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今日剖析

多年架构与管理经验, 原赶集网创始工程师,正和岛CTO以及今日今日特卖负责人。今日创立于2012年3月,到目前仅4年时间。从十几个工程师开始研发,到上百人,再到200余人。 会实时捕捉用户对APP频道的动作。另外还包括用户订阅的频道,比如电影,段子,商品等。4、推荐系统推荐系统,也称推荐引擎。它是今日架构的核心部分。 2 半自动推荐系统- 自动选择候选文章- 根据用户站内外动作的频道,在侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等,这些都分成相对独立的开发团队。 资讯App的指标,比如屏幕滑动,用户是不是对一篇都看完,停留时间等都需要我们特别关注。 7、延展思考现在很多客户端都会需要推荐,比如电商、旅游类的商品推荐,也可以有娱乐、健康、体育等类似的应用,这些产品在侧的实现,包括用户,模型,数据都是相通的。

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今日架构分析

微服务架构四、今日的虚拟化PaaS平台规划五、总结----  今日创立于2012年3月,到目前仅4年时间。 接下来,今日会用人工方式对敏感文章进行审核过滤。此外,今日号目前也有为数不少的原创文章加入到了内容遴选队列中。   会实时捕捉用户对APP频道的动作。另外还包括用户订阅的频道,比如电影,段子,商品等。4、推荐系统  推荐系统,也称推荐引擎。它是今日架构的核心部分。 2)半自动推荐系统自动选择候选文章根据用户站内外动作  的频道,在侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等,这些都分成相对独立的开发团队。 资讯App的指标,比如屏幕滑动,用户是不是对一篇都看完,停留时间等都需要我们特别关注?

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    案例-ClickHouse在演进

    如果大家研究过它的源码,会发现其实它采用的并不新。ClickHouse 是一个列导向数据库,是原生的向量化执行引擎。 大家选择 ClickHouse 的首要原因是它比较快,但其实它的没有什么新的地方,为什么会快? 字节跳动如何使用 ClickHouse选型的时候为什么会选用 ClickHouse?这可能跟我们的应用场景有关,下面简单介绍一下 ClickHouse 在的使用场景。 系统的数据量比较大,因为产品要支持所有 APP 的用户行为分析,包含全量和抖音全量数据,用户的上报日志分析,面临不少挑战。 ClickHouse在演进

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    帖:解析今日公开的推荐算法

    1月11日,北京今日总部,一场问诊算法、建言算法的“让算法公开透明”分享会正在进行,雷锋网(公众号:雷锋网)观察到,包括BAT等在内的诸多科公司算法工程师、产品经理等100多人参与现场讨论。 资深算法架构师、中国科学大学曹欢欢博士于现场介绍了今日的推荐算法原理。 曹欢欢表示,今日资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配,要达到这一效果,其算法推荐系统输入三个维度变量:一是内容特征,图文、视频、UGC小视频、问答、微等,每种内容有很多自己的特征,需要分别提取 结合这三方面维度,今日的推荐模型做预估,这个内容在这个场景下对这个用户是否合适。 据雷锋网了解,现在拥有健全的内容安全机制,除了人工审核团队,还有识别,包括风险内容识别,构建千万张图片样本集的鉴黄模型,超过百万样本库的低俗模型和谩骂模型等,以及泛低质内容识别,曹欢欢强调

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    今日成功的核心秘诀是什么?

    手机百度除了搜索框之外,大部分已经被一新闻占据。阿里则是依托UC浏览器上线了自己的。腾讯在腾讯新闻之外,从搞起了天天快报。为何能取得成功? 很多人会说是的个性化推荐做得好,个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐。 个性化推荐方案:接着介绍资讯推荐所需的,着重分析其难点。个性化推荐算法:最后介绍业界常用的个性化推荐算法。 今日作为国内当红的个性化推荐产品,今日经历了三个阶段:1)早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐,这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗,并没有大规模运用推荐算法。 协同过滤和前面介绍的大同小异,不再赘述。

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    Python程序员Debug利器,和Print说再见 |

