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一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
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000 开源工具 机器学习的开源工具 Python机器学习库 C++矩阵运算库推荐 001 公开课 Machine Learning | Coursera Andrew NG在...coursera上的课，难度比公开课略低，适合入门 斯坦福大学公开课 ：机器学习课程 Andrew NG在学校里面的课程，网易公开课有中英文字幕，可以配合笔记来看 CMU机器学习系主任Tom Mitchell...院士机器学习课程视频及课件（英文） 机器学习|加州理工，老师是Yaser Abu-Mostafa，会从最基本的理论开始，为你构建机器学习的基础。...机器学习入门篇 1.1 机器学习介绍 机器学习-维基百科 Machine Learning-Wikipedia 机器学习简史 规则与机器学习 不建议为了机器学习而机器学习，对于初学者应该是先规则再机器学习...，规则直观，可以深入理解领域知识和特征，要记住一个机器学习的专家必须首先是该领域知识的专家。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...而运营设计团队，在整个视觉调性上也是遵循两个维度出发：品牌调性 + 主题特色 来建立整体大促的配色方案 A. 品牌调性 品牌定位：专业云计算平台，产业互联网时代的数字化助手。...主题特色 主题特色指：从大促的主题出发，考虑产品每期的策略及定位，在品牌调性上进行环创设计，增加一些个性化的设计创意，例如： · 新春大促：为让用户感受新年的气氛，在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...一些小故事 在 2019 年末的时候，运营团队就开始了新春大促设计，加上UI开发历时两个月。
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雷锋网 AI 研习社按：机器学习开发有着远超传统软件开发的复杂性和挑战性，现在，Databricks 开源 MLflow 平台有望解决其中的四大痛点。...鉴于上述挑战，毫无疑问，为了使机器学习开发像传统软件开发一样，具有鲁棒性、可预测性以及广泛传播，它必须得到大幅进化。为此，许多组织都开始打造内部机器学习平台来管理机器学习生命周期。...然而，即使是这些内部机器学习平台，也存在限制：只支持少量内置算法或者单个 ML 库，并且绑定的是自家公司的基础架构。用户不能轻松利用新的 ML 库，也很难将自己的研究分享到更广的社群。...在 Databricks，我们相信有更好的方式来管理机器学习生命周期，基于此我们推出全新的开源机器学习平台 MLflow。目前，alpha 版本已发布。...Github 链接： https://github.com/databricks/mlflow MLflow：全新的开源机器学习平台 MLflow 从现有 ML 平台中得到灵感，在设计上拥有以下两项开放理念
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Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包，目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。...Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力，并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。...Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征：性能、跨平台支持，以及基本的机器学习算法。...ONNX，该深度学习工具系统在整个行业中仍处于初期阶段。由于不同的框架（Caffe2和PyTorch）针对不同的问题有各自的优点，因此在不同的框架或平台之间交换训练好的模型是目前的一大生产需求。...对于机器学习应用程序，这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会，这些机制可以扩展到大量的异质资源（例如不同的CPU和GPU平台，具有不同的RAM分配）。
第二代机器学习平台侧重于模型：重点是快速创建和跟踪实验，以及部署、监控和理解模型。 第三代机器学习平台侧重于数据：重点是特征和标签的构建以及机器学习工作流的自动化。...这三类机器学习平台并没有绝对的优劣，对于企业而言，也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台，凡事都要有一个演进的过程。...如果说草创阶段，大可以选择第一代机器学习平台，先让机器学习应用于业务，产生业务价值；然后再引入第二代机器学习平台让机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。...第二代机器学习平台：基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷，于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。...类似于下面这样 所有的这些工具都解决了机器学习开发生命周期中的一个特定的问题，而且它们都专注于模型本身，而不是代码。这代表了对机器学习平台的思考发生了相当大的转变。
[ 导读 ]分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc....当然，资本带领/推动着机器学习加速发展，我们看到近段时间以来已经诞生了很多机器学习平台。...我们也调查了这些平台的容错能力和编程难度。 我们将这些分布式机器学习平台归类为了三大基本设计方法： 1. 基本数据流（basic dataflow） 2....在本文末尾，我给出了对分布式机器学习平台未来研究工作的总结和建议。如果你已经了解这些分布式机器学习平台，可以直接跳至末尾查看结论。...可以相当肯定地说参数服务器方法在分布式机器学习平台的训练上更好。 至于局限性方面，网络仍然是分布式机器学习应用的一个瓶颈。
选自muratbuffalo 作者：Murat Demirbas 机器之心编译 参与：Panda 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。...当然，资本带领/推动着机器学习加速发展，我们看到近段时间以来已经诞生了很多机器学习平台。...我们也调查了这些平台的容错能力和编程难度。 我们将这些分布式机器学习平台归类为了三大基本设计方法： 1. 基本数据流（basic dataflow） 2....在本文末尾，我给出了对分布式机器学习平台未来研究工作的总结和建议。如果你已经了解这些分布式机器学习平台，可以直接跳至末尾查看结论。...可以相当肯定地说参数服务器方法在分布式机器学习平台的训练上更好。 至于局限性方面，网络仍然是分布式机器学习应用的一个瓶颈。
机器学习是当前科技行业的一大流行词，原因很充分：它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。...从根本上说，机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据，然后被要求利用那些数据去回答问题。举例来说，你给计算机提供一组照片的教学数据，当中有的数据说“这是猫”，有的则说“这不是猫”。...在处理分析海量的数据和交易执行速度上，人类显然无法跟机器相提并论。 4. 医疗保健 相比人类，机器学习算法能够处理更多的信息，发现更多的模式。...诈骗检测 机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如，PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易，能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。...产品服务推荐 如果你常常使用像亚马逊或者Netflix这样的服务，那你应该很熟悉机器学习的这一用途。
5 种监督学习技术：线性回归、Logistic 回归、CART（分类和决策树）、朴素贝叶斯法和 KNN 3 种非监督学习技术：Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析（PCA） 两种集成学习方法：...Bagging 随机森林、AdaBoost 提升 聚类：k-means DBSCAN 本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等...线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。
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