游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入，也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。
导读：电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。
sort应该也能比较中文，应该是按照汉字编码数值来，具体还没有翻文档和测试下。但在本次案例种，还是得转换成期望比较顺序的数值。
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PowerJob 的在线日志一直是饱受好评的一个功能，它能在前端界面实时展示开发者在任务处理过程中输出的日志，帮助开发者更好的监控任务的执行情况。其功能展示如下图所示（前端界面略丑，请自动忽略～）。
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
推荐系统可以说是一个闭环的生态系统了。从整体架构图中，我们就可以看出来，推荐列表从RankServer产生，用户点击推荐列表产生的日志又反作用于画像系统的更新，模型训练，新的推荐算法的实验，以及BI报表的生产，而这些又都是RankServer依赖的模块。
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
想要量身定制一款专属你的衣橱？想要亲自设计颜色和布局？内部的隔板、抽屉、网篮要什么尺寸？挂衣杆和裤架也不能少？甚至……你还想同时对比多个类似的衣橱？
在做一对一直播软件开发时，我们通常会为一对一直播平台设置多种视频排序列表，以方便直播视频的流量分发。通常，推荐、最新、热门、附近、关注是最常见的，有些直播平台还会设置新人列表、短视频列表等更多列表辅助分发。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。 一、广告 1.1、定义： Advertising is a form of communication intended to persuade an audience (viewers, readers, or listeners) to purchase or take action u
本文主要介绍了在手机QQ浏览器APP中，如何搭建个性化推荐系统，从而提高用户的点击率和活跃度。主要包括以下几方面：1.基于用户画像的个性化推荐，利用用户行为数据进行建模，实现用户分群；2.结合业务场景，分析并优化推荐效果，提高点击率；3.搭建实时推荐系统，实现快速迭代，提高用户满意度。
计算广告是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍计算广告系统的架构之前，先看看一般的个性化系统是如何构成的。
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术，是排序学习（Learning to Rank）。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读，主要概念，连美美都看懂啦，推荐给大家。
机器学习排序 机器学习排序（Machine Learning to rank， 简称MLR） 机器学习排序系统框架 机器学习排序系统一般分为离线学习系统和在线预测排序系统。离线系统的设计需要靠特征的选
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术，是排序学习（Learning to Rank）。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读，主要概念，推荐给大家。
我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。
领英征才解决方案（LinkedIn Talent Solutions，LTS）业务为领英贡献了大约 65% 的年收入，该业务方便职位提供者接触潜在应聘者，也方便求职者找到合适的工作机会。领英求职生态系统的设计方向是使其成为连接职位提供者和求职者的平台，高效匹配潜在应聘者和工作机会。帮助实现这些目标的关键机制是领英雇佣帮手（LinkedIn Recruiter），它帮助招聘人员寻找相关的应聘者，获取适合其空缺职位的推荐应聘者。
作者 | 薛梁 在行业内，各公司的技术团队已经把搜索、推荐、广告的技术合并为一体，在架构和算法上没有特别大的差异。 这几年整个推荐引擎的演变非常快，推荐引擎的三个核心技术：召回技术、排序技术、机制技术，对应到算法和架构上也有了很大的变化，像后来兴起的向量召回，大规模在线 Ranking 计算，强化学习等技术，都得到了相应的发展。 另外，云原生也对推荐引擎底层的分布式架构解藕带来了研发效率提升的影响；AI 算力的演化，召回的算力越来越强，Ranking 的算力越来越强；训练推荐模型的创新也带来了新思路。 在
数据结构与算法是计算机科学中至关重要的概念之一，对于任何想要成为优秀程序员的人来说，深入理解它们是必不可少的。本文将介绍如何从零开始学习数据结构与算法，并使用Python语言实现一些基本的数据结构和算法，帮助读者入门。
今天和大家来聊聊推荐系统的架构，首先声明，这张架构图不是我画的，而是我在王喆老师《深度学习推荐系统》当中看到的。
用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大，但每个用户的行为数量较小，针对用户行为的计算较为复杂，用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人，这些都是用户行为类数据中的用户。用户
