上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例,每年上新商品量过亿,且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类,在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季,如何最大化提升商家的上新效率呢?Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的,它可以同时服务京东几十万商家,高质量快速生成详情页,将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟! 场景 为了帮助商家更快上新,将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上,京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
Felix,携程高级测试经理,关注无线测试、DevOps、测试框架方面的技术和动态。
Airtest 是一个跨平台的、基于图像识别的UI自动化测试框架,适用于游戏和App,支持平台有Windows、Android和ios。
好的东西就应该大家一块分享。 今天项目中要求,类似于启动页是淘宝的广告,然后点击广告,跳转到淘宝的详情页。 实现这个要求我是各种百度,不过最后发现呢,大部分东西都是千篇一律。 第一种:只是提供了天猫的跳转,并没有提供淘宝的跳转。 第二种:就是使用阿里百川的sdk,这样的话对我我来说是觉得有点大材小用的毕竟只是一个广告页而已。 第三种:就是我通过不懈的努力,终于被我给发现了。 现在我就要记录下来。 - (void)showItemInTmall4iOS:(NSString *)itemId { NSU
4月20日,知名法国品牌欧莱雅于晚间在欧莱雅美发旗舰店火速上新了最新产品——奇焕精油高级香水香型。
花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景,计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simiran
近年来,由于图结构的强大表示能力,用机器学习方法分析图结构的研究越来越受到重视。图神经网络(GNN)是图领域中一类基于深度学习的方法,由于其卓越的性能和较好的可解释性,GNN 已在图分析中得到了广泛的应用。
我从来不信什么一夜成名,一夜暴富,只信一分耕耘一分收获。如果有一天,你的努力配得上你的梦想,那么你的梦想也绝对不会辜负你的努力。记住一句话:越努力越幸运! 原创文章越来越难写,这些天一直在看有关SEO的内容。又让我感觉到那种久违的感觉:学无止境。今天,给大家分享的是有关页面权重的算法,在这里,我也只是说说我自己的看法,希望,各位同学能够学到新的SEO知识。 — — 及时当勉励,岁月不待人。 一种网页分块的重要度评估方法 时本文总计约1000个字左右,需要花 5 分钟以上仔细阅读。 《一种网页分块的重要度评估
前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why),本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)
前言 大家都知道淘宝、天猫、京东以及聚美之类的电商网站,她们的商品页会存在多套模板,各套模板的元数据是一样的,只是展示方式不一样。特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多,就商品单页各个维度信息来说,数据来源也是非常多的。这时候,如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据,对于数据库来说开销是巨大的,秒杀更是如此。 静态化 在这里我们就做一个简单商品详情页静态页生成,大家工作中根据实际情况做调整优化。后面如果大家对商品详情页架构感兴趣,可以去了解下《亿级流量网站架构核心技术》书中的如何构建需求响应式亿级商
大家都知道淘宝、天猫、京东以及聚美之类的电商网站,她们的商品页会存在多套模板,各套模板的元数据是一样的,只是展示方式不一样。特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多,就商品单页各个维度信息来说,数据来源也是非常多的。这时候,如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据,对于数据库来说开销是巨大的,秒杀更是如此。
作者:carloslin,腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛,关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法,其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 sentence2vec,doc2vec,item2vec 等都属于非端到端的学习方法;本文主要介绍 Embedding 技术的非端到端学习方法在应用宝推荐场景的应用实践。 1.经典的 word2vec
