Yelp 础设施团队的主要目标之一就是为了尽可能接近零停机时间。那也就是说当用户访问www.yelp.com作出动作的时候,网站的响应速度必须尽可能的快。一种方法是使用 HAProxy 负载均衡能够保持 www.yelp.com 网站的响应速度。通常我们在任何地方都使用 HAProxy 来保持网站的外部负载均衡、内部负载均衡,甚至运用到构建面向服务的架构中。我们发现在 Yelp 的每台机器上运行 HAProxy,均可作为 SmartStack 的一部分。 我们喜欢在发展 SOA 的时候使用 SmartSt
作者 | Yelp 工程团队 译者 | 王强 策划 | Tina 讲述 Yelp 工程师如何协调其流量故障转移流程,并在可靠性、性能和成本效率之间实现微妙平衡的故事。 表面上看,这是很简单明了的流程:Yelp 的站点可靠性工程师有时会转移流量,以防止出现面向用户的错误。但是在幕后,这一流程涉及生产系统、基础架构团队以及成百上千开发人员和他们负责服务之间的复杂编排。这篇文章讲述的就是 Yelp 的生产工程和计算基础架构团队如何实现故障转移策略,在可靠性、性能和成本效率之间找到平衡的故事。 什么是流量故障转移?
作者:张天雷 来源:InfoQ 摘自:http://www.infoq.com/cn/news/2015/11/Yelp-photo Yelp是美国最大点评网站,拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样,由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 对于理解照片中的模棱两可
Yelp是美国最大点评网站,拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样,由系统生成的数据正在增强Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。 构建一个照片分类器 对于理解照片中的模棱两可的目标,其实有许多不同的方式。一开始,为了帮助简化Yelp的问题,Yelp只专注于将照片分类为几个预定义的类。之后,Yelp又只专注于
Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论,商业属性和来自多个大都市地区的超过20万张照片。这是一个常用的全球NLP挑战数据集,包含5,200,000条评论,174,000条商业属性。 数据集下载地址为:
HTML5学堂:最近看到一道考察面向对象、原型继承的面试题,关于一只小狗狗和一只“精力旺盛”的小狗狗的故事~今天就来讲讲这个吧。 题目要求 有一条可爱的小狗(名字叫“小狗狗”),它的叫声很好听(wow),每次看到主人的时候就会乖乖叫(yelp)。 另一只小狗精力很旺盛(名字叫做“精力旺盛的狗狗”),每隔5秒叫唤(yelp)一声(wow)。 使用面向对象的混合模式实现小狗的创建 function Dog() { this.name = '小狗狗'; this.wow = 'wow'; } Do
在线点评已经成为现代大众消费里的主流行为,我们在外出寻找一家餐馆时,往往会首先去看看吃过的人都如何评价。既然顾客都如此在意点评,饭店老板们就更不用说了。数据侠 John Yap 希望为餐饮老板们设计一个爬虫工具,通过分析用户评价,来让他了解自己的饭店的表现情况,制定相应的运营策略。让我们来看看John Yap 具体是怎么做的吧。
论文标题:You eat with your eyes first: Optimizing Yelp Image 论文链接:https://arxiv.org/abs/2011.01434 论文单位:斯坦福大学
在本文中,我们将研究FastText,它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
说到用户激励,可能很多人想到等级、积分。但不知道大家有没有想过,微信为什么没有等级制度? 同样是沟通工具,为什么QQ有等级制度? 知乎、简书为什么没有等级制度?同样是UGC,为什么微博、网易评论有等级
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案,取代了将交易数据流式传输到其分析系统(如 Amazon Redshift 和内部数据湖)的一组分散的数据管道。
AI 科技评论消息:日前,美国最大的点评网站Yelp公开其内部数据集。据官网介绍,这是一个通用数据集,开放这个数据集的主要目的是帮助学习。 这个数据集是Yelp涵盖的商户、点评和用户数据的一个子集,可
Yelp是美国著名商户点评网站,创立于2004年,囊括各地餐馆、购物中心、酒店、旅游等领域的商户,用户可以在Yelp网站中给商户打分,提交评论,交流购物体验等。
APOC库包含许多(约450个)程序和函数,可帮助处理数据集成,图算法或数据转换等
为了防止容器中直接使用ENTRYPOINT或CMD指令启动命令或应用程序产生PID为1的进程无法处理传递信号给子进程或者无法接管孤儿进程,进而导致产生大量的僵尸进程。对于没有能力处理以上两个进程问题的PID进程,建议使用dumb-int或tini这种第三方工具来充当1号进程。
某种程度上,口碑已经成为不少企业的命脉,变成服务和产品质量的永久记录。与此同时,不公平或者虚假的点评也让企业忧心忡忡,这些有可能来自愤怒的顾客,有可能来自竞争对手。
截至今日,Badanau Attention的原文citation已达1.34w之多。2020年几乎所有主流NLP任务都需要借助attetion来实现。在深度学习全民炼丹的时代,attention是为数不多具有较强可解释性的机制。