Java内存模型是保障多线程安全的根基，这里不过认识型的理解总结并未深入研究。
智能监控通常包括了俩个方面： 检测+告警。目前的智能监控一般在检测层都实现了智能化（统计分析算法、机器学习算法等方案），例如3-sigma，EWMA，决策树，xgboost，DNN等。 但目前告警则更多的聚焦在告警合并（或者叫告警收敛）上， 而对于告警分级，目前常用的方案仍然是运维人员预先设定分级的方案。
全球性的搜索引擎 Google，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称 Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google 正是通过 PageRank 算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。本文将介绍有关搜索引擎排序的相关技术内容。
学习算法是计算机科学和编程的重要部分，它能帮助我们更有效地解决问题并提高代码的性能。以下是一些学习算法的建议：
在线客服系统在互联网企业是一种比较重要的服务渠道，客服主要解决用户在使用产品或服务遇到的问题。在线客服主要是指的IM客服，而在完整的智能客服系统包含呼叫中心、在线客服、智能应答、智能路由、数据洞察等功能。呼叫中心主要针对电话的客服功能，通过电话的呼入和呼出解决用户遇到的问题。智能应答通过NLP等技术让大部分简单的问题自动答复得以快速自助解决。智能路由通过围绕用户的需求，智能准确的对接服务资源，达到降低成本高效率高质量的与用户进行沟通。数据洞察基于用户的咨询、服务数据进行分析洞察，反馈业务产品进行功能的优化决策，形成完整的服务数据链路。这里主要对智能路由进行简单的介绍。
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的，模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示，在排序系统里，特征是最为基础的部分：有了特征之后，我们离线训练出模型，然后将特征和模型一
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
导读：本文将介绍京东搜索场景中的两块技术，语义检索与商品排序。在业界检索算法基础上，我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法，在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 KDD/SIGIR 等收录。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
爱奇艺中国视频行业领先者，伴随着移动搜索市场的日渐强大，爱奇艺推出移动端信息流广告，视频关联位广告，贴片广告，浮层广告，角标广告等等
QuickPager分页控件的特点 两种运行方式：自动运行、手动运行。前者便捷，后者灵活。 多种分页方式：Postback、Postback伪URL、URL、URL重写、Ajax For服务器控件伪URL。 多种分页算法：Max、颠倒Top（优化版）、Row_Number、自动适应等。可以应对多种数据库和各种需求。 支持多种数据显示控件：GridView、DataList、Repeater等控件。有DataSource和DataBind()的控件都支持。 不需要存储过程，但是仍然可以保证高效率！
数据结构与算法是计算机科学中最重要的基石之一。无论您是一名初学者还是有经验的开发者，掌握数据结构与算法都将使您的编程技能更上一层楼。本文将为您介绍数据结构与算法的重要性，提供学习资源，并讨论如何应用它们来解决实际问题。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
前面文章介绍了Shell脚本的变量、运算符、条件语句、循环语句的使用，这篇文章接着介绍Shell脚本里数组、函数、字符串处理相关语法。 没有过多的理论介绍，每个知识点都配有一个例子程序，直接看例子程序理解。
本文采用的分析方式是通过归纳、抽象的方法，得到SaaS系统的常见的列表设计方式，并基于抽象得到的模型进行适当的扩展，提供关于SaaS平台的列表设计创新解决方案。
我已经将这 5 种场景的实现封装成 npm 包，npm 包地址：https://www.npmjs.com/package/react-masonry-component2，可以直接在 React 项目中安装使用。
1998年，QQ开始规划，99年2月Beta1，99年5月Beta2，99年8月Beta3。请问Beta1，只能实现3个特性你会选择？
于是，我的点子来了，咱就是说，要做一个更流畅的动态排序柱状图的在线生成工具，这不，他来了。
在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。本文要谈的是京东商城最新的推荐系统。京东已经在新版首页上线了“今日推荐”和“猜你喜欢”两项功能，基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果（俗称“千人千面”），该系统目前在PC端和移动端都已经为京东贡献了10%的订单。为了探索京东全品类平台“千人千面”背后的算法奥妙，CSDN记者采访了推荐搜索部总监刘尚堃。 京东推荐系统三部曲 总体而言，京东推荐算法的步骤并不神秘，无非是建立召回模型——召回模型效率分析——排序模
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