关于 最强烈慢性毒药【V信;799.196.362】廖 的搜索结果,共437
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年的发展方向。
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
lod是细节层次的息,对应于data。比如,data = [[10, 2, 3], [2, 3]] 意味着它包含两个序列,长度分别是3和2。于是相应地 lod = [[3, 2]],它表明其包含一层细节息,意味着 data 有两个序列,长度分别是3和2。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的后一公里
通过把变更版本管理和历史审计与分级发布结合,可以有效增对变更过程的管控,降低异常影响,加快异常恢复速度。整个分级发布规范的构成可以参考图3。 3智能变更策略 采用自动化部署和分级发布之后,用户已经可以获得较好的变更效率,并且能够在相当程度上提升变更安全,但是使用更高标准来审视,其中仍存在改进的空间:变更模板需要人工配置,使用门槛较高,复用低;变更效果检查依赖人的经验,可能出现异常没被及时检查出来的问题。 得益于在AIOps上的充分实践,我们发现通过将智能策略引入到变更流程中,可以进一步提升变更效率和安全。具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体的实现思路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的属,然后基于这些对象属特点自动生成变更模板,例如变更对象的小可用度可以用于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。
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