▊《人人都会网店运营:淘宝天猫网店运营一本通》 六点木木 编著 电子书售价:29.9元 2020年07月出版 本书是“网店赢家”系列畅销书作者六点木木将其专注于一线实战的十几年经验融合淘宝、天猫平台玩法所编写的运营“干货”书。 本书将从全新视角剖析当前电商运营的“道”与“术”,详细讲解网店运营的方向、模式、技术, 以及团队构建、产品优化、主图打造、卖点提炼、详情页制作、产品布局、SEO 关键词、流量渠道、库存管理等内容,并盘点当下火热的网店运营方法,如内容运营、短视频营销、淘宝直播、社群维护、粉丝经营等。本
淘宝天猫的网站完全像是一个成熟的搜索引擎,只是从google、bing、baidu改成了淘宝天猫而已,普通搜索引擎有品专,有皇冠,有PC,有无线;淘宝天猫里面有钻展,有直通车,也有PC,无线。搜索引擎是依靠竞价和热度来排名的,但是淘宝天猫却是完全依靠热度在排名,打开淘宝天猫的页面可以看到:
从2010年起,深度神经网络开始在各个领域引发人工智能技术的重大突破。在语音识别领域,截止到2017年,借助于深度学习技术语音识别在Switchboard数据集上的词错误率下降到5.1%,基本可与人工识别相媲美;而在图像识别领域、机器翻译、语音合成技术等其他领域也取得了巨大进步,使得机器基本已经做到和人一样能听、能看、能说。随着人工智能技术这些领域的不断突破,人们也更期待看到自然语言处理技术(NLP)带来更多的创新。
Google Play 会将您的资源越来越多地展示在显眼位置,并在 "应用" 和 "游戏" 首页展示素材和描述。为了确保您的商店详情页资源可以帮助用户预见应用内或游戏内体验并带来有意义的下载量,我们将做出以下调整:
通用文字识别OCR是一种文本识别技术,它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本,并将其转换为可编辑的文本文件,尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现,它可以自动识别文本,比手动输入快多了。
FactoryBean在Spring中算是一个比较有意思的存在了,虽然在日常的业务开发中,基本上不怎么会用到,但在某些场景下,如果用得好,却可以实现很多有意思的东西
人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。
我们一直听过一句话叫,“如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上。(If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.)”。“站在巨人的肩膀上”,不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习(transfer learning)。
比如小米秒杀,三星秒杀都是瞬时抢走十几万台手机,天猫最快破亿的一个旗舰店,双十一峰值可达到60w以上的qps。后端的k-v集群峰值可达几千万qps,单机可达到30w qps,这些主要是读流量,写流量则小的多,比如对应时间点的减库存写操作也就几kqps。
聚划算3.8大促、三八女王节、2021春夏新风尚、3月健康日、天猫国际愚人节、出游季、天猫粉丝节、天猫牛仔节、超级大牌狂欢……
没有想到之前写的一篇一张页面引起的前端架构思考还收到不少同学关注。的确,正如之前在群里所说,一个系统能有一个非常好的架构设计。但是仅仅对于前端项目页面,其实很难把「架构」一词搬出来聊个天花乱坠。
积分作为一种营销手段,被广泛运用于线上/线下的产品中,以此来增加用户对于产品的粘性。比如天猫积分可以用来兑换商品,京豆可以在下单折扣等,那今天咱们就带着这个问题直接切入吧。
下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布,1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表:
业务场景:大家有探讨稳定采集天猫商品详情搬货至京东店铺,采集数据包括:获取商品列表和商品详情页面数据,包括:价格,主图、价格、标题,sku,sku描述等页面上有的数据接口完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前,自己做了压测,QPS高、出滑块概率极低,API整体稳定,可满足业务场景的性能需求。
微信公众平台开放JS-SDK(微信内网页开发工具包),说明文档已经有相关使用方法和示例了,很多同学觉得不是很直观,为此微信公开课发布微信官方教程:教你用好微信JS-SDK接口。 1、分享类接口:支持获取“分享到朋友圈”、“发送给朋友”、“分享到QQ”和“分享到微博”按钮的用户点击状态,同时支持自定义分享内容。 小编解读:说起分享接口应用,最常见的莫过于公众号文章分享。通过分享按钮,用户可以将自己喜欢的文章分享给微信好友,也可分享到微信朋友圈。 通过此次开放的分享接口,开发者获得了新的能力:可以在用户分享时
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
现在,微博上最受欢迎的网红已经不是漂亮的小姐姐们了,取而代之而是各种各样可爱的小动物们。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务,汽车,医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告,图像识别市场分为硬件,软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术(例如监控摄像头和面部识别)的安全应用程序和产品。
早在2014年,无论是BAT还是美团、滴滴、小米、商汤,所有一线IT公司已经全部涉足人工智能,没有例外。
