今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
用户在咨询弹性伸缩服务时，觉得该产品挺好，但一经解释，发现不能用（软件架构不支持）。原因是，使用该产品，需要做到“应用无状态化”。
先来了解下，ES 集群规划： 3 个节点，ES 内存 -Xms8g -Xmx8g，剩下内存要预留给 PageCache
📷 近年来，基于图卷积网络(GCNs)的协同过滤(CF)方法引起了广泛的研究兴趣，并取得了最先进的性能。然而，现有的基于GCN的CF模型都是浅层的，无法对高阶协同信号进行建模。此外，大多数基于GCN的CF模型利用相同的归一化规则对邻居信息进行聚合，导致邻居具有与流行相关的重要性(对称归一化)或同等重要性(左归一化)。由于节点之间的内在差异，不同的归一化规则适合于它们聚合邻居信息。在本文中，我们提出了一种新的混合归一化深度图卷积网络(DGCN-HN)来缓解上述局限性。首先，设计了一个由残差连接和整体连接组成的
51CTO博客首席体验官，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。
9月GPDB7发布了release版本，新增了很多新特性及性能改进，对GPDB用户带来福音。业务在调研GPDB6升级到GPDB7的过程中，生产环境会创建用户，利用这些用户进行迁移。但是出现问题了，竟然会报：Role names starting with “pg_” are reserved。也就是说GPDB7以”pg_”开头的用户是预留用户，不给用户创建使用。
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购
EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。
菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。《外卖商品的标准化建设与应用》将重点介绍外卖菜品标准化建设思路、技术方案和业务应用。由于外卖的业务特点是搭配成单，而《外卖套餐搭配的探索和应用》一文会针对性地介绍外卖套餐搭配技术的迭代以及应用实践。希望对从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。
问题： 刚 wubi 安装 deepin linux 12.12 正式版后，切换到 windows 7 发现音箱没声音了，然后查了下音箱没问题，内置扬声器也没问题，主板音频接口也没问题，好吧，遇上
编辑 | Katerina Donna 润色 | 鸽子 11月6日，由京东金融与红杉资本联合主办的首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”在751大罐举行，同时，大会宣布首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大赛”也于今日开始，在中美两地同步启动。 为了这个大赛，京东金融真是不惜下了血本了。 首先是京东的当家掌柜也亲自来给大会站台。京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东在会上特别说到：“随着公司不断做大，我们在行业内做的越来越深入，无论是从全球范围还是从整个国家来看，我们都确实需要一个庞大
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
2017年12月25日，腾讯社交广告、微信支付与绫致时装集团达成合作，在全国首次推出人脸智慧时尚店。依靠社交大数据能力，腾讯社交广告联合微信支付为绫致时装集团定制智能推荐引擎，将线上线下消费场景链接在一起，提供定制化推荐的产品推荐服务。 同时，利用微信朋友圈广告，腾讯社交广告联合微信支付助力绫致时装集团向更多高价值顾客投放精准品牌广告，快速定位、高效导流，帮助商家打造营销闭环，促进线上线下消费融合。 绫致时装集团是欧洲最大的时装集团之一，旗下拥有JACK&JONES、SELECTED、ONLY、VERO
眼看双十一要到，各路电商又要开始开辟激情战场来绝地求生了。所以今天禅师特意找来一篇课程，由被称为“外贸电商平台鼻祖”eBay 的数据科学家李睿分享，NLP 在 eBay 的技术实践。
一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
type() 函数是 python 中的一个内置函数，主要用于获取变量类型，在python内置函数中，与该函数相似的还有另外一个内置函数 isinstance函数。
7月14日腾讯官方宣布微信小商店正式上线，全民电商的大趋势下，腾讯云数据万象为电商行业提供一站式图片解决方案，助力电商行业发展。 腾讯云数据万象(Cloud Infinite，CI)，将QQ空间相册积累的十年图片服务运作经验开放给开发者，实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案。 同时，数据万象直接接入腾讯云对象存储COS服务，数据上传COS时可自动触发CI处理操作，处理结果自动回调，存储+处理一步到位，节省大量理解和开发成本。 下面让我们一起看看，针
嘉宾 | 张亦弛 编辑 | 李慧文 随着电商行业的演进，电商商品量及覆盖市场日益增长，怎样发挥量级和市场优势成为一个重要命题，而知识图谱的本体 / 实体 / 属性 / 关系等概念和电商市场的类目架构 / 产品库 / 商品属性天然对应，知识图谱成为电商依赖的重要技术和服务基础。Shopee 商品算法团队研究多语言知识图谱技术，服务全球十多种语言市场，将知识图谱技术应用在多语言大规模商品的预测、商品属性信息抽取、产品库自动生成等电商核心数据场景，在准确率和覆盖率上均有极大的提升，并且把具体业务应用中基于传
PHP和其他几种web语言一样，都是使用一对标记将PHP代码部分包含起来，以便和HTML代码相区分
—— 关于北京百度网讯科技公司与朱烨隐私权纠纷案判决结果的几点思考 齐爱民 重庆大学法学院教授 李仪 西南政法大学副教授 第一、精准广告所采用的营销策略并未侵犯本案原告的信息隐私 在本案中，原告起诉以及一审法院判
2017年即将结束，但新零售之争的战火才刚刚来开帷幕；刚刚完成入股永辉壮举的腾讯，转身又以黑科技入局另一家正在转型新零售的企业。12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 📷 微信人脸支付落地 据悉，深圳九方购物中心、以及广州白云万达广场，两家人脸智慧时尚店均已于12月25日开业。 新店开业伊始，微信支付团队便展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式： 智能化的服装
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
