現在展示您如何準備演出總是很棒的，如果您可 以分享幕後的完整錄音。 您可以將其上傳到您的網站。 你就擺脫了專家的地位。 它也為您的播客帶來了巨大的流量潛力，並非所有主題都有巨大的需求。 但您可以按照創建的簡單說明進行檢查，如果您發現您的播客主題在上面很受歡迎。 您可以多次選擇來利用這個機會，一個雄心勃勃的 因伍德國家銀行的業務聯繫 方法是有效仿效的例子。行銷。 您可以將完成的音訊與庫存資產和文字效果混合。 就像他 教程並獲取更多知 們的頻道所做的那樣，在這兩種變體中。 您都需要針對每個影片進 行最佳化，專業提示：如果您使用。使用兩種行銷工具並在錄製播客時進行直播，您可以在、、或等單一平台上完成此操作，如果您在多個平台上有觀眾。 您應該開始使用流行的這種多媒體服務。 這種方法需要同時許多管理系統和流程的高技能，嘗試在上推廣您的播客，對於那些主題在這裡很受歡迎的播客來說。 轉到趨勢並輸入與您的 主題相關的主要關鍵字，在下拉式選項中。 您將看到所有高度可搜尋的術語，如何透過影片開發您的播客-如果您看到搜尋潛力。 您的預告片將幫助您獲得流量，影片在這裡為您帶來強勁。搜尋引擎的混合體。 因此，只要您的主題保持最新 但是。、令人震驚的消息或任何其他情緒觸發點的不同風格的素材來補充您的電子郵件正文，要了解如何為新聞通訊添加動效繪畫或縮圖。 請查看我們的逐步指南，為您的播客推廣創建有效的視頻，現在嘗試一個用於播客推廣的預告片視頻模板，以展示預告片視頻的多樣性。 我們製作了一個我們喜歡聽的有 關商業和行銷的播客。強烈建議能，播客：參與視訊行銷播客由主辦的參與視訊行銷播客；第一集：與共同規劃綜合視訊內容策略，使用此範本邀請了行銷團隊的。 了解他如何將影片整合 到客戶旅程中。 以及如何管理團隊的工作建立以視頻為中心的方法，格倫有一個非常鼓舞人心的故事。蕾莎主持的商務播客；第一集：卡拉•戈爾丁——論無所畏懼，利用這個範本和創始人進行了非常鼓舞人心的對話。討論如何幫助企業家突破所有的挑戰。
Daily Archives: July 15, 2024
撫養一個歲以下的孩子 她的故事展示。非設計師的視覺設計，在本集使用此範本。 麥可和唐娜·莫里茲討論了西藏行銷人員如何在沒有設計技巧的情況下開始創造視覺效果，這是麥可（）和唐娜（）之間的一次非常有見地的對話。 麥可（ ）在設計領域度過了職業生涯的大部分時間。學習簡單的工具來成為視覺專業，播客：數位行銷大師播客數位行銷大師播客由主辦者主辦；第集：與，使用此範本在期播客中。 馬特和凱特討論了使用視 頻取得行銷成功的重要性。 讓我們更了解如何讓我們的編輯器更好地服務播客。 所以謝謝你。 播客：最大化你的社會影響力播客你的影響力播客由社會贊助；第一集：影響時代影 hazen 和 sawyer pc 的業務聯繫 響簡介並重置您對數字力的看法，使用此模板展示即將到來的書《影響力時代》。 並解釋了為什麼它必須成為每個行銷專業人士的手冊，社人們。新的現實，播客：播客中的故事主 雪梨頂級簡訊行銷解決方案 持的-播客；第集：如何利用入站原則實現快速成長——與在一起，使用此範邀請的短片討論到年入站行銷將如何轉變，解釋了為什麼行銷團隊在公司成功中扮演次要角色的日子已經一去不復返了，他還談到了人們建立了直覺產品和挑選擇可能對此滿意的客戶的重要性，推測您是否正在利用影片的力量來增加播客聽眾數量？ 什麼影片行銷策略最適合您？ 伊特克雷格休伊特卡斯托斯創始人克雷格·休伊特如何推廣播客？ 當然有一些概括的東西——將項目提交給每個聚合器和目錄。 這就是其他人正在做的事情，因此。 為了吸引觀眾的注意力。 。 包括不那麼傳統但非常有效的方法來宣傳您的廣播客。 讓我們從頂部開始吧，為什麼 是影片？ 我相信您已經知道這些所有統計數據，您知道％的美國人每週收聽廣播客，這些廣播客平均每週收聽或至少七個節目。 並訂閱六個節目，但也有一些可怕的數據，蘋果報告稱有一個。 不是嗎？輸入影片事實：影片正迅速成為最具吸引力的行銷管道，相關。 如何利用影片（畢竟是一種視覺格式）來推廣純音訊播客呢？ 我確實承認。視訊剪輯來宣傳 您的廣播客，您只需要創建清晰簡單類型的視頻，有助於推廣播客的視頻#預告片社交媒體上的視頻可以如果您只考慮開始播客，幫助您向觀眾介紹新節目和即將上映的節目。 它們是為您的節目創造動力的好方法，如何透過發布即將發生的事情的視頻預告片來實現，例如。 提出主題。想剪輯添 […]
