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本周秒杀丨​700分钟Oracle优化课程上新,限时秒杀

博文视点学院 本周福利课表(10月25日-31日) 1 本周限时秒杀 (扫描下方二维码·获取折扣) ▊《Oracle查询改写优化技巧》 700分钟+视频讲解,带你玩转Oracle查询改写 本周限时秒杀...▼ 2 本周直播课  -- 场次一 --  主题:机器翻译模型的变迁 分享时间:本周三晚7:00 分享嘉宾:肖桐 扫码进入直播间  -- 场次二 --  主题:激荡互联网,沸腾新十年 分享时间:本周三晚...电商销售数据分析【第2期】 分享嘉宾:杨开振 (扫描下方二维码收看回放)  -- 场次四 --  主题:数据思维训练营 (扫描下方二维码收看回放) ▼ 3 本周免费资源推荐 (扫描下方二维码立即学习...------- (扫描下方二维码立即学习) ▊《Python编程第一课》 知名微博自媒体@爱可可-爱生活的首部Python视频课程。...------- (扫描下方二维码立即学习) ▊《十年积淀,揭秘云计算内功修炼之道》 揭秘阿里云十年积淀下来的云计算内功修炼之道,包含云平台的极致弹性、稳定性以及服务与扩展能力。

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做电商还搞不清一元秒杀、常规秒杀限时购?

数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度: 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度: 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度: 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度: 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型,如下: 首先,一元秒杀之类:白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次,限时购(又称常规秒杀):非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着,爆品抢购:非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结: 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么,秒杀系统也有这么多种!》

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Facebook 的应用机器学习平台

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。...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)。...总结 在Facebook,研究人员发现了应用机器学习平台的规模和驱动决策方面设计中出现的几个关键因素:数据与计算机联合布局的重要性、处理各种机器工作负载的重要性,不仅仅是计算机视觉,以及来自日计算周期的空闲容量的机会

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机器学习平台的演进史

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)。...第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了,只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。

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机器学习平台带给QA的挑战

机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。...在谈测试机器学习平台带给QA的挑战之前,先了解一下机器学习平台是什么?...即数据科学家们的日常工作流程有: 问题定义 数据收集 预处理 构造数据集 特征工程 建模、调参 部署、在线验证 循环优化 ---- 机器学习平台的主要业务 简单理解,机器学习平台就是帮助数据科学家工作变得更简单...即机器学习平台主要业务包括(如图2): ? 图2....其它 集成Jupyter Notebook 调度等等 ---- QA面临的挑战 了解了机器学习平台的主要业务功能后,谈谈机器学习平台测试过程中,QA所面临的挑战,以及在实践的所使用的应对方案。 1.

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机器学习平台的模型发布指南

导读:近两年,各式各样的机器学习平台如雨后春笋一样出现,极大地降低了从业者的门槛。大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理,如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢?...作为机器学习平台的构建者,在得到应用于不同场景、不同类型的模型后,接下来需要思考的就是模型产生价值的场景,比如: 实时预测服务:兼容不同模型,包装成用于预测的功能,进一步发布面向用户的高时效性的预测服务...所以模型发布常常碰到如下挑战: 平台往往会提供交互式的云端机器学习开发环境,供用户训练自己的模型,所以平台API需要兼容输入输出差异巨大的模型 在通过GraphDef重构模型,Weight复现参数后,作为一个图结构...api,并发布成平台服务,暴露给用户 得力于机器学习框架对运行时环境要求的一致性,平台只需要针对每种机器学习框架,把模型发布代码及依赖打包成一个Docker镜像,就能满足该框架里所有模型的发布需求...实际上,在构建机器学习平台的后期,在平台的功能点趋于稳定,各个功能的模块化日益完善的条件下,下一步必然向着更加自动化进行的,是离不开自身模型的应用的。

