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备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...根据腾讯云分析发现,电商平台中的黑产分析已经形成了有组织的团伙作案和一定规模的合作链路:在黑产的上游,开发者、打码平台服务器供应商提供软件开发和技术支持;中游环节由机器批量注册账号和分销;下游环节通过刷点击量...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。...腾讯云天御通过引进迁移学习、深度学习,依据fuzzy network、Gibbs sampling和BN 等技术,将专家系统升级至多层级混合网络模型,解决特征自动提取、集成学习与标签扩容等问题,并组建无监督

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想快速部署机器学习项目?来看看几大主流机器学习服务平台对比吧

日前,kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司(谷歌、微软和亚马逊)提供的机器学习服务平台,对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说,提供了非常多的指导和建议。...现在让我们来看看市场上最好的机器学习平台都有哪些服务。...什么是机器学习服务 机器学习服务(Machine learning as a service, MLaaS)包含机器学习大多数基础问题(比如数据预处理,模型训练,模型评估,以及预测)的全自动或者半自动云平台的总体定义...在本文中,我们将首先概述 Amazon,Google 和 Microsoft 的主要机器学习服务平台,并比较这些供应商所支持的机器学习 API。...这并不是如何使用这些平台的说明,而是在开始阅读平台的文档之前所需要做的功能调研。 针对定制化的预测分析任务的机器学习服务 ?

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EasyGBS平台如何实现网段服务器部署?

EasyGBS国标视频云服务能通过GB28181协议接入前端摄像头等设备,实现视频监控直播、转码分发、云端录像、存储、检索与回看、云台控制、语音对讲、告警上报、平台级联等功能。...其强大的视频能力既可以作为业务平台,也能作为视频能力层平台进行调用,有广泛的应用场景,如明厨亮灶、雪亮工程、平安乡村等。 今天和大家分享一个技术干货:如何将EasyGBS部署在网段服务器。...有现场用户将EasyGBS部署在双网卡的服务器,前端设备也是网段的设备。用户部署的EasyGBS平台IP段是192的,SIP HOST IP填写的也是192的。...由于网络环境逐渐复杂化,EasyGBS平台也根据市场不断变化的需求进行了功能升级,现在EasyGBS平台不仅能实现公网部署与内网部署,同时也能支持双网卡服务器部署。...随着国标GB28181协议成为国内安防市场的主流标准协议,EasyGBS平台便捷、丰富、灵活、可拓展的视频能力已经使其成为当前安防市场的主流需求视频监控平台

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机器学习》-- 第十一章 特征选择与稀疏学习

压缩感知 第十一章 特征选择与稀疏学习 对于数据集中的一个对象及组成对象的零件元素: 统计学家常称它们为观测(observation)和变量(variable);数据库分析师则称其为记录(record...)和字段(field);数据挖掘/机器学习学科的研究者则习惯把它们叫做样本/示例(example/instance)和属性/特征(attribute/feature)。...在机器学习中特征选择是一个重要的“数据预处理”(data preprocessing)过程,即试图从数据集的所有特征中挑选出与当前学习任务相关的特征子集,再利用数据子集来训练学习器;稀疏学习则是围绕着稀疏矩阵的优良性质...11.1 子集搜索与评价 在机器学习中,我们将属性称为“特征”( feature), 对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”( relevant feature)、没什么用的属性称为“无关特征”(irrelevant...特征选择是一个重要的“数据预处理”( data preprocessing)过程, 在现实机器学习任务中,获得数据之后通常先进行特征选择, 此后再训练学习器。

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十一章 应用机器学习的建议

该系列文章为,观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单,但不得不说每一句都非常的简洁扼要,浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。...通过“机器学习性能评估”和“机器学习诊断”能快速过滤掉至少一半(上面)的无用选项 机器学习诊断 ? 诊断:这是一种测试法。你通过执行这种测试,能够了解算法在哪里出了问题。...展示了一种典型的方法,来训练和测试你的学习算法。比如,线性回归算法 ? 首先,你需要对训练集进行学习得到参数 θ 。具体来讲,就是最小化训练误差J(θ)。...11.6 学习曲线 使用学习曲线来判断一个学习算法是否处于偏差、方差问题,或者二者都有 为了绘制学习曲线,我们通常先绘制 J_train 或 J_vc ? 训练集的样本是个常数,一般很大。...如果一个学习算法有高偏差,选用更多的训练样集数据对于改善算法表现并无帮助。 ?这个特征,对于我们判断我们的学习算法是否处于‘高偏差’情况,很重要。 当算法处于’高方差’时的学习曲线: ?