    更改时间将上述记录输出为一个.log文件查一个或多个非局部变量的值输出调试函数所引用的函数的变量更改记录在缓存中输出记录,提高运行速度Behold 的特性包括:简单输出一个或多个变量的改变过程依据变量的值对输出进行件筛选对变量的输出值给予自定义标签 输出效果等价于如下代码 # print(index: {}, letter: {}.format(index, letter)) Behold().show(index, letter)3.依据变量的值对输出进行件筛选

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    它提供以DEB、RPM和Snap包的形式使用的二进制文件,让你可以很轻松地在Linux上安装VS Code。然而有一个问题,对于一个普通的用户来说可能不是,但是对于一个开源纯粹主义者来说还是很重要的。 GNOME 桌面下的VSCodium和VS Code在Linux上安装VSCodium虽然VSCodium在其它一些Linux发行版(如Parrot OS)中也可以使用,但你必须添加额外的存储库。 在基于Ubuntu和Debian的Linux发行版上,可以使用以下命令安装VSCodium。 现在更新系统并安装VSCodium:sudo apt update && sudo apt install vscodium你可以在这里(https:vscodium.com#install)找到针对Linux 我认为,致力于开源的Linux发行版甚至可能已经开始将VSCodium包含在其官方存储库中。你的看法如何?是否值得切换到VSCodium,或者你是否愿意无视微软的遥测报告而继续使用VS Code?

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    @程序员,Python 3还有哪些未Get的潜藏能?|

    这种优化极称为 memoization ,它能够把执行时间从几秒缩减到几纳秒。 datawhatnow.comthings-you-are-probably-not-using-in-python-3-but-should (*本文由Python大本营编译,转载请联系微信1092722531)◆CTA核心及应用峰会 ◆5月25-27日,由中国IT社区CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心及应用峰会将在杭州国际博览中心隆重召开,峰会将围绕人工智能领域,邀请领航者,与开发者共同探讨机器学习和知识图谱的前沿研究及应用 每天上亿用户推送是如何做到的 百度宣布:搜索业务总裁向海龙离职,另回购10亿美元股份 AI画家——毕业设计大杀器之Flask干货 | 超实用的PyTorch常用代码段合集60K!刚面完Python! 点击阅读原文,了解「CTA核心及应用峰会」

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    腾讯开源分布式NoSQL存储系统DCache |

    作者 | 山宝银,腾讯后台高级工程师,专注于分布式 NoSQL 存储领域的研发工作,参与腾讯多个自研存储系统的开发,在分布式系统、高可用与高性能服务等领域有较丰富的经验。 来源 | 腾讯博客当你在电商平台秒杀商品或者在社交网络刷热门话题的时候,可以很明显感受到当前网络数据流量的恐怖,几十万商品刚开抢,一秒都不到就售罄;哪个大明星出轨的消息一出现,瞬间阅读与转发次数可以达到上亿 同时,随着微服务与云等的发展,分布式架构的需求变得越来越普遍,再加上今天 Web 上的数据类型已经不再单一,而且数据量也呈爆发式增长,传统的结构化存储方案已经跟不上脚步,对数据库的 SQL 操作不再满足要求 我们第一时间采访了 DCache 研发团队成员山宝银,希望对项目的研发背景与相关细节有进一步了解。 基于内存的 NoSQL 存储系统在运维上会产生巨大的额外开销,它需要对相关进行深入理解,并且在紧要关果断做出正确决策。

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    这个时间当然是越短越好,相应实现成本和难度都会更大。 安全性互联网是一个开放的服务体系,我们需要采用手段确保网站数据不会轻易被恶意攻击,防止数据被盗。 推荐接口会大量采用负载均衡。异步调用举个简单的例子,你去银行办业务,拿到号后需要排队,如果你一直看着屏幕等待你的号出现,这就是同步。 分布式及去中心化分布式网络存储是将数据分散地存储于多台独立的机器上。 CDN缓存CDN(Content Delivery Network,即内容分发网络)是一个非常成熟的,通过部署在各地的边缘服务器来对内容进行加速。我们也可以利用该来加速推荐服务。

