Wesley13 Wesley13
4年前
RSF 分布式服务框架设计:线程模型
RSF的线程模型  使用了RSF框架之后系统一共会产生至少7条线程,有些功能的线程可能会产生多个。我们先来鸟瞰一下所有的线程和它们的大致功能。!(https://static.oschina.net/uploads/space/2016/1031/134406_6sRh_1166271.png)  初一看
Easter79 Easter79
4年前
TensorFlow Serving 模型更新毛刺的完全优化实践
_前言_在点击率CTR(ClickThroughRate)预估算法的推荐场景中使用TensorflowServing热更新较大模型时会出现短暂的延时毛刺,导致业务侧超时,降低算法效果,为了解决这个问题,爱奇艺深度学习平台团队经过多个阶段的优化实践,最后对TFServing和Tensorflow的源码进行深入优
Stella981 Stella981
4年前
Carhart四因子模型A股实证(附源码)
01说明接上一篇《FamaFrench三因子回归A股实证(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU5NDY0NDM2NA%3D%3D%26mid%3D2247486057%26
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4年前
Uber 业务预测系统实践
Forecastingisubiquitous如何利用预测来构建更好的产品和服务定量预测方法可分为:基于模型(modelbased)或因果关系,统计方法(statisticalmethods)和机器学习方法(machinelearningapproaches)Forecasti
Wesley13 Wesley13
4年前
ICDM论文:探索跨会话信息感知的推荐模型
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up4ea0253ae770020da87ce8c1506dab54e2d.JPEG)会话推荐(SessionbasedRecommendation)是推荐领域的一个子分支,美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。不久前,该部门提出的跨会话信息感知的时间卷积神经网络模
聊一聊Java中的Steam流 | 京东物流技术团队
在我们的日常编程任务中,对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时,需要用迭代器对于集合进行操作,而当我们需要处理的数据量很大的时候,为了提高性能,就需要使用到并行处理,这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间,让以上的事情变得轻松。
API 小达人 API 小达人
2年前
AI 与智能化 API 治理的探索实践
1、API作为一种核心的数字资产,要如何进行有效的管理并提升可观测性?2、API贯穿开发测试和运维等多个环节,我们要如何去把不同的团队和现有的工作流加以优化,并提升它的迭代效率?3、API作为核心的业务中间层,怎么样提升质量和安全性?4、API是否可以作为一种商品进行商业化?
数据堂 数据堂
2年前
基于深度学习的情感语音识别模型优化策略
一、引言情感语音识别技术是一种将人类语音转化为情感信息的技术,其应用范围涵盖了人机交互、智能客服、心理健康监测等多个领域。随着人工智能技术的不断发展,深度学习在情感语音识别领域的应用越来越广泛。本文将探讨基于深度学习的情感语音识别模型的优化策略,包括数据预
9n-triton部署bert模型实战经验
一、背景对于算法工程师来说,通常采用python语言来作为工作语言,但是直接用python部署线上服务性能很差。这个问题困扰了我很久,为了缓解深度学习模型工程落地性能问题,探索了Nvidia提供的triton部署框架,并在九数中台上完成线上部署,发现性能提