（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
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
如何正确地看待存货？ 不同经营模式下的存货周转 存货的产生来自于： 1）配合销售计划提前生产而形成。...维持推荐安踏体育、李宁、申洲国际。 安踏体育：Q1 安踏集团流水下滑幅度在15%-20%左右，其中FILA 品牌表现好于安踏品牌表现，集团电商实现接近50%的增速，预计下半年能够恢复增长。...天眼查数据显示，安踏体育所属公司：安踏体育用品有限公司，成立于2007年2月8日，当前有2次融资历程。...国信证券数据显示，2020年3月阿里全网销售的运动鞋单价为343.31元/双，同比增长16.1%。...安踏品牌副总裁朱晨晔向记者介绍，氢跑鞋1.0全年销量超过了100万双，2.0有望打破这一数字，“目前跑鞋的销量占安踏整个鞋类销量的一半左右，跑鞋将是安踏今后非常重要的一个品类。”
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！
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。
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
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：孤独烟 引言 正文 背景介绍 双写缺点...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。...如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！ 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!...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。
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
先看看疫情下的股权投融资现状 当前的股权投融资形势究竟如何？刘锦秀从投资机构的视角，从募投管退四个环节进行分析。...从投资方面看，过去一两年内大部分的钱都流向了独角兽，其它项目的融资额度非常有限。...再看第四象限，利润率是正的、现金流却是负的，这里的企业虽然利润率高，但应收收不回、应付又付得快、存货占用现金又很大的企业。...营运资本 = 【流动资产-流动负债】，也即 【营运资本= 现金+应收账款+存货-应付账款】，那么如何做好营运管理呢？。 ...其次，存货管理以零存货为目标加快存货周转。在互联网新基础设施的环境下我们有更多的方法（预售、直供、渠道扁平化、C2B平台化、快速相应、精准营销等）可以减少存货。
建设银行全面践行“双小”普惠金融战略，建成了能适应小微金融场景的“小微快贷”产品体系，因此董事长田国立的最近表态才能如此高调：“发展普惠金融业务不是靠良好的愿望，而是要靠能力。”...第二：买方场景 卖方相对比较强势，买方无钱进货，需要赊账，赊购的方式很多，比如比较常见的方式有保兑仓、预付款融资、订单融资、回购担保融资，都属于最基础的保兑仓类的买方融资模式。...这类融资，依赖的是整个供应链的自偿性，进货后加工出售后，偿付之前的借款，这是贸易（交易）自身的信用。 第三：物流金融 不论是买方还是卖方，只要手中有存货，就可以通过质押获得现金。...供应链金融的本质是“加速”与“放大”，是供应链金融提供者对供应链运作过程中企业形成的存货、应收、预付等各项流动资产中流动性较差的资产进行流动加速与财经能力放大。...由此，形成了供应链金融产品的几种基本类型: (1) 针对有一定存货周期且有良好自偿性的存货开展的短期存货融资类产品； (2) 针对有一定应收周期且有良好自偿性的应收账款开展的短期应收账款融资类产品； (
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额） 1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。
腾讯金融云总经理胡利明在大会上做主题演讲，同时，2019中国物流与供应链产业“双链奖”现场揭晓并颁奖，腾讯云荣获十佳应用案例、十佳技术服务商、年度风云人物等奖项。...在资金需求端，借助腾讯金融云的合作渠道可以满足客户资产业务、中间业务、增值服务的开展，通过制造、交通、能源等核心企业的信用传导，打通位于产业链末端的中小企业融资需求。...例如，在应收账款方面提供应收账款多级流转产品能力，在存货方面提供基于区块链的动产质押登记能力。...同时，在整个过程中对贸易背景真实性基于大数据、AI能力的全面分析，确保整个供应链金融环境可信可靠，助力企业实现高效融资。...在应收融资领域，腾讯云区块链应收账款融资平台将企业应收账款转化为电子支付结算和融资工具——区块链应收电子凭证，并支持应收凭证的签发、承兑、保兑、支付、转让、质押、兑付等业务，让供应链核心企业信用基于产业区块链实现传导
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot
爱奇艺提出了新的在线知识蒸馏方法来平衡模型效果和推理效率，在推荐场景上获得了明显的效果，本文主要介绍爱奇艺在探索升级排序模型的过程中提出的双DNN排序模型。
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