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从零搭建机器学习平台Kubeflow

总的来说,Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台,其集成了大量的机器学习工具,比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境,用于超参数调整的...作为一个“大型工具箱”集合,kubeflow 为机器学习开发者提供了大量可选的工具,同时也为机器学习的工程落地提供了可行性工具。...1.2 Kubeflow 背景 Kubernetes 本来是一个用来管理无状态应用的容器平台,但是在近两年,有越来越多的公司用它来运行各种各样的工作负载,尤其是机器学习炼丹。...1.3 Kubeflow与机器学习 Kubeflow 是一个面向希望构建和进行 ML 任务的数据科学家的平台。...下图显示了 Kubeflow 作为在 Kubernetes 基础之上构建机器学习系统组件的平台: kubeflow是一个胶水项目,它把诸多对机器学习的支持,比如模型训练,超参数训练,模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署

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秒杀实战指南-秒杀商品0元购我做对了什么事情

图片网络数据分析 学完即用,全平台高效抓包工具。什么是秒杀活动所谓“秒杀”,就是网络卖家发布一些超低价格的商品, 所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。...通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动。 由于商品价格低廉,往往一上架就被抢购一空,有时只用一秒钟。我们不关心秒杀活动举办的目的是比如引流,拉新等。...在秒杀活动中,机器人的速度完全秒杀人类,属于降维打击般的存在;由于秒杀脚本存在一定的技术门槛,一般为黄牛请人定制开发。普通消费者很少有人了解。所以即便手速再快也抢不到秒杀商品就再正常不过了。...,模拟点击,滑动等操作,帮助用户完成诸如早晨自动签到、处理文件为excel、图片批量处理、机器人、 自动化测试、搭建服务器等,或解放双手,或学习编程,或制作应用。...这种方式缺点在于:只能在特定比如android,鸿蒙平台等环境运行,ios上无能为力本质是是模拟用户操作软件,最终速度受限与机器网络和屏幕渲染性能,存在很大的瓶颈还能更快一点吗能,快到无法想象。

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Weka机器学习平台的迷你课程

那么,在这篇文章中,您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka平台进行应用式机器学习的速成课程,在这些课程中没有任何数学公式或任何程序代码。...您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法,包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。 您将知道如何为您的问题创建多个视图以及评估多个算法,并使用统计信息为您自己的预建模问题选择性能最佳的模型。...这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集,并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。...第6课:Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中,您将深入了解Weka中的机器学习算法。...第11课:集成算法之旅 Weka非常容易使用,这可能是和其他平台相比起来的最大优势。 除此之外,Weka还提供了大量的集成机器学习算法,这可能是Weka与其他平台相比的第二大优势。

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机器学习平台化发展趋势

很有可能,最重要的是机器学习系统的平台化,以及围绕平台化展开的一系列工作。 什么是机器学习平台? 什么叫做“机器学习系统的平台化”呢?...简单来说,就是要把机器学习系统做成一个简单易用的、更加通用的平台,让各种业务都能够方便地接入这个平台,从而享受到机器学习带来的红利。...想要使用机器学习技术的业务方可以看做是想要在电商平台上开店的小商家,而机器学习平台无疑就是电商平台了。作为一个商家,如果选择自己建网站开店,就好比每个业务自己搭建机器学习流程,显然是一个低效的选择。...构建机器学习平台的挑战 从上面的图可以看出,在机器学习平台的支持下,业务接入机器学习功能变得非常简单,在理想状况下,只需要点几个按钮,写一些配置文件就够了。...但需要指出的是,在实现一个机器学习平台的时候,上面提到的平台层的东西不一定都要自己来做,一些机器学习核心组件的部分可以充分利用一些开源工具,甚至一些开放平台来做,例如Amazon、微软以及阿里的云服务都提供了机器学习的组件

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苹果开放机器学习API,但是没有看到苹果的机器学习开发平台

这次,苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习,还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放,希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。...iOS中的机器学习 ?...在iOS的本身功能里,苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验,比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别...苹果没有做大而全的人工智能平台 去年苹果收购了西雅图的机器学习初创公司Turi以后,继续在西雅图成立了自己的人工智能研究实验室,聘请了华盛顿大学教授Carlos Guestrin作为机器学习总监。...所以苹果没有发布自己的机器学习开发平台、没有发布开发硬件,也没有对外公布是否挖了机器学习专家到自己团队,在这种态度下就都合情合理了。