46可用性的挑戰同樣，也透過建置資源間 資料同步能力，實現了跨地域的容災架構不同的是，因為是自研，需要考慮與社區版本的兼容性，同當時為了簡化部署結構、降低運維成本，它把叢集間資料同步功能做到了儲存節點內部如上圖的北京叢集節點、上海叢集節點，在接收到寫入之後，除了做外部叢集內的資料同步，還需要把寫入資料同步到跨地域的另一個集群上 也可以透過配置兩個方向的跨叢集資料同步倉儲，實現完的方案，它的叢集間複製透過使用客製化的複製包來甄別客戶書寫和複製書寫，並且只是為客戶書寫生成複製來避免循環複製，相對q會簡單一點但同樣的，這種架構也遇到極端情況下，兩個同步導致的資料衝突問題47組同步衝突自動解決方案如上圖所示，也實作了類似q的基於資料讀取本地時間的ww衝突自動解決方案 但該方案有一點區別是，它沒有通過在每 個數據記錄的方式解決時鐘回退、兩次更改寫入本地時間相同的問題，而是引入了（）時鐘來解決這 黑德蘭國家銀行的業務聯絡方式 個問題因為可以保證每個負載寫入資料的時鐘是單調遞增的，所以接收端是擔心對複製端的資料有時鐘相同的問題，而對於兩個負載分別寫入，時間隊列相同且的時鐘時鐘恰好也相同的情況，可以透過比較叢集配置的（不會儲存到每個資料內）來決定最終哪個資料可以寫入 5個發展規劃與市場趨勢，根據技術 堆疊自上而下來看，我們的規劃首先主要涵蓋服務、系統、硬體三個層次，在服務層主要包 Twilio 如何增強您在印度的影響力 括三點：第一， q&& Z依賴如前所述， q叢集變更到客戶端的通知是依賴Z來實現的，的中心節點選主和去元資料儲存也是依賴Z實現的但Z在大規模變更、場景通知下，它的處理能力無法滿足我們的需求，容易引發故障 因此， q會去掉對Z的依賴，改為使 公司內部的配置管理、通知組件來實現集群變更到客戶端的通知會透過在中心節點間使用f協議組成f組，來實現論文選主和元數據多副本強一致儲存（註：整理自f演講，此工作目前已完成開發，達到相對層次）第二，提供引擎大訓練模型、推理場景有很多支援儲存資料和搜尋需求，需求很多Q 、 Q資料庫都支援了支援引擎能力 儲存作為高效能的儲存服務，如果支援 了支撐訓練引擎，可以大幅提升大模型、推理的效率第三，雲目前美團的服務規模很大，相應的運維成本也比較高所以，我們計劃做一些服務雲初步部署、調度方面的探索，向一些更高的運維自動化水平邁進其次是系統層，計劃對技術做探索和研究開發落地，比如新版內核支持的_ 、英特爾的、技術等 由於儲存是典型的高吞吐服務，它的網路 硬碟壓力都很大，技術可以大幅提升服務的能力，降低存取延遲和成本最後是硬體層，計劃對計算類型硬體的應用做一些探索，例如配備了壓縮卡的，可以將服務引擎層利用做的資料壓縮工作卸載到壓縮卡上，釋放出資源做更高價值的運算工作服務是典型的低延遲、高網路負載的服務
因此，我們也計劃對網路做一些探索 以期進一步降低服務訪問延遲、提升網絡處理能力，在商品定價、結算、營銷等領域得到廣泛應用並取得了顯著的業務效果提升，例如用戶增長、活動行銷反事實推斷能力”，傳統機器學習演算法更關注預測問題，而因果關係推斷提供了更佳的反事實推斷能力以行銷活動為例，我們不僅知道當前需要優惠券金額下，訂單數是多少（預測問題），還要知道在改變金額的情況下，訂單數量會發生怎樣的變化（反事實問題） 常見的因果建模方法主要包含- 、深度表 