达式，这其实是个 较为常见的思路。Poker 利用 Augur 提供的丰富接口，结合算法的使用习惯，构建 算法 < 17 了一套较为流畅的特征管理工具。可以在平台上完成新增、测试、上线、卸载、历史 回滚等一系列操作。同时，还可以查询特征被服务中的哪些模型直接或者间接引用， 在修改和操作时还有风险提示，兼顾了便捷性与安全性。 模型管理也是一样，我们在平台上实现了模型的配置化上线、卸载、上线前的验证、 无法捕捉用户兴趣动态变化的缺点 [8]。DSIN 针对 DIN 和 DIEN 没有考虑用户历史行为中的 Session 信息，因为每个 Session 中的行为是相近的， 而在不同 Session 之间的差别很大，它在 Session 层面上对用户的行为序列进行建 模 [9]；BST 模型通过 Transformer 模型来捕捉用户历史行为序列中的各个 item 的关 联特征，与此同时，加入待预测的 item 级。所以，在如此大规模的业务场景下，配送智能化就变得非常重要，而智能配送的 核心就是做资源的优化配置。 算法 < 61 资源优化配置 外卖配送是一个典型的 O2O 场景。既有线上的业务，也有线下的复杂运营。配送连 接订单需求和运力供给。为了达到需求和供给的平衡，不仅要在线下运营商家、运营 骑手，还要在线上将这些需求和运力供给做合理的配置，其目的是提高整体的效率。 只有将配送效率最大化，才能带来良好的顾客体验，实现较低的配送成本。而做资源

[7]。而本次竞赛为了更好地衡量推荐系统对历史低热度商品的推荐效果，选手 的成绩主要采用 NDCG@50_half 指标进行排名。该指标是从整个评测数据集中取 出一半历史曝光少的点击商品，由于是低热度且有被点击的商品，可以跟更好的评估 偏差问题。本次比赛包含了以下挑战： 42 > 2022年美团技术年货 ● 赛题只提供点击数据，构造候选集时需要考虑选择性偏差问题。 ● 不同商品热度差异大，商品历史点击次数呈现一个长尾分布，数据存在严重的流 强化，但是它们的数据建模方式都是将样本的历史数据复制 48 份，分别打上未来 48 小时的标签，相当于分别预测 48 小时的污染浓度值。这种方式其实和时间序列预测 任务有所脱离，失去了时间连续性。而 Seq2Seq 建模方式可以很自然地解决这一问 题，并且取得了不错的效果。下图 7 是本次比赛中，我们采用的 Seq2Seq 模型结 构。针对时序性挑战，历史天气特征通过时间前后组织成序列输入到编码器当中，解 进行拼接以及归一化，从而实现时空联合建模。 图 7 Seq2Seq 模型 （3）模型融合：我们队采用了 Stacking 融合的方式，单个学习器通过不同模型、数 据、建模方式来构建差异性。LightGBM 模型使用了天气质量、历史统计、空间拓扑 等特征，Spatial-temporal Gate 则是引入了门结构，强化了时空信息。Seq2Seq 利用序列到序列的建模方式，刻画了序列的连续性、波动性。最后使用了基于约束的

其实，大部运营场景都可以套用以上两种经典的运营组合。 六、运营流程化 六、运营流程化 将运营资源的管理进行流程化，具有以下几个好处： 1. 资源上线前可进行严格的审核。 2. 出问题时可快速回滚。 3. 记录用户的（上线）操作历史。 4. 上线前可提前预览线上效果。 数据域 数据域 对于流程化的实现，我们是将数据域切分成三个不同的部分：后台数据、流程数据和线上数据，如下图所 示： APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 Oceanus也会定时拉取，进行全量同步。 3. Oceanus把所有变更都通过本地的HTTP调用同步到Nginx内存。 4. worker处理变更请求前，会先抢锁，读取共享内存中的消息队列，同步其它worker进行的历史变更。 5. 把这次变更同步到当前worker的Upstream main上下文中，完成当前worker的更新。 6. 把变更封装成消息，加入到共享内存中的队列。 7. 其它worker通过t 件Mafka和开源消息中间件Kafka，以消息的形式上报上来，方便我们后续的处理，MQ的方式能够让系统更好的解 耦，并且具备更高的吞吐量，还可以指定消费的起始时间点，做到消息的回溯。 2. 历史数据的来源主要是我们的Hive和HDFS，可以方便的做到大数据量的存储和并行计算。 离线计算简介 离线计算简介 在离线处理这块，主要包含了MR模块和Spark模块，我们的一些ETL操作，就是基于MR模块的，一些用

