另一个反例则是In easy，是美国的一个二手货交易小网站，他们的实验平台做得非常好。当时也做了类似的事情，就是在用户搜索完之后开出一个新的弹窗，用户可以在两个窗口之间进行鉴别和比较，非常方便。...我们在京东的购物车推荐页面也使用了这个方案，将购物车推荐改为了无限下拉模式。而这却是我们史上最成功的推荐产品实验，在这个实验期间出现了50%的收入提升。...A/B实验是最好的因果检验工具。 微软实验平台的大总监在2010年提出了“Hippos are dangerous!”，意思就是在一个公司里，如果只听最高层那个人的想法其实是很危险的。...通过AA实验验证多层实验的正交性，并计算最少实验流量。 ? 我认为分流还需要有一个均等原则。京东在去年年底进行了为期十天的实验，测试组最初只有5%的流量，然后对比线上的大流量。...另外它还可以保证线上线下的一致性。最后还是要不断进行优化。 最后的一点建议 一旦有了点子，越早开始试验越好。一次只改动一个地方。 线上线下一致性非常重要。
作者：放按钮.PM；原文标题：《推荐效果线上评测：AB测试平台的设计与实现》 br 第一篇 1、背景 在推荐系统中，评测效果，除了离线的AUC，更合理的方法是通过线上真实的AB测试，来比较策略的效果。...因为经常接触AB测试，以及看到了国内一些公司的AB平台不同的设计实现方法，整理一下AB测试平台相关知识。 2、具体说明 本文从以下方面讨论。...2.2 多层重叠实验架构：一切从google的论文说起 Google在2010年的KDD上公布了自己的分层实验框架，之后，国内的大部分的AB测试平台，都是基于此论文建设。...www.csdn.net/article/2015-01-09/2823499 英文版：https://research.google.com/pubs/pub36500.html 2.2.1 设计实验平台的目标...下图是整个AB实验用户实验列表Re的判断流程 2.2.4 具体设计：具体实验流量分配 有了分流模型，流量分配函数，我们在做实验的时候，还需要注意，AB平台能够很好的指导业务，准确的进行实验。
二、项目背景 这个项目是基于 feature flags 技术开源项目，feature flags 坦白说也不算什么新技术了，在公司内也已经实践好几年了，当前互联网公司大厂都在使用这项技术做 AB 实验...国外有比较一些成熟的 SaaS 平台例如 launchdarkly 、flagsmith 等，但国内很少有基于 feature flags 的开源项目。 若大家对这个技术有兴趣的可以了解一下。
如今线上教育盛行，越来越多的资本流入线上教育市场。...教育直播平台的设计，源码的搭建需要遵循先进性原则，以保障系统的生命周期尽可能地延长，当然，对于软件来说，做好正常的更新维护以及与硬件设备的兼容就可以。...其次，对于教育平台的整理布局和内容安排。由于传统的教育模式存在一定的局限性，所以才引得教育培训机构选择往线上发展。...以下是线上教育源码进行远程教育平台搭建和开发时需要用到的一些技术： WidgetPad技术 此工具是用于开发智能设备应用程序的“协作，开源环境”。...在使用教育源码搭建在线教育平台时，需要做到精准细致，为机构量身定制自己的教育网站。传统教育培训机构的线上转型大多面临着类似的问题，比如线上大班体验差，一对一客户成本高。
命令行输入：make 然后生成一个可执行文件 接着输入：./hello_cuda 即可运行文件
期间，上海各级学校的老师们积极利用信息化工具，将线上教学过程数字化，完成了网课、作业、评测和辅导等关键教学环节的线上闭环，让线上教学逐步向线上教育进化发展。...腾讯教育精准教学解决方案就是其中之一，这套由腾讯作业君软件和墨水屏硬件组成的解决方案，以智能批改、智适应推荐、学情分析为AI引擎，可全面记录学生学习的过程数据，为师生提供精准学情分析，帮助学校实现疫情下的常态化...而反观使用墨水屏的班级，作业的组题、发布、提交、批改和反馈都可以在墨水屏上直接完成，不需要在多个平台之间切换，也不需要打印作业，整个过程快捷高效。...上海外国语大学松江外国语学校 物理老师邓淑婷（右） 邓淑婷老师通过作业君与墨水屏探索了线上评测的新路径。在腾讯作业君平台进行智能组卷和设置分值，并设好统一的测试时间。...正如陆昀在会上分享时所说：“作业、评测、交流等这些原来被屏幕割裂的教学环节，这次逐步又被我们重新串联起来，线上的教学活动体现出完整的教学闭环，这就是我们所看到的线上教学出现的新需求新趋势，也是在逐步解决的问题
