腾讯是河，你凭本事，看你挖渠的能力！” 这个比喻形象地说明了去中心化分发与中心化分发的差别。...腾讯擅长的是基于人与人的关系来做内容分发，字节跳动擅长的是通过个性化算法来解决内容的过剩与用户注意力有限的矛盾，实现所谓的千人千面的分发，此外，在内容赛道上押注的百度、阿里UC，也都强调个性化分发。...；再比如有的账号熟悉了社交网络的情绪，深知如何脱颖而出，往往会做出一些充满争议深知挑逗情绪的内容，来获取用户分享进而成为爆款，一般创业者用锄头时，他们已在用挖掘机挖渠。...今日头条跟随百度上线自己的小程序，也是希望给创作者生态提供更多的工具，帮助创作者挖渠。...长期来看，内容平台都会成为一条河，川流不息，创作者挖渠饮水，各取所需，然而也不用怀疑，就算做一条河流，平台也要进行必要的干预、引导和运营，如果水渠乱挖，难免河流会成为无源之水，只有做好水利工程，才能惠及更多人
Part. 1 介绍 最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...数据字段含义： item_id: 商品ID； shop_id: 店铺ID； insert_time: 更新时间； volume: 月销量； cprice: 实际价格 任务：（分别使用SQL和python...代码完成） 1、找出一天内有多次更新的商品ID 2、对于一天内有多次更新的商品，只保留当天最后一条记录，去掉其他记录 3、分析商品的最后更新时间分布，看能否得出有价值结论 Part. 2 SQL方法:...比如说1月8号为一组，在这组里面再以某个商品为一组，就可以count出他一天的交易量。 ?...之后按照窗口函数，先对item分组再对日期分组，之后按照精准日期就是具体哪一秒的时间进行排序，下图查询结果可以看到，按照降序后的结果最新的日期会排在第一位，所以我们直接进行where 排序>1 筛选即可
01 一句话日记 2020/9/9 02 Day150 每日总结 SPU和SKU对应的数据表设计 这是商品设计中两个非常重要的概念 - 不行我必须得吐槽下自己了 现在的学习进度完全乱了，我擦咧 昨天学了商品的规格参数组的业务实现...- 商品规格参数组和商品规格参数 本来照理说将它们放在一篇文章中多好啊 结果由于个人的学习进度问题： - 昨天只实现了规格参数组的业务 今天才完成规格参数业务，导致的结果就是 SPU和SKU的分析也是只完成了一半...- 这……我感觉已经成一个恶性循环了 肯定会对我以后的回顾造成一定的影响 - 好，吐槽完毕，回到学习内容： 商品规格参数的业务实现 说白了就是根据规格参数组的id查询规格参数 - SpecParam...实体类对应规格参数表 根据gid查询出specParam集合 前端页面中昨天查询出了分类商品对应的规格组 今天再次实现规格组下对应的规格参数 - 以上就是关于商品规格参数的一个完整实现： 包含规格组和组下对应的具体参数...商品②：“土豪金”、“16G+512G”…等等 - SKU就是具体的某个商品，颜色啊内存啊都确定了 通俗理解就是订单中对商品的详细说明 - 而SPU就是商品①商品②所共有的属性 比如说品牌名一样
一、Linq应用场景 linq的语法通过System.Linq下面的Enumerable类提供支持，也就是说，只要是实现了IEnumerable的对象都可以使用Linq的语法来查询。...LINQ定义了大约40个查询操作符，如select、from、in、where、group by 以及order by,通过查看源代码，实际上linq为IEnumerable实现了一系列的扩展方法...说明：这里将查询结果 命名为g，一旦重新命名，T 的作用域就结束了，所以，最后select时，只能select g。...g.Key.JiaoYiQDMC }; 语句描述：Linq使用Group By按交易日期和交易渠名称将...效果：同上 说了这么多不知道大家有没有理解和使用呢 最后留两道题给大家，看大家是否能学以致用 1：给“cdabe” 排序； 2：给"ABCCD,CDA,BCDD,DCA,ADC,BCD,CDCAB"将含有相同字母的进行分组并排序
