如何优化大规模推荐?下一代算法技术JTM来了 | 开发者必读(077期)

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
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每日头条

如何优化大规模推荐?下一代算法技术JTM来了

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搜索,推荐和广告是互联网内容提供商进行价值创造的核心业务,在阿里巴巴的电子商务交易平台上,搜索,推荐和广告业务同样具有举足轻重的意义和价值。现在,阿里推荐技术又双叒优化了,新的推荐技术,新的体验,一起来看。


最强干货

从零开始入门 K8s | 应用存储和持久化数据卷:核心知识

阿里巴巴高级研发工程师至天为你介绍 K8s Volume 的使用场景,通过介绍 K8s 的 PVC 和 PV 体系,说明 K8s 通过 PVC 和 PV 体系增强了 K8s Volumes 在多 Pod 共享/迁移/存储扩展等场景下的能力的必要性以及设计思想等核心知识。

正式上云!一文读懂阿里音视频会议系统

沟通,是古老永恒的话题。在今天科技的场景下,我们有很多种沟通方式,视频会议、电话、IM、电子邮件等。不同场景,沟通效率不一样。美国学者曾做过研究:面对面交流的效率比电子邮件高34倍,沟通的效率是从高到低的过程。

在2019年杭州·云栖大会上,阿里巴巴企业智能事业部资深技术专家何亚明通过阿里内部的音视频会议实践,分享了企业音视频会议的挑战与机遇。

阿里巴巴宜搭面向专业开发者 发布低代码平台“宜搭Plus”

9月26日,在杭州云栖大会上,阿里云SaaS加速器的“底座”——“宜搭”正式发布“宜搭Plus”低代码开发平台。开发复杂企业业务系统所需要的领域数据模型、逻辑&服务编排、专业UI页面设计等,都可以在宜搭Plus一体化的低代码开发平台上实现。


每天读本书

《DevOps三十六计》| 每日读本书

40位DevOps专家联袂打造;1349条计策凝聚经验与智慧……

《DevOps三十六计》旨在总结经验、交流共享,让国内互联网及传统企业缩短成长路径、避免无谓的反复踩坑,让技术人员更好地聚焦于业务目标和业务产出。


精品公开课

应用层和数据层常见漏洞和攻击

如何成为网络安全工程师?不知道该如何入门?本节课你将能学到网络安全相关的基本概念、基础渗透技术、基础防护技术等,今晚20:00,锁定开发者社区!


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相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
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深度学习中的优化算法及其应用
本文旨在探讨深度学习中常用的优化算法,包括梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。通过分析每种算法的原理、优缺点及适用场景,揭示它们在训练深度神经网络过程中的关键作用。同时,结合具体实例展示这些优化算法在实际应用中的效果,为读者提供选择合适优化算法的参考依据。
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实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
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探究操作系统的心脏:调度算法的演变与优化
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别再让复杂度拖你后腿!Python 算法设计与分析实战,教你如何精准评估与优化!
在 Python 编程中,算法的性能至关重要。本文将带您深入了解算法复杂度的概念,包括时间复杂度和空间复杂度。通过具体的例子,如冒泡排序算法 (`O(n^2)` 时间复杂度,`O(1)` 空间复杂度),我们将展示如何评估算法的性能。同时,我们还会介绍如何优化算法,例如使用 Python 的内置函数 `max` 来提高查找最大值的效率,或利用哈希表将查找时间从 `O(n)` 降至 `O(1)`。此外,还将介绍使用 `timeit` 模块等工具来评估算法性能的方法。通过不断实践,您将能更高效地优化 Python 程序。
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深度学习中的优化算法:从梯度下降到Adam
本文深入探讨了深度学习中的核心——优化算法,重点分析了梯度下降及其多种变体。通过比较梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp以及Adam等算法,揭示了它们如何更高效地找到损失函数的最小值。此外,文章还讨论了不同优化算法在实际模型训练中的表现和选择依据,为深度学习实践提供了宝贵的指导。
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基于ACO蚁群优化的UAV最优巡检路线规划算法matlab仿真
该程序基于蚁群优化算法(ACO)为无人机(UAV)规划最优巡检路线,将无人机视作“蚂蚁”,巡检点作为“食物源”,目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现,通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新,并在满足终止条件前不断迭代,最终输出最短路径及其长度。
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基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种结合粒子群优化(PSO)与分组卷积神经网络(GroupCNN)的时间序列预测算法。该算法通过PSO寻找最优网络结构和超参数,提高预测准确性与效率。软件基于MATLAB 2022a,提供完整代码及详细中文注释,并附带操作步骤视频。分组卷积有效降低了计算成本,而PSO则智能调整网络参数。此方法特别适用于金融市场预测和天气预报等场景。
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深度学习中的优化算法
本文将探讨深度学习中的几种常见优化算法,包括梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp和Adam。这些算法在训练神经网络时发挥着重要作用,通过调整学习率和更新策略,能够显著提高模型的训练效率和性能。了解这些优化算法有助于更好地应用深度学习技术解决实际问题。
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群智能算法:灰狼优化算法(GWO)的详细解读
在优化问题中,寻找最优解是核心目标。灰狼优化算法(GWO)受到自然界灰狼狩猎行为和社会等级结构的启发,通过模拟Alpha(头狼)、Beta(助手狼)、Delta(支配狼)和Omega(普通狼)的角色,高效搜索最优解。本文详细解析GWO的原理与步骤,并提供Python代码实现,帮助读者理解并应用这一算法。
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群智能算法:【WOA】鲸鱼优化算法详细解读
本文详细解读了鲸鱼优化算法(WOA),这是一种受鲸鱼捕食行为启发的新兴群体智能优化算法,具有强大的全局搜索能力和快速收敛速度。文章分为五个部分,分别介绍了引言、算法原理、主要步骤、特点及Python代码实现。通过模拟鲸鱼的捕食行为,该算法能够在复杂的优化问题中找到全局最优解。
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