Yelp 构建了一个解决方案,利用其数据流架构来清理来自已损坏的 Apache Cassandra 集群的数据。提供解决方案的团队探索了许多可能的选项来解决数据损坏问题,但最终不得不将数据转移到一个新的集群中,以便在转移过程中移除损坏的记录。
AI 科技评论消息,日前,美国最大的点评网站 Yelp 公开其内部数据集。据官网介绍,这是一个通用数据集,开放这个数据集的主要目的是帮助学习。 这个数据集是 Yelp 涵盖的商户、点评和用户数据的一个
Creating millions of user sessions using Complex Event Processing -- Prem Santosh & Udaya Shankar(Yelp)
3、再看被调用的函数:dgl.utils.data.graphdata2tensors
今天去网上搜索了下,有哪些网站或应用使用了python,挑选了其中比较有名的一些在这里分享给大家。这其中有一些是用python进行开发,有一些在部分业务或功能上使用到了python,还有的是支持python作为扩展脚本语言。数据大部分来自Wikepedia和Quora。 Reddit - 社交分享网站,最早用Lisp开发,在2005年转为python Dropbox - 文件分享服务 豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站 Django - 鼓励快速开发的Web应用框架 Fabric - 用
Rust程序语言设计文档 Rust简介 什么是 Rust 为什么要用 Rust Rust 是一门令人兴奋的新编程语言,它可以让每个人编写可靠且(运行时)高效的软件。 他可以用来替换 C/C++ ,Rust 和他们同样具有高效的性能,但很多常见的 bug 会在编译时就被消灭掉。 Rust 是一门通用编程语言,但在以下场景使用偏多: 需要运行时速度; 需要内存安全; 更好地利用多处理器; 和其他语言比较 C/C++:性能非常好,但系统类型和内存不安全; Java/C#:拥有GC机制保障内存安全,也有很多优秀特
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习?》一文中,我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势,包括:
李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无论是中国还是美国,很多人在选择餐馆或者酒店的时候,主要依靠网上的点评,比方说大众点评或者Yelp等等。 某种程度上,口碑已经成为不少企业
随着人工智能的兴起,机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展,并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中,数据由图G(V,E)表示,其中V是节点的集合,E是边的集合:节点表示数据点,边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题,有许多方面需要研究。因此,拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。
在这篇博文中,我们介绍了 Spark-Lineage,这是一种内部产品,用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
rpm介绍概要 设置光驱并挂载 rpm包格式,包名、版本名、发布版本号、平台 rpm包介绍 要想使用rpm包,就需要先有rpm工具 [root@hf-01 mnt]# cd Packages/ [root@hf-01 Packages]# ls yum-utils-1.1.31-24.el7.noarch.rpm zenity-3.8.0-4.el7.x86_64.rpm zip-3.0-10.el7.x86_64.rpm zlib-1.2.7-13.el7.x86_64.rpm zlib-devel-1.
来源:DeepHub IMBA 本文约1500字,建议阅读5分钟 本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。 随着人工智能的兴起,机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展,并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中,数据由图G(V,E)表示,其中V是节点的集合,E是边的集合:节点表示数据点,边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题,有许多方面需要研
很多时候,人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处,但对大多数人的情感进行分析,就能得到比较有趣的结果。想象一下,当一个热点新闻事件出现后,你可以通过分析大多数人的留言感知舆情,了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。 用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析(sentiment analysis),它是文本分类中突出的用例之一,属于自然语言处理(NLP)非常活跃的研究领域。其它应用比如,检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么,如何做到这一点呢?