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    与底之间学

    所以整个的大树越来越壮. 在飞机上,我们抬向上看,极目力之所至,就是尽. 的尽,已经有很多科幻片帮我们想好了.各种黑科,各种想象不到的智能.回归到现在,一个新的版本一定有他要解决的问题,那么他的尽就是他要解决的问题,如mybatis 解决jdbc操作sql的麻烦 每个点都有他要解决的问题. 所以划个重点学习这个点之前一定要明白这个点是为了解决什么问题大道三千,殊途同归昨天问我问题的小妹妹看这里,Shiro和SpringSecurity其实没太大区别,往上看都是灰灰的虚无,因为他们的想要解决的问题是一样的

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    FoveaBox:目标检测新纪元,无Anchor时代来临 |

    下面是论文《FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector》的作者信息:作者分类来自清华大学、北京国家信息科研究中心、字节跳动AI实验室、宾夕法尼亚大学。 与目前两阶段和一阶段state-of-the-art目标检测算法在COCO数据集上检测结果比较,FoveaBox取得了几乎最好的结果,仅三个指标略低于Cascade R-CNN,但作者称许多高级目标检测巧 (本文为AI科大本营转载文章,转载请联系原作者)

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    其实,在业界对FPGA的探索一直没有停止,图3(三级压缩流水线) 国内FPGA的部公司深鉴科一直研究深度压缩,并在FPGA上实现了基于深度压缩的方案:深度压缩,其采用剪枝+量化+霍夫曼编码 而国内另外一个部公司商汤科的设计思想就是:通过大量减少卷积计算的乘法操作,降低运算复杂度,来提高运算速度,并在FPGA中顺利实现。 而对这种方式的探索,雪湖信息科已经做了很多工作,并有相当多的积累,并有可以商用的成熟案例,如下图,是我们生成参数的一角。 另一种维度的统一 反过来想,能否在保持FPGA灵活性的情况下,做成统一平台,这种探索是可行的,这种探索雪湖信息科一直在坚持。 作者简介:杨付收,雪湖科创始合伙人,一个在硬件圈里努力写诗的软件程序猿。专注在芯片算法相关领域十多年,曾就职于中兴、华为、展讯等知名芯片公司。白天代码几千行,晚上咖啡伴梦香。

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    为996设计一个虚拟货币捐款模型 |

    来源 | 禅与宇宙维修艺 作者 | Jade 出品 | 区块链大本营(blockchain_camp) 为什么要做这样一个模型 996.ICU 代表着一类新型社会组织 — 自发,开源,匿名,去中心,临时为某一共同目标迅速组成的协作组织 受到许多虚拟货币和区块链领域的思想启发,我们设计了一个简单的经济模型,并尽量做到上的可实现。 更具体的探讨 上述是最简单的模型,几乎没有任何数学和上的挑战。那么,其他更复杂的功能或更具体的讨论呢?1、是否能引入奖励机制?在这里,为了保证项目的“纯洁性”,我们从设计上规避了投机的可能。

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    深度解密今日的个性化资讯推荐

    手机百度除了搜索框之外,大部分已经被一新闻占据。阿里则是依托UC浏览器上线了自己的。腾讯在腾讯新闻之外,从搞起了天天快报。为何能取得成功? 很多人会说是的个性化推荐做得好,个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐。 今日作为国内当红的个性化推荐产品,今日经历了三个阶段:1)早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐,这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗,并没有大规模运用推荐算法。 企业只有掌握相应的特定或者有能力在一定的时间内把这种特定开发出来并把它物化成特定产品,企业选择的特定市场才有可能得到满足。用动态匹配理论来看,可以看到它的成功是如此之合理。 这里的有趣因人而异,就需要用个性化的推荐去满足。如此看来,在合适的时机,用合适的做了合适的产品,造就了自己的成功。

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    12月6日 云:2019最新最吃香的IT出炉

    TOP NEWS】2019最新最吃香的IT:Kubernetes、芯片设计编程、Go等能据全球第一的求职网站Indeed.com旗下招聘实验室编制的数据显示,从2018年8月到2018年10 Indeed.com的经济学家安德鲁•弗劳尔斯(Andrew Flowers)解释,类工作搜索关键词表明了求职者希望帮助自己被雇用的编程语言和工具。 小程序的第二个双十一之后,阿拉丁11月榜单解读2018 年,小程序迎来大爆发,从微信小程序到支付宝、百度小程序,再到今日小程序,各大互联网平台相继发力小程序,打造其小程序发展生态圈。 【云+周刊 Cloud+ Weekly】云+周刊第三十四期:《云端容器指南》Linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程,从另一个镜像运行,并由该镜像提供支持进程所需的全部文件。 搜索关注公众号「云加社区」,第一时间获取干货,关注后回复1024 送你一份课程大礼包!

