概念
GMV 是指一个公司在一定时期内的营业额，通常以货币单位计算。GMV 提升是指公司在一定时期内的营业额增长。
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这是全新的技术机遇和产业变革。我们相信，只有与产业场景深度融合，大模型才能释放出真正的价值。
对于消费品牌来说，数据是业务运转的核心。在投入数据体系建设的时候，这一类企业会尤其关注它在辅助决策之外能给业务链路带来哪些实际的增益。 网易严选和 Babycare 是这里面具有代表性的企业。网易严选不必多说，作为电商企业，他们从传统消费品牌吸取了不少经验，而 Babycare 可能有相当一部分读者没有了解过，这是一家设计师创立的全品类母婴品牌。基于用户洞察的产品创新和营销创新，是这个品牌在创立 8 年中获得爆发式增长的驱动力。 如果你去搜索这家公司，会看到一系列报道： 成立 6 年 GMV 超 50 亿，
有赞使用storm已经有将近3年时间，稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务，对数据准确性、性能等方面都有较高要求，也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计，描述使用storm时，遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版：流程走通 在使用storm之前，显示实时统计数据一般有两种方案： 在数据库里执行count、sum等聚合查询，是简单快速的实现方案，但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加，可以满足指标的快速查
数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。
本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
【新热点】 拼多多三季报：不再烧钱换流量，陈磊把省下来的钱花哪儿了？ “好物联盟”升级为“快分销”，快手电商掀起“供给侧改革 禁令解除！Meta(FB.US)允许加密货币公司投放广告播 淘宝直播双12推商家自播特别版，降低参与门槛 【新奇特】 字节跳动旗下火山引擎发布全系云产品 【新数据】 B站公布10月社区治理数据，处理31万违规账号 黑猫投诉：2021年“双十一”消费投诉数据报告 新热点 11月28日 拼多多三季报： 不再烧钱换流量，陈磊把省下来的钱花哪儿了？ 11月26日，拼多多（PDD.NASD
当第一次在Shopify上推出自己的电子商务网站时，大多数电子商务卖家都会带着对产品价格、运输策略、本地企业和类似Shopify商店的评论的研究。然而，你真正的竞争可能比你想象的要大得多。
有赞是一个商家服务公司，致力于帮助每一位重视产品和服务的商家成功。随着移动互联网的流量增长红利渐渐褪去，商家获得新的流量越来越困难，帮助商家实现更有效的流量转化与长期目标的增长是有赞SaaS服务的应有之义；同时，随着有赞SaaS功能的不断完善，服务的商家不断增多，而业务场景也越来越复杂，考虑到有限的研发资源，提升产品和技术的迭代效率成为当务之急。
更低成本、更优效果，也就是“降本增效”，是所有广告投放追求的目标。广告技术的发展正让“降本增效”越来越具体、越来越可以量化和感知，比如目前互联网广告平台开始以 GMV（成交金额）或 ROI（投入产出比）为营销效果的评估标准。 一次更高效的广告投放，本质上是在合适的场景，让对的广告出现在对的人面前。这离不开广告平台对广告内容和用户群体的深刻理解，并在他们之间达成更准确的匹配。 腾讯广告已经为此交出了一份答卷：首先，以国际领先的混元 AI 大模型助力系统深刻理解广告内容，其次以精排大模型提升广告和用户的匹配准确
作者 | 吴海波 责编 | 何永灿 通常机器学习在电商领域有三大应用：推荐、搜索、广告，这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度，一般是在一个召回的商品集合里，通过对商品排序，追求GMV或者点击量最大化。进一步讲，就是基于一个目标，如何让流量的利用效率最高。很自然的，如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率，就可以最大化利用流量，从而收益最大。 蘑菇街是一个年轻女性垂直电商平台，主要从事服饰鞋包类目，2015年时全年GMV超过了百亿，后与美丽说合并后公司更名为美丽联合集团。2
GMV（成交总额）是衡量平台竞争力（市场占有率）的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。
我们日常工作中经常接触到的一个问题：我有个需求，帮我做一下呗。我们这两篇就来聊聊需求。
该文介绍了缓存与性能的一些思考，作者通过数据分析指出，缓存命中率与性能并不是线性关系，只有当缓存命中率达到80%以上时，才会带来明显的性能提升。缓存与性能的关系受到业务场景、局部性等因素的影响，需要针对具体情况进行优化。作者建议，在优化缓存命中率的同时，也要注意整体性能的提升，如使用SSD、增加线程数等。优化存储系统，特别是数据库服务，也是提升性能的关键。