徵學習和-演算法三大類，其中以因果樹為代表的-演算法泛化性強，適用於多種業務場景由此而來，樹模型建構模流程簡單；由此而來的深度表徵學習，樹模型特徵處理和調整過程簡單，並且具備極強的可解釋性開源社區支撐成長了微軟的和W ，的，以及因果森林作者的等一批優秀項目，但開源訓練這些項目最初的單機實現，不能滿足工業場景下億級樣本的模型、評估、解釋分析 -和深度表徵學習可以輕鬆地借助X fw等開源工具支持海量數據，但是這些項目不支持因果樹相關的具體-算法的環球訓 健康市場科學公司的商業聯繫 練來說， X 、、 F等樹模型是為解決預測問題而提出的經典演算法實現，而因果樹演算法引入了新的訓練理論以及因果理論忽略的干預變數、工具變數等概念 這意味著我們並不能透過對已有樹模 型的簡單改造，來實現因果理論下樹模型的迭代訓練，而是需要充分理解通用單機 為什麼雪梨企業需要簡訊行銷 因果樹模型的原理之後，選擇合適的程式設計範式高效地實現出來為了解決上述問題，美團履約平台技術部對開源專案進行了精細整理，集各家之所長實現了一種高性能的分佈因果森林框架，半小時內即可完成百萬級樣本一棵樹的訓練，突破了單機開源專案僅支援百萬級樣本的瓶頸 並經過複雜的抽象設計，最終實現透 過自訂損失函數可以支援機率森林演算法的能力，極大提升了框架的擴展性除此之外，美團履約平台技術術部還在因果效應評估、啟動數據去偏等方面建立充分高效實用的工具轉型本文將重點為大家分享如何設計實現一個轉型的因果森林演算法，以及因果效應評估的經驗技巧，將我們在一周因果推斷領域的一些探索和內部的實踐經驗分享給大家 圖美團履約因果推斷工具 包圖美團履約因果推斷工具包整個因果關係框架 因果關係森林演算法的提出引發了演算法評估因果建模的研究熱點潮，大眾學者影子在因果關係森林的基礎上提出了異質的改進演算法監督學習領域的樹模型有多種優秀的開源多元化實現，例如X 、 F等 但是開源的因果樹模型全面 實現了基本的空白狀態訓練因果樹演算法引入了新的理論（例如）並且因果樹的分裂仍然依賴於危險變量、工具變量，這導致我我們無法通過對現有的異構樹實現做簡單的改變來實現，因此我們立足於論文，充分研究並開展優秀的開源實現，最終設計實現了一套高性能的多個框架，並能藉助第三方框架提供統一的方案，新增因果森林類演算法只需要專注於損失函數設計即可，完全不必考慮多個的工程實現
到目前，我們已經實現了四種因果森林演算法，能夠 活支持多維連續和工具變量，半小時內即可完成億級樣本樹木樹的下面我們的電線技術術選型與框架設計、性能優化、實現這幾機樹模型的工程實現可以為：遍歷潛在的切分點併計算指標分裂（損失函數），取指標指標最佳的分裂點，不斷分裂樹節點直到滿足退出條件 而全局環境下每台機器只包含部分樣本，全局環境 下任何全局指標計算都會帶來極大的通訊成本，因此需要選擇合適的全局架構幫助我們計算劃分因此，對於全因果樹框架，我們關心三個問題：第一，如何計算因果樹的分裂指標（損失函數）；第二，如何求潛在分裂點；第三，選利用樹模型消耗架構在此基礎上進一步抽象集成，就可以實現不同樹模型消耗套件的目標框架 從論文出發為了深入了解因果森林 類演算法，我們仔細閱讀了因果森林論文以及其作者的另一篇在因果領域有重要影 Healthbridge Management Inc 的業務聯絡方式 響力的《 zF 》論文認為隨機森林本質上是一個最近鄰演算法（），透過對樣本空間的梯度劃分從而找到距離該樣本點最近的個點（落入同一個葉子節點）來表示該點的值 而因果森林演算法本質上是隨機 森林演算法在因果推論領域的一種特殊應用因果森林和傳統分類、回歸森林同樣採用 簡訊行銷的基本技巧和竅門 了二元的樹（ f ）作為基礎模型與分類和歸回問題相同，特徵值僅用於樣本劃分參與分割指標的計算不同地點位置、分類和迴歸問題僅研究預測落點值，而因果建模無需研究、等指標與出廠價之間的關聯性 此外，多維連續是學界的熱門概念研究方向，因此，於分類和回歸問題，因果推斷需要在樣本上表示做出相應的調整森林論文提出的：將樣本短路w和兩個部分， w用於樹的生長，用於值的計算在論文《 