精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。**文** | 怡琳 来自字节跳动数据平台DataLeap团队## 数据血缘图谱介绍字节的数据可分为端... 可扩展性三个角度。分析整个血缘图谱的需求:1. Canvas 实现滚动条,节点文字标签混排很复杂,要达到 HTML 的美观度需要大量调试,后续迭代要新增属性标签,进行流式布局会很头痛。开放组件给别的产品复用也有很大的...
精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/to... 可扩展性三个角度。分析整个血缘图谱的需求:1. Canvas 实现滚动条,节点文字标签混排很复杂,要达到 HTML 的美观度需要大量调试,后续迭代要新增属性标签,进行流式布局会很头痛。开放组件给别的产品复用也有很大的定...
从可行性角度,现有的数据计算能力足以满足用户的个性化诉求。无论是商品详情页的个性化呈现,还是购物车联想,又或是“猜你喜欢”等个性模块,均能通过现有的技术手段得到实现。**但这绝不意味着真正推出个性化系统... **个性化推荐系统根据用户需求和喜好向用户提供有价值的商品推荐,如果推荐系统的推荐质量很高,那么用户会对该推荐系统产生依赖,最终能与用户建立长期稳定的关系,从而避免用户流失,提升平台的用户粘性。**除智能...
而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据集的基础上,通过反复的计算,选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1,X2....Xn 和因变量Y之间的因果关系。这个过程就称之为机... 初始时特征和标签可能存在线性关系可以用最简单、最基础的机器学习算法线性回归来建模,线性回归是给每一个特征变量找参数的过程。比如数学中一元线性回归公式:y = a*x +b 对于机器学习来说,我们把斜率a叫做权重(...
代金券会根据当前商品详情页的商品有一定的强关系,在批量召回时存在计算匹配的诉求4. 投放的权益,在召回链路层面需要依赖下游,对下游的流量存在翻倍放大的风险4 **权益投放设计**... 主要就是以权益触达用户的角度为出发点介绍我们营销域针对权益运营的技术体系是怎么做的,服务了得物电商目前哪些渠道场景,支持了怎样的权益运营方式,以及针对用户成长维度出发,我们将来还有什么想法。希望大家通过...
通过这种层级关系保存了一个从 Iceberg 表到底层所有数据文件的映射。因此只需要依靠读元数据文件就可以获取一张 Iceberg 表里面所有的数据文件而不需要做 File Listing,从而更适用于对象存储的场景。 **第二... 此外从业务角度分析,有些数据在一定时间后会失去业务上的价值,就需要将其操作清理。为解决这些问题,平台会为每个表托管定时执行的 Spark 作业做数据维护,包括数据\元数据的小文件合并,数据过期、快照过期、孤...
通过这种层级关系保存了一个从 Iceberg 表到底层所有数据文件的映射。因此只需要依靠读元数据文件就可以获取一张 Iceberg 表里面所有的数据文件而不需要做 File Listing,从而更适用于对象存储的场景。 **第二... * 此外从业务角度分析,有些数据在一定时间后会失去业务上的价值,就需要将其操作清理。为解决这些问题,平台会为每个表托管定时执行的 Spark 作业做数据维护,包括数据\元数据的小文件合并,数据过期、快照过期、孤...
以便进行多角度、多层次的分析并发现趋势;l 前端工具。[2.WEBServices]()技术web服务定义了一种松散的、粗粒度的分布式计算模式,使用标准的HTTP(S)协议传送XML表示和封装的内容;webservices技术使得运行在... 那么要和相关系统通过RMI集成,对应系统也必须是java做的。另外,集成系统间是一种紧耦合。RPC调用是用的一种类似于系统api的同步调用,当一端发出调用请求的时候会在那里等待返回的结果。如果另外一个系统出现故障也...
*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关系型数据库中这种规则就是范式,这一过程也被称为规范...
会用到关系型数据库和键值对。因为 A/B 测试要处理很大的数据量,这一层也会使用离线和实时的大数据组件。* **服务层**:包括实验所需的分流服务、元信息服务、调度服务等。在 A/B 测试中我们也需要标识用户,因此... 横向/纵向三个角度建设指标体系。* **分类检验**:对指标进行置信度计算的时候,并不会每次都用同一套方法,而是针对不同的指标类型(包括转化类、人均类、CTR 类等)进行不同的建模采用不同的方法。* **统计修正**...
下篇将从“设计与排版”角度,手把手教你如何搭建一个“好看”的数据看板。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/feac5c64450546dba5968b... 有联系且彼此关系更明晰。常见的对齐方式有居左对齐、居中对齐、居右对齐。通常不建议避免在同一页面上混合使用多种对齐方式。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh...
而如果使用了节点亲和性,在 Pending Pod 数量在 1.8w 的时候就达到了 700s。下方右侧这张图中蓝色的那条曲线也说明,单个 Pod 的平均计算时间,比之前不使用节点亲和性的场景增长得快,整条线上升的速度更快、斜率更高... 当然也跟 Pod 的调度条件有关系,调度条件越复杂,这个耗时也会更久一点。在做完这一步之后,CA 会再根据节点池和节点池上的这些 Pending Pod,去计算需要扩容多少个节点比如节点池 A 能满足 8 个 Pending Pod 的...
再通过闭包(从某种角度上看,闭包简直就是一个天生解决数据访问性问题的方案),将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**```const module = (function(){ // ... 声明各种变量、函数都不会污... **CommonJS 和 ES Module 的区别?**1. ES 模块的设计思想是尽量静态化,这样能保证在编译时就确定模块之间的依赖关系,每个模块的输入和输出变量也都是确定的。而 CommonJS 和 AMD 模块无法保证在编译时就确定这些...