作者： OPPO 算法工程师，搜索方向；北京科技大学本硕，统计学毕业，在学期间曾经发表 6 篇论文，其中 4 篇 SCI。CS 的陋室号主 搜索是一个系统，大小不好说，但肯定是五脏俱全，我做的比较多的就是 query 理解和分析，这次给大家重点讨论一下这块内容。 久违的懒人目录： query 理解的 ....

复杂业务系统长期迭代，难免会逐渐腐化，如何治理腐化，并设计出能够延缓腐化，保持长期高效能的方案是一个开发同学难免要遇到的问题，本文旨在介绍一套基于 DDD 的落地实施方案，提供另外一种解决问题的思路。 系统背景 Teddy 出入库系统，是进销存概念里的进和销，核心能力是仓库货物的出库和入库的流转，在 ....

写在前面 在开始正式的讨论前，我先抛出几个问题： 谈到磁盘时，常说的 HDD 磁盘和 SSD 磁盘最大的区别是什么？这些差异会影响我们的系统设计吗？ 单线程写文件有点慢，那多开几个线程一起写是不是可以加速呢？ write(2) 函数成功返回了，数据就已经成功写入磁盘了吗？此时设备断电会有影响吗？会丢 ....

导读 随着公司用户增长业务快速发展，陆续孵化出 部落、同镇、C 端会员、游戏等非常多的业务板块。与此同时产品及运营对实时数据需求逐渐增多，帮助他们更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓的建设变得越发重要起来。本文主要介绍用户增长业务基于 Flink 构建实时数仓的实践之路。 实时数仓 1.0 ....

[图片] 背景 搜索引擎是电商平台成交链路的核心环节，搜索引擎的高可用直接影响成交效率。闲鱼搜索引擎作为闲鱼关键系统，复杂度和系统体量都非常高，再加上闲鱼所有导购场景都依靠搜索赋能，搜索服务的稳定可靠成为了闲鱼大部分业务场景可用能力的衡量标准；如何保障搜索服务的稳定和高可用成为了极大的挑战。 闲鱼搜 ....

导读：本次分享将以群体风险感知为例，从需求挖掘、数据挖掘、建模再到最终的模型部署应用，详细介绍全流程的风控建模方案。下面将从这几个方面出发，详细的讲解具体流程中的概念，同时会给出每个流程中的目标、实现方法、交付物，让同学们在具体实践的时候有目标，有方法。 ▌业务需求挖掘 [图片] 任何项目的起源，都 ....

前言 注意力（Attention）机制[2]由 Bengio 团队与 2014 年提出并在近年广泛的应用在深度学习中的各个领域，例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野，或者 NLP 中用于定位关键 token 或者特征。谷歌团队近期提出的用于生成词向量的 BERT[3]算法在 NLP 的 11 ....

本文选自“字节跳动基础架构实践”系列文章。 “字节跳动基础架构实践”系列文章是由字节跳动基础架构部门各技术团队及专家倾力打造的技术干货内容，和大家分享团队在基础架构发展和演进过程中的实践经验与教训，与各位技术同学一起交流成长。 混沌工程是通过故障注入的方式帮助系统寻找薄弱点，从而提高系统的稳定性。随 ....

前言 在首届世界智能大会上，深醒科技首席科学家、中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 张钹院士简介 [图片] 清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科学家 ....

作者：zhongzhao，腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中，最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型，它没有考虑用户点击后的消费深度，也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益，QQ 看点团队在深度学习框架下，对推荐系统中的多目标建模做了一 ....

本文来源丨浙大校友创业研究 内容来源丨北大纵横，杭州浙江大学校友会 黄峥 拼多多创始人 [图片] 2002 年本科毕业于浙江大学竺可桢学院，2004 年获得美国威斯康星大学麦迪逊分校计算机硕士学位，随后加入美国谷歌。2006 年回国，参与谷歌中国办公室的创立。2007 年从谷歌离职创业，先后创立电商 ....

转载自 datayx 公众号 过拟合，欠拟合 过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。 欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。 下面是直观解释： [图片] 《机器学习》--周志华 下面在那一个具体的例子： ....

作者： 爱奇艺技术产品团队 数据作为互联网时代的基础生产资料，在各大公司企业拥有举足轻重的地位。数据的价值在互联网公司的体现，大致而言可以分成三类： 发掘数据中的信息来指导决策，如产品运营、用户增长相关的 BI 报表 依托数据优化用户体验和变现效率，如信息分发场景下的个性化推荐、效果广告等 基于数据 ....

作者：Romain AYRES 本文由 AI 公园授权转载，转载请联系出处 编译：ronghuaiyang 导读 这篇博客文章的目的不是告诉你在运行 A/B 测试时应该做什么，而是告诉你不应该做什么。 “没有数据，你只是一个有观点的人。” 这个著名的_W. Edwards Deming_引用说明了 ....

作者： 探索互联网 如果一味追求实时设计，对于线上并发量大的业务来说，瓶颈点是很多的，一个是 IO 消耗时间、一个是存储消耗时间、一个是计算消耗时间。实际情况并不是一个方面的问题，而是三个方面交织在一起。 [图片] IO 消耗时间，包含数据读取，读取数据量大，量大 IO 就会消耗时间长。做了很多优化 ....

Uber 工程博客 2019 年 2 月 24 日 [图片] 作者 | Jian Shen, Ze Wang, David Wang, Jeremy Shi, and Steven Chen AresDB 在 Uber 被广泛使用，为我们的实时数据分析仪表盘提供支持，使我们能够针对业务的各个方面大规 ....