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机器学习秋招坎坷路

写在前面的话:部分牛友在评论区喷 强调机器学习、算法要求没那么高,那么我说一句,你们凭心而论,如果不是手里有那么些个竞赛大奖或者acm等算法大奖,你们的简历怎么能说好,况且算法大奖这些东西毕竟只存在于少数人之中...,不可能人手必备(本来就是写给非学弟学妹的建议 大佬们勿喷)。...PS:秋招基本上告一段落咯(收获了一些还不错的offer 不折腾了),楼主是真正意义上的渣硕,一个林业学校的非,写这篇帖子小记下秋招经历也只是为了跟我同样的小伙伴(同是非或者学校更差)提供一些思路,...要做到这个 请务必刷算法题,尽量不要找机器学习、算法相关的工作 除非你有大的项目作为支撑,因为这些大公司这些岗位基本要求C9硕士!...12、redis的持久化(aof和rdb),redis和本地缓存优劣分析 13、在分布式情况下,如何实现服务器之间数据的一致性,后面又问了CAP原理 14、算法:二叉树的反转 15、谈谈你学习新技术的方法

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玩转企业云计算平台系列(十一):Openstack 编排服务 Heat

更多关于云计算服务 Openstack 系列的学习文章,请参阅:企业云计算平台 Openstack ,本系列持续更新中。...更多关于云计算服务 Openstack 系列的学习文章,请参阅:企业云计算平台 Openstack ,本系列持续更新中。...Openstack 系列的学习文章,请参阅:企业云计算平台 Openstack ,本系列持续更新中。...Openstack 系列的学习文章,请参阅:企业云计算平台 Openstack ,本系列持续更新中。...一个完整的编排包括设置服务器上机器、安装 CPU、内存、硬盘、通电、插入网络接口、安装操作系统、配置操作系统、安装中间件、配置中间件、安装应用程序、配置应用发布程序。

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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。...机器学习的资源解读 A.Facebook硬件资源总结 Facebook的架构有着悠久的历史,为主要的软件服务提供高效的平台,包括自定义的服务器、存储和网络支持,以满足每个主要工作的资源需求。...一个是单插槽CPU服务器(1xCPU),包含4个Monolake服务器子卡,另一个是插槽CPU服务器(2xCPU)。...不同服务机器学习训练平台、频率、持续时间。 计算类型和位置 在GPU进行训练:Lumos, Speech Recognition、Language Translation。

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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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可绕过因素验证!钓鱼即服务平台EvilProxy来了

Resecurity 的研究人员最近发现了一个新的网络钓鱼即服务(PhaaS)平台 EvilProxy,该平台正在暗网中大肆宣传。在其他表述中,也有叫做 Moloch 的。...该平台与此前出现的网络钓鱼工具包存在某种关联,这些工具包由针对金融机构和电子商务公司发起攻击的著名攻击者开发。 此前,针对 Twilio 的供应链攻击导致因子验证代码泄露。...而 EvilProxy 这样的平台能够大规模攻击启用因子验证的用户,而无需侵入供应链中。 EvilProxy 尝试使用反向代理与 Cookie 注入来绕过因子认证,以此代理受害者的会话。...【运作模式】 Google 因子验证示例: (https://player.vimeo.com/video/746020880)如下所示: 【Google 因子验证】 微软因子验证示例(https...】 【模拟微软电子邮件服务的钓鱼】 攻击者汇总了已知的 VPN 服务、代理服务与 Tor 出口节点等数据,判断潜在受害者为机器人或者研究人员,就会自动断开链接。

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数据分析:挖掘影响电商双十一销量的因素,并且预估销量

在很早之前就采集过关于淘宝11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图,我们把双十一的销量作为分析的因变量,要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响,以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到,双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的,但是并不是优惠越多越好,数据表明,优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...,而产品的服务分和收藏数越高,销量提升就会更加明显。...,服务分每增加一分,销量提高2.23呗,收藏数每增加100个,销量提高2.12%。

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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?...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,为数据科学家提供端到端的一站式的服务,帮助他们脱离繁琐的工程化开发,从而帮助他们提高工作效率。...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...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。...首先,分布式的机器学习任务一般会涉及参数服务器(以下称为 PS)和工作节点(以下成为 worker)两种不同的工作类型。...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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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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