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我们在Transformer结构中引入了一个个性化模块来表示用户的偏好和对item交互的意图。
本文介绍好大夫在线监控系统的升级经验。
纵观这两年业界技术的演化趋势,几乎主流的团队都已经完成了深度学习为代表的技术升级,进入到算力吃紧、模型红利放缓的新瓶颈期。
大数据离不开数据存储,数据库作为大数据业务核心,在整个基础软件栈中是非常重要的一环,正因为如此,业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有Druid、Kylin、Impala等开源数据库,还有如EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift等商用数据库。今年8月10日刚刚开源的百度Palo项目又是一个什么样的数据库引擎呢?它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处?它的性能表现如何?
大数据应用在测试领域存在六大问题,分别是功能性测试与验证、数据更新的实时性、数据请求响应的及时性、算法的效果、AI 算法系统的线上稳定性和工程效率。本文,我们就来讲讲这六大问题应该如何解决?
在11月1日云栖大会上,阿里巴巴智能引擎事业部云服务负责人& Havenask 开源项目负责人郭瑞杰博士,进行了 Havenask 开源正式版本发布演讲,并在演讲中介绍了 Havenask 最新开源进展与后续计划。
实践证明,将互联网流量变现的在线广告是互联网最成功的商业模式,而电商场景是在线广告的核心场景。
采购系统作为严选供给端的核心系统之一,做好顶层设计并持续进行系统演进,才能适应剧烈的业务变化,服务好最终用户。本文从定义宏观、设计蓝图、落地系统、持续演进四个点展开整个采购系统架构过程,希望跟大家一起找找做业务系统架构设计的感觉。
如何将大规模数据进行无缝迁移?这里是好大夫在线所做的一些尝试。
从 IT(Information Technology)到互联网和移动互联网,再到数据技术 DT(Data Technology)时代,技术在不断地演进,从单机硬盘升级为当下主流的云 + 端模式的“新技术”。随着最近几年数据计算力与机器智能算法的兴起,基于大数据 AI 算法的应用愈来愈热,大数据应用在各个行业也不断涌现。测试技术作为工程技术的一部分,也随着时代的不断变化在同步演进,在当下 DT 时代,如何测试和保障一个基于大数据的应用的软件质量,成为测试界的一个难题。
去年春节期间支付宝推出的集五福的活动可谓风靡一时,每张福卡背面都有刮刮卡,里面有来自蚂蚁金服、阿里巴巴以及合作伙伴的上百种权益。
本文转载自技术琐话公众号
本次分享介绍百度春晚蓝军部队如何解决这一系列难题。
计价是出行业务中非常重要的一部分。在滴滴,不同的业务有不同的计价方式,比如网约车不仅有根据里程、时长、时段等进行的分时计价,在拼车、特惠快车等场景还支持一口价,青桔则主要基于起步价和时长费等来计价,而出租车则依赖于计价器计价,司机可线上手动输入车费由乘客支付等。经过多年的探索,我们演化出一套功能强大的计价系统,围绕价格计算这一核心属性提供了丰富强大的功能。目前计价系统服务于滴滴各条业务线,为各个出行场景下价格相关的问题提供解决方案。
随着大数据技术的普及和发展,机器学习技术从搜索引擎开始,伴随着互联网、移动互联和共享经济的发展,日益成为改善用户体验、提高产品质量的核心组件。机器学习技术不仅给互联网带来了源源不断的收入(互联网广告),甚至也在改善每一位用户的日常电商购物、交通出行、旅游等方方面面的体验。那如何在已有的系统或者业务中落地机器学习相关实践呢?在开始使用机器学习之前,企业应该有哪些准备?带着这些问题,InfoQ记者采访了PayPal 大数据研发架构师张彭善。
重新设计了原来的数据流架构。和内部数据湖)的一组分散的数据管道。在两套不同的在线系统中管理业务实体(其平台中的主要数据实体之一)的属性。
本次分享介绍容器配额管理的理论体系。
Netflix会员团队是如何实现分布式系统的:为满足Netflix不断增长的会员系统需求而进行的架构投入和技术选择。
随着IT系统的复杂性日益增加,运维和监控领域面临的挑战也随之增长。
游戏开发者峰会是游戏行业最重要的专业盛会,旨在鼓励游戏开发人员并提高其技术水平。仍然为开发者们呈现了一场特殊的峰会。