学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达...构建特征原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息 电影的例子 推荐系统常用特征 1 用户行为数据 2...用户关系数据 强关系（互相关注），弱关系（点赞，评论） 3 属性、标签类数据 4 内容类数据 一般，内容类数据无法直接转换成特征，需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容，再输入推荐系统...，如图像目标识别，关键词抽取 5 场景信息（上下文信息） 行为产生的场景信息，最常用的是 时间，GPS，IP地址，还有 所处页面、季节、月份、节假日、天气、空气质量、社会大事件等
文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。推荐系统的特征：特征就是用户在对物品行为过程中相关信息的抽象表达。...推荐系统的特征工程：特征工程就是利用工程手段从“用户信息”“物品信息”“场景信息”中提取特征的过程。...构建推荐系统特征工程的原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息。...在当前的推荐系统特征工程中，隐性反馈行为越来越重要，主要原因是显性反馈行为的收集难度过大，数据量小。...在深度学习模型对数据量的要求越来越大的背景下，仅用显性反馈的数据不足以支持推荐系统训练过程的最终收敛。所以，能够反映用户行为特点的隐性反馈是目前特征挖掘的重点。
操作系统是计算机系统平台的重要组成部分。在各种软件中，操作系统是最接近硬件的软件，是构成基本计算机系统最不可缺少的软件，是应用软件和其他系统软件的运行平台。...Unix,MS-DOS以命令方式为主要操作方式的操作系统，则有一系列关于文件操作（建立、复制、显示、读写文件内容）等、申请内存、进程控制、使用外部设备等的命令 Windows、Macintosh那样以图形界面操作为主要操作方式的操作系统
并行需要硬件的支持，需要多核处理器的支持，使用单核处理器只能表现出宏观上并行，微观上串行，就像多道批处理系统一样。...同时访问方式：系统中的某些资源在一段时间内可以“同时”访问，但“同时”通常表现在宏观上，在微观上这些进程还是交替的访问这些资源。...操作系统的两个最基本特征 并发与共享是操作系统的两个最基本特征，两者互为存在的条件： ① 资源共享是以程序的并发为条件的，若系统不允许程序并发执行，则自然不存在资源共享问题。...② 若系统不能对资源共享实施有效的管理，则必将影响到程序的并发执行，是指根本无法并发执行。...三、虚拟（Virtual） 虚拟 是把物理上的实体变成若干个逻辑上的对应物，像是我们常用的操作系统就是把物理上的资源变成了系统中逻辑上的资源。
操作系统的四个特征 知识概览 文章目录 操作系统的四个特征 知识概览 1. 操作系统的特征――并发 2. 操作系统的特征――共享 操作系统的特征――并发和共享的关系 3....操作系统的特征――虚拟 4. 操作系统的特征―—异步 知识回顾与重要考点 1. 操作系统的特征――并发 2. 操作系统的特征――共享 操作系统的特征――并发和共享的关系 3....操作系统的特征――虚拟 4. 操作系统的特征―—异步 知识回顾与重要考点
比如说电商系统中，一笔订单在发生几天之后会产生推开，这种场景的实时数据是比较难处理，需要通过离线数据进行修正。...系统需要对这种行为进行监控，这种监控逻辑实时和离线都会存在，但有一些逻辑需要离线情况来计算。离线数据进行计算来达到最终数据一致性的标准。...也有说法是根据更新的时效性，分位实时特征和离线特征两类，实时特征是秒级更新，离线特征多是天级任务或小时级任务更新。 二、特征的本质 特征数据作为整个推荐、广告系统的基础数据。...同时特征也需要定期更新维护，特征的更新数据源来自于用户产生（客户端埋点上报或者复制请求的样本流落下的原始特征经过加工完成）。...四、特征工程的缓存机制 缓存机制是针对不同的特征类型，有不同的缓存策略和时长，保证请求不会大量的穿透到redis等存储介质中。
1 1 导读 版本 11 扩展了其符号和数值微分方程的求解功能，其中包括了在一定区域上寻找特征值和特征函数....给定一个有可能耦合的偏微分方程（PDE），一个指定的区域，或者再加上边界条件，特征值求解器将求解该 PDE 算符在给定区域上相应的特征值和特征函数. 此功能将使你对物理和工程设计有更深入的了解。 ?...2 1 案例 Mathematica关于微分特征系统的应用部分示例如下: ? 下面小编用Mathematica求解几个实例的过程向大家展示其在微分特征系统中的应用....示例2:分析轿车的声学特征模 计算一个 Mini 轿车近似截面的声学特征值和特征函数. 导入一个截面图象. ...示例3:创建球内的拉普拉斯算子特征函数图集 定义一个三维拉普拉斯算子.