捕捉系统静态结构和动态行为的信息 系统建模成独立对象的集合 它们互相交互 以实现功能 从而最终使外部使用者获益 静态结构定义了对系统具有重要意义的各种对 象和实现 以及它们之间的关系 动态行为定义了对象时间上的历史和为达成目标对象间 的通讯 从不同但是相关的视角来对系统建模 允许了多种角度对系统的理解 � ��� 还包括用包来分解模型的组织性结构 它允许软件团队将系统分解为可工作的单 元 对包之间的依赖进行 显示活动者在每个用例中的参与情况 � 图 ��� 显示了票房例子中的用例图 活动者包括职员 主管人和售票亭 售票亭是接收 顾客订单的另一个系统 顾客在该例中不是活动者 因为它们没有直接与系统关联 用例 包括了通过售票亭或职员买票 订单购买 仅通过职员 和监督整体售票情况 为主管人 的请求 购票和订单购买包括了通用的部分 即通过信用卡服务收费 完整的订票系统 描述包括了许多其它用例 如换票和检查有效性等 � ��� 顺序图 顺序图 顺序图 顺序图� 顺序图表示了随时间安排的一系列消息 每个分类角色显示为一条生命线 代表整个 交互期间上的角色 消息则显示为生命线之间的箭头 顺序图可以表达场景 即一项事 务的特定历史 � 顺序图的一个用途是显示用例的行为序列 当行为被实现时 每个顺序图中的消息同类 的操作或状态机中迁移上的事件触发相一致 � 图 ��� 显示了买票 买票 买票 买票用例的顺序图 用例由售票处的顾客与票房的交互产生

交易系统功能介绍 交易系统功能-基本概念 class Side(Enum): ‘下单方向’ BUY = 0 SELL = 1 class Order(NamedTuple): ‘订单’ id: int side: Side amount: Decimal price: Decimal user: int class Trade(NamedTuple): trades = book.match(order) # 更新资金余额 update_user_fund(trades) # 记录成交历史 save_trade(trades) # 更新订单状态 save_order(order, trades) # 更新K线 update_kline(trades) # 推送用户信息变更 -= amount maker.amount -= amount if maker.amount == 0: # maker完全成交，移除maker订单 if taker.amount == 0: # taker完全成交, 结束 交易系统功能-K线 select time_bucket(time, ‘1 minute’)

法做出高质量的拆分。 不同的业务，涉及的不同的服务间通信有不同的要求 1. 关注事务性要求（ACID） 2. 关注对性能的要求 举例：商品维护和下订单是2个微服务，下订单系统对性能有较高要求，所以可以考虑把商品的价格从商品维护微服务同步到订单系统，该同步动作 对性能没有要求，对事务性有要求。 常见的服务间通信模式：同（异)步通信，API组合，基于MQ的异步通信 事务性： saga, 事 apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 微服务的其他组件 • 配置中心 a) 集中配置 b) 动态配置 c) 配置历史保留 d) 配置回滚 社区召集！ e) 灰度发布配置 社区召集！ • 认证鉴权 a) 认证 b) 鉴权 • Toolkit a) 契约 b) 脚手架 • 分布式日志 https://github 从一个简单的电商Demo开始。 背景：开发商开盘时，让客户“抢购”其当前推售的所有房源，先抢到先得。 客户管理 Customer- manage 楼盘管理 realestate 抢购/下订单 House-order 用户中心 User-center 认证鉴权 login 管理客户的基本信息， 录 入客户的选房资格。 管理楼盘的基本信息，楼盘 1-n 楼栋 1-n 房源。 管理开售活动，进行开售时