等机器学习/深度学习框架，包含特征生产、模型训练、模型部署、在线推理、AB实验等一站式平台功能，支撑了美团配送及闪购、骑行、买菜、地图等事业部的调度、时间预估、配送范围、搜索、推荐等各类AI应用。...沙箱引流：图灵沙箱是一个与图灵OS物理隔离，但运行环境完全一致的服务，流量经过沙箱不会对线上业务造成任何影响；沙箱可验证算法逻辑的正确性，同时评估算法计算的性能，提升研发测试流程的效率。...如果灰度的功能有问题，会对线上的业务造成影响，产生Bad Case。针对上述上线前校验环节的各个问题，我们研发了图灵沙箱，在不干扰线上业务稳定的前提下，实现了算法的全链路仿真实验。...图灵沙箱是一个与图灵OS服务物理隔离但运行环境完全一致的服务，流量经过沙箱不会对线上业务造成任何影响。...如下图10所示，线上流量引流到线上环境沙箱，图灵OS和图灵沙箱的各环境配置及数据都一致（版本、参数、特征、模型等）。
关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6为下一跳的原因是邻居地址 选路规则12- 优选Originator_ID 或者Router ID最小的路由器发布的路由 延续上面实验...10.10.10.10的BGP路由状态 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6作为下一跳的原因是Router ID 选路规则10- 当以上全部相同，则为等价路由，可以负载分担 延续上面实验...可以看到在BGP路由表中关于10.10.10.10这条路由仍然是优选了10.1.5.5作为下一跳，但是在IP路由表中已经是等价路由了 选路规则9- 优选到BGP下一跳IGP Metric较小的路由 延续上面实验...由于从AR1传来的BGP路由到AR2上，这条BGP路由AS_PATH列表中已经有了AS 100，而由于AR4和AR2属于同一区域，来自AR4的BGP路由AS_Path列表中没有AS号，在这里为了实验...查看AR2的BGP路由表 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.1.1作为下一跳的原因是自己产生的路由优先 选路规则3- 优选本地优先级（Local_Pref）最高的路由 实验一
(分配函数)，层与层之间流量正交 下图【图四】为笔者线上实验的一个简略图，在该图中，总共有三个实验层，分别为CTR预估层，用户画像层和频次策略层。...便捷的查看实验效果分析数据 支持实验的切流和关闭 保证线上实验安全性 支持实验推全 支持功能定制化 下面，我们将从几个功能点出发，详细讲述各个功能的原理。...实验的切流和关闭：实验的切流，指的是该实验需要一定百分比的流量进行实验，而实验关闭，则指的是停掉该实验 支持线上安全性：实验平台，本身就是起锦上添花的作用，其只是用来打实验标签的，不可本末倒置，影响了线上业务的正常功能...分流平台，其一接收实验后台的实验消息建立内部维度索引，其二接收线上流量，根据流量属性，给流量打上对应的标签。 上图，是一个实验平台架构图，下面从创建实验角度，和流量的角度进行讲解。...分流平台 分流评估 ，顾名思义，对流量进行分离，有两个功能： 承接实验后台的实验消息，建立维度索引 接收线上流量，根据维度索引、白名单以及对用户设备哈希分桶后，给流量打标签 分流平台，是整个实验平台的核心模块