这是一篇我关于滴滴的数据实战，之前首发在和鲸，这次投稿到凹凸数据，希望能够帮助到大家~
今年3月3日，nvidia发布了196.75 WHQL驱动。版本号为196.75，编译于2月21号，除支持新ION外，还首次加入了对GeForce 300系列显卡的正式支持。
抱着一颗学徒的心，本篇就是学习来的。 如果有侵权，私信我也行，下方评论也行，我改成私密。 说实话，这里面随便一个知识点我都要去学。
1月11日下午，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出代号为“Sapphire Rapids”的第四代英特尔至强可扩展处理器、英特尔至强CPU Max系列（代号“Sapphire Rapids HBM”）以及英特尔首个数据中心GPU Max系列（代号“Ponte Vecchio”），在实现数据中心性能、能效和安全性大幅跃升的同时，为AI、云、网络、边缘和全球领先的超级计算机带来全新功能。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)
TIOBE 2017 年度编程语言榜单已出炉，世界上最好的语言 PHP 再度无缘年度编程语言。
列存储索引（columnstore index）在SQL Server 2012中已经引入，其带来性能提升的同时也有很多限制，比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时，会遇到如下错误提示：
高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。
关键时刻，第一时间送达！ 摘要：PHP 是 Web 开发最常用的语言，自创建以来，PHP 语言经历了许多激烈的改进，其中性能是开发人员在评估新版本时考虑的主要标准之一。每个大版本的更新都会带来很多新特性和性能提升。 距离其上次（2004 年）获得年度编程语言，已有 13 年之久。而从历年 TIOBE 编程排行榜趋势图也可以看到，自 2014 年以来，PHP 总体处于持续下滑趋势。 📷 作为世界上最好的语言，PHP 的霸主地位会被撼动吗？ 据 W3Techs.com 的数据显示，近年来，有超过 80% 的网站
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话：“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
一个钢筋水泥、一个光纤鼠标，看上去风马牛不相及的房地产和互联网行业正在越来越深入地结合。移动互联网时代，随着O2O模式的风行，房地产O2O明星项目得到了爆发式增长：传统代理巨头链家的互联网平台做得风生水起，房多多、爱屋科技等互联网中介平台频频高调亮相，还有好屋中国这种与共享经济结合的全民经纪人平台声称要颠覆既有地产经纪模式…… 为什么互联网+房地产不断产生新的商业模式？ 核心原因之一是房地产本身是一个黄金赛道。房地产市场的GMV总量超10万亿元，其中新房交易GMV7.2万亿，二手房交易GMV3.5万亿，预
1月11日，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”），通过丰富的内置加速器提供领先的性能，解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战，面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
可以说，2013年是中国电商SaaS赛道崛起的元年：在巨头混战、群雄割据的风口下，一众草莽揭竿而起。
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
阿姆达尔法则（Amdahl's Law）是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出，主要用于并行计算领域，用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
G710、G510、G310分别定位旗舰、主流、入门级市场，依次取代现有的G78、G57、G31。
今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）AI加速器，推理场景性能最高提升8倍，深度学习场景性能最高提升2倍，可为主流AI带来强力支持。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出的，用于评估系统性能提升的理论上限，特别是在考虑并行计算时。该定律表明，系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
文章来源：阿里开发者公众号，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。