zF 》中證明了最小化子節點評估值與真實值之間的托盤等價於最大化左右節點間的異質性，物質樹的生長過程做了更廣義的抽象，將其分解成和兩步 的單機++項目f-中將這兩種觀點融 合在一起，把樹的生長定義為三個步驟綜上，我們可以得出一些指導方案設計的結論：因果關係森林本質上是樹算法在因果建模領域的特殊應用樹相關的論文和開源專案都可以廣泛事實樹，因果樹的樣本表示需要做相應的抽象，根據不同的演算法靈活支持單維多維和工具變量 主樹模型求分裂點的實作有兩種方式，以早期X為代表的預排序演算法，以和F為代表的直方圖演算法（目前X也提供了直方圖演算法的實作） 預排序演算法：將每個特徵 的所有取值排序，依序遍歷這些值計算分割指標，取指標最佳的分割點將節點分割為左右子節點直方圖演算法：直方圖的主要想法是連續特徵離散化到最大個桶中，同時在掃描樣本時構造一個寬度為的直方圖，以離散化值為索引在直方中並累積統計量來求解每個特徵每個最佳分桶計算分割指標，取指標的分割點將節點分割為左右子節點圖分區化分桶圖分區化分桶圖直方圖作差圖直方圖作差相鄰於預排序的實現，直方圖演算法的時間複雜度由[]降低
為[ ] ，同時離散化後的特徵記憶體 佔用位置，並且可以透過直方圖作差的方式（父節點直方圖）左側剩餘節點直方圖）進一步降低計算量 設定於篇幅，預排序演算法與直方圖演算法的差異這裡不再贅述，最終我們選擇了直方圖演算法方案，這也意味著需要在框架中採樣計算直方圖和特徵離散化的工業界主流的循環機器學習架構有、明顯，其中性能最高（架構也可以和結合，為了方便討論，這裡不再細究） 架構實現性能代錶框架++最模式X 微軟、谷歌fw++居中谷歌fw(模式) 、，主要應用在深度學習領域一般、（ fF ）因為X內部建了一個框架可以直接復用，因此我們迅速擬定了兩個調查方向－復用X的性能實現和實現 方案架構明細性能技術堆疊開發索引測試索引支援的樣本量級方案X+高++和高高百 Heartland Food Corp 的業務聯絡方式 億方案一般其中十億是由於履約使用的樣本量在幾千萬級別，綜合考慮開發成本和訓練成績後，我們最終選擇了方案 框架設計綜合以上的分析，我們為 環球因果森林框架設計了4個模組：圖4環球因果森林框架圖4環球因果森林框架訓練 掌握簡訊行銷模板的藝術 入口與參數模組：抽像出F用途整合樹模型的通用參數，新增演算法繼承此類後添加獨特的參數即可作為對應演算法的訓練輸入樣本轉換模組：負責採樣構建直方圖與特徵離散化，中間單維多Ⅴ 、工具數值、安裝值的轉換也封裝模組在此中 森林生長模組：框架的核心模組，使用實 現包含隨機需要的樹採樣、特徵採樣，同時實現抽像出這幾個接口，不同的算法實現樹的生長邏輯，並方法和模組：抽像出統一的樹模型保存與載入方案效能優化在選定+直方圖的方案後，我們迅速將目光鎖定在同樣的情況使用直方圖演算法的F演算法上（以下簡稱F ） 我們在F上快速實現了一個版本的 循環因果森林框架，並進一步實現了zF演算法過程中我們發現，隨著總節點數的增加，跨節點通信量（ orff ）劇增，同時也非常容易溢出為了支援更大規模的模型訓練，我們從跨節點通訊、記憶體佔用、運算複雜度、剪枝以及快取命中優化等多個方面優化了整個框架 為了講清楚我們的最佳化邏輯，大家 先來看看F是如何實現的F的實現F整個實現過程可以實現如下幾個步驟：（）將全量樣本離散化並到內存中，這第一步包含三個部分：採樣到每個特徵等距分桶，得到潛在切分點利用潛在切分點，將樣本的每個特徵離散化，此時特徵值被轉換成 根據樹採樣比例，為每個樣本產生標記陣列（由陣列實現），標記一條樣本用於哪棵樹的生長（）樹的生長將整個森林看做一張圖，採用深度優先搜尋待分配的節點，一次迭代一個節點，由x參
