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干货 | 10分钟给上万客服排好班,携程大规模客服排班算法实践

如何在各个时段满足客户服务指标,同时尽量提高客服的工作体验,提升整体工作效率?这里自然而然就产生了对智能排班的需求。排班问题的核心是用更少的客服资源,既保证用户的服务质量,又尽可能保障客服班次体验。...护士排班问题是说在给定的时间内为特定的一组护士安排班次,并使该排班方案满足各种硬性约束条件,同时尽量满足各种软性约束条件。...这就要求数千的比例关系都要详细论证并且恰当,才能得到最终合适的班表,如若不然,很容易导致约束失衡,最终导致班表的不可用。...比如,如果我们设计不合理,可能在业务量无法满足的基础上,安排部分员工超时加班,这将导致这部分员工的工作体验极差;或者在不需要的情况下,安排员工进行意义很小的加班,导致人员的浪费。...5.4 分布式多机并行 但在有些场景下依然不能满足目标性能的需求,无法在30分钟内得到班表。

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如何提供一个可信的AB测试解决方案

分流是实验平台的顶层设计,它规范和约束了不同实验者如何在平台上独立运行各自实验而不相互影响,运行实验,看似简单,但是成功运行不同类型实验的前提是实验场景要满足其理论假设。...基于冲突检测的分流框架:该分流框架的特点是由实验者制定约束,平台根据实验者制定的约束,确保无法避免潜在交互影响的实验没有同时曝光给用户。...事例二业务场景不满足理论约束:双重差分是我们准实验中常用的分析模型,它的计算过程很简单,即实验组干预前后的均值的差减去对照组干预前后均值的差,根据业务场景,可以选择传统DID模型或固定效应的DID模型,...小流量无法实现均匀打散,流量用途划分不合理,不仅会导致分配流量大的域实验数量少而浪费流量,分配流量小的域实验数量多导致流量不够用而排队;而且重新划分流量用途会导致线上实验失效、新策略无法正确推全、无法进行长期实验...图13 轮转实验-在样本量和溢出效应之间平衡 在有限的样本下,如果只是进行简单的随机分组,不仅会导致实验组对照组的一些指标在实验前存在偏差,而且会由于样本量不足导致无法检测出策略的微小提升,我们到底是通过控制影响指标差异的协变量和改进分组方式来达成偏差和方差的平衡

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    【论文推荐】ICLR18论文预读-深度学习泛化研究:多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现

    通过下面这个经典的介绍欠拟合/过拟合的例子来重述上面的讨论。蓝色的实线假设数据满足线性关系,而实际上训练集的五个点是不满足,导致underfitting。...红色的虚线假设数据满足5次多项式关系,虽然完美拟合训练集数据,但无法很好地估计测试数据,导致overfitting。...因为X,Y太多无法枚举,第一条约束条件是没法计算的。实际应用中,先驱们非常天才地引入了特征函数f(x,y)的概念: ?...从而可以用关于特征函数的期望相等代替原本的联合概率约束,从而最终得到问题的解: ? 问题出在哪里?我们说特征函数是能应用最大熵原理的关键,但不恰当地应用也可能导致了对最大熵原理的破坏。...假设我们现在有一个困难问题P,并且P可以等价于一个简单问题P1加上约束C1,记为P=P1+C1。但C1也不是直接满足的,可以把约束C1放松为优化问题p1。

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    大数据脱敏

    数据脱敏通过对数据进行脱敏,在保证数据可用性的同时,也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起,从而保证用户数据的隐私性。...如果数据集中所有相等集都满足L-Deversity,则称该数据集满足L-Deversity。 所谓L个“合适”值,最简单的理解就是L个不同值。...不过同时也肯定导致了一定程度的信息丢失,所以管理者通过T值的大小平衡数据可用性与用户隐私保护。...另一方面,完全保留用户隐私数据信息,可最大化数据的分析价值,同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。...总结 针对于大数据平台对于数据脱敏的需求,本文分析了数据泄露可能带来的风险,介绍了数据脱敏技术的理论基础与实现方式,同时简单分析了大数据平台的隐私数据脱敏技术方向。