学术界的图像去模糊往往采用了最简单的单一假设，而真实场景的模糊往往与其他退化并存，比如压缩、下采样。
预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升，例如，在时间维按天聚合，或者通过站点而不是URL聚合。
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明：所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT（如Swin Transformer）的性能。
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析
随着AI和大数据蓬勃发展，Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中，Python再次成功登顶，已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看，Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中，我们观察到Python程序总体负载占比达12～18%，性能和资源占用不确定，成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
目前，生鲜电商模式同样分为自营和平台两大类型，在这两大零售电商模式的基础上，自营型分为：前置仓模式和店仓到家模式；平台型则细分为：商超平台和外卖平台两种类型。
🔍 大家好，我是猫头虎博主！今天我们要聊的是Go语言的最新动态：Go 1.21版的发行候选版。如果你是Go语言的爱好者，这里有你不容错过的最新信息和深入分析。让我们一起探索Go 1.21版的新特性和改进吧！
摘要：🐯 大家好，猫头虎博主今天带来的是关于Go语言的最新消息 - Go 1.21版本的发布！这次更新包含了众多新功能和改进，我们将深入探讨每一个亮点。👩💻 搜索词条：Go 1.21, 语言改进, 标准库, 性能提升。
大家好，好久不见！前段时间工作太忙，所以暂停了一段时间更新公众号。感谢大家一直以来的支持与陪伴，接下来我会继续不定期更新干货内容来回馈大家！本期内容我想重点给大家讲一讲在数据分析工作中非常常见的模块——如何快速搭建数据指标体系，希望对大家有所帮助！
本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成，提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块，它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
9月14日消息，在苹果iPhone 14系列的发布会上，苹果介绍了全新的4nm制程的A16处理器在CPU上的性能提升，但是对于GPU却未进行过多介绍，因为其依然是采用了与A15一样的5核心GPU。因此，外界也认为A16的GPU性能并没有多少提升。不过，最新曝光的苹果A16处理器的安兔兔跑分显示，A16不仅CPU性能实现了提升，同时GPU性能也有了很大的提升。
TLDR：常规推荐系统算法中的知识蒸馏往往会引入严重的偏差问题，在从教师模型蒸馏给学生模型过程中，流行度偏差会被继承甚至放大。基于这种观察，作者提出了一种分层蒸馏策略，将物品按照物品流行度进行分组，从而在每个组内进行采样，计算BPR损失，从而实现无偏。
大多数从事计算机视觉相关岗位的人基本上都使用过OpenCV。OpenCV于2000年发布首个开源版本，随着深度学习技术的深入，其在视觉产品工程化落地过程中产生新的问题。例如在移动端设备上，因包体积较大，占用储存空间和APP网络下载时间。在算力较低的AIoT设备上，性能表现不好。因此，百度视觉团队萌生了开发一个高性能图像处理库的想法。
指标体系可以通过一系列有联系的特征来洞察全局，推动运营。指标使得业务可拆解量化，体系则是观察维度，简单的说就是维度+度量。搭建指标体系可以依照一定的科学方法论使得搭建过程更为规范化、流程化。
今天给大家介绍Ji Wan等人在BMC Bioinformatics 2021上发表的文章“MATHLA: a robust framework for HLApeptide binding prediction integrating bidirectional LSTM and multiple head attention mechanism”。在HLA分子与肽的结合预测任务中，基于深度学习的预测模型虽然表现出较好的性能，但许多依赖于特定类型的HLA分子或特定的肽表位长度，且对数据量依赖较大，这导致数据量较少的HLA-C类分子和长肽表位的预测性能相对不佳。为此，作者基于双向LSTM和Multi-head Attention提出了新的预测模型，改善了HLA-C类分子和长肽表位的预测性能。
导读本次分享题目为StarRocks物化视图在滴滴的实践，由来自滴滴出行的资深开发工程师刘雨飞老师带来经验分享。
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