**一、背景**=========社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段... 从上面的伪代码中,我们能够很清晰的看到,该方法会遍历内容id集合,然后对每个内容去查询缓存下来的用户集合,判断该当前用户是否收藏。也就是说缓存设计是按照内容维度和用户1:N来设计的,将单个动态下所有收藏过内容...
在内部技术实践中,我们发现系统达到这个量级后,超复杂调用网就会产生许多棘手的问题。第一个要点是微服务的数量。如果一个系统内的微服务数目只有几百个,那么绘制一张囊括所有微服务的调用图是有利于管理的;但如... 今日头条这些综合信息服务场景中,非全局数据非常少,那些看似本地的数据如用户名、用户的粉丝数、近期的点赞列表,其实也是全局数据。最后一个方面,SET 化需要冗余,需要备份成本,大体量的公司不一定能够支撑。**第...
MAD 的全称是 Modern Android Development , 它是一系列技术栈和工具链的集合,涵盖了从编程语言到开发框架等各个环节。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/816cd653f4984adf87697... 近期我们完成了一款 AI 变脸类应用在 GooglePlay 的上架,此应用可将用户自己的头像图片经算法加工成各种艺术效果。应用一经上架便广受好评,这一切正是得益于我们在项目中对 MAD 技术的综合运用,我们在最短时间内完...
集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpic... 我们看看插入新节点的具体过程(这里只展示中间位置的插入,头尾插入比较简单):![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113826.png)![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao...
集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpic... 我们看看插入新节点的具体过程(这里只展示中间位置的插入,头尾插入比较简单):![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113826.png)![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao...
云盘组成的资源集合,每一种资源都会逻辑对应到数据中心的计算硬件实体。 volcengine_ecs_deployment_set 部署集volcengine_ecs_deployment_set_associate部署集绑定volcengine_ecs_instance 弹性实例volcengine_e... 任何地点管理和访问火山引擎对象存储上的数据 volcengine_tos_bucket 存储桶volcengine_tos_object 存储对象 文件存储 NAS 文件存储 NAS 是面向火山引擎弹性计算、容器服务、AI 智能应用的文件存储服务,可为业务...
表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率,Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也就是说集合的纯度越高,反之,集合越不纯。其公式如公式4![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/... 发现最近的一个节点理财复购较多如图9,构建智能算法模型进行自动分析。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/87bd56d9d11b4c7a893c1bc96a00f769~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 图9:归因分...
用户可以在 EMR 产品中创建自己的集群,并使用 EMR 集群中配置好的服务,进行大数据的计算与存储。 这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳... 这样的一个结构使得每一个 Topic 的消息天然分布在不同的 Bookie 节点中,而不同的 Fragment 的数据存储在不同的 Bookie 集合中。 如果用户扩容一个新的 Bookie 节点,只需要把 Topic 的新的 Ledger / Fragmen...
乃至所有广告业务中,有哪些场景在使用 ClickHouse 呢?是在线服务还是离线统计的呢?应该说都有。可以从三个场景来讲: **人群预估** 、 **人群画像** 和 **统计分析** 。人群预估主要是根据一定的圈选条件,... 对应集合 B;喜欢爬山的是 uid 1、3、5、6,对应集合 C。那么,我们想要投放广告的人数是 A 交上 B 和 C 的并集,uid 1、3、4、5 共 4 人。听起来就是集合运算,并不复杂。那么难点和挑战在哪里?主要是 3 个方面:*...
反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重... 编译成为中间语言(IL),然后在编译为机器语言。[5.]()软件引擎技术软件引擎通常是系统的核心组件,目的是封装某些过程方法,使得在开发的时候不需要过多关注具体实现,从而可以将关注点聚焦在与业务的结合上。[6...
用户可以在 EMR 产品中创建自己的集群,并使用 EMR 集群中配置好的服务,进行大数据的计算与存储。这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳熟能详... 这样的一个结构使得每一个 Topic 的消息天然分布在不同的 Bookie 节点中,而不同的 Fragment 的数据存储在不同的 Bookie 集合中。如果用户扩容一个新的 Bookie 节点,只需要把 Topic 的新的 Ledger / Fragment 的数...
今天我们会介绍字节跳动内部如何通过深度优化 ClickHouse 高效解决广告业务里人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入。在字节内部有大量和广告场景相关的分析场景。其中 人群预估 是一个非常典型的场景。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群受众组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算。 人群预估从技术角度抽象本质就是集合的快速交并补计算, 主要难点和挑战: ...
它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”,在空间分析的场景,它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。## 卷积运算涉及到的知识点 从上面... 在数学中,向量(也称为欧几里得向量、几何向量、矢量),指具有大小(magnitude)和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指:代表向量的方向;线段长度:代表向量的大小。与向量对应的只有大小,没有方向的量...