數控制節點數根據樣本的標記數組，計算每個樣 本在每個節點的每個下的直方圖（統計資訊）通過算子，將同一個待分割節點的所有下的直方圖匯總到同一個w中 將待分裂節點的每個切分點左右的直方圖積分，例如f一個切分點[ ] ，積分後為[+++] ，利用直方圖作差，計算子節點節點增益，取得最佳切分點將待分割節點的最佳切分點回，完成森林的生長使用記錄樣本節點節點（由參數控制）或廣播模型 持續迭代直到完成退出條件可以看到，訓練的實現除了直方圖，還有分數有限的情況下，深度優 海蘭乳製品公司的業務聯絡方式 先搜索則於廣度優先搜索更傾向於快速完成單棵樹的訓練，從而減少後續訓練需要廣播的樹模型寬度所限，下面將主要為大家介紹一下計算器森林框架在內存佔用方面的優化減少體積從一棵樹開始可以看出， F使用來表示最大分桶個數，而使用無符號來存儲，支援最多56個分桶 我們認為8個分桶足以支撐因果森林 的業務需要，因此使用了有符號來表示分桶，相比內存佔用減少至4前文中提到的， F為每個創 業務場景的調用容量是無法隨著集群水平 建樣本創建了一個標記數據庫例如訓練一棵棵樹的森林，這個標記陣列為[ 4] ，這表示這個樣本在有放回採樣4次，同時使用另外，框架需要支持，這意味著需要另一個標記批量記錄樣本在w或 考慮到無放回取樣足以覆蓋到第二個場景，並且為了 不引入個標記陣列，我們最終選擇了實現每棵樹最多使用個，個表示是否是該樹的樣子本，個表示是否是樣本當關閉時不使用下取樣時，每棵樹只需要一個，記憶體佔用最多減少至支援或更大的模型廣播前面提到的， F每一輪迭代調用之前都需要計算出哪些樣本屬於待分割的節點，透過參數提供了兩種策略：策略一：每次迭代將樹模型緊鄰閉包廣播到各個w節點透過取得節點 策略二：使用[ []]類型來儲存目前 樣本隸屬每棵樹的哪個節點（例如訓練棵樹，則創建高度為集群，每個元素記錄了此條樣本在對應的樹模型中的葉節點編號）從原始碼我們發現，策略二每一輪迭代都會卸載上一個持久化的，再創建一個新的持久化到內存以一棵樹的森林為例，每一輪迭代就是億個長度為集群的創建與垃圾恢復 實際測試中我們也發現策略二的效率不 如方案一高那麼策略一又如何呢？隨著樹或樹深的增加，往往陷入增加該參數就導致樹模型廣播到w溢出的尷尬境地經過對F源碼分析，我們發現每個都會當前存儲節點、左子節點、右子節點的直方圖，最終實現在一套通用框架下計算出每個節點的增益、梯度、預測值等屬性，但卻導致了倍數的記憶體佔用 考慮到因果森林原則，葉節點值的 計算使用，因此生長過程中每個節點全都帶有w的直方圖是完全沒有意義的因此我們優化了樹的生長邏輯，每個節點僅保留自身的直方圖，對於已劃分的節點則清除直方圖以二叉滿樹為例，葉節點約佔整棵樹節點的，結合直方圖從倍旋轉到倍存儲，這次優化使樹模型直方圖的內存佔用下降到了6 ，大大降低了模型體積
經過一系列優化，最終實現了百棵樹億級樣本小 時級訓練的目標樣本量特徵數量樹棵樹最大樹深度資源配置zF演算法F演算法億784*(76)97備註：不同森林演算法的複雜度不同，跨節點通訊量不同，總運行時間會有明顯的差異 實現因果森林本質上是隨機森林演算法的變種，由一棵棵相互獨立的二元因果樹構成，每棵棵樹由和f構成的邏輯非常簡單，每棵因果樹單獨獲取f棵，森林中所有樹向量的f向量求均值即可得到森林的輸出向量，因此，整個樹模型的結構其實非常清晰，存儲特徵信息， f向量輸出向量 除了效能還需要考慮模型離線儲 存體積、模型的記憶體佔用、模型欄位的擴展性結合因果樹的特點，就需要特別注意f託 hjuhsd 的業務聯絡方式 管的實現以下表中的場景例如，使用f叢集差不多就需要5*4964444 =5 ，而則需要約4倍內存，正因如此我們很快就放棄了簡單快捷的ff方案 樹深滿樹節點數滿葉子節點數葉節 點統計指標長度5894964 （例如f演算法維下的輸出）為什麼要重視模型字段的擴展性呢？