编译器套件 (GNU Compiler Collection, GCC)。软件需要运行操作系统之上，但是，创造一个 自由的操作系统的所必不可少的部分——自由的内核，却还没有开发出来。 Linux 的历史 自由软件和开源之间的区别可以理解成社会运动(自由软件)和软件开发方法(开 源)之间的区别。Linux 则是一个内核，是开源软件体系中的关键软件之一。 1991 年，芬兰人 Linus Torvalds

............................................................................241 9.3.1 了解当月整体费用支出以及历史月份费用支出增长变化......................... 242 9.3.2 了解当年已费用支出以及当年各月份费用支出增长变化......................... 242 ............................................................................. 243 9.3.4 查看各个云账号当月及历史月份费用支出情况......................................... 243 杭州飞致云信息科技有限公司 5 9.3.5 配置展示及查看项目分摊费用....... .......253 9.3.7 查看各个云账号历史月份费用变化情况及趋势........................................254 9.3.8 查看各个部门历史月份费用变化情况及趋势............................................255 9.3.9 查看各个业务或项目历史月份费用变化情况及趋势...............

SPEAKER / 徐明泉 百度外卖首席架构师 引言：外卖配送的背后 2 引言：外卖订单调度系统要考虑的因素 3 订单相关 骑士相关 • 商户、用户位置 • 用户期望时间 • 预计出餐时间.. • 现有订单的配送路线 • 新增订单后配送路线的改变情况 • 历史取送餐速度 • 完成每个订单的预计时间 • 熟悉的区域 • 配送工具 • 装载情况.. 环境相关 • 当前配送的繁忙程度 2 3 提纲 4 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 提纲 5 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 外卖订单智能调度系统发展历程 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 • 人力调度派单峰值为每人 系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 调度

.........................................................................................36 2.4.9 订单管理.................................................................................................  大幅减少了人工同步资源管理信息到运维工具的操作和工作量。 xx 银行 IT 管理员说，部署 60 台虚拟机，从前至少需要等 2-3 天时间，现在一下午就完 成了，而且比较轻松，只需要审批订单，不再需要花几天时间人工操作部署，人工添加 CMDB，也不需要再向安全部门提需求，同步管理信息到堡垒机以及配置堡垒机授权了。  能够统一集中分级分组管理运行环境资源，快速定位查找操作管理。 1 投入可视化，涵盖虚拟化、私有云、公有云的资源使用成本费用、资源使用量 可视化，并持续分析优化回收浪费资源和减少浪费，制作报告模版，定时生成发送资源使用 报告、账单费用报告、优化分析报告; 其中可视化支持概览当前及历史月份的费用、各类资源使用量，以及各个维度组成可视 化，维度默认支持组织维度、业务维度，并且可自定义维度。 1.5.5 建立数据中心 IT 体系演进框架支持迭代扩展建设 建立 IT 工具体系演进

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

RocketMQ 开发挃南 针对 v3.2.4 ©Alibaba 消息中间件项目组 2015/1/7 文档变更历史 序号 主要更改内容 更改人 更改时间 1 建立初始版本 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/5/18 2 3.0 版本补充文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com Notification 规范，规范为我们设计系统挃明了 方吐，但是仍有丌少问题规范没有提及，对亍消息中间件又至关重要。RocketMQ 幵丌遵循任何规范，但是参考了 各种规范不同类产品的设计思想。 2 产品发展历史 大约经历了三个主要版本迭代 一、Metaq（Metamorphosis） 1.x 由开源社区 killme2008 维护，开源社区非常活跃。 https://github.com/ 要返种严格的优兇级，如果将优兇级压缩成几个，对业务的影响有多大？ 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时，能挄照収送的顺序来消费。例如：一个订单产生了 3 条消息，分别是订单创 建，订单付款，订单完成。消费时，要挄照返个顺序消费才能有意丿。但是同时订单乀间是可以幵行消费的。 RocketMQ 可以严格的保证消息有序。 4.4 Message Filter  Broker 端消息过滤

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’)