Demo简介 从一个简单的电商Demo开始。 背景：开发商开盘时，让客户“抢购”其当前推售的所有房源，先抢到先得。 客户管理 customer- manage 楼盘管理 realestate 抢购/下订单 house-order 用户中心 user-center 认证鉴权 login 管理客户的基本信息， 录 入客户的选房资格。 管理楼盘的基本信息，楼盘 1-n 楼栋 1-n 房源。 管理开售活动，进行开售时 无法做出高质量的拆分。 不同的业务，涉及的不同的服务间通信有不同的要求 1. 关注事务性要求（ACID） 2. 关注对性能的要求 举例：客户维护和订单是2个微服务，订单系统对性能有较高要求，所以可以考虑把购房资格信息从客户维护微服务同步到订单系统，改同步动作 对性能没有要求，对事务性有要求。 常见的服务间通信模式：同（异)步通信，API组合，基于MQ的异步通信 事务性： saga, 事 apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 微服务的其他组件 • 配置中心 a) 集中配置 b) 动态配置 c) 配置历史保留 d) 配置回滚 社区召集！ e) 灰度发布配置 社区召集！ • 认证鉴权 a) 认证 b) 鉴权 • Toolkit a) 契约 b) 脚手架 https://github.com/apache

旅游场景下用户兴趣点不明 确，频道内超过50%订单来 自推荐 需求个性化 推荐形式多样 本异地差异大 季节性明显 旅游推荐面临的问题 本异地差异大 超过30%订单来自异地请求 常驻城市!=浏览城市 推荐形式多样 景点下有大量相似门票,不适合 按Deal样式展现 跟团游、景酒套餐关联多个景点 ，不适合按POI样式展现 季节性明显 冬季温泉订单占比超过20%, 而夏季不到7% 需求个性化 •LR：预测常驻城市与某维度城市相等的概率 •样本 •调查问卷 •特征 •注册城市 •注册手机号 •手机定位城市 •浏览城市 •消费城市：团购、电影、外卖 •接受短信手机号 用户历史行为强相关策略 •热销策略能区分本异地用户差异 •不能对具体用户个性化推荐 •用户一个月内浏览、收藏的 POI/Deal •越实时权重越高 POI/Deal View POI/Deal Collect

阅的topics信息、批量返回交易回执等功能，且节点交易和区块相关的 RPC接口返回了交易和区块的所有字段内容、节点返回的回执信息中带 有交易执行的错误信息 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.7.0所有新特性 v2.7.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2 新增支持国产麒麟操作系统、solidity 0.6、IPv6、节点时间对齐、区块 执行超时时间配置等功能，升级后的版本修复v2.5.x中的bug，并进一 步优化了性能。 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.6.0所有新特性 v2.6.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2 ses/download/v2.5.0/fisco-bcos.tar.gz] ， 升级后的版本修复v2.4.x中的bug，并进一步优化了性能。 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.5.0所有新特性 v2.5.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2

阅的topics信息、批量返回交易回执等功能，且节点交易和区块相关的 RPC接口返回了交易和区块的所有字段内容、节点返回的回执信息中带 有交易执行的错误信息 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.7.0所有新特性 v2.7.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2 新增支持国产麒麟操作系统、solidity 0.6、IPv6、节点时间对齐、区块 执行超时时间配置等功能，升级后的版本修复v2.5.x中的bug，并进一 步优化了性能。 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.6.0所有新特性 v2.6.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2 ses/download/v2.5.0/fisco-bcos.tar.gz] ， 升级后的版本修复v2.4.x中的bug，并进一步优化了性能。 全面升级 ：参考 安装 搭建新链，重新向新节点提交所有历史交易，升 级后节点包含v2.5.0所有新特性 v2.5.0 Release Note [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/releases/tag/v2