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数字是计算机科学的根本，那么java中数字是怎样来表示呢？规则又是怎样呢？今天我们来探讨一下这个话题。数字在某些领域经常用字符串来进行表示和传递。那么我们可以从判断java中一个字符串是否是数字来获取一些有用的信息。
今年在深圳一些零售终端也开始利用AI——“人脸识别”系统，以此来统计门店真实的客流量。这也意味着，新零售元年之战，人工智能让实体零售的未来有了更多可能！面对一次次新技术的冲击，零售终端未来将会朝怎样的方向发展，我们不妨从智慧门店、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分大胆想象一下。 智慧门店： 1、vip识别 随着智能技术的广泛应用，人脸识别系统将和防盗监控一样成为终端普及率很高的智能应用，通过数据不断的积累与分析，可以有效的识别VIP客户，并推荐至店家手机，同时将VIP历史入店信息及购
在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化，从今年开始，国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先：3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上，李厂长的一句：无人车罚单都来了，量场还会远吗？直接掀起当天的高潮！ 由此可见：人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
静电：今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的，突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝，而且价格也不贵，相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。在之前一直都是使用的小程序来下单，这次下载了他家的APP，感觉还是可圈可点的。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
我对数据挖掘和机器学习是新手，从去年7月份在Amazon才开始接触，而且还是因为工作需要被动接触的，以前都没有接触过，做的是需求预测机器学习相关的。后来，到了淘宝后，自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作，有一些浅薄的心得。不管怎么样，欢迎指教和讨论。 另外，注明一下，这篇文章的标题模仿了一个美剧《权力的游戏：冰与火之歌》。在数据的世界里，我们看到了很多很牛，很强大也很有趣的案例。但是，数据就像一个王座一样，像征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。 数据挖
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”
作为顾客，此时你大概要叹一句“人工智能真不智能”。这些所谓“智能”客服们往往只能做到一问一答，一旦对话涉及稍微复杂的情境，它们就开始答非所问。
标签类目体系的设计方法基于“树形结构的标签树”第一性原理，通过识别对象、同一对象数据打通、数据化的事物表达、构建数据类目体系、构建标签类目体系、前后台标签类目体系等步骤实现完整的数据资产构建过程。
导语：没人怀疑，2024 年，AI 依然将是科技界的主角。上个月，OpenAI 推出了可以生成 60 秒高清视频的视频生成模型 Sora，掀起了对多模态模型的进一轮讨论。多模态大模型技术的最新进展如何？这一波新技术，对于行业和消费者的体验会带来哪些变化？面对一波波快速、热闹的突破和变化，技术人员该如何适应多模态 + 大模型时代？
记者|谷磊 近日，在飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”上，来自eBay的数据科学家李睿博士以“NLP（自然语言处理）在eBay的技术实践”为题做了主题分享，主要涵盖的应用包含：搜索（Search）、分类器（Classifiers）、命名实体识别（Name Entity Recognition）、机器翻译（Machine Translation）等。 eBay Inc. Tech Lead数据科学家李睿 以下为李睿博士的演讲及Q&A实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 李睿：大家好，
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，
相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。 “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念，探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写，他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵，并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力，让系统更加智能，从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念，基于太极机器学习平台，凭借混元AI大模型和广告大模型，充分提升了广告系统的理解能力和运算能力，助力广告主达成起量、成本和稳定
本系列文章，会和大家分享一些面试中遇到的开放性问题，帮助你扩充思路，更好的面对当前以及未来的面试。
作为首次从法律层面系统规定了个人信息的知情权与决定权、首部专门针对个人信息保护的综合性法律——《个人信息保护法》，将于11月1日起正式实施。《个人信息保护法》明确：不得进行大数据杀熟；不得向用户强制推送个性化广告；限制过度收集用户个人信息……
相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的...。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。 ---- “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等
在电子商务平台上，商品结构起着至关重要的作用。它不仅承载着预订和服务流程中的商品信息，还在商户运营效率、平台可扩展性以及终端用户体验等多个维度产生显著影响。通过高度结构化的商品信息，平台能够运用数据分析和算法，更精准地推荐合适商品给目标用户群，更加高效地为买卖家用户创造价值，从而提升交易效率和客户满意度。
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