为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。...数据集成平台的主要组件数据集成平台通常包括以下主要组件：连接器 连接器是用于与不同数据源通信的组件。每个数据源都有其自己的连接器，用于确保数据的顺利流动。...数据集成平台与ETL的区别数据集成平台和ETL（提取、转换、加载）是数据管理领域中的两个不同概念，它们虽然有一些重叠之处，但也存在一些关键区别。...数据集成平台则更加通用，可以应对多种不同的数据集成需求，包括批处理和实时数据处理。数据集成平台工具介绍选择适合企业需求的数据集成平台至关重要。以下是一些推荐的数据集成平台1....(数据集成工作流界面)(数据集成监控功能)市面还有很多其他数据集成平台，企业可以根据自身的需求选择不同的数据集成平台工具。
具体来说，通过创建了适用于大型语言模型进行推荐范式的一个数据集和一些公平性指标来说明了利用ChatGPT来进行推荐存在不同程度的不公平问题。...，即通过LLM进行推荐的范式（RecLLM）。...然而，需要注意的是，大型语言模型中很可能包含社会偏见，因此，由LLM进行推荐的范式需要进一步研究其推荐的公平性。...由于基于大型语言模型进行推荐的范式和传统推荐范式之间的差异，直接使用传统推荐的公平性评测基准是有问题的。 左图是在音乐推荐中对其进行公平性评估的例子。...具体来看，通过比较不同敏感指令的推荐结果与中性指令的相似性来判断公平性。在理想的公平性下，对同一类别下的敏感属性的推荐应该与对中性指示的推荐同样相似。右图探讨了敏感属性和它们的具体取值。
近两年，这些社交型流量平台渐渐流行起了线下造节。 这不，阿里在线上有了剁手的双十一后，又在线下打起了主意。...近期，正在往“社交”领域重点深入的美图公司在7月20日也办了“变身节”，加入到社交型流量平台造节大军中。 在人人大谈互联网思维的年代，这些做的风生水起的线上平台却为何要将流量搬到线下？...而这种变化，必然使得这些社交型流量平台采用更多的方式去了解、迎合或者引领这种多变的需求。 线上流量为什么能放到线下？...并不是每一个线上起家的互联网平台都能顺利将流量引到线下，造节本身需要实力口碑、用户、服务力等多要素协同才能支撑的起来。...总而言之，这些社交型流量平台在这个时间节点线下造节，一方面体现着线上流量变现障碍而被迫为之的趋势，另一方面也展现着平台方主动与用户沟通，了解需求寻求出路的积极姿态。
TLDR： 之前我们简单测试了下ChatGPT作为推荐器在序列推荐和可解释推荐上的能力，即如何利用ChatGPT实现推荐模型的能力？...今天再跟大家分享一篇通过实验来探究ChatGPT通用推荐能力的文章，其在评分预测、序列推荐、直接推荐、解释生成和评论总结等五个推荐场景中测试了ChatGPT的推荐能力。...具体来说，设计了五个不同的推荐场景，包括评分预测、顺序推荐、直接推荐、解释生成和评论总结。 在评分预测任务中，要求ChatGPT根据用户的历史评分和商品信息预测用户对新商品的评分。...实验结果表明，在所有五个场景下，ChatGPT都表现出差不多的推荐能力。特别地，在序列推荐任务中，ChatGPT相比于传统方法有着更好的性能。...总之，本文通过实验的方式探究了ChatGPT的通用推荐能力，它可以处理各种推荐任务，并且具有较好的泛化能力，但有待进一步提升。通过大规模语料库学习到的丰富知识可以有效地应用于推荐任务中。
同时支撑多算法组合A/B测试，以供算法进行在线实验，并能在线进行动态机器资源分配以达到资源的最大化利用。 ?...魅族推荐平台架构演进 推荐平台需要做的事 平台的核心需求： 支撑5个以上的大产品线的不同场景的推荐业务需求，保证业务稳定运行，可用性达到99.9%，推荐场景当次请求响应在100毫秒以内，一天需要支撑亿级别的...5、每天需要支撑上百个数据模型在线更新及实验。 ?...推荐平台第二代架构——优势 用户推荐数据实时根据用户请求进行计算，减少离线计算量及减少数据存储空间； 原始模型的输出到线上比起结果数据输出更轻便，对线上性能影响更小，更方便于算法在线调优； 模块分离，业务各性化处理与模型计算分离...推荐平台第二代架构——存在的问题 模型离线训练，用户实时产生的行为无法反馈到模型当中； 业务混布，各业务之间相互影响； 由于把离线的部分计算放到线上进行计算，在请求过程中计算量增大，系统相应时长挑战增大