不知不觉已经从事Python编程开发5年了,Python刚开始其实不是很起眼,但是随着大数据越来越活,现在Python也越来越火了,但是目前我主要从事的Python工作还是以数据挖掘、数据爬虫技术深度为主。
微搭中还有粗粒度的组件,今天介绍的数据容器就是粗粒度的组件。所谓粗粒度的组件,一般包括基础组件、样式还有默认的事件。数据容器一共包含三种分别是数据列表、数据详情和表单容器。
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景,淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好,从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中,获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失,是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起,快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础,相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查,在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础,正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察,可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么,究竟什么是用户画像?通俗地讲,用户画像即是为用户打上各种各样的标签,如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ,标签越细化,对用户的刻画就越精准。例如,分析某用户为女性,可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户:但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息,如用户的地理信息 海南,买过某几类品牌的服装,则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言,用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户,则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例,讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生,一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外,主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格?首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来,对其进行分词,得到庞大的女装描绘词库。然而,淘宝商品的标题由卖家个人撰写,并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此,对于所得到的女装描绘词库,首先,需要根据词语权重去除无效的停用词,方法如计算 TF-IDF 值。其次,在女装商品的参数描述中,如果已经包含了一种商品风格,例如“通勤”“韩版”等常见风格,那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度,可以过滤得到女装风格词库,利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵?在淘宝网上,买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为,针对每种行为赋予不同的行为强度(比如浏览行为强度弱于交易行为),再考虑该商品的风格元素组成,就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算,数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间,这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理,利用机器学习算法,可以从用 户行为中推测其身份,例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别,根据定的用户标记,最后能够预测出用户的基础身份信息。
解析页面是做爬虫的过程中的重要环节,而且如果站点多了,解析也会变得非常复杂,所以智能化解析就可能是一个不错的解决方案。如果我们能够容忍一定的错误率,那么我们可以利用智能化解析算法帮我们提取一些内容,简单高效。
知己知彼,百战百胜。意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻,打起仗来百战就不会有危险。语出《孙子·谋攻篇》:“知彼知己,百战不殆;不知彼而知己,一胜一负;不知彼,不知己,每战必殆。”
