B端算法实践问题之设计一套实时平台能力如何解决

简介: B端算法实践问题之设计一套实时平台能力如何解决

问题一:如何设计一套实时平台能力以降低实时特征开发的难度?


如何设计一套实时平台能力以降低实时特征开发的难度?


参考回答:

可以从产品设计角度出发,设计一套实时平台能力,让用户只需懂SQL就可以开发实时特征。该平台应联动极光平台、dolphin引擎、blink引擎和存储引擎,实现端到端的开发体验。用户无需了解实时数据源、底层存储引擎,也无需学习不同引擎的查询方法,只需通过SQL即可查询实时特征数据。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666690



问题二:Dolphin智能加速分析引擎在实时特征开发中的作用是什么?


Dolphin智能加速分析引擎在实时特征开发中的作用是什么?


参考回答:

Dolphin智能加速分析引擎源自阿里妈妈数据营销平台达摩盘(DMP)场景,针对营销场景进行了大量优化。它提供了一套SQL转译和优化能力,能够自动将用户输入的SQL转化为底层优化的存储格式和计算算子。这样,用户在使用时无需关心底层数据存储和计算模式,只需按照原始数据表拼写SQL,极大地提升了使用的便利性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666692



问题三:极光消费者运营平台如何赋能实时特征的开发?


极光消费者运营平台如何赋能实时特征的开发?


参考回答:

极光消费者运营平台通过平台产品化的方式,将特色引擎能力赋能给用户。它支持超大规模标签交并差、人群洞察、秒级效果归因、实时和百万级人群定向等能力。同时,极光平台提供了一站式的运维管控、数据治理以及自助接入等能力,让用户可以更加便捷地使用这些功能。基于成熟的业务模板,用户可以零成本、无代码地开发实时特征。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666695



问题四:如何注册一个实时数据源表?


如何注册一个实时数据源表?


参考回答:

要注册一个实时数据源表,可以使用类似以下的SQL语句:

sql
create table if not exists source_table_name(  
  user_id String comment '',  
  click String comment '',  
  item_id String comment '',  
  behavior_time String comment ''  
) with (  
   bizType='tt',  
   topic='topic',  
   pk='user_id',  
   timeColumn='behavior_time'  
);

这里,source_table_name 是表名,表中定义了用户ID、点击行为、商品ID和行为时间等字段,并通过 with 子句指定了业务类型、Kafka主题、主键和时间列。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666696


问题五:如何创建一个用于存储实时特征的输出表?


如何创建一个用于存储实时特征的输出表?


参考回答:

创建输出表用于存储实时特征,可以使用以下SQL语句:

sql
create table if not exists output_table_name (  
  user_id STRING,  
  click STRING  
) with (  
  bizType='feature',  
  pk='user_id'  
);

在这个例子中,output_table_name 是输出表名,表中定义了用户ID和点击行为字段,并通过 with 子句指定了业务类型和主键。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666697

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
66 4
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
74 30
|
10天前
|
存储 算法
深入解析PID控制算法:从理论到实践的完整指南
前言 大家好,今天我们介绍一下经典控制理论中的PID控制算法,并着重讲解该算法的编码实现,为实现后续的倒立摆样例内容做准备。 众所周知,掌握了 PID ,就相当于进入了控制工程的大门,也能为更高阶的控制理论学习打下基础。 在很多的自动化控制领域。都会遇到PID控制算法,这种算法具有很好的控制模式,可以让系统具有很好的鲁棒性。 基本介绍 PID 深入理解 (1)闭环控制系统:讲解 PID 之前,我们先解释什么是闭环控制系统。简单说就是一个有输入有输出的系统,输入能影响输出。一般情况下,人们也称输出为反馈,因此也叫闭环反馈控制系统。比如恒温水池,输入就是加热功率,输出就是水温度;比如冷库,
63 15
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
探索机器学习中的决策树算法:从理论到实践
【10月更文挑战第5天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者了解并实现一个基础的决策树模型。我们将从决策树的基本概念出发,逐步深入其构建过程,包括特征选择、树的生成与剪枝等关键技术点,并以一个简单的例子演示如何用Python代码实现一个决策树分类器。文章不仅注重理论阐述,更侧重于实际操作,以期帮助初学者快速入门并在真实数据上应用这一算法。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
101 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Rust
MindSpore QuickStart——LSTM算法实践学习
MindSpore QuickStart——LSTM算法实践学习
45 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据建模
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
33 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
65 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3月前
|
数据采集 算法 物联网
【算法精讲系列】阿里云百炼SFT微调实践分享
本内容为您提供了百炼平台SFT微调的实践案例,帮助您方便并快速借助模型微调定制化您自己的专属模型。