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的，模型迭代效率制约着策略优化效果。...如上图所示，在排序系统里，特征是最为基础的部分：有了特征之后，我们离线训练出模型，然后将特征和模型一起推送给线上排序服务使用。特征生产Pipeline对于策略迭代的效率起着至关重要的作用。...外卖排序系统使用GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）树模型，比较复杂。...下文将详细介绍框架的各个部分。 特征统计 排序模型用到的特征大部分是统计特征。...为了避免重复从KV读取相同的数据以造成性能浪费，离线特征的获取和在线特征的抽取被划分成两步：先汇总所有离线特征需求，统一获取离线特征；得到离线特征后，再进行在线特征的抽取。
这个特征值在德语里面有着自我的意思：这里可以看看我写的线性代数：矩阵特征值-变化中不变的东西 在LTI系统中，特征函数是指一类特殊的输入信号，当它们作用于系统时，输出信号与输入信号保持相同的形式，只是幅度和相位可能发生变化...换句话说，特征函数经过系统后，其形状不会发生改变。 为什么是LTI系统的特征函数？ 复指数信号e^(st) (其中s为复数)具有非常特殊的性质，它的导数仍是复指数信号，只是乘上一个常数s。...H(s)被称为特征值，它表示系统对该特征函数的增益和相移。...特征函数的物理意义: 特征值H(s)的模表示系统对该频率成分的增益，而相角表示系统对该频率成分的相移。...频域分析: 通过分析系统的特征值H(s)，可以了解系统在不同频率下的响应特性，从而对系统进行频域分析。
我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做。...背景 个性化推荐系统 Personalized recommender system 比其他的机器学习方法更依赖特征工程，所以我拿它来当作问题的背景，结合我之前做过的一个推荐系统里相关经验来说说特征工程具体是个什么东西...推荐系统可以是机器学习的模型也可以是基于关联或者统计规则的模型，对后者来说特征对推荐效果的提升占的比重更大。...经验上来说，这些特征提取的越多越好，并不用担心特征过多，因为推荐系统的数据量都比较大，并且基于一些规则可以很好的筛选特征。...某些特定问题更倾向于离散特征，因为像推荐系统这样数据很大的情况可以利用模型训练这些特征得到比连续值表达更好的效果。
本文作者：hannahguo，腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中，特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。...像推荐系统中常用的 LR 模型，需要手工构造组合特征，而 FM 模型可以解决特征组合的问题，直接输入原始特征。而更复杂的 DNN 模型，可以自动学习特征的表示。...5）类别特征之间交叉组合。比如用户性别、操作系统 cross 得到用户分群特征，视频类别与标签之间的组合特征。在实际应用中，类别特征之间的组合方式千变万化，这类特征一般从业务逻辑的角度出发进行构造。...在微视推荐系统里，视频 embedding 不仅可以作为排序特征，利用用户最近点击过视频的平均 embedding 进行召回，也是带来了效果提升。...深度学习模型虽然能够减少一部分特征工程的工作，但有些原始数据是不能直接输入到 DNN 中，与 CV、NLP 不同的是，推荐系统对特征工程格外依赖，好的特征能够起到非常关键的作用。
分享嘉宾：陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理：刘璐 出品平台：第四范式天枢、DataFunTalk 导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。...本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括： 大规模推荐系统 Spark SQL应用与FESQL 基于LLVM的Spark优化 总结 01 大规模推荐系统 1....