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社区干货
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
我们不仅需要一种更好的方式来做同样的事情,更需要一种全新的工作方式。:字节跳动数据平台词云实践
**算法效率低。**计算上需要使用 K-means 、PCA(主成分分析),再加上放置单词时在传统词云算法的基础上需要额外考虑地理信息等,运算复杂度高。原论文(2016年)的 python 实现一张大数据量的图(上图)需要 30min。通过 简化/优化算法 应该能提高速度,但随着数据量的增加,效率依旧较低。3. **输入要求高。**如果用户输入的地理点和标签密度较小,生成的词云会很稀疏、难看。Shape Word Cloud-----------------开源领域...
火山引擎工具技术分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407686&x-signature=lYw1fjngA%2B06C6cbPPKJbJ6GpLM%3D) ### 【场景2】多表快速结合,轻松解决多数据关联计算在数据处理过程中,有多个数据源需要进行组合使用,常规通过Excel需要掌握高阶Vlookup等算法有些难度,且耗时长。同时数据量较大时,电脑性能可能没办法完成数据的组合计算。 如有两份数据量比较大的订单数据和一份客户属性信息表,需要根据账单金额和成本金额计算利润金额,然后按...
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494023&x-signature=IzY3TXlNM7IujRBPQuen9yaLwTg%3D)1. ## 在线服务在线服务是为用户提供内容的个性化推荐服务。其对效率要求比较高,需要在百毫秒级完成从海量备选集中筛选用... 推荐系统中经常会有推荐算法、策略、特征、功能、UI的迭代,特别是推荐算法。但由于现在广泛应用深度学习模型,本身具有很强的黑盒属性。所以在进行调整后,用户体验如何,是否向着预期的方向发展,都无法通过经验来判断...
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Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
业界有很多成熟的算法,比如将 workload 的使用关系和资源挂钩,这需要该领域的专家协助执行,我们目前采用的方式是单核 QPS。当然,不同类型服务的请求特征是不一样的,比如打包发送视频业务和账户查询业务肯定有完全不... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494042&x-signature=ltc7cEL%2BpGK2kHFUXTmvbp7a1%2F0%3D) 未来展望关于未来展望,字节语言团队未来主要会关注以下三个方向:* **极速运行时**:我们...
干货|什么才是“好的”A/B测试体系
还有算法团队。产研力量的集中也导致了在这个场景下使用深度是最深的。 第二个就是**推荐传播阶段**,常规的私域运营包括活动激励再营销、以及多样的用户裂变玩法,主要使用群体常常是运营团队、业务团队... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407634&x-signature=UljPhyBP932IU4xOXUwKqlVwab8%3D) A/B系统除了要做数据回收计算外,还需要跟业务系统直接对接进行分流,因此整体架构可以分为上图中所示的五层。 ...
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构,提供数十亿级分布式向量数据库能力
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666856&x-signature=UiPOx0gnPbp3AHATedl8u3TVUCA%3D)k-NN,大模型时代下的原生向量搜索和数据库 随着推荐、音视频等新兴领域应用的涌现和对大模型... 常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量算法库来构建向量索引,还会将构建好的向量索引持久化到磁盘,索引更加稳定。结合 ESCloud 产品的倒...
字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494041&x-signature=7VaJI6OFKgrI8in8iyD28hhBpmY%3D)特征存储的整体流程1. 业务在线进行特征模块抽取;2. 抽取后的特征以行的格式存储在 HDFS,考虑到成本,此时不存储原始特征... 大量的算法工程师,每天都在进行大量的特征相关的试验。在当前的在线抽取模式下,如果有算法工程师想要调研一个新的特征,那么他首先需要定义特征的计算方式,等待在线模块的统一上线,然后需要等在线抽取的特征积累到一...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首先需要下载数据集,然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训练好的模型。最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从... 应该检测一下模型的输入输出是否是我们所期待的,若不是则即使调整模型。我们可以用以下代码来检测输出是否符合要求。```pythonnet = Net()input = torch.ones((64, 3, 32, 32)) #64为batch_size,3x32x32表示张...
veImageX 演进之路:我用图像压缩算法为公司省了 30% 成本
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494044&x-signature=H92TJl3pv03biwBP%2FIBiVWnOpkk%3D)q 值是在自研算法下调教数值对美学的影响通过如上图可以看出,新算法压缩并不会带来很大的画质波动,基本和压缩前对比差异不大。**解码性能对比**要保证用户侧的加载耗时,必须要考虑新的算法在客户端解码的性能,而「按照我们的设计预期用户的解码耗时的增加值」需要小于「由于文件体积的减少带来的耗时」才能保证影响加载耗时变大...
字节跳动云原生成本治理落地实践
企业还需要考虑如何有效管理、优化和使用云原生服务,以降低云原生成本,进一步提升业务的数字化转型效果 —— 在这个背景下,**FinOps** 应运而生。FinOps 是“Finance”和“DevOps”的综合体,强调 IT、财务以... 重 COU 和重 MEM 的 Pod 估算费用模型也应该有相应的调整。因此,我们基于持续采集的数据去按比例进行估算。简单来说,对于 pod 成本,我们基于 pod request 和 node capacity 来算出 Pod 所占资源比例,基于比例...
干货 | 字节跳动数据质量动态探查及相关前端实现
只需要一次探查,就可以得到整张表的探查报告, **但后续也存在相关问题,主要有三点:**2. 数据监控 <-> 数据探查3. 动态探查 -> SQL -> 数据开发 -> 调试 -> 探查报告(质...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
特别是在验证推荐算法和功能优化的效果方面。最初,公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494044&x-signature=x7H%2FCGYiolLcFaMTnotBp465kyE%3D) * 数据由推荐系统直接产生,写入 Kafka——为了弥补缺少 Flink 的 ETL 能力,推荐系统做了相应配合,修改 Kafka To...