Github地址：https://github.com/TheAlgorithms/Python Python的algorithms库是一个功能全面的数据结构和算法库，它为Python程序员提供了一系列经典的算法实现...特性 广泛的算法覆盖：包括但不限于排序、搜索、图论、数学计算等。 高质量的实现：算法实现考虑了效率和可读性，适合学习和实际使用。 易于使用的接口：简洁的API设计使得调用各类算法变得直接和方便。...文档齐全：提供详尽的文档和示例，便于用户理解和使用。 基本功能 排序算法 algorithms库提供了多种排序算法的实现，包括快速排序、归并排序等。...from algorithms.graph import kruskal # 假设有一组商品间的相关性评分 edges = [ ("Product A", "Product B", 0.9),...algorithms库为开发者提供了一个广泛的算法工具集，涵盖从基础到高级的各种数据结构和算法，如排序、搜索、图算法以及动态规划等。
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。...案例：在电商网站商品搜索系统项目中，GPT建议将商品属性分为多个独立字段，以便实现高效的搜索和聚合功能。二、中级优化：查询性能优化查询优化：向GPT请教如何针对不同场景优化查询语句，提高查询效率。...结果排序优化：向GPT请教如何针对排序需求优化查询性能。...案例：在电商网站商品搜索系统项目中，GPT建议使用脚本排序（script-based sorting）以实现更灵活的结果排序，如按销量和价格的综合权重排序。...无论您是初级、中级还是高级程序员，GPT都能助您在Elasticsearch性能优化之道上取得显著的提升。
这里第一个假设保证了由工具变量定义的遗传亚组的平均暴露水平不同，这样可以确保各亚组之间存在系统的差异。如果就其统计学关联强度而言，遗传变异与暴露没有强烈关联，则称其为弱工具变量（后续会详细介绍）。...（2）渠化（canalization）：渠化或发展补偿是一种现象，个体通过这种机制来适应遗传变化，从而减少这种变化带来的影响，其在基因敲除研究中最明基。...如果具有不同水平的遗传变异的群体不仅在关注的目标方面有所不同，而且在通过渠化机制对其他风险因素方面有所不同，则在孟德尔随机化中，渠化可能是一个问题。...从某种意义上说，渠化不违反IV假设，而仅仅是（通常是不希望的）后果。渠化过程与孟德尔随机化评估过程相同，因为渠化过程中其他风险因素的任何变化都是由于遗传变异的因果效应而发生的。...这为遗传变异体作为IV的一般适用性提供了合理性，但在每种特定情况下，假设的论证都依赖于有关遗传变异的生物学知识。
这里第一个假设保证了由工具变量定义的遗传亚组的平均暴露水平不同，这样可以确保各亚组之间存在系统的差异。如果就其统计学关联强度而言，遗传变异与暴露没有强烈关联，则称其为弱工具变量（后续会详细介绍）。...（2）渠化（canalization）：渠化或发展补偿是一种现象，个体通过这种机制来适应遗传变化，从而减少这种变化带来的影响，其在基因敲除研究中最明基。...如果具有不同水平的遗传变异的群体不仅在关注的目标方面有所不同，而且在通过渠化机制对其他风险因素方面有所不同，则在孟德尔随机化中，渠化可能是一个问题。...从某种意义上说，渠化不违反IV假设，而仅仅是（通常是不希望的）后果。渠化过程与孟德尔随机化评估过程相同，因为渠化过程中其他风险因素的任何变化都是由于遗传变异的因果效应而发生的。...这为遗传变异体作为IV的一般适用性提供了合理性，但在每种特定情况下，假设的论证都依赖于有关遗传变异的生物学知识。
https://arxiv.org/abs/1904.06813 通常的排序pointwise地对item进行打分，这样仅仅考虑了用户和单个物品之间的关系，而没有考虑排序列表物品之间的相互影响。...去融合，也就是让待排序的商品看看之前用户都喜欢/不喜欢什么样的商品，调整后面出的顺序。...：对top6的候选使用transformer进行建模，weighted logloss学习 强化学习： 端上rerank： 3.2 【2021】快手短视频重排序 渠江涛：重排序在快手短视频推荐系统中的演进...具体训练的时候，会首先使用监督学习的方式充分训练evaluator。 3.9.3 业务规则 GE架构可以很好的结合业务策略目标，包括流量调控、多样性、组间排序以及定坑插入。...； 组间排序：特定群组的商品应该以一个很大的概率被排在属于其他群组的商品的前面； 定坑插入：确保指定商品被放在结果列表中某个特定位置，但这一操作有可能会打破多样性的要求（插入商品和前后两个商品的品牌一样
