背景 马老师曾提到三次技术革命：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的大脑的释放。我们其实
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双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，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双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。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
做生信分析的人越来越多，但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。网上电子商城系统除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
前面的文章主要以三相绕组为例，讲解了多相绕组的构成、电势和磁势。随着变频调速技术的发展和调速电机电机容量的增大，现代调速用的交流电机采用了更多相的交流绕组，常见的有六相、九相、甚至是十二相电机。本期就简要分析这些多相电机定子绕组构成规律及其电势和磁势。我们先以四相和六相绕组为例予以分析，然后在总结归纳这两种多相绕组构成特点的基础上，不失一般性地介绍多相绕组系统的构成规律以及它们的感应电势和磁势。
信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 App 中，由平台主动推送，用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
1、大型网站技术架构：核心原理与案例分析 本书通过梳理大型网站技术发展历程，剖析大型网站技术架构模式，深入讲述大型互联网架构设计的核心原理，并通过一组典型网站技术架构设计案例，为读者呈现一幅包括技术选型、架构设计、性能优化、Web安全、系统发布、运维监控等在内的大型网站开发全景视图。 本书作者李智慧，曾在阿里巴巴担任技术专家，参与阿里巴巴基础技术平台开发和架构设计。 2、分布式服务框架原理与实践 微服务是当前非常热的技术关键词之一，那么微服务如何落地呢？首先要实现服务化，微服务架构是一种服务化架构风
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双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。博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双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！ ---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
最近雨一直下，江淮地区“梅超疯”肆虐，6月2日以来，中央气象台更是连续发布暴雨预警，多地因暴雨灾害损失严重，安徽黄山歙县高考因暴雨受严重影响，各地防汛形势严峻。
作为一名电影爱好者，我阅片无数，有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿，没少被我妈抓耳朵，“看过的片子为啥还要倒二遍？”我也说不上来，就是单纯的爱看。
导语 近几年，大型公有云故障引发的生产业务事故案例时有发生。由于很多开发者默认大型公有云的服务是一直可用的，在开发时没有针对公有云服务进行容错设计，在公有云故障时，就出现了业务的异常。可见，由于大型公有云实际上已经成为了全社会共同拥有的IT基础设施，其业务的高可用也已经成为了企业社会责任的一部分。腾讯云是如何通过完备的高可用设计，来保证云服务的业务连续性和数据持久性，从而承担大厂应有的社会责任的呢？ 这篇来自腾讯专有云的架构师方天戟的万字长文为您揭开腾讯专有云高可用设计的内幕。 一. IT 业务高可用的
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】TheWebConf即将召开，来自弗吉亚理工和亚马逊等学者的《双曲神经网络》教程，值得关注！ TheWebConf是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，由国际万维网会议委员会（IW3C2）和主办地地方团队合作组织，每年召开一次，今年是第31届会议，本年度论文录用率为17.7%， 图是普遍存在的数据结构，广泛应用于许多数据存储场景，包括社交网络、推荐系统、知识图谱和电子商务。这导致了GNN架构的兴起，用于分析和编码来自图的信息，以便在下游
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。
Bleeping Computer 网站披露， 3 月 20 日开始，不再支持普通用户基于短信的双因素身份验证（2FA）方式，只有购买 Twitter Blue 服务的订阅用户才能继续使用。 从 Twitter 发布的安全报告来看，2021 年 7 月至 2021 年 12 月，只有 2.6% 的用户使用了双因素认证，在这些用户中，74.4% 使用的是 SMS 2FA，28.9% 使用验证器应用程序，0.5% 使用硬件安全密钥。 马斯克支持此次验证变革 短信验证带来的安全隐患已经持续了很久，埃隆·马斯克（
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。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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作者 ｜张怀龙、张海文 编辑｜邓艳琴 本文整理自中国移动云能力中心高级软件工程师、Istio 社区 Member 张海文和 Intel 云原生开发工程师、Istio 的维护者和 Linkerd 的开发者张怀龙老师在 QCon 全球软件开发大会（北京站）的演讲《移动云服务网格双栈技术的实践之路》。下载完整幻灯片地址如下：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/4898 背景介绍 众所周知，由于 IPv4 地址的消耗殆尽，且在未来 5G
楼主的秋招也算是今天开始结束了，期间也迷茫过，最终拿到了百度sp、腾讯sp、360sp、京东、招行信用卡中心、华为、中兴、陌陌sp 等的offer（具体的面经前面都发了），都是后台开发或者云计算的方向。 秋招不易，总结一下知识点回报大家，希望有用。 总的经验：知识点准备+数据结构与算法+面试技巧 1. 知识点准备，主要包括：计算机网络、操作系统、关系型数据库、非关系型数据库、linux、编程语言、项目及实习。这一部分只要是认真准备，一般问题不会太大。 2. 数据结构与算法，这个比较突出硬实力，面过的每个公司
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在日常的公司运营中，除了设计贴合业务的系统功能，更重要的事情便是决定业务发展走势。要做到这些，我们依赖的一个重要工具便是数据。 例如，我们需要用日活来反映产品当前的客户数，需要用订单中商品的实际销量来分析年初计划中的核心品类销售进度是否健康。 那么，如何在一款产品背后搭建一套完整的数据分析体系，来支撑日常的产品数据需求，便是摆在所有产品经理面前的又一项挑战，当然中台负责人也不例外。 在一家公司中，中台负责人至少需要具备两个技能： 从 0 到 1 设计
阿里妹导读：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
11月12日凌晨，2020天猫双11落下帷幕，淘宝天猫官方消息，天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同，但聚焦的都是4982亿这张照片，它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
在2023年11月12日，刚经过双11的购物节大压力的阿里，却从17:44起发生了服务宕机，旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断，甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出，阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响，影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障，放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时，服务才陆续恢复。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
机器之心原创 作者：徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒，天猫双十一订单峰值产生，58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分，今年整个双十一成交额破 3723 亿，实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后，今年的消费体验也出现了很多变化，付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后，来盘点一下，阿里用什么技术撑住了双十一？ 一、阿里双十一技术发展史，从去 IOE 说起 从最底层来说，支撑双十一
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
22年初，图神经网络（GNN）成为互联网圈的流行语，一整年，关于GNN的研究热情日益高涨，其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
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总第490篇 2022年 第007篇 端智能，是指在移动端设备运行人工智能（AI）应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。 1 引言 2 排序系统进阶：为什么需要端上重排 2.1 云端排序痛点 2.2 端智能重排流程和优势 3 端上重排序算法探索与实践 3.1 特征工程 3.2 用户反馈行为序列建模 3.3 重排模型设计 3.4 多场景应用效
偶然间，在网上看到 某司某工程师的屏保， 也太萌了吧！ 就是下面这张！ 📷 （图自：即刻网友@工程师的日常） 于是，我决定 找几张好看的电脑壁纸 喜欢的就自己收下吧！ 今天的篇幅比较长，不要介意~ 因为是电脑壁纸+手机壁纸，双加持！ 【0】 📷 【1】 📷 【2】 📷 【3】 📷 【4】 📷 【5】 📷 【6】 📷 【7】 📷 【8】 📷 【9】 📷 【10】 📷 【11】 📷 【12】 📷 【13】 📷 【14】 📷 【15】 📷 【16】 📷 【17】 📷 【18】 📷 【19】 📷 【20】 📷 【
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