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    System|数据库|Isolation

    ,第二次查询有结果 A5A-读偏斜 存在约束的数据项,T1先读某项并且T2修改提交后,T1对另一项读取,此时不满足约束 例如: x==y的约束,读取x=100,但是x中间被修改为150,读取y=150,...=y A5B-写偏斜 存在约束的数据项,T2对某项修改提交后,T1对另一项修改,此时不满足约束。 例如: x+y满足约束,但是合并后无法满足。...由于快照隔离时写其他事务的写对于当前事务不可见而导致。...隔离等级 游标稳定(避免游标导致的部分lost update) 对读的游标加锁直到游标移开或关闭(如果所有事务共用游标) 游标读的数据稳定,不同事务使用不同游标, 防止插入当前行的写。...不用游标访问数据的时候就不生效了 快照隔离(无法避免predicate read导致的幻读) 因为使用MVCC,所以比串行化性能高很多,同时也有不错的隔离性 事务所能读取到的数据版本应当是事务开始时,开始之后其他事务的写对于当前事务不可见

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    MYSQL 毛病那么多,optimize table 为什么做不了

    MySQL 在数据增长中,会遇到一个问题数据在清理后,无法将数据表空间回收,大多数的人员在处理这个问题的时候,可以通过optimize table 的方案来解决....,而引起这个问题的主要原因是,数据表中有唯一索引,而具备唯一索引的表,正在出入重复的数据时,导致的optimize table 的执行错误。...通过存储过程我们插入数据,在此同时我们写另一个存储过程不断的往test表中插入重复的数据,持续的插入,然后我们在另一个连接中,持续的运行optimize table。...简单解释是因为,在optimize table 操作时会对唯一索引进行重新的整理,并且重新生成索引会对数据进行检查,当插入重复数据的时候,无法满足唯一约束条件,而导致OT操作失败。...这类似于InnoDB中的外键约束检查的概念,约束必须在事务期间保持。 同样更换了 alter table engine=innodb; 产生的结果是一致的,都是无法进行。

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    GPT-4Gemini大翻车,做旅行攻略成功率≈0%!复旦OSU等华人团队:Agent不会复杂任务规划

    TravelPlanner的目标是,检验语言智能体能否在满足这些约束的同时,通过利用各种工具收集信息并做出决策,来制定出合理的旅行计划。...- 测试集由1,000个随机分布的查询组成。 约束条件 为了判断智能体能否识别、理解并满足不同的约束条件来制定出可行的计划,研究者在 TravelPlanner中设置了三种类型的约束。...这些难度等级分为三类: - 简单:此级别的查询主要考虑单人的预算限制,每个查询的起始预算根据一系列精心设计的启发式规则来确定。...这意味着智能体往往无法完成全面的信息搜集,它们可能会编造信息或遗漏重要细节,导致在「沙盒环境中测试」和「信息完整性」这两个约束条件下的通过率偏低。...这揭示了一个关键的局限性:当前的智能体无法自我修正其最初的错误假设。 其次,智能体在处理信息时容易产生混淆,导致它们给出不切实际的回答。

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    欧伟杰博士:突破算力边界!YashanDB实现理论与工程双重突围

    然而,随着数据规模的增长,数据库节点的数量也会增加,这会导致成倍增长的运维问题和对IT运维工作的需求。同时,移动互联网、智能设备、汽车和物联网终端的发展,对并发访问和响应时间提出了更高的要求。...现有的解决方案通常基于独立的内存缓存来满足热点数据的读写需求,然而由于缓存容量有限且热点数据不在数据库中,导致无法参与统计分析,数据的价值没有得到充分利用,仍然存在优化空间。...但是随着数据规模的不断增长,传统的数据库无法解决的问题越来越多。因此,人们重新定义了大数据及其基于并行计算的解决方案。这种方案的核心理念是通过大量的计算资源来满足数据的计算需求。...这种属性之间的语义在关系理论中并没有被识别和利用,下面我们通过一个简单的例子看下如何运用访问约束来解决查询问题,直观感受有界计算与传统方法的差异:我们想找出2019年5月份我朋友在NYC去过的餐馆的价位...与此同时,访问约束也不是一成不变的,对于持续变化的业务数据,可以在业务运行过程中不断刷新已有访问约束,我们发现其维护成本远低于物化视图。