模型的 為什麼選擇委內瑞拉的簡訊行銷 擴展性好，不僅可以輕鬆實現新版本服務兼容老模型，還可以實現在不使用新功能的情況下、老版本服務向上兼容新模型，從而減少在線服務更新版本的次數 綜合考慮以上因素以及對的兼容性和對 生態的兼容性，我們設計瞭如下使用q文件格式存儲模型文件字段擴展性：好，讀取類似方案，模型文件可以隨意擴展而不影響線上服務模型記憶體容量：好，相當於f ，可以逐行讀取轉換為f磁碟陣列F模型儲存容量：好，採用演算法壓縮欄位平舖的方式儲存儲樹模型 近期於F的採用-壓縮的方式，更利於現場 擴展同時會帶等現場現場的振動存儲，但列存儲的壓縮效率非常高，影響體功能，實現了離線模型訓練升級和線上服務可以不升級的目標我們將離線模型的保存和加載邏輯抽象封裝到了因果森林框架中，進一步增強有了因果森林框架的可擴展性，開發新的森林演算法時的重點在於將論文中樹的生長邏輯實作即可 循環因果效應評估啟動常見的因果效 應評估手段主要評估的順序關係，例如q和但是存在如下三個方面的不足：缺乏對數據和模型無偏性的信貸缺乏因果效應量級關係的評估， q-和只能反應的序數關係開源因果評估工具都是單機實現，僅支援百萬級樣本的計算接下來將為大家一一進行說明無偏性校驗無偏性校驗數據劃分無偏性和模型無偏性 資料無偏性校驗可以透過X⊥驗證首先 可以訓練一個X->的傾向性得分模型，如果傾向性得分模型的在附近5則說明X無法正確地預測，否則X⊥ ，此時資料無偏性例如，使用了-特徵會導致特徵遍歷，最終導致資料是有偏性的，這個時候使用X⊥的校驗工具可以快速幫我們排查出此類問題模型
無偏性校驗使用⊥驗證首先用訓練好的 性模型在隨機實驗資料上預測，接著對樣本依升序排列後等頻分桶，計算每個分桶下實驗組樣本樣本（下圖的圓形） 理想情況下，每個分桶中實驗組樣本應該和隨機實驗中實驗組樣本一致，此時正交於比如，隨機實驗中實驗組比硬碟為比，那麼預期，我們就可以進一步去排查模型結構的問題這個工具更是作為標準測試組件封裝到全民因果關係早期的開發過程中圖5模型偏差大圖5模型偏差大圖6模型偏差小圖6模型偏差小因果效應量級評估關係關係因果效應的序數關係和量級同樣重要，只是將彈性的序學準確地學習但沒有將彈性的量級關係學習準確，決策者無法對使用者的影響程度產生影響 例如，將量級錯誤的彈性應用 到運籌優化決策中，可能會導致無法滿足重要約束，從而無法尋求解 霍肯伯格斯食品服務設備的商業聯繫 決針對彈性量級無法評估的問題，我們在原有的q_基礎上增加了q___f和q__q_及其擴展q___f ：將每個樣本依照模型預測的降序排列，依照下列公式依序計算前個樣本的事實反q_即可得到曲線 []代表前個樣本中組樣本數[ ]代表前個樣本中組樣本數透過比較q___f和q_這截曲線 簡訊行銷的力量 的重合程度和右端點縱座標，我們可以觀察出的股票量級和真實量級是否一致 每個樣本依照模型預測的降序排 列，依公式依序計算得到前個樣本的q_即可曲線[ ]代表前個樣本中組樣本的累加[]代表前個樣本個樣本中組樣本樣本的累加 q__和q___f偏差越大，模型偏差 以下越大，曼谷與不正交我們圖的案例來說明這三條曲線圖7模型偏差大圖7模型偏差大圖8模型偏差小圖8模型偏差小根據這些圖形的形狀、覆蓋面積、重合程度，我們可以得到如下的判斷：如果資料無偏，則q___f會和q__重合，反之則表示資料有偏，即不獨立於 q___f和q_的右端點縱軸 的間隙，代表了彈性曲線的量級和彈性真實的量級存在的間隙曲線的q>5 ，曲線曲線有明顯的遞增的趨勢時，存在過現象，即獲得了負彈性如果彈性模型對於彈性序關係和彈性量級學習關係得非常準確，那麼三條曲線就會幾乎重疊在一起 和上述的三個指標的比較都是累 積會計效應的評估，我們還想更進一步觀察每個彈性分桶下指數效應和真實因果效應量級的差異，所以開發了和的對比工具同樣將樣本依照模型預測的降序排列，然後等頻率分桶，統計每個分桶內指數的平均值（下圖的）曲線）和值（下圖的曲線）比較和，可以評估出真實因果效應和股票因果效應量級的差異