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机器学习研究与开发平台的选择

目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。...生产环境中机器学习平台的搭建     如果平台是要用于生产环境的话,接着有一个问题,就是对产品需要分析的数据量的估计,如果数据量很大,那么需要选择一个大数据平台。...1.2 生产环境中机器学习单机数据平台的搭建     生产环境里面如果数据量不大,大数据平台就显得有点over design了,此时我们有更多的选择。...研究环境中机器学习平台的搭建     如果只是做研究,那么选择就很多了,主流的有三种。     第一种是基于Spark MLlib来学习。...个人比较推荐这种方法,周围同事来说,用scikit-learn学习交流也是主流。     第三种是基于R的平台来做机器学习(不包括Spark R),主要平台是R studio。

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软考 - 07 机器学习应用开发平台

文章目录 题目 问题1 【答案一】 问题:2 【答案二】 ---- 题目 某公司拟开发一套机器学习应用开发平台,支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。...该平台的核心应用场景是用户通过拖拽算法组件灵活定义机器学习流程,采用自助方式进行智能应用设计、实现与部署,并可以开发新算法组件加入平台中。...,需要在15秒内发现错误并启用备用系统; (f)在正常负载情况下,机器学习流程从提交到开始执行,时间间隔不大于5秒; (g)平台支持硬件扩容与升级,能够在3人天内完成所有部署与测试工作;...; (k)平台应该与目前国内外主流的机器学习应用开发平台的界面风格保持一致; (l)平台提供机器学习算法的远程调试功能,支持算法工程师进行远程调试。...请针对平台的核心应用场景,从机器学习流程定义的灵活性和学习算法的可扩展性两个方面对三种架构风格进行对比与分析,并指出该平台更适合采用哪种架构风格。 【答案二】 更适合采用解释器风格。

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电商平台秒杀背后的技术实现

一、概要: 每当电子商务平台搞活动,“秒杀”经常是提升网站活跃度的利器之一。比如活动日早上10点1元爱疯7秒杀7台,谁看到了估计都想去秒一把,万一秒中了呢。...二、秒杀架构 按照“关注点分离”(SoC)的原则,秒杀业务跟普通的订单业务关注点显然是不一样的,秒杀强调的是高效率、高性能,普通订单强调的是业务流程的高一致性。...所以我们首先应该将秒杀处理逻辑从普通的订单逻辑中分离出来,进行独立开发与部署。这样分离的好处就是非常灵活,可以在秒杀设计中采用完全不同的技术和架构,在秒杀活动结束后也方便下架部署。...秒杀成功后,在Redis中使用队列来记录用户的手机号码和相关秒杀信息,结束用户的秒杀动作,后续交由后端秒杀订单处理模块,按照其固定的处理效率,逐步消化处理之。...在业务上,浪费掉的秒杀库存,可以在下一次秒杀中加上。用户手机号码填错了,可以在业务上要求秒杀之前先校验手机号码或者先登录等等。

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博文视点学院本周福利课表(8月16日~8月22日)

博文视点学院 本周福利课表(8月16日-22日) 1 本周限时秒杀 (扫描下方二维码·获取折扣) ▊《音频课丨这样才能找到好工作》 时间短,内容精,效果赞。找到好工作,这一堂课就够了!...本周限时6折秒杀限时仅需42元!...) ▊《Python机器学习算法与实战》重点案例视频讲解 轻松掌握机器学习基础知识。...------- (扫描下方二维码立即学习) ▊《Python编程第一课》 知名微博自媒体@爱可可-爱生活的首部Python视频课程。...------- (扫描下方二维码立即学习) ▊《架构专题研讨会议》 博文视点集结国内一线架构师,在京西共话“架构整洁之道”,一起品味书香,鉴赏经典。

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