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    Kubernetes 中 Descheduler 组件的使用与扩展

    有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点: 节点上 pod 利用率的变化导致某些节点利用率过低或者过高; 节点标签变化导致 pod 的亲和与反亲和策略不满足要求; 新节点上线与故障节点下线...RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint 将不满足拓扑分布约束的Pod进行迁移。...针对 HighNodeUtilization 策略的扩展比 LowNodeUtilization 策略简单一些,主要是将 request 比率替换为了实际的使用率,再就是会在下文讲到两个策略都需要用的一些约束机制与效果分析机制...尽管 k8s 可以通过配置 PDB(PodDisruptionBudget)来避免对象的副本被同时驱逐,不过我们认为 PDB 不够精细化,在跨集群场景中也无法更好的运用,此处会通过一个全局的约束限制模块让服务的...主要有三个原因会导致驱逐有效率低,第一个是因为各种约束导致驱逐的 Pod 不是最优的,节点利用率下降不明显,第二个就是 Pod 被驱逐后,节点上很快会有新 Pod 被调度上来了,第三个是节点上部分 Pod

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    解决物理难题,机器学习嵌入物理知识成为「时尚」

    这篇论文虽然只阐述了如何往机器学习中引入物理知识,但与此同时,所提出的方法论适用于所有的基础科学学科。...如何将物理知识嵌入机器学习 没有假设就无法构建预测模型,因此,如果没有适当的偏差,机器学习模型就无法预期泛化性能。...归纳偏差对应于通过对 ML 模型架构的干预,保证所寻求的预测隐含地满足一组给定的物理原理,通常以数学约束的形式表示。有人认为,这是让机器学习拥有物理信息的最有依据的方法,因为它严格满足潜在的物理约束。...但是,这样的方法可能仅限于解决先验已知相对简单的,并且可能会经常导致实现过于复杂而难以扩展。 学习偏差可以基于先验物理知识,通过损失函数对预测进行软约束,产生近似满足给定物理约束集的预测。...通过使用和调整这种软约束,虽然只能近似满足潜在的物理定律,但却提供了一个非常灵活的平台,可以引入以积分、微分方程为表现形式的基于物理的偏差。

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    《机器学习》-- 第六章 支持向量机

    低维计算,高维表现)**,从而避免了直接在高维空间无法计算的问题。...因此,在线性不可分问题中,核函数的选择成了支持向量机的最大变数,若选择了不合适的核函数,则意味着将样本映射到了一个不合适的特征空间,则极可能导致性能不佳。同时,核函数需要满足以下这个必要条件: ?...,当加入这些outlier后导致划分超平面被挤歪了,对支持向量机的泛化性能造成很大的影响。...为了解决这一问题,我们需要允许某一些数据点不满足约束,即可以在一定程度上偏移超平面,同时使得不满足约束的数据点尽可能少,这便引出了**“软间隔”支持向量机**的概念 * 允许某些数据点不满足约束y(w'x...+b)≥1; * 同时又使得不满足约束的样本尽可能少。

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    优Tech分享 | 腾讯优图在弱监督目标定位的研究及应用

    随机地擦除图像层面的区域,同时让网络能够学到正确分类。在这个过程中驱动网络,去激活更大的区域,这类方法比较简单直接。 第二类:特征层面的擦除 特征层面擦除。该类方法主要包括ACoL,ADL,MEIL。...在主分类分支上,得到初始的CAM之后,对其特征进行擦除,擦除之后的特征进到另外一个分类分支上,两个并列的分支同时分类,最终测试结果是通过融合两个分支上的CAM作为最终结果。...第三类:基于空间约束,通过考虑如何在空间的相关性上,让网络去激活更大的区域 基于空间约束。该类方法主要包括DANet, GCNet, SLTNet。...DANet 通过类别分级重组缓解不同类别外观相似导致的局部响应。另外,通过增加对应每个类的特征数量并约束特征的相似性来整体提高类别响应区域。...首先,对特征的值域做约束,加约束的好处在于如果网络想要正确分类,想要更大的激活值,必须激活更多的区域。 第二是提出比较简单的伪标签的方式。