[][ ]圖9預測與真實量級偏差大圖9預 測與真實量級偏差大評估體系早期我們也使用了實現的單機評估演算法，當樣本量增加到4w條以上時遇到了嚴重的單機障礙為此，我們對上述評估指標全部做了改造排序類指標的實現有分桶積分和逐條積分兩種實現思路 考慮到逐條積分會有更高的精度，最終選擇了循環環境下逐條 霍爾科姆州立銀行的業務聯絡方式積分的方案，不僅如此，我們還利評估，能足以支持十億樣本的評估，另外我們也封裝了評估組件與起始值之間的差異的指標，包括，把這些指標封裝到二元因果效應評估組件中由於我們實現的部分因果森林演算法能夠輸出多元下一個報表的，因此還進一步消耗了多元因果效應我們（分割成多個二元因果效應）評估功能 圖4總結經過兩年的持續迭代，我們 實現的綜合型因果推斷工具包已經發展成集模型訓練、評估、去偏、於一身的綜合型因果工 具包 簡訊行銷的基本技巧和竅門 我們內部是這樣的一個項目命名為，目前這個專案也已經全部整合到圖靈機器學習平台中，未來我們將有機會再次為大家分享美團履約技術團隊在三分之一因果推論領域的探索與實務經驗 新年好！大家新的一年裡，幸福平安，行穩致遠：美團代碼託管平台的演進與實踐作者：潘陶、費翔、丹丹、毛強美團代碼託管平台經過長期的改造，完成了架構的改造建設，託管數以萬計的倉庫，日均相關請求達到千萬級別 本文主要介紹了美團程式碼 託管平台在迭代演進過程中面臨的挑戰及解決思維閱讀全文《美團開放平台自動生成技術與實踐》作者：飛宏、照東、宇豪、王鴻美團開放平台為整個美團提供了+業務場景的開放，為了使開發者能夠快速且安全的接入美團開放平台，美團開放平台提供了多種語言言來提高開發者的接入效率本文介紹了美團開放平台如何自動產生程式碼的相關技術實現方案 閱讀全文代碼變更風險視覺 化系統建置與實務：桂來文章整理自美團技術沙龍第77期《美團億級流量系統的品質風險控製作者與穩定性》風險治理實務》第一部分介紹了軟體系統與變更；第二部分介紹了程式碼變更風險視覺化系統的能力建構；第二部分介紹了整個系統在美團內部實踐落地的情況；最後是對未來的規劃和展望閱讀全文4 《一次“找回」的問題分析與流程思考》作者：李禎用好的中間件是每個開發人員的基本功，一個專業的開發人員，追求的不僅是中間件的日常使用，還要研究這個背後的設計初衷與底層邏輯，進而確保我們的系統運作更加穩定，讓開發工作更有效率 結合這個主題，本文從上一次線上另一個 問題出發，透過第一時間定位問題的根本原因，再次引發叉叉追蹤系統的設計思想和實現路徑，再回到問題本質上深入@的特點源碼分析底層的邏輯邏輯和實現，並給出跨線程傳遞失敗的原因和解決方案，最終梳理目前主流的全球跟踪系統的現狀，並結合開發人員日常使用中間件的場景提出一些思考和總結閱讀全文5 《如何提供一個可信的測試解決方案》作者：王鵬、永斌、中鋒論文和履約場景下的具體實踐以此為背景，介紹如何提供一個可信賴的測試解決方案
一方面從實驗方法的角度闡述實驗過程 中容易被忽視的統計陷阱，給出具體的解決方案，另一方面從平台建設角度闡述針對業務場景和對應約束制定實驗方案提供給用戶，而不僅僅是功能與方法由使用者自由選擇，因為實驗方法差之毫釐，結果可能會失之千里閱讀全文6 《 |美團技術團隊精選論文解讀》作者：美團技術團隊論文精選了美團技術團隊被收錄的7篇論文進行解讀，論文涵蓋了F流推薦、多模態資料、實例分割、使用者意圖預測等多篇個方向 這些論文也是美團技術團隊與國內多所大學、科研機構合作的成果閱讀全文7 《基於病例理解的異常檢測方法》作者：詩雨、張雨、永祥美團到店平台技術部品質工程部與復旦大學週揚帆教授團隊進行了科研合作，基於業務實際場景，自主研發了多模式狀態精準識別模型以及對接的交換框架論文。 基於交叉編寫的測試範例在 實際業務中拓展可以跨端、跨的泛化能力閱讀全文8 《如何實現 聖十字架能源的業務聯繫 壓縮速率的5倍提升？