该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作,包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时,还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理,包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后,通过一个具体的示例,演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理,并生成了对应的CSV文件。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
Linspire 的前身是 20 多年前知名的 Lindows 发行版。去年底发布 Linspire 10 Beta 版时,声称 Linspire 是“新用户、中级用户和高级用户的第一发行版”。其正式版于近日发布,在发布公告中该团队骄傲地宣称该团队“努力开发出了市场上最好、最精心的设计和工程化的 FOSS 桌面”。该版本基于 Ubuntu 20.04 LTS,使用 Linux 5.8 内核、定制的 GNOME 3.38 桌面,Chrome 88,以及微软 PowerShell 7 和 DVD/蓝光解码能力。
Realtime Store Visit Predictions at Scale -- Luca Giovagnoli(Yelp)
从Python2.4 以后,subprocess模块负责衍生出新的进程,和标准输入,标准输出,标准错误输出交互,并监听返回值。Subprocess模块是用来取代一些老的模块,例如os.system, os.spawn, os.popen和popen2
作者丨 Kedar Vaidya 、Benson Pan 译者丨明知山 策划丨 Tina 提供一流的开发者体验是 Yelp 基础设施和工程效率团队的核心原则之一。随着开发人员不断创建新的 React 组件,我们的 React 代码库一直在增长,但我们现有的 React Styleguidist(本文简称 Styleguidist)开发环境无法并行扩展。从 Styleguidist 到 Storybook 的过渡让我们能够为 React 组件提供一个更快、更加友好的开发环境,并更好地协调开发人员和设
可视化神经网络总是很有趣的。例如,我们通过神经元激活的可视化揭露了令人着迷的内部实现。对于监督学习的设置,神经网络的训练过程可以被认为是将一组输入数据点变换为可由线性分类器分离而表示的函数。所以,这一次,我打算通过利用这些(隐藏的)的表示来产生可视化,从而为这个训练过程带来更多内部细节。这种可视化可以揭示和神经网络性能相关的有趣的内部细节。
让我们进行一个常见的分析,您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效,那么您可以: 在 Yahoo 金融专区找一支股票。 下载历史数据,保存为 CSV 文件格式。 将 CSV 文件导入 Excel。 进行数学分析:回归、描述性统计或使用 Excel Solver 工具进行线性优化。 很好,但本文为您展示一种更简单、更直观、功能更强大的方法,使用 IPython 和 pandas 进行同种分析。 工具准备 IPython 库是使用 Python 的数据科学家的重要工具之一。该工具与 Excel 的最
上一篇文章,我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移,我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具,以确保该过程是自动化的,并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
本地网站目录简单地说就是本地网站列表,到目前为止我们学习谷歌商户和雅虎本地商户,但还有另外一类本地网站目录,这对一些企业来说很重要在某种程度上受益。特别是餐饮业务非常重要,因为所有城市都有当地餐厅,这类网站目录经常与当地的报纸和杂志有关。
在深入研究特征工程之前,让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此,让我们从数据和模型等基本概念入手。
NeuralNLP是腾讯广告(Tencent Marketing Solution,TMS)(https://e.qq.com/)数据算法团队搭建的一个基于PyTorch的深度学习NLP公共实验平台,主要涵盖文本分类、序列标注、语义匹配、BERT微调和文本生成等,目前已经广泛应用于腾讯广告业务文本相关的需求场景中,如广告定向、相关性计算、LookAlike、动态创意、点击率/转化率预估等。 NeuralClassifier是NeuralNLP的一个子项目,是一款基于PyTorch开发的深度学习文本分类工具
导读:垂直领域内的自然语言处理任务往往面临着标注数据缺乏的问题,而近年来快速发展的半监督学习技术为此类问题提供了有希望的解决方案。文本以 Google 在 2019 年提出的 UDA 框架为研究主体,详细探索该技术在熵简科技真实业务场景中的实践效果。
感谢各位读者的陪伴! 您的每一次阅读、分享、留言都是对我们的鼓励和支持。 虽然过年,我们也会为您持续分享,2015的大数据文摘内容将更加丰富、有料、有趣,值得期待!同时,我们也希望有能力、愿分享的你加入文摘,和我们一起创造价值。 今日为您奉上饮食篇,祝大家吃好喝好身体好,新的一年事事顺心。 📷 摘自:微信公众号,TONY爱纽约 纽约长大的中国台湾人TONY,在中国创立了鹿港餐饮。纽约的生活带给他无数惊喜。TONY和他的朋友在这里,和你分享生活的乐趣,介绍最潮流的资讯,聊聊人
TLDR: 本文对近年来的图协同过滤模型在经典和非常见的数据集上进行了复现,并对在非常见数据集上的性能表现从信息流(数据集的特性)的视角进行了解释。
选自blog.insightdatascience 作者:Javed Qadrud-Din 机器之心编译 参与:Edison Ke、刘晓坤 来自 Insight 的 Javed Qadrud-Din 开源了一种通用的实体嵌入算法,相比谷歌的 word2vec 模型能实现更广泛实体(包括名人、商家、用户等)的嵌入、更高的准确率以及少 4 个数量级的数据需求量。 GitHub 链接:https://github.com/javedqadruddin/person2vec Javed Qadrud-Din 先前曾
轻松应对数据科学项目是一个令人难以置信的方法,以摆脱挑战看看GitHub上的这7个数据科学项目将改善成熟能力范围这些GitHub仓库包含来自各种数据科学领域的项目 - AI,PC愿景,设防学习等。
在 Yelp,Kafka 每天接收数百亿条消息来推进数据驱动并为关键业务管道和服务提供支持。我们最近通过在 PaaSTA (Yelp 自己的平台即服务)上运行集群,对 Kafka 部署架构进行一些改进。基于 K8s 的部署利用了 Kafka 的自定义 Kubernetes operator 以及用于生命周期管理的 Cruise Control 。
本文是《NLP 可以很好玩》系列教程的第二篇,由作者 Adam Geitgey 授权在人工智能头条翻译发表。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址:https://research.google.com/audioset/ Uber 2B trip data:首次展示 2 百万公里的出行数据。 地址:https://moveme
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