5.3 千亿访问量下的开放平台技术揭秘前言淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。1. 高性能API网关阿里巴巴内部的数据分布在各个独立...

7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要...

或者：选择器用逗号分隔，这也对应了jquery对象转dom为$(obj)[0]的写法如：$('div[name="a"],div[name="b"]')　　:has(td[col="0"],td[col="1"])与：:has(td[col="0"]):has(td[col="1"])转载于:https://www.cnblogs.com/hujiapeng/p/5865...

7.6 DNN在搜索场景中的应用1. 背景搜索排序的特征分大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。我们主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这对于我们来说，看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行...

7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要...

7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要...

7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要...

8.4 Weex 双11会场大规模应用的秒开实战和稳定性保障前言Native 开发的诸多亮点中，流畅体验和系统调用是最多被提及的。流畅体验体现在页面滚动/动画的流畅性，背后是更好的内存管理和更接近原生的性能；同时又是 Web 的痛点：资源首次下载、长页面内存溢出和滚动性能、动画性能、传统 web 性能（如JS执行效率）。Native 有丰富的系统调用能力，而 Web 痛点在于：W...

7.6 DNN在搜索场景中的应用1. 背景搜索排序的特征分大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。我们主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这对于我们来说，看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行...

7.6 DNN在搜索场景中的应用1. 背景搜索排序的特征分大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。我们主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这对于我们来说，看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行...