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    深入卷积神经网络背后的数学原理 |

    作者 | Piotr Skalski译者 | Monanfei编辑 | 十月Rachel、Jane出品 | AI科大本营(id:rgznai100)【导读】在计算机神经视觉的发展过程中,卷积神经网络成为了其中的重要组成部分 自动驾驶、智能医疗、智能零售,这些曾被认为不可能实现的事情,在计算机视觉的帮助下,终于在最近成为了现实。今天,自动驾驶和自动杂货店的梦想不再像以前那样遥不可及。 事实上,每天我们都在使用计算机视觉帮助我们用人脸解锁手机,或者对即将发布到社交媒体上的照片进行自动修饰。在计算机视觉应用这一巨大成功的背后,卷积神经网络(CNN)可能是其中最重要的组成部分。 Tensors dimensions 连接切割和参数共享(Connections Cutting and Parameters Sharing)在本文的开曾提到,由于需要学习大量的参数,密集连接的神经网络在处理图像方面的能力很差 卷积层的反向传播(Convolutional Layer Backpropagation) 任何曾经试图从开始编写神经网络的人都知道,前向传播还不到最终成功的一半。

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    近日,在百大人物峰会上,创新工场创始人李开复谈及数据隐私保护和监管问题时,表示:“人们不应该只将人工智能带来的隐私问题视为一个监管问题,可尝试用‘以子之矛攻己之盾’——用更好的解决带来的挑战,例如同态加密 、联邦学习等。” 近年来,随着人工智能的发展和更广泛的应用,数据隐私保护也被越来越多地关注,欧盟出台了首个关于数据隐私保护的法案《通用数据保护例》(General Data Protection Regulation ,还为立法机构在涉及隐私保护的问题时提供参考。 总而言之,无论是理论的探索还是统一标准的制定,在全球范围内对联邦学习的落地探索都会继续,联邦学习作为一个新兴的人工智能基础,还有很长的路要走。

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    管理-30军规

    普通Leader从盯到尾,高手狠抓衔接环节,比如从需求评审到开发,从开发转测试,中间衔接不上是最常见的浪费。精益“拉动式”生产的灵魂就是,减少在制品的等待时长。 疫情逼得我们提前适应了云办公,但是视频会议的时候,要注意礼仪,至少洗个、画下眉毛眼睛、下身要穿点什么,别着凉。 14、Scrum中的工时预估必须double check,有争议需提交Leader进行裁决。需要掌握的方法:故事点、扑克估算。 比如一句走心的Slogan:就算做咸鱼,也要做最咸的那一。25、每季度举行部门会议,总结部门季度工作,嘉奖表现突出、进步快的员工。 备胎转正,是一成功的捷径。28、使用情境领导方法,管理和培养不同等级的员工。掌握:情景领导方法、九宫格人才盘点等方法。还是任正非说得有道理,什么是人才?钱给够了,不是人才也会变成人才。

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    最新优化性能经验分享来啦 |

    今天这篇文章,就为大家介绍一些工具或巧,来帮助前端工程师保证开发性能与效率,毕竟快过节了,要赶紧把研发和优化都做到位,少加班!? (1)将 CSS 引用放在 HTML 文件的顶部,确保渐进呈现。(2)将 JavaScript 属性放在 HTML 主体的底部,并选择异步脚本加载。这可以防止任何 标记阻塞 HTML 的呈现过程。 谈到缓存,最常用的缓存是利用浏览器缓存,Lighthouse 也推荐使用这个方法,同样可以通过修改服务器的配置文件来启用(启用浏览器缓存)。

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