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。...《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...淘宝开始考虑通过加入排队能力，解决系统秒挂的情况，但在用户侧会看到页面在转圈圈后显示抢购结果，体验感并不好。 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。在 0 点那一刻下单爆发后，随着第一波下单的完成，消费者很快开始重新逛淘宝。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。
推荐系统作为一种帮助在线用户有效地从海量数据中定位相关信息的重要技术，已经在许多应用领域得到了广泛应用，比如电子商务、多媒体平台、基于位置的服务等。...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。...为此，一种全新的推荐范式——端侧推荐系统(on-device recommendation systems, DeviceRSs)被广泛研究，将所有或大部分的计算和存储操作从云服务器转移到用户的终端设备上...，如手机、平板电脑、智能家居等。...为了解决这个问题，该领域中的一些方法涉及到一个中心服务器，它协调一组设备进行服务器和设备之间的协同训练(如联邦推荐系统)，其他方法采用P2P协议在设备之间进行分布式的协同训练（分布式推荐系统）。
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。...这些系统支持大规模的探索，同时提高了开发人员的效率。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。...为了解决这个问题，我们创建并提供了 IGQL，这是一种专门用于在推荐系统中检索候选对象的领域特定语言。它的执行是在 c++中优化的，这有助于最小化延迟和计算资源。...因此，我们能够利用最先进的和计算密集型的 ML 模型来服务每一个 Instagram 社区成员。...利用 IGQL、account embeddings 和我们的蒸馏技术，我们将 Explore 推荐系统分为两个主要阶段：候选生成阶段(也称为采购阶段)和排名阶段。 ?
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？...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...04 推荐系统场景 说了这么多篇逻辑理论的东西，或许很多朋友依然对推荐系统没有一个很场景化的认知，比如具体什么场景？具体什么形态？...当年亚马逊使用推荐算法帮助其提升了XX（具体多少忘了）的年度利润，从此一炮而红，基本上电商平台中的推荐系统就成了标配。 05 你也少缺少个推荐系统？...07 最后 本文大部分还是想以更直观可理解的方式，表达什么是推荐系统。在该系列下一篇文章里，会解决推荐系统中的一些基本常识，一些基本的逻辑，以及上面少量的问题解决，比如进入系统的是一个新用户怎么办？
随着双11即将到来，电商平台们已经摩拳擦掌，企图在双11这一大爆发点再创新高。...今年的双11电商赛道也格外热闹，除了老牌电商企业出台了许多优惠活动以外，还有一些“新势力”也加入到这个大狂欢中，今年的双11无疑将迎来大爆发。...在业务和收入不成正比的情况下，服务自然满是槽点。 在双11这个大爆发的节点，物流企业势必会迎来更大的增量。...双11是一次练兵，也是一场物流升级之战，在物流行业备战双11的过程中，服务质量带来的隐患导致通达系暂时落了下风。...用数字化提升服务效率，可以给消费者带来良好的体验。通过人工智能挑选货物、分发拨运，不但可以降低错误概率，也将让物流运输和资源调配更科学和高效。 其次，服务业更应保障服务工作者。
来源：t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀的特征 秒杀系统 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。...一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。...但是在高并发的情况下，数据库无法承受如此大的请求，往往需要整个服务被阻止，在消费者看来就是服务器停机机。 秒杀系统 ?...关于秒杀商品详情页试图将能静态化的元素静态化处理，除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断，其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样，秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的一部分。...利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功避免下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。
一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...但是在高并发的情况下，数据库无法承担如此大的请求，往往会使整个服务blocked，在消费者看来就是服务器宕机。 秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。...利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。 利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量 秒杀前，用户不断刷新商品详情页，造成大量的页面请求。...对于秒杀商品详情页尽量将能静态化的元素静态化处理，除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断，其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样，秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的一部分。...利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。
吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...---- 问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。 通过一个栗子来了解推荐系统 假使我们是一个电影供应商，我们有 5 部电影和 4 个用户，我们要求用户为电影打分 ?