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    从SPL看开放计算能力的意义

    与之相对,计算开放性是指数据无需进入内部就可以直接处理多种来源的数据。 数据库有元数据,使用前要先定义表,数据要经过整理满足约束才能入库使用,封闭也就成了自然而然的事情了。...如果数据都统一到RDB中将无法再利用这些数据源自身的优势,导致应用成本增加,同时也需要花费更多的硬件成本来弥补同库带来的损失。 再来看SPL。...同时,多个应用共用存储过程还会造成应用间紧耦合,导致应用成本增加。...因为前置库中存储的是少量较热数据,就无法满足应用查询全量数据的要求。...这还是由于数据库的封闭性造成的,数据只有经过整理、满足约束后才能入库计算,这个整理的过程就会导致大量原始信息丢失,数据湖的价值丧失。约束限制,体系封闭,不够灵活是当前数据湖技术面临的主要问题。

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    高层建筑混凝土结构技术规程jgj3-2010-结构设计嵌固端如何确定?

    2010(以下简称“抗规”)都要满足一定的条件,比如在地下室顶板嵌固需要满足相关范围内地下一层构件剪切刚度与上层构件剪切刚度比大于2,同时地下室顶板还需满足一定的构造要求,如果地下室顶板达不到嵌固条件,...同时地下室构件配筋还要满足计算要求。   ...,土体约束导致地下首层刚度突变,剪力墙分担的恒活荷载也变化,进而引起轴压比在正负0处也会发生突变。...地下一层梁支座部位程序按组合后的弯矩乘以1.3进行配筋,未完全按照规范要求进行处理,同时这个放大也是有条件的,需要梁的两端均有竖向构件相连,并且梁端上部也需要有柱,同时还要满足地震作用组合,同时满足这三个条件...地下一层墙体边缘构件要求本来可设置构造边缘构件的,但程序判断该层为底部加强区,认为属于约束边缘构件,在满足自身计算配筋的同时,取纵筋面积不小于上层约束边缘构件纵筋面积,两者取大。

    1.2K20

    打开快手,体验流畅的单目三维手势技术

    现有方法大多采用生成数据与真实数据联合训练的方式,忽略了两者在图像和标注层面的差异,导致神经网络无法有效学习二者的共性特征。...训练数据不足时,神经网络无法充分挖掘数据集的高层次信息,导致预测手势中具有较多的不合理手型。针对这个问题,研究人员设计了一种显式教师网络来指导手势关键点预测模型,使输出符合人手物理约束。...同时由于标注机制的不同,生成数据可以使用人手骨骼作为标注点,而真实数据集往往只能以皮肤表面点为标注点,这导致二者的三维标注并不相同,如图 3 所示。...虽然拉近二者特征能够提升生成数据的泛化能力,但是由于领域差异的存在,不加区分地拉近生成数据与真实数据的特征,会增加优化的难度,导致无法收敛或者无法得到满意的性能。...图 9:显式教师网络示意图 角度约束模块通过关节点之间的角度是否满足预先设定的合理范围,来判断学生预测结果是否合理。

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    大数据平台数据脱敏介绍

    如果数据集中所有相等集都满足L-Deversity,则称该数据集满足L-Deversity。 所谓L个“合适”值,最简单的理解就是L个不同值。...T-Closeness的定义如下: 如果一个相等类的敏感数据的分布与敏感数据的全局分布之间的距离小于T,则称该相等类满足T-Closeness约束。...不过同时也肯定导致了一定程度的信息丢失,所以管理者通过T值的大小平衡数据可用性与用户隐私保护。...另一方面,完全保留用户隐私数据信息,可最大化数据的分析价值,同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。...总结 针对于大数据平台对于数据脱敏的需求,本文分析了数据泄露可能带来的风险,介绍了数据脱敏技术的理论基础与实现方式,同时简单分析了大数据平台的隐私数据脱敏技术方向。

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    学界 | 完善强化学习安全性:UC Berkeley提出约束型策略优化新算法(附代码)