多模态机器学习,英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML),旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
随着网站的内容的增多和用户访问量的增多,无可避免的是网站加载会越来越慢,受限于带宽和服务器同一时间的请求次数的限制,我们往往需要在此时对我们的网站进行代码优化和服务器配置的优化。 一般情况下会从以下方面来做优化 1、动态页面静态化 2、优化数据库 3、使用负载均衡 4、使用缓存 5、使用CDN加速 现在很多网站在建设的时候都要进行静态化的处理,为什么网站要进行静态化处理呢?我们都知道纯静态网站是所有的网页都是独立的一个html页面,当我们访问的时候不需要经过数据的处理直接就能读取到文件,访问速度就可想而知了,而其对于搜索引擎而言也是非常友好的一个方式。 纯静态网站在网站中是怎么实现的? 纯静态的制作技术是需要先把网站的页面总结出来,分为多少个样式,然后把这些页面做成模板,生成的时候需要先读取源文件然后生成独立的以.html结尾的页面文件,所以说纯静态网站需要更大的空间,不过其实需要的空间也不会大多少的,尤其是对于中小型企业网站来说,从技术上来讲,大型网站想要全站实现纯静态化是比较困难的,生成的时间也太过于长了。不过中小型网站还是做成纯静态的比较,这样做的优点是很多的。 而动态网站又是怎么进行静态处理的? 页面静态化是指将动态页面变成html/htm静态页面。动态页面一般由asp,php,jsp,.net等程序语言编写而成,非常便于管理。但是访问网页时还需要程序先处理一遍,所以导致访问速度相对较慢。而静态页面访问速度快,却又不便于管理。那么动态页面静态化即可以将两种页面的好处集中到一起。 静态处理后又给网站带来了哪些好处? 1、静态页面相对于动态页面更容易被搜索引擎收录。 2、访问静态页面不需要经过程序处理,因此可以提高运行速度。 3、减轻服务器负担。 4、HTML页面不会受Asp相关漏洞的影响。 静态处理后的网站相对没有静态化处理的网站来讲还比较有安全性,因为静态网站是不会是黑客攻击的首选对象,因为黑客在不知道你后台系统的情况下,黑 客从前台的静态页面很难进行攻击。同时还具有一定的稳定性,比如数据库或者网站的程序出了问题,他不会干扰到静态处理后的页面,不会因为程序或数据影响而 打不开页面。 搜索引擎蜘蛛程序更喜欢这样的网址,也可以减轻蜘蛛程序的工作负担,虽然有的人会认为现在搜索引擎完全有能力去抓取和识别动态的网址,在这里还是建议大家能做成静态的尽量做成静态网址。 下面我们主要来讲一讲页面静态化这个概念,希望对你有所帮助! 什么是HTML静态化
【新热点】 戴森因吸尘器广告违法获6万元罚单 B站一周内将开测“小黄车” 苹果放宽隐私限制:Facebook仍在分享iPhone用户数据 【新奇特】 淘宝正式上线语音聊天功能 字节跳动布局海外电商市场,推出独立电商平台Fanno 【新数据】 今年全球广告开支涨幅将超出预期,或为15.6%/22.5%,谷歌和Meta受益 新热点 12月6日 戴森因吸尘器广告违法获6万元罚单 据上海市市场监督管理局网站消息,近日,戴森贸易(上海)有限公司因发布对商品的性能、功能表示不准确、不清楚、不明白的广告,违反了《中华人
因公司业务需求,需接入阿里百川SDK和京东联盟cps相关服务,为了跳到淘宝和京东,用户购买后得到佣金。接入过程中遇到很多坑,网上相关资料也甚少,虽然东西不算多,但花了不少时间,在此记录下来,为了以后的人能有个参考。 这里只跳转到天猫,淘宝的产品详情页,京东产品详情会另做文章分享。
单身生活,当然可以过得漂漂亮亮。除了追剧、淘宝、刷朋友圈外,知晓程序(微信号 zxcx0101)认为不如再试试这 4 款小程序,让你的生活更有趣,更丰富,做个优雅的单身贵族。
---- 新智元报道 来源:aiweirdness、gizmodo 编译:肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法,也会犯非常奇怪的错误,它只看到它希望看到的东西。同样,即使是非常聪明的人类,也会被算法“愚弄”。 今天,只要你生活在互联网的世界,你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法,从语言翻译到金融建模等各种应用,神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
继Defcon、CanSecWest相继落地中国之后,在京东安全的推动下,又一大世界顶级安全峰会 HITB(Hack In The Box) 也来到了中国。如此重磅的消息在国内安全圈也引发了不小的关注,自然吸引了众多科技圈、黑客界大佬的光顾,如京东CTO张晨、京东首席安全专家Tony Lee、腾讯玄武实验室负责人TK教主、360 IoT研究院院长李康教授、腾讯湛泸实验室负责人袁仁广、GeekPwn创始人王琦、中国鹰派联盟网站创始人万涛,还有 HITB 创始人Dhillon Kannabhiran、传奇黑客 Benjamin Kunz Mejri……
上篇文章吧啦吧啦讲了一些有的没的,现在还是回到主题写点技术相关的。本篇文章作为基础爬虫知识的最后一篇,将以爬虫程序的模块设计来完结。
因此花费两天时间抓取完成,基于python3 抓取, flask 可视化页面查看,目前支持网页可视化查看:
导读:归因分析是用于确定如何将转化功劳分配给各转化路径,从而结合单次的转化成本对后续的投放策略进行优化,本次我们就来介绍一下归因分析的几种常用方法。
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