业界推荐系统的应用 众所周知，推荐系统在业界有着许多成功的应用，据统计，亚马逊40%的销售在推荐系统的作用下产生；Netflix 75%的用户使用推荐系统寻找他们喜爱的视频；30%的用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要的商品...近实时的流式层：主要是为了提升推荐系统的时效性，对于一些时序特征，可以使用消息队列收集近实时的数据，结合流式计算服务如Flink对数据进行补全，把结果存入NoSQL、MySQL等存储服务中，存储结果供线上服务使用...大规模推荐系统的特征抽取 大规模推荐系统的数据处理通常分为两类： ETL ( Extract, Transform, Load )：进行数据数据补全、格式转换等； 特征抽取：对原始数据特征进行处理，得到模型易于学习的样本特征
特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。...目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的需求。 下面，我们将介绍特征系统在伴鱼的演进过程，以及其中的权衡考量。...这一版本的特征系统存在几个问题： 算法工程师缺少控制，导致迭代效率低。这个问题与系统涉及的技术栈和公司的组织架构有关。...特征系统 V2 特征系统 V2 相比特征系统 V1 在架构上的唯一不同点在于，它将特征管道切分为三部分：特征生成管道，特征源，和特征注入管道。...总结 特征系统 V1 解决了特征上线的问题，而特征系统 V2 在此基础上，解决了特征上线难的问题。在特征系统的演进过程中，我们总结出作为平台研发的几点经验： 平台应该提供用户想用的工具。
分享嘉宾：陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理：刘璐 出品平台：第四范式天枢、DataFunTalk 导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。...本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括： 大规模推荐系统 Spark SQL应用与FESQL 基于LLVM的Spark优化 总结 01 大规模推荐系统 1....业界推荐系统的应用 众所周知，推荐系统在业界有着许多成功的应用，据统计，亚马逊40%的销售在推荐系统的作用下产生；Netflix 75%的用户使用推荐系统寻找他们喜爱的视频；30%的用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要的商品...大规模推荐系统的特征抽取 大规模推荐系统的数据处理通常分为两类： ETL ( Extract, Transform, Load )：进行数据数据补全、格式转换等； 特征抽取：对原始数据特征进行处理，得到模型易于学习的样本特征...积极参与了开源社区TensorFlow、Kubernetes、TVM等项目开发，对分布式系统和深度学习平台有一定了解，目前专注于离线在线一致性的特征引擎开发。
这里大概介绍几种推荐系统业界常用的embedding方法。...但是，如果在喂到深度学习模型之前做好特征选择的工作，只需更少的数据量即可得到同样性能的模型，从系统的角度看，特征选择对机器学习执行性能的优化也有重大意义。...在推荐系统中，特征之间的关系更多的是一种“And”的关系而非“Add”的关系。在特征交叉层中，一部分是embedding层的线性部分，另一部分是embedding层的特征交叉部分。...Wide & Deep 在特征工程中，也存在像推荐系统与搜索一样的“老虎机问题”，要同时满足记忆（Memorization）和泛化（Generalization）的要求。...（推荐系统） 几种推荐场景下的embedding结构
具体来说，我们会从推荐算法建模的一般流程、推荐系统依赖的数据源介绍、数据处理与特征工程简介、常用推荐算法之数据与特征工程、推荐系统数据与特征工程未来趋势等5个部分来介绍相关知识点，期望本文的讲解能够让读者更加深入地理解推荐系统依赖的数据源的特点...一、推荐算法建模的一般流程 在引入推荐系统数据源与特征工程之前，我们先介绍一下推荐算法建模的一般流程，这样我们就可以更好地理解数据与特征工程在整个推荐系统业务流程中的地位和作用。...推荐系统是机器学习的一个子领域，因此推荐系统处理问题的方式遵循机器学习的一般思路。...图1：推荐算法建模的一般流程 从上图可以看出，数据和特征工程在整个推荐系统业务流的起点，因此是非常重要的。...从这些大的趋势来看，推荐系统依赖的数据和特征工程处理技术也会面临更多的变化与挑战，下面作者就基于自己的理解和判断来说说在未来几年推荐系统数据与特征工程的几个重大变化和发展趋势。
