一文看懂推荐系统：召回05：矩阵补充、最近邻查找，工业界基本不用了，但是有助于理解双塔模型提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，看书学不到推荐系统的关键技术。看书学不到推荐系统的关键技术。看书学不到推荐系统的关键技术。王树森娓娓道来**《小红书的推荐系统》**GitHub资料连接：http://wangshusen.github.io/B站视频合集：https://space.bilibili.com/1369507485/chann
一、前景1、AI和AIGC的关系人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AIGC是继UGC、PGC之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。2、AIGC的市场目前分类有哪些目前市场上AIGC一般可分为文本类、代码类、绘画类等等，那目前市场上有哪些公司在AIGC的绘画和文本和代码这些方向做得非常顶尖水平呢？当然有，那就是昆仑万维，让我们看下他们的AIGC能力怎么样。二、昆仑万维的AI作画简单体验电脑PC端体验地址：https://sky-paint.singularit
谷歌日前声称，公司在AI超级计算能力方面可以胜过英伟达。但业界认为，这一消息并不可能对英伟达这家市场领导者带来太大困扰。谷歌近日发布一份研究报告称，采用其TPU驱动的AI超级计算机与运行NvidiaA100GPU的同等机器比具有更好的性能和能效。谷歌已将4000个第四代TPU串联在一起，构建了一台超级计算机，并称这台超级计算机的运行速度要比采用NvidiaA100GPU的同等机器快1.7倍，效率高出1.9倍。谷歌在俄克拉荷马州运行的TPUv4驱动的超级计算机英伟达从生成式AI的繁荣发展中受益，用户对NvidiaA100GPU的需求激增。A100主要用于训练大型语言AI模型，例如OpenAI的G
谷歌日前声称，公司在AI超级计算能力方面可以胜过英伟达。但业界认为，这一消息并不可能对英伟达这家市场领导者带来太大困扰。谷歌近日发布一份研究报告称，采用其TPU驱动的AI超级计算机与运行NvidiaA100GPU的同等机器比具有更好的性能和能效。谷歌已将4000个第四代TPU串联在一起，构建了一台超级计算机，并称这台超级计算机的运行速度要比采用NvidiaA100GPU的同等机器快1.7倍，效率高出1.9倍。谷歌在俄克拉荷马州运行的TPUv4驱动的超级计算机英伟达从生成式AI的繁荣发展中受益，用户对NvidiaA100GPU的需求激增。A100主要用于训练大型语言AI模型，例如OpenAI的G
作者：阿里云云原生近几年，企业基础设施云原生化的趋势越来越强烈，从最开始的IaaS化到现在的微服务化，企业的颗粒度精细化和可观测性的需求更加强烈。容器网络为了满足企业更高性能和更高的密度，也一直在高速的发展和演进中，这必然对企业对云原生网络的可观测性带来了极高的门槛和挑战。为了提高云原生网络的可观测性，同时便于企业、前后线同学增加对业务链路的可读性，容器产研和GTS-AES联合共建，结合了产研和AES多年的容器疑难场景的经验，合作共筑《云原生网络数据面可观测性最佳实践》系列，以Net-Exporter为基石，帮助企业和前后线同学了解云原生网络架构体系，简化对云原生网络的可观测性的门槛，提高云原
作者：阿里云云原生近几年，企业基础设施云原生化的趋势越来越强烈，从最开始的IaaS化到现在的微服务化，企业的颗粒度精细化和可观测性的需求更加强烈。容器网络为了满足企业更高性能和更高的密度，也一直在高速的发展和演进中，这必然对企业对云原生网络的可观测性带来了极高的门槛和挑战。为了提高云原生网络的可观测性，同时便于企业、前后线同学增加对业务链路的可读性，容器产研和GTS-AES联合共建，结合了产研和AES多年的容器疑难场景的经验，合作共筑《云原生网络数据面可观测性最佳实践》系列，以Net-Exporter为基石，帮助企业和前后线同学了解云原生网络架构体系，简化对云原生网络的可观测性的门槛，提高云原
前言包大小是衡量APP性能的一项重要指标，它直接影响用户的下载点击率（包太大不想下）、下载安装成功率（下载慢不用了）、APP卸载率（太占空间先删掉）。包大小的计算逻辑很简单，它是各种类型的文件占用磁盘大小相加。APP瘦身的技术却很复杂，代码文件的复杂度和编译器策略决定了可执行文件的大小，业务功能和工程架构决定了代码文件的复杂度。iOSAPP瘦身，需要掌握的技能有XCode构建技术、LLVM编译器技术、CocoaPods构建技术、图片压缩技术、持续集成技术。本文总结提炼了Alibaba.comApp的瘦身的技术和策略，系统化地介绍APP瘦身的业务价值、分析技术、瘦身技术、防劣化机制，让读者可以系
前言包大小是衡量APP性能的一项重要指标，它直接影响用户的下载点击率（包太大不想下）、下载安装成功率（下载慢不用了）、APP卸载率（太占空间先删掉）。包大小的计算逻辑很简单，它是各种类型的文件占用磁盘大小相加。APP瘦身的技术却很复杂，代码文件的复杂度和编译器策略决定了可执行文件的大小，业务功能和工程架构决定了代码文件的复杂度。iOSAPP瘦身，需要掌握的技能有XCode构建技术、LLVM编译器技术、CocoaPods构建技术、图片压缩技术、持续集成技术。本文总结提炼了Alibaba.comApp的瘦身的技术和策略，系统化地介绍APP瘦身的业务价值、分析技术、瘦身技术、防劣化机制，让读者可以系
时代在召唤：HTAPIsOnTheWay近些年，HTAP正在受到人们越来越多的关注，Gartner在2014年提出了HTAP这个术语和它的定义：Hybridtransaction/analyticalprocessing(HTAP)isanemergingapplicationarchitecturethat”breaksthewall“betweentransactionprocessingandanalytics.Itenablesmoreinformedand”inbusinessrealtime“decisionmaking.在此之前，市面上基本是OLTP和OLAP数据库的天下。OLT
时代在召唤：HTAPIsOnTheWay近些年，HTAP正在受到人们越来越多的关注，Gartner在2014年提出了HTAP这个术语和它的定义：Hybridtransaction/analyticalprocessing(HTAP)isanemergingapplicationarchitecturethat”breaksthewall“betweentransactionprocessingandanalytics.Itenablesmoreinformedand”inbusinessrealtime“decisionmaking.在此之前，市面上基本是OLTP和OLAP数据库的天下。OLT
