双11解决方案应用全揭秘 | 开发者必读(097期)

简介: 本文对双十一期间出现频率较高的一些问题提出切实可行的解决方案,为大家分享阿里巴巴实践经验及产品化解决方案,助力企业更好的降本增效,为双十一期间爆炸式的支付增长提供保障。

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每日头条

深度 | 双11解决方案应用全揭秘

随着“ 双十一“全民购物狂欢节的到来,很多企业和电商公司也将迎来流量和营业额的高峰。但是,纵观往期双十一的交易数据,我们不难发现,双十一为商家带来流量曝光和推广的同时,高峰流量也对企业数据库处理等能力提出了更高的要求。企业本身如果不能保障流畅运行和企业内沟通效率,将会对企业造成巨大的经济损失。


最强干货

基于归纳网络的少样本文本分类 | EMNLP 2019 会议论文解读

深度学习方法在数据稀缺的场景下往往表现很差,在这种挑战性的场景下,近期的工作往往使用meta-learning的方法来模拟少样本学习任务,通过在样本级别把query和支撑集进行比较来完成分类。

面向任务型对话的异构记忆网络 | EMNLP 2019 论文解读

在这篇文章中,我们提出了一个异构记忆网络(Heterogeneous Memory Networks, HMNs)来同步处理用户语句,对话历史以及背景知识库。HMNs由上下文无关(context-free memory)记忆网络和我们提出的上下文敏感(context-aware memory)记忆网络组成,分别用于编码、储存结构化的知识元组(knolwdge tuples)和序列化的用户语句、历史对话,并生成两个小词表分布(知识词表和历史对话词表)以及一个大词表(所有训练的词汇分布)供回复语句生成的选词。

基于注意力机制优化的生成式文档摘要模型

在互联网时代,各个领域场景产生越来越多的文本数据,文本摘要作为文本“降维”处理的重要手段,旨在将文本或者文本集合转换成包含关键信息的简短摘要。该任务方法主要分为两大类:抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要方法从源文档中抽取关键句或者关键词组成摘要,摘要内容全部来自原文,这种方法比较简单直接,但是做法和人类总结概括文章的方法技巧相差甚远,同时也面临coherence等问题。


每天读本书

带你读《工业物联网安全》之一:一个前所未有的机会

本书为读者提供了针对IIoT安全各个方面的综合理解,以及用来构建部署安全IIoT解决方案的实践技术。书中介绍IIoT安全的基本原则、威胁模型、参考架构,以及现实生活中的实例分析学习,涵盖了用来设计基于风险安全控制方案的各种实用工具,并且深入讨论了多层防御相关技术,包括IAM、终端安全、互联技术以及基于边界和云环境的应用。读者能够从本书中获得保护IIoT生命周期流程、标准化、治理与评估新兴技术适用性方面的实用经验,从而实现成规模、可靠且具有社会效益的互联系统。


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