【推荐系统】专栏历史部分文章： 深入理解推荐系统：召回 深入理解推荐系统：排序 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统：推荐系统中的attention机制 深入理解推荐系统...：特征交叉组合模型演化简史 深入理解推荐系统：十大序列化推荐算法梳理 作为【推荐系统】系列文章的第十五篇，将以“xDeepFM”作为今天的主角，中科大、北大与微软合作发表在 KDD’18 的文章:《xDeepFM...背景介绍 传统交叉特征工程主要有三个缺点，以下部分来自paper： 获取高质量特征代价高昂 大规模预测系统(比如：推荐系统)，存在大量原始特征(raw features)，很难人工抽取所有交叉特征 人工交叉特征不能泛化到在训练数据中未见过的交叉上...这样，在推荐系统的领域，其中DNN是否是用于表示高阶特征交叉的最有效模型，仍然是一个开放问题。在本paper中，我们提供了一个基于NN的模型，以显式、vector-wise的方式来学习特征交叉。...然而，在推荐系统中，输入特征是sparse、高维、没有明显地空间相关或时序相关。因此，multi-field类别形式被广泛使用。
目录 排查用户相关的信息 排查进程端口相关的信息 查找恶意程序并杀掉 斩草除根 判断入侵方式，修复漏洞 当我们被告知一台Linux服务器被黑客入侵，黑客利用该服务器进行挖矿...#查看当前登录系统的所有用户 w #显示已经登陆系统的用户列表，并显示用户正在执行的指令 users #显示当前登录系统的所有用户的用户列表 last...#显示系统中所有用户最近一次登录信息，读取的是 /var/log/lastlog 文件 cat /etc/passwd #查看用户信息 cat /etc/passwd | grep /bin/...bash #查看可以登录系统的用户 awk -F: '$3==0{print $1}' /etc/passwd #查看超级用户(uid=0),有些黑客将普通用户的uid改为0，则该普通用户也拥有了超级权限...木马清除过程 相关文章：Redis未授权访问漏洞 Linux挖矿病毒的清除与分析 Linux下性能监控、守护进程与计划任务管理 来源：
那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。...而且每个特征都要经过这样的变换，非常繁琐。有了RFormula，几乎可以一键把所有的特征问题解决。...具体的可以参考维基百科，最终的结论就是卡方的值越大，就是我们越想要的特征。因此这个选择器就可以理解为，再计算卡方的值，最后按照这个值排序，选择我们想要的个数的特征。...： VectorSilcer，这个选择器适合那种有很多特征，并且明确知道自己想要哪个特征的情况。...比如你有一个很全的用户画像系统，每个人有成百上千个特征，但是你指向抽取用户对电影感兴趣相关的特征，因此只要手动选择一下就可以了。
但增加一些额外的非核心属性，对一致性要求也不高的字段，那就不应该去忍受这种按周来记的加列成本了。大多数公司会有额外的存储系统来存储这些非核心字段，有时也叫“特征”。...先期的时候，特征系统的数据来源只有 RPC，这时候，特征系统的数据源又增加了 MQ，所以我们需要将 MQ 订阅、数据清洗、写入，也以某种形式接入到特征系统本身。...上面这段描述可能比较抽象，我举个简单的例子。当整个系统的输入特征在存储层面存在某些共性的时候，我们就可以把存储操作进行合并。...可以看到，我们所做的特征系统实质上可以理解为： 存储管理 外部代理 流式计算 几种系统的融合系统，我们的系统的职责在前两者上做得还算不错，用统一的模型把大部分的业务场景都进行了囊括。...但流式计算方面，目前的模型并不合格，如果需要保证数据计算的绝对准确。则需要引入更为专业的流式计算系统。 最后，放上一张我们的特征系统的全貌：
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