    错误的奖励设计也能够导致智能体过于畏首畏尾, ? 导致无效;或者过于风险偏好, ? 并因此导致危险(这里的「安全」区域在两个蓝色挡板之间)。...这也促进了约束型强化学习的形成,即以自然方式把安全性并入强化学习。此外,我们也想保证每一个探索策略都是满足约束(constraint-satisfying)的。CPO 的设计就是用来满足这些需求的。...但是我们只想涉足满足约束条件的区域(浅绿色半区),因此这一次我们仍然尽可能多地增加奖励,只不过同时保证安全。CPO 更新之后我们的新策略是最后的那颗星。...同时在圆圈任务(上文已讨论)和一个更复杂的收集任务中(其中智能体要收集绿色苹果,并被约束以避开红色炸弹),CPO 学到了很好的策略,并在整个训练中都近似地满足约束。 ?...使用 CPO 从不安全的示范中学习安全性策略。 提升 CPO 的样本效率以最小化智能体所犯错误的数量(需存在一定错误,否则智能体无法学习)。 ?

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    深入剖析MySQL数据库约束:原理、应用与实践

    因为主键约束要求列的值必须是唯一且非空的,如果列中存在不符合条件的值,就无法满足主键约束的要求。 在一些特殊情况下,可能需要删除主键约束。...非空约束确保了username字段的值不能为空,这是因为用户名是用户登录系统的重要标识,不能为空值。如果username为空,系统将无法准确识别用户身份,导致登录和用户管理功能无法正常进行。...尽管 MySQL 8.0 及以上版本支持检查约束,但在某些复杂场景下,检查约束可能无法完全满足数据验证的需求。对于跨表的数据验证,检查约束就显得力不从心。...在人工智能领域,数据库中的数据往往是训练模型的重要数据源,如何确保这些数据在满足约束条件的同时,能够高效地支持人工智能算法的训练和应用,是需要解决的问题。...研究如何将 MySQL 约束应用于区块链的数据管理中,确保区块链上的数据在保持其特性的同时,满足一定的约束条件,提高区块链数据的规范性和可靠性。

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    Android WorkManager: 轻松管理后台任务

    智能约束处理 WorkManager的强大之处在于其智能约束处理,确保任务在满足条件的情况下才会执行。WorkManager的智能约束处理通过Constraints来实现。...智能约束处理基于两个核心概念:硬约束和软约束。 硬约束: 这些是必须满足的条件,如网络连接、充电状态等。如果硬约束条件无法满足,WorkManager会等待直到满足条件再执行任务。...软约束: 这些是可选条件,例如设备空闲、存储空间充足等。如果软约束条件无法满足,WorkManager仍然会执行任务,但会尽量在条件合适时执行。...这种智能的约束处理方式使得开发者能够更灵活地控制任务的执行时机,提高任务的执行效率和用户体验。...WorkManager提供了Data类来传递简单的键值对数据。确保传递的数据是序列化的,以避免因为进程间通信导致的问题。 任务唯一性: 保证每个任务有唯一的标识符是很重要的。

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    架构师之路 - SOLID设计原则

    设计良好的软件应该易于扩展,同时抗拒修改。 简单的说就是系统应该不需要修改的前提下就可以轻易扩展。这个原则是软件设计,系统架构中非常重要的原则。...更可怕是D中的一个无关功能修改的错误,导致F和S都无法运行。...不仅仅约束自己,还同时约束自己与外部的关系,其目的就是保证所有的细节不脱离契约的范畴,确保约束双方按照规定好的契约(抽象)共同发展,只要抽象这条线还在,细节就脱离不了这个圈圈。...当学习完设计原则后,我发现依赖反转原则,其实是其他几个原则的综合,接口的设计保证了单一职责原则,依赖反转的部分实现也满足了开闭原则,通过抽象进行约束很大程度上也是一种里氏替换原则,接口的设计又实现各个接口的隔离...综上所述可以得出,好的依赖隔离的设计是同时满足SOLID原则的。那么反之可以得出如果其中任意原则实现的不好,我们就要反思依赖反转是否没有做好。

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