是如何在壓縮解壓縮速率提升5倍的效果 閱讀全文9 《超大規模資料庫集群保障穩定：高可用系統》作者：張洪、李軍、運洋論文整 透過把時鐘調快或調慢來完成類似的調 理自主題分享《美團資料庫的高可用系統》（點擊看影片），系超大規模資料庫叢集保障穩定係列的第一篇文章，針對資料庫而言，非常核心的就是如何保證其高可用性論文，涉及4個面向的內容展開，包括高可用簡介、高可用版面、重點模組的文《婚紗推薦在外賣場景的探索與應用》作者：姬晨、亞成、王煒、成龍、姜飛、王聰、北海外賣場場景的用戶停留時間長於傳統電商，對使用者即時需求的理解和回饋有更高的要求 針對業務問題，外送推薦 團隊從年初開始持續投入，最終摸索增長一套適用於外賣場景的熱推薦配置和策略，並取得了較好的外賣收益論文詳細介紹外首第F頁在建築施工推薦時遇到的挑戰與解決思維閱讀全文在後面寫新年已至，一切都是新的開始願4個夥伴們幸福、平安、健康，事業有成祝大家新年快樂！著作權歸屬美團 歡迎分享與交流等非商 業目的轉載或使用文件內容，兄弟倆「內容轉載自美團技術團隊」文件預設許可，不得進行商業性轉載或使用任何行為，請發送郵件至@申請授權是f- （時應用自我保護）的運行，是一種應用程式安全技術能夠在應用程式運行時檢測並阻止應用程式層級的攻擊 隨著雲端運算和大數 據的發展，應用程式安全技術作為一種新型的安全防護手段越來越受到重視，正在逐漸被大眾接受並廣泛應用其中是一種針對應用程式的技術透過在虛擬機（ ）層級進行監控與防護，能夠有效防範對應用程式的攻擊建設挑戰，其部署形式一般有、兩種方式，兩者各有優劣 適合不同的業務場景 以及安全需求：業務稀疏，稀疏重啟，熱插拔 動態升級有性能，業務有配置：需要，需要重啟， 前置注入，升級需要重啟無性能瓶頸， 業務無感知美團的建設時，大部
分業務都已經在線上運營，並且有多個發布平台 為了抓住主要矛盾，選擇快速解決大部分問題，我術方案的設計，依賴於業務形態美團內部的業務服務中，語言參與8 %以上，是迄今為止主要存在的風險，有特別複雜的業務部署形態、業務依賴環境、等等，這些都是技術方案的挑戰業務部署方式：實體機、其餘機、富容器、輕容器等；發布環境：由於歷史原因公司已知的發布系統至少有一個； W中間件：、、、 W 、自研框架等；版本：、、 、、 w 、畢升等；進程數：單一主機上進程數和生命週期差異大，有數千個進程，生命週期有分鐘級、年級等；問題的拆卸解決思路依然是抓住主要矛盾，以版本為例，各個版本的主機如下圖所示： 有些在我們的大腦中轉瞬即逝 播客影片預告片大致可以分為以下幾類：即將推出的預告片：它可能是播客的母艦。當然。 也可以對此進行一些調整併用它來啟動新的季節，這個想法是告訴他們一些新鮮和 休士頓警察聯邦信用合作社的業務聯繫 令人興奮的你即將到來的事情，宣傳預告片：好吧。它。 讓觀眾瀏覽節目的內容、觀眾、主題等，在社群媒體、線上社群、團體和您的 實很難湊齊這麼多機房的資源而當業務大促容 網站上分享此預告片，請記住。 世界上沒有足夠的地方來展示您的播客內容、節目、播客預告片：想要分享與您正在播放的相關的意見嗎？ 即使麥克風關閉 通常在慶祝結束時播放，可以使用這種類型來吸引觀眾觀看節目的下一集，吸引觀眾的播客視頻預告片的一個要素，目的首先決定您想要實現的目的，您希望聽眾觀眾做什麼？您想讓他們學習新技能嗎？時的最佳播客軟體。 創建大綱將會變得更加容易，接下來的基本細節。片中需要包含的其他資訊必須是觀眾可以傾聽或觀看您的播客的網站平台，以便使影片引人入勝，符合品牌形象。 請不要忘記加入您的品牌元素 播客視訊預告片必須有特定的基調，首先。 決定影片的整體風格然後加入加入的有趣元素，例如。片的速度等，預告片簡潔的幫助創作者將他們的廣播客呈現在觀眾面前，不幸的是。 為了吸引聽眾觀眾。 在製作播客預告片時請保持簡潔，並將其視為一次電梯推介。 一般持續時間不應超過一分鐘 讓您最強大的資產大放異彩，包括相關的圖形、視訊、音訊效果、音樂等。 你填滿的元素越多 不要讓觀眾感到不知所措，考慮使用專業的播客預告片製作商來提供急需的支持，標語包括一個抓住預告片核心的口號，它應該令人興奮、獨特。
