...终端无边界访问控制系统 T-Sec 零信任无边界访问控制系统 Web应用防火墙 T-Sec Web应用防火墙 云枢应用级智能网关 T-Sec 应用级智能网关 Web漏洞扫描 T-Sec 漏洞扫描服务...安图高级威胁追溯系统 T-Sec 高级威胁追溯系统 安知威胁情报云查服务 T-Sec 威胁情报云查服务 御知网络资产风险监测系统 T-Sec 网络资产风险监测系统 安脉网络安全风险量化与评估 T-Sec...公共互联网威胁量化评估
摘要：推荐系统领域最近大火的Graph Embedding可以很好的解决传统的Sequence Embedding无法解决现实世界中诸如社交关系等图结构的问题。...目前Graph Embedding技术已经应用于推荐系统、计算广告领域等，并且在实践后取得了不错的线上效果，所以值得我们学习。...下图展示了Node2vec算法从节点t跳转到v之后，在v节点跳转到周围节点的跳转概率： 图10 Node2Vec模型如何控制BFS和DFS的倾向性 论文中表示从节点v跳转到x_i的概率公式为： 图11...图13 Node2Vec模型结果可视化图 Node2vec这种网络的结构性和同质性在推荐系统中也是可以直观的解释的。...实际业务场景中同质性和结构性这两种Embedding在推荐系统中都是非常重要的特征表达。
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