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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。...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 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。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。

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TKDE2023 | 基于学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于学习的社交推荐模型。...最近,一些研究探索了将嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界的层级结构。 然而,直接将当前的嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...如此,其结合了显式的异质学习和隐式的特征增强用于曲社交推荐,这可以很好地解决异质性和社交噪声问题。 最后,本文在四个数据集上进行了实验验证。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质学习方法。

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利用对比学习增强数据推荐

简读分享 | 王豫 编辑 | 陈兴民 论文题目 Enhancing Sequential Recommendation with Graph Contrastive Learning 论文摘要 顺序推荐系统捕捉用户的动态行为模式...现有的大多数顺序推荐方法仅利用单个交互序列的局部上下文信息,仅根据项目预测损失学习模型参数。因此,他们通常无法学习适当的序列表示。本文提出了一种新的推荐框架,即序列推荐对比学习(GCL4SR)。...具体而言,GCL4SR采用基于所有用户交互序列构建的加权项转换图(WITG),为每个交互提供全局上下文信息,并弱化序列数据中的噪声信息。此外,GCL4SR使用WITG的子来增强每个交互序列的表示。...在真实数据集上的大量实验表明,GCL4SR始终优于最先进的顺序推荐方法。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0333.pdf

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床(推荐)

page   喜欢Markdown写作的,肯定都会用到床,再好的文章,也要配上图片,才能图文并茂。比如:你在某平台写作,平台限制图片大小上传, 这导致你的图片用不了,这时你就可以用床代替。...床可以用于写作插图、临时分享图片外链、页面打开优化、嵌入式图片等。 床简介   床是一个在网络平台上存储图片的地方,最终目的是为了节省本地服务器空间,加快图片打开速度。...推荐   下面推荐都是个人搜集,不要钱或者需要很少钱的(排序不代表推荐顺序)大家有更好用的来分享一下吧。...聚合床   聚合床有丰富的客户端和接口,还可以挂载自己的oss,cos,七牛云等存储,自己有足够的盈利措施去长时间运营,并且免费用户的速度也很快。...  路过床具有全球 CDN 加速以确保高速、稳定。

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绘制坐标轴

坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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WSDM2022 | 基于曲几何无标度建模的知识感知推荐算法

此外,由于神经网络在提取数据特征方面的强大性能,一些研究将推荐系统与 GNN 结合了起来。...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部,然而在数据统一之后,这些三部通常呈现出无标度(或层次)的特点,如图 1(a)所示,两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...而现有研究表明,对于树状(幂律分布)数据,欧式空间将会获得较高的失真,同样地,传统的基于欧式空间的嵌入方法可能无法有效地捕获无标度网络的内在层次结构,从而使得节点嵌入高度失真,最终降低了推荐的性能。...现有研究表明曲空间,即具有指数增长特性的连续树形空间,对具有层次数据结构或无标度网络结构数据可产生较少的失真,如图 1(b)所示,在曲空间中,靠近图中心的节点距离较小,而靠近边界的节点距离较大。...实验 本文实验使用的数据集为推荐系统中三项基准数据集,数据集具体如表 1 所示。 本文方法与基线方法的实验对比如表 2 所示,本文模型基本取得了最好的效果。

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书单 | 12购书清单TOP10

点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天是12,错过11的小伙伴们可不要连12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书,可以看看大家都在买哪些。...12福利 京东满100减50,部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么?速抢吧!...03 ▊《数据标准化:企业数据治理的基石》 祝守宇,蔡春久 等 著 周建平、梅宏、廖湘科、付梦印、石勇院士倾情推荐 涉及油气、多元化集团、装备制造、核电、汽车、金融、政务、互联网等行业案例 本书既具有国际性理论高度...04 ▊《软件研发效能权威指南》 茹炳晟,张乐 主编 研发效能重磅级案头手册 从底层逻辑、案例剖析到全景式思维导“一网打尽” 在数字化时代,公司的业务都高度依赖信息技术,研发效能已经成为科技企业发展的核心竞争力...发布:刘恩惠 审核:陈歆懿 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连  热文推荐   7天搞定一门新技术!

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床的推荐

关于hexo使用的免费床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床(无备案推荐) 七牛床(有备案推荐) 微博床(凉凉) qq床(不推荐) 风过不留痕大佬的床...https://pic.alexhchu.com/ (强烈推荐+1) 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床 教程很多,操作简单,可拓展性强,速度快并且背靠...七牛床 一开始很多人推荐使用这个 优点 速度快 支持https 10g够轻度人群使用。 缺点 但是现在不好用了,为啥? 因为他需要你是用备案域名!!!...带人工审核/人工智障的审核图片,有时候会清理图片 QQ床 使用qq空间的相册 优点 访问快,容量好像没有限制吧 缺点 QQ空间说不定哪天就设置上防盗链系统,而且更换域名 这不是腾讯推荐的方式...而且该节点仅提供大,所以节点很可能会出现网络拥堵的情况,不排除腾讯为了服务稳定而对每个访问进行限速处理本人自用 更新于 2020.2.11 风过不留痕的床 优点 免费 速度快 无需备案

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一文多搞懂数据结构的链表!

前面讲过线性表中[顺序表和链表].但双向链表无论在考察还是运用中都占有很大的比例,笔者旨在通过本文与读者一起学习分享链表相关知识。 ? 链表介绍 ---- 与单链表区别 逻辑上没有区别。...对于链表: 对于一个节点,有些和单链表一样有存储数据的data,指向后方的next(指针)。它拥有单链表的所有操作和内容。但是他还有一个前驱节点pre(指针)。 ?...结构的设计 对于链表的结构,上图也很清楚的。以前设计的单链表是带头节点的。带头节点可以方面首位的插入和删除。而这次我们抱着学习的态度搞清链表故该链表是不带头节点的....初始化 我们知道一个链表在最初的时候它的数据肯定是为null的。那么对于这个不带头节点的链表而言。它的head始终指向第一个真实有效的数据。tail也是如此。...这时候建议你画个。你也可以先建一个节点,用变量名完成操作,可能会更容易一些。比如删除操作,你找到pre节点(删除前的节点)。

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originy轴柱状_Y轴柱状和折线图

OriginY轴柱状图画法及两柱重合有间居问题解决 1、所遇问题 2、作图方法 1、所遇问题 做Y轴柱状时,一开始是将左Y轴数据和右Y轴数据放在了两个sheet中,一顿操作最后发现两个柱要么重合要么有间距...2、作图方法 正确作图方法: 1、将X数据左Y数据以及右Y数据放在一个sheet中,主要这里边的两个空列,是正确画图的关键。...2、选择A B C D四列画柱状,注意这里C列为误差,画出来你就明白D列作用是让柱子向左偏一格。...3、点击空白区域,右键加入右Y轴,也就是建立了图层2 4、点击图片之后在右键,进入图标绘制,在右Y层选择sheet中的数据,然后点击添加 注意这里的选择了E这个空列,相当于把柱子向右偏一格,...5、点击添加确定之后,就可以了,这时候还比较丑,自己美化美化就行了。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

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