（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...二、web系统架构设计 某公司拟开发一个智能家居管理系统，该系统的主要功能需求如下：1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制，且家居设备可向客户端反馈实时状态；2)支持家居设备数据的实时存储和查询...；3)基于用户数据，挖掘用户生活习惯，向用户提供家居设备智能化使用建议。...基于上述需求，该公司组建了项目组，在项目会议上，张工给出了基于家庭网关的传统智能家居管理系统的设计思路，李工给出了基于云平台的智能家居系统的设计思路。经过深入讨论，公司决定采用李工的设计思路。...【问题1】(8分) 请用400字以内的文字简要描述基于家庭网关的传统智能家居管理系统和基于云平台的智能家居管理系统在网关管理、数据处理和系统性能等方面的特点，以说明项目组选择李工设计思路的原因。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。...算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
在此背景下，8月10日下午，深演智能在北京召开媒体发布会，正式对外发布了深演智能的首款智能推荐平台产品。 发布会上，首席技术官欧阳辰先生对推荐平台的诞生及技术优势进行了介绍。...“深演智能推荐平台是由福尔摩斯AI（HOLMES AI）赋能的智能推荐平台。经过产品团队两年的技术和实践打磨。”...首席技术官欧阳辰先生 随后，欧阳辰先生也正式发布了深演智能这款推荐平台。...深演智能推荐平台产品内置的丰富能力，能实现自由操作和组合，支持热榜、业务规则、AI算法等多种来源，经过模型智能筛选，推荐更适合用户的个性化内容。 瓶颈二是策略上的低效。...零售事业群副总裁赵琛先生 深演智能一方面帮助其构建混合产品推荐引擎，实现个性化产品推荐；一方面利用福尔摩斯平台的智能推荐功能找到最优模型解决方案，大幅提升了订单转化率。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？...或许大半的人会认为没有半毛钱的关系，这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题，问题的核心就是：“现在大数据都很low了，大家都是去搞人智能了”。...这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能就是一个偏业务的定义，多维度多学科交叉的概念，压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是：算法、计算能力以及数据。...所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手...比如，你好奇什么是人工智能，那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索，然后获取到相关网页，去点击查看，最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。...总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。...例如，一种算法可能有效地识别长期兴趣，而另一种算法可能在根据最近的内容识别推荐方面表现得更好。...工程师可以像 python 那样编写推荐算法，并在 c++中快速高效地执行。...我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号，我们在为每个人建立合适的目录之前，过滤掉我们认为不适合推荐的内容。
↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者：杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。...这是因为，云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界，推动着人类各种生产工具的智能化和现代化，其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。...智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。...智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。...这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据是智能制造的基础。
整体上中国虽然仍落后于美国，但在数据优势、资本支持、政府政策扶持、人才扩张、硬件制造优势等加持下，将从模仿转为赶超，引领或共同引领世界人工智能浪潮，形成人工智能的全球“双寡头”局面。...人工智能的四波浪潮 人工智能的发展主要分为四波浪潮。...人工智能将形成中美全球双寡头局面 总的来说，中国的人工智能正在发展，主要由以下几项人工智能发展结构性优势推进：大型数据集、年轻的人才队伍、有活力的企业文化、以及有利且务实的政府人工智能政策。...•这些优势将加快四波人工智能浪潮的发展：互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化和全自动智能化。 •中国的科技巨头和美国对手展开竞争，但目前在前沿科研以及全球平台经验方面仍然落后。...注重技术、注重实验、注重速度的三大特性使得中国成为全球人工智能强国。在快速创新的年代，中美人工智能双寡头的局面不但不可避免，其实已然来到。 文章来源：创新工场
人工智能课助力“双减”提质 “双减”之后，育人质量如何提升，是很多家长关注的问题。...但同时，我国人工智能人才缺口很大，迫切需要推动人工智能教育体系健康发展，夯实发展基础。 2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。...如何在“双减”下把这项教育更好地开展，是一个迫切需求。“全国方方面面都提供了人工智能教育教学的支持，也提出了一个新问题，即如何能在教学中落地。在这方面，人大附中提供了鲜活案例。”...此外，提供因材施教的教学方式，让学生个性化成长，真正实现智慧教育的生态课堂在‘双减’之下也尤为必要。”方海光说。...在课堂中，学生利用编程代码进行操作，学习机器人编程，操作人工智能沙盘，体验人工智能课程带来的智能的发展，通过边动手边学习来激发学生们对人工智能的兴趣。
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况，具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。...通常，大多数现有的推荐系统都部署在云服务器上，这种范式的推荐模型可以以集中存储的方式进行训练和托管。云推荐系统（CloudRSs）的典型工作机制如图1(a)所示。...，如手机、平板电脑、智能家居等。...端侧推理与部署 端侧推荐范式的部署和推理旨在在资源受限的设备上部署一个轻量级的推荐模型，如图1(b)所示。这使得推荐模型可以快速地在设备上进行模型推理，以此缓解资源消耗和响应延迟等问题。...下文总结了联邦推荐系统、分布式推荐系统以及端侧微调技术的详细训练示意图以及代表性的方法。
数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...数据变换 ④ 构建模型：模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
人工智能及相关图书书单，共6本： 《人工智能简史》 《走近2050：注意力、互联网与人工智能》【有电子版】 《科学的极致：漫谈人工智能》【有电子版】 《机器人科技：技术变革与未来图景》 《...本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书；也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，并提供深入学习的资料。...机器学习好书推荐： https://mp.weixin.qq.com/s/9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA 2....2014年第九届文津图书奖 百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克七年磨一剑 雷 军（小米董事长，金山软件董事长） 吴 军（《浪潮之巅》、《数学之美》作者） 刘 钢（中国社会科学院哲学所研究员） 【推荐作序...中国工程院院士） 汤涛（中国香港浸会大学数学系主任，北京大学客座教授） 王桥（东南大学信息科学与工程学院教授） 姬十三（果壳网CEO，科学松鼠会创始人） 吴建平（清华大学教授） 张小龙（微信之父） 【联合推荐
0.内容提要 随着知识爆炸的新社会形态逐渐明晰，如何从纷繁复杂的知识中获取到自己最想要的那一个已经成为热门问题，比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，可以帮助用户在商品选择方面提供个性化的决策支持...1.推荐算法综述 目前主要的推荐算法主要分为6类： 1....基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，不需要用户努力的找到适合自己兴趣的推荐信息，如调查问卷等。...组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。研究应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。...； 4）特征组合：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用； 5）层叠：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在这个结果上产生更精确的推荐结果； 6）特征扩充：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中
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