导读：今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践，主要包括以下几大方面内容：云原生的定义和理解云原生相关技术的演化京东大数据在云原生平台化上的实践云原生应用平台的发展分享嘉宾：刘仲伟京东架构师编辑整理：张明宇广州某银行出品社区：DataFun01/云原生的定义和理解1.云原生的定义云原生这个概念大家已经很熟悉了，但是否有一个准确的定义呢？每个人都在说云原生，但大家对云原生的理解是不同的。CNCF对云原生的定义如下：很多时候，大家会想应用容器化就等于云原生化，应用上了Kubernetes是否等于云原生化，使用了Kubernetes的API是否等于云原生化？答案是不一定，因为云原生的定义在变化
导读：今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践，主要包括以下几大方面内容：云原生的定义和理解云原生相关技术的演化京东大数据在云原生平台化上的实践云原生应用平台的发展分享嘉宾：刘仲伟京东架构师编辑整理：张明宇广州某银行出品社区：DataFun01/云原生的定义和理解1.云原生的定义云原生这个概念大家已经很熟悉了，但是否有一个准确的定义呢？每个人都在说云原生，但大家对云原生的理解是不同的。CNCF对云原生的定义如下：很多时候，大家会想应用容器化就等于云原生化，应用上了Kubernetes是否等于云原生化，使用了Kubernetes的API是否等于云原生化？答案是不一定，因为云原生的定义在变化
导读：电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。今天的介绍会围绕下面五点展开：搜索排序场景及算法概述强化学习在搜索排序中的建模过程基于RNN用户状态转移建模基于DDPG的长期价值建模规划与展望--01搜索排序场景及
导读：电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。今天的介绍会围绕下面五点展开：搜索排序场景及算法概述强化学习在搜索排序中的建模过程基于RNN用户状态转移建模基于DDPG的长期价值建模规划与展望--01搜索排序场景及
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助最近公司出了一个新的功能模块(如下图)，大提上可以描述为实现拍照完上传图片，拖动四方框拍照完成上传功能，大体样子如下图。但是我找遍了dcloud插件市场，找到的插件都是移动背景图片来实现裁剪的，跟京东的功能是相反的，没办法只能自己来实现这么一个插件。第一步首先就需要实现一个四方框的功能了。从上图可知，四方框有一下几个特点四个角粘连外框，随着框的大小和移动范围紧缚移动四方框可随意四个方向拖动方框外区域阴影不影响方框内那么我们根据这个特性来实现下这个功能，对于css规范的话使用bem规范/more$edge-border-width:6r
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助最近公司出了一个新的功能模块(如下图)，大提上可以描述为实现拍照完上传图片，拖动四方框拍照完成上传功能，大体样子如下图。但是我找遍了dcloud插件市场，找到的插件都是移动背景图片来实现裁剪的，跟京东的功能是相反的，没办法只能自己来实现这么一个插件。第一步首先就需要实现一个四方框的功能了。从上图可知，四方框有一下几个特点四个角粘连外框，随着框的大小和移动范围紧缚移动四方框可随意四个方向拖动方框外区域阴影不影响方框内那么我们根据这个特性来实现下这个功能，对于css规范的话使用bem规范/more$edge-border-width:6r
导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开：推荐卖点技术背景架构描述核心AI技术模型研发与实践产品的落地与回报--01推荐卖点技术背景1.什么是推荐卖点，用推荐卖点能做什么事情？如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析推荐卖点是一种商品文案，或者称之为对商品的描述。商品文案，即电商平台中在线利用文字来描述商品的特征、特色点、详细信息，以辅助商家吸引顾客、促进商品销售，丰富商品的推荐理由。商品文案有多种类型，不同类型的商品文案有着不同的功能，主要包括长文案（
导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开：推荐卖点技术背景架构描述核心AI技术模型研发与实践产品的落地与回报--01推荐卖点技术背景1.什么是推荐卖点，用推荐卖点能做什么事情？如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析推荐卖点是一种商品文案，或者称之为对商品的描述。商品文案，即电商平台中在线利用文字来描述商品的特征、特色点、详细信息，以辅助商家吸引顾客、促进商品销售，丰富商品的推荐理由。商品文案有多种类型，不同类型的商品文案有着不同的功能，主要包括长文案（
前言 商品系统是电商系统最基础、最核心的系统之一。商品数据遍布所有业务，首页、门店页、购物车、订单、结算、售后、库存、价格等，都离不开商品。商品信息要稳定提供至到家供应链的每个节点，所以必须要有一套稳定的、高性能的商品服务体系支撑。 随着京东到家商品业务的快速发展，业务从单一转变为多元化，系统功能设计上也从最初的大而全的功能支持，向微功能、领域化演变。 商品系统也在高可用、高并发的持续冲击下，经历了多个架构版本的演进。最初1.0版本，采用合适简单的设计思路，满足了业务快速迭代上线；随着业务量级的快速增长，针对高可用、高性能的提升，演进出了2.0版本。随后业务复杂度的提升，导致了系统复杂度的提
前言 商品系统是电商系统最基础、最核心的系统之一。商品数据遍布所有业务，首页、门店页、购物车、订单、结算、售后、库存、价格等，都离不开商品。商品信息要稳定提供至到家供应链的每个节点，所以必须要有一套稳定的、高性能的商品服务体系支撑。 随着京东到家商品业务的快速发展，业务从单一转变为多元化，系统功能设计上也从最初的大而全的功能支持，向微功能、领域化演变。 商品系统也在高可用、高并发的持续冲击下，经历了多个架构版本的演进。最初1.0版本，采用合适简单的设计思路，满足了业务快速迭代上线；随着业务量级的快速增长，针对高可用、高性能的提升，演进出了2.0版本。随后业务复杂度的提升，导致了系统复杂度的提