最近压力太大了，持续性修改0注释的代码，变量为阿拉伯数字的代码，压力山大，摆正心态，没有那些bug，还需要我们来做些什么呢？如果一个特别出色的项目，也体现不出来你个人的出色。...说起来很简单，想起来也很简单，但是做起来不是那么简单了。我们现有所有线路的站点，以及换成车站的数据（爬取过程略去）。...只不过加了一个排序，也是说，我们拿到了新的线路，我们还是会继续搜索该线路，直到该条路走不通了，我们才会继续走另外的路，也就是上面说的，我们先看大树的主干，然后看枝干，看叶子，再回过头来，再看另一个枝干，...这篇博客写的比较仓促，时间比较紧，工作压力大，而且我也是第一次接触算法，很多知识还有待学习，开始的时候我认为我的python基础还可以，实操起来却不是那样了。...最近搞了一个个人公众号，会每天更新一篇原创博文，java，python，自然语言处理相关的知识有兴趣的小伙伴可以关注一下。
通常大家都是在自己的电脑上跑程序，直接是可以可视化相应的结果。 如果是在服务器上的话，使用终端，是不太方便查看结果。 今天，小F就给大家介绍4个可以在命令行中使用的Python库。...pip install bashplotlib -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ 下面我们可以使用Bashplotlib来绘制一组正态分布的数据图表。...给人提供了一个预期，不会变的那么遥遥无期。 ③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候，排版总是乱乱的。...可惜的是，并不能很好的支持中文。 同时，还可对表格内容进行排序等操作。 table.sortby = 'Capital' print(table) 以首都数据排序为例。 ?...foreground，是文本颜色 background，是背景颜色 style，是一些额外的颜色样式 ? 通过适当地配置，可以给你的Python命令行应用程序带来方便。 接下来让我们看一些例子。
通常大家都是在自己的电脑上跑程序，直接是可以可视化相应的结果。 如果是在服务器上的话，使用终端，是不太方便查看结果。 今天，小F就给大家介绍4个可以在命令行中使用的Python库。...pip install bashplotlib -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ 下面我们可以使用Bashplotlib来绘制一组正态分布的数据图表。...给人提供了一个预期，不会变的那么遥遥无期。 ③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候，排版总是乱乱的。...同时，还可对表格内容进行排序等操作。 table.sortby = 'Capital' print(table) 以首都数据排序为例。 可以看到，柏林排在了前头。...print(Style.RESET_ALL) print('hello') 好了，本期的分享就到此结束了，有兴趣的小伙伴可以自行去实践学习。
通常大家都是在自己的电脑上跑程序，直接是可以可视化相应的结果。 如果是在服务器上的话，使用终端，是不太方便查看结果。 今天，小F就给大家介绍4个可以在命令行中使用的Python库。...pip install bashplotlib -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ 下面我们可以使用Bashplotlib来绘制一组正态分布的数据图表。...[图片] 给人提供了一个预期，不会变的那么遥遥无期。 ③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候，排版总是乱乱的。...同时，还可对表格内容进行排序等操作。 table.sortby = 'Capital' print(table) 以首都数据排序为例。 [图片] 可以看到，柏林排在了前头。...foreground，是文本颜色 background，是背景颜色 style，是一些额外的颜色样式 [图片] 通过适当地配置，可以给你的Python命令行应用程序带来方便。