一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...但是在高并发的情况下，数据库无法承担如此大的请求，往往会使整个服务blocked，在消费者看来就是服务器宕机。 秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。...对于秒杀商品详情页尽量将能静态化的元素静态化处理，除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断，其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样，秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的一部分。...利用主从版Redis缓存加速库存扣量 成功参与下单后，进入下层服务，开始进行订单信息校验，库存扣量。...出处：http://t.cn/EAlQqQD 推荐：一本书，并送5本 最后，给大家推荐我最近一直在看的一本《Redis使用手册》，这本书的作者是：黄健宏 《Redis设计与实现》的作者，豆瓣评分高达 8.5
推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 ...为了应对大型机构，特别是大型电子商务系统，需要持续不断优化，将单体程序进行横向纵向拆分，每个组织只维护自己的服务，每个模块可进行不断持续的升级优化，微服务将系统拆分，整个系统复杂度降低，并且每个系统部分...，根据自己流量情况动态调整资源，可以既保证资源最大化利用，又可以很好的应对618，双11等流量大促情况。 ...当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性，一方面个性化意味着“千人千面”，每个用户用到数据都不一样，常规缓存策略失效，这就要求对程序不断优化已保证性能。 ...当下个性化推荐正由策略主导，转型到由机器学习算法，深度学习算法，这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取，个性化推荐服务比较核心指标召回率，准确率。
我们的系统那么多服务，到底会对Eureka Server产生多大的访问压力？ Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力？ 如果你也有这些疑问，别着急！...一个几百服务，部署上千台机器的大型分布式系统，会对Eureka Server造成多大的访问压力？ Eureka Server从技术层面是如何抗住日千万级访问量的？...二、Eureka Server设计精妙的注册表存储结构 现在咱们假设手头有一套大型的分布式系统，一共100个服务，每个服务部署在20台机器上，机器是4核8G的标准配置。...首先，对于微服务注册中心这种组件，在一开始设计它的拉取频率以及心跳发送频率时，就已经考虑到了一个大型系统的各个服务请求时的压力，每秒会承载多大的请求量。...按照我们的测算，一个上百个服务，几千台机器的系统，按照这样的频率请求Eureka Server，日请求量在千万级，每秒的访问量在150次左右。
明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费满200元，可领取100Q币，多买多送。百万Q币，送完为止。...双11来WeTest，享受被百万Q币围绕的喜悦！来一次跟腾讯专家的约惠！ 了解活动更多信息，请扫描下方二维码 ? ?...腾讯WeTest提供：兼容适配测试；云端真机调试；安全测试；耗电量测试；服务器压力测试；舆情监控等服务。 ?
CMS是"Content Management System"的缩写，意为"网站管理系统"，也叫智能建站系统或自助建站系统，注意这里要和在线建站区分，cms是可以下载的，用户可以获取到网站源码，cms...目前CMS系统以PHP或.Net居多，JAVA由于其并不免费，所以使用成本也偏高，还没有出名的系统。...2.jpg 目前国内80%的网站都是居于cms制作，这里还是推荐几款国内知名的cms建站系统给大家。...2、织梦CMS：国内最再开源的内容管理系统之一，很多个人网站和资讯网站，下载站都用该系统，但是由于团队接单，目前此系统已没有团队维护，安全性比较差，适合做二次开发。...4、骑士CMS：人才管理系统，可以做在线招聘网站， 开源个人版，收费企业版。 5、个人博客系统：有PLBLOG和wordpress系统，使用率也非常高，新手搭建自己的博客不错，以交互式博客系统出名。
系统概览 Kubernetes 集群管理系统需要具备便捷的集群生命周期管理能力，完成集群的创建、升级和工作节点的管理。...在大规模场景下，集群变更的可控性直接关系到集群的稳定性，因此管理系统可监控、可灰度、可回滚的能力是系统设计的重点之一。...这一设计参考控制理论中常见的负反馈闭环控制系统，系统实现闭环，可以有效抵御系统外部的干扰，在我们的场景下，干扰对应于节点软硬件故障。 ? 架构设计 ?...业务集群是一个服务生产业务的 Kubernetes 集群。SigmaBoss 是集群管理入口，为用户提供便捷的交互界面和可控的变更流程。...这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。
本文将用一个简单的人工智能算法，即线性回归算法，预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。 1....处理数据 其次，我把历年双 11 的交易额数据，保存到文件「1111.xlsx」中，在林骥的公众号后台回复「1111」，可以获取该文件的链接。...进行预测 接下来，我们调用 sklearn 库中的线性回归算法，对历年双 11 的交易额数据进行拟合，并对 2019 年进行预测，预测结果是 2471 亿元。...小结 本文用一个简单的人工智能算法，预测 2019 年双 11 的交易额为 2471 亿元，并用图形展示了预测的结果。 到此，预测工作算是基本完成了，但数据分析工作还要继续。...等双 11 活动结束之后，我们还应该进行复盘，拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。
电力行业：电力系统中的智能电网、配电监控、继电保护等应用需要高精度的时间同步，以实现电力设备的协调运行、故障定位和事件记录等功能，双北斗时钟服务器可为电力系统提供可靠的时间基准，保障电力系统的稳定运行。...产品概述SYN2151型NTP时间同步服务器是双北斗时钟服务器，完全可以和国外先进的时间服务器相媲美。...双北斗时钟服务器是一种基于北斗卫星导航系统的时间同步设备，通过接收双路北斗卫星信号，为各种设备和系统提供精确的时间校准和同步服务5) 支持NTP v1.v2.v3&v4(RFC1119&1305),SNTP...10) 支持WEB方式的固件升级，提供参数备份及导入，系统本地日志和远程日志发送等功能；11) 提供软硬件看门狗设计，QoS功能（流量监控）和网络诊断等；12) 参数设置文件可以导出与导入；13) 网络配置页面支持国际化...交通运输：在航空、铁路、公路、水运等交通运输领域，双北斗时钟服务器可用于航班调度、列车运行控制、智能交通系统等，实现车辆、飞机等交通工具的精确计时和定位，提高运输效率和安全性。
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话，在看，转发吧。
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