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。
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双11的羊毛党 薅走的营销资源竟相当于 150214台 iPhone X 恶意数据请求如何分布？ 羊毛党们如何玩？ 腾讯云如何做？ 一张图带你了解
本文整理12册容易被忽略的人工智能书籍，有经典入门内容、有理论加深内容，现在大家都很关注怎样能够更快做出结果，往往忽略了一些基础内容，这些书籍，希望各位“闲暇”时，可以“阅读”一番。...02 Multiagent Systems多智能体和分布式人工智能领域的经典教科书。...本书涵盖多智能体框架、通信、协同、认知等领域全部主题，同时也对逻辑和博弈论等基础内容和多智能体系统开发进行了介绍，适合作为入门教材和参考书。...06 Artificial Intelligence: A modern approach《人工智能：一种现代方法》作为人工智能领域最经典的教材，2021年出版了第四版，最新版不仅依然全面而系统地介绍了人工智能的核心内容和各个主要研究方向...12 Convex Optimization（凸优化）凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。
它能最小化到系统栏上，使用F12能直接把它呼叫出来。 它的安装方式： apt-get install guake 从Applications>Accessories>Guake处运行它。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！...从这些计算机领域扛鼎之士的经历中，读者将重新认识“计算机科学与人工智能之父”艾伦·图灵、“博弈论之父”约翰·冯·诺依曼、“信息论之父”克劳德·香农等诸多执牛耳者。...发布：刘恩惠 审核：陈歆懿 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 7天搞定一门新技术！...5个含金量很高的短篇课程推荐 Go语言学习&求职路径（附Go语言书单） 中国楼市能一直充当“蓄水池”吗？ 云存储技术首次全景展现，7大技术趋势解读 ▼点击阅读原文，查看更多图书~
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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： ?
开篇想给大家两点关于读书的建议： 经典书籍需要不断被重读——每一次重读都会有新的体会； 书籍并非读的越多越好——大多数书籍只是经典书籍中的概念延伸（有时甚至是照搬） 一灯儿将给大家推荐12本前端经典书籍...《HTML5 Canvas核心技术图形动画与游戏开发》 11.《3D数学基础：图形与游戏开发》 12....【一灯儿推荐】个人认为绝对是迄今为止读过的最好的一本Js书籍，墙裂推荐！...【一灯儿推荐】这本书我在看第一章的时候就被吸引住了，相信你看完之后也一定会对JS有一种全新的感觉。...【小灯儿推荐】webkit方面技术第一本书，把渲染引擎和javascript引擎讲得很详细。
项目地址 https://www.revenuecat.com/ 延伸阅读： https://instabug.com/blog/12-essential-tools-for-the-flutter-mobile-app-developer
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。
这个Full GC问题是去年双12压测的时候触发的，中间排查的过程和踩的坑给大家借鉴一下。...线上问题 双12之前压测的时候起了很小的量，直接触发了Full GC，吓尿了，因为马上双12大促预热就要开始了，这搞不好妥妥的3.25啦。 ? 赶紧拉群，把相关同学拉在一起排查问题。 ?...排查发现Metaspace内存占用是随着双12新接口压测流量的增长而增长，所以可以确定是新接口代码引入。 ?...以上就是双12压测GC问题完整的排查方法论、详细过程和解决方案。 已是深夜，码字不易，如果觉得看完有那么一点点收获，可以分享和转发，你轻轻的一个转发，是对作者最大的鼓励，笔芯！
USHONK USB 微型扬声器约合 12 美元，可以播放合成声音。...我们这里介绍的内容除了提供语音命令识别和强化学习外，还提供了更详细的步骤来设置带有 GoPiGo 的 Raspberry Pi 3，GoPiGo（易于使用且受 Google 推荐的工具包，可将 Pi 变成机器人...请记住，强化学习中的一项策略只是一个函数，该函数以智能体所处的状态为输入，并输出智能体接下来应采取的行动，以实现值最大化或长期回报。...pi@raspberrypi:~/mobiletf/ch12 $ python simple_policy.py 42.535 pi@raspberrypi:~/mobiletf/ch12 $ python...无论如何，这将是一条充满兴奋的绝妙之路，当然还要有艰苦的工作，而您从本书中学到的技能就像您的智能手机一样，随时可以为您服务，并准备好将使您的甜蜜而聪明的小设备变得更加甜蜜和智能。
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。
一个用到zoom技术的示例站点： http://mosaicmaniac.com/?c=Zoom&i=horse5 下面这个站点一看应该是国内的站点，呵呵，...
之前给大家推荐了12本前端经典书籍， 本文收录了后6本。 书单推荐 1.《JavaScript高级程序设计》 2.《你不知道的JavaScript》 3....《HTML5 Canvas核心技术图形动画与游戏开发》 11.《3D数学基础：图形与游戏开发》 12....【一灯儿推荐】 安娜·亨宁森（Anna Henningsen, addaleax）、曹力（ShiningRay）等12位大佬联合推荐，在深度上远远超过了目前市面上的Node书籍。...如果英文水平还可以的，推荐看原版哦~ 12 《Node.js区块链开发》 【作者】 这本书是朱志文先生带领的“亿书”团队多年艰辛实践的结晶,相信这本书能够为广大区块链技术人员和爱好者提供有益的参考和借鉴...【小灯儿推荐】 可作为node.js、函数式编程、区域链入门，推荐阅读~
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。
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