相反，它用于排序-我们提供一组理想的顺序作为训练数据，ranking函数需要两个输入，即query查询和document文档，并为每一个查询正确排序的文档分配一个分数。...作为数据科学家/搜索工程师，我们认为以下查询/文档的特征对我们的电子商务搜索有帮助： 商品标题中关键字的TF * IDF分数：titleScore（d，q） 商品描述中关键字的TF * IDF分数：descScore...（d） 通过一组测试查询（通过这样的模型，我们可以得到尽可能接近用户理想的排序）可以最大限度地提高NDCG。...听起来像胡言乱语，但真正重要的是通过最小化的error函数，开发一个直观的例子来看看它如何工作，如下面的伪python所示： def error(): error = 0 For each query...Thorsten Joachims在这篇文章❷ 中介绍了一种流行的文档对机器学习排序方法RankSVM，还在Fabian Pedregrosa的博客文章中以Python方式实现，且乐意我在这篇文章借用他的图
深入关注自然语言处理技术和搜索推荐系统，日常喜欢一个人猫着乱翻书。...「召回」是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物品库里，快速找出一部分用户可能感兴趣的物品，然后交给排序环节；而「排序」则是对所有召回的内容再次进行打分排序，选出得分最高的几个结果并推荐给用户...然后，在 Milvus 库中做商品向量的相似度搜索，每个兴趣向量得到 top_k 个相似商品，最后将四组商品按照相似度排序得到前 top_k 个商品，得到我们要召回的商品。...针对传统的搭建推荐系统方式的缺点，PaddleRec 利用自身优势解决了这类痛点，具体表现为： 易用性强：开源了召回、排序、融合、多任务等多种类型的业内经典模型，能够快速进行模型效果验证并提升模型的迭代效率...通过运行以下命令来测试模型： python -u infer.py -m mind/config.yaml -top_n 50 模型测试部分提供了 Recall@50、NDCG@50、HitRate@50
今天我们用python来实现Windows系统的无线锁屏，需要注意不能设置为开机启动！...当然大家有什么不懂得地方还可以给我留言或者观看视频链接，视频中还包含用Python实现淘宝竞拍脚本讲解。...下面是爬取淘宝的页面，可以看到强大的马云团队在咋们python面前也毫无办法，任由我们在淘宝的页面竞拍。 ?...同样我们的逻辑不要乱，分5步： 1、上淘宝网站，做淘宝号登陆 2、控制浏览器去购物车画面（你的购物车必须有商品） 3 、控制浏览器点击全选按钮...下面就是咋们做的竞拍的部分主要程序，在写完程序后咋们就可以随时在淘宝进行竞拍我们想要的商品了，谁都无可奈何，嘻嘻。 ?
1.业务背景 榜单在经历了供给量迅速增长及C端分发场景多样化等迭代，数据量及峰值流量呈十倍百倍增长，这必然带来数据库的极大存储压力和C端查询性能降低。...每2小时定时调度，扫描圈品条件表全量数据，从宽表中筛选商品并进行排序，排序结果通过DTS数据同步回流榜单商品集合表； 搜索离线圈品排序引擎：实验组榜单由商品圈品排序引擎生成，底层实现和搜索大致相同。...对照组趋势榜榜分数指标(soare_score) ：根据近7日销量和收藏人数等指标综合计算排序 对照组种草榜分数指标(collect_score) ：根据当日新增商品销量等指标综合计算排序 对照组好评榜分数指标...由于捞月集id暂无场景打标，只能遍历捞月集ids判断是否属于某一个榜单，查询成本极高，榜单在C端的核心分发场景商详便是满足了这个链路特征，当然我们可以通过建立捞月集场景打标体系、构建榜单商品ES大宽表的方式来解决问题...5.总结 综上所述，榜单通过生产迁移彻底解决了一直以来榜单底层能力支撑不足的痛点。
导语｜微信是内渠分发的重要渠道，增长中心与微信深度合作，通过成熟游戏节点活动等多种方式提升IEG游戏在微信的分发效率，增长数据组围绕内渠提效增长沉淀了一套分析SOP，方便快速定位投放中出现的问题，接下来为大家分享下...，我们的内渠提效增长SOP建设遇到的问题和我们的拆解方法。...首先我们会通过一系列的策略，筛选出排序候选集，候选集是一个较大的用户包，后续精排算法会在这个用户区间内进行排序，找到更有可能注册的用户，所以目标用户的候选集覆盖度是第一个核心指标，通过评估候选集注册用户占同期微信关系链注册的比例...，我们可以知道候选集是否充足，比如，某档期注册用户100人，候选集中的注册用户只有50人，那无论后续怎么排序，最终出包的注册都不会超过50人。...以3.31日作为实验组，4.4日作为对照组，计算点击率贡献度，下图可以看出点击率的差异主要有两部分原因导致： 一是两次投放头部100w用户的点击率差异较大（左边红框可以看出，头部100w的点击率差异对3.31
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