Part 1：basic 实验过程 打开页面，OUTGOING WEBHOOK 部分输入的https://yourhandler.io/events是有 REST API 监听的需要测试项目，在 SEE...Part 2：Advance1 实验过程 这一关用了正则表达式限制内网IP的访问，具体的代码如下。必须要吐槽一下，这个方法真的是一个很糟糕的方法，因为它实际上不能起到很好的安全防护作用。
在机器学习平台已经非常成熟的现在，模型结构的实现和调整反而仅仅是几行代码的事情。所以如果能够将模型评估和线上AB Test的效率提高，那一定是大大解放算法工程师效率的事情。...那么驱动Netflix实现推荐系统快速迭代创新的重要技术，就是我们今天要介绍的快速线上评估方法——Interleaving。 ?...Netflix推荐系统问题背景 Netflix几乎所有页面都是推荐算法驱动的，每种算法针对不同的推荐场景进行优化。...这就意味着利用一组AB Test的资源，我们可以做100组Interleaving实验。这无疑大大加强了线上测试的能力。 ? 图5：对Interleaving与传统AB Test指标的灵敏度。...为此Netflix才设计了Interleaving+AB Test两级实验结构，完善整个线上测试的框架。
1 AB 平台简介AB 实验平台这几年在互联网公司得到了越来越广泛的应用，采用 AB 实验来评估产品和技术迭代效果也成为主流的业务新功能效果评估方式，数据驱动的文化在这几年得到了不少公司的广泛的认同，通过数据和指标来说明产品效果也得到了越来越多的公司的认可和应用...可以非常迅速的得到线上的新实验的效果反馈信息，极大地缩短了算法对实验指标的策略调整反馈周期。...4 3.0 时代 从全到优，提升用户体验和实验效率2.0 时代主要是从各种机制和功能方面尽量满足业务需要，业务功能满足以后，我们进行了业务与扩展，将算法的推荐业务场景也囊括进来，推荐业务接入以后，虽然在基本功能上也可以满足需求...，但是推荐和搜索的业务特点还是有点不同，于是我们针对实验平台的实验操作用户体验和稳定性方面进行了较多的优化。...5 未来改进的方向未来我们会希望借助数仓部门的 AB 平台的指标计算和可视化通用能力，希望可以逐步增强 AB 平台的数据可视化能力，在实验分流情况的可视化分析，实验的用户特征的分布可视化分析，实验的指标变化原因排查等方面与分析同学一起合作
本次作为总览的真·最后一节（因为线上监控这几天才开发出来。）所以明天才会对源码进行解读。 线上监控模块： 新增大用例功能，每条大用例之间建议无关联，但可以顺序执行。...监控进程为单独启动的进程，独立平台主进程，以免平台部署的时候影响监控。 最后再补充一下菜单的重新制作。分为左上角和右上角俩个部分。中部留出给子页面显示专属元素。
离线算法平台是神盾产品化中负责训练离线算法模型，并出库模型和特征到线上推荐的模块，最小训练粒度为小时级。同时，离线算法平台还整合了离线批量打分、文本内容理解与特征工程等针对特定需求的功能。...一、离线算法平台简介 算法+特征是推荐的基础，自然也是离线算法平台的两个核心模块。 离线算法平台算法库，提供了LR、CF、XGBoost、FM等多个算法模型，并且为部分算法提供了不同的优化器。...第一，推荐算法所使用的数据在数据时间上必须符合逻辑，因此离线算法平台指定所有数据读取都必须满足取数规则。 ?...同时，神盾产品化平台提供了Debug功能模拟上线及线上推荐效果。...特征与模型出库 无论是特征数据还是模型数据，都是作为产品化后台推荐的重要依据，因此每个训练周期的特征数据和模型数据都需要实时更新导入线上。
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