微博搜索/丁振凯 2018.07.29 微博Service Mesh实践 —Weibo MeshService Mesh Meetup · BeiJing �2 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh CONTENTS 内容提要为什什么要做跨语⾔言服务化 • 需求 • 趋势Service Mesh Meetup · BeiJing 平台体系 微博Service Mesh实践 Graphite ➢ 实时统计监控 平台微服务相关建设⽐比较完善 Notify Subscribe RegisterService Mesh Meetup · BeiJing 业务部⻔门调⽤用链 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh �5 RPC A WEB A 平台体系 RPC B WEB B Golang 服务 PHP 服务 OR服务 …… RestFul API Meetup · BeiJing 趋势 �6 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 微服务 1 容器器化 2 DevOps 3 云原⽣生 4 服务治理理与业务逻辑解耦，可持续交付跨语⾔言服务化⾯面临的问题 • 改造成本 • 服务治理理Service Mesh Meetup · BeiJing 改造成本 �8 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh

深度学习在微博Feed流应用实践 刘博 新浪微博机器学习研发部关系流算法负责人 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 微博Feed流产品介绍—排序场景 Ø 信息获取方式 • 主动获取（关注） Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取（推荐） Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU：1.72亿，MAU：3 72亿，MAU：3.92亿 • 关注流基于关系链接用户与内容 微博Feed流特点介绍—排序原因 Ø 产品特点 • 传播性强 Ø 存在问题 • 信息过载 • 互动性好 • 信噪比低 Ø 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 技术挑战 Ø 规模大 • 用户和Feed内容数量大 Ø 指标量化 • 用户体验 • 内容更新快，实时性要求高 • 内容形式多样、非结构化 内容形式多样、非结构化 • 海量计算、超大规模模型优化 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 CTR概要介绍 数据 特征 目标 模型 效果 Ø CTR任务特点 Ø CTR预估常用算法 • LR • GBDT • FM • 大量离散特征、高维稀疏 • 特征关联性挖掘 CTR一般流程 业务目标与模型选择 Ø 模型优化目标 •

为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易（getting started quick and easy） • 扩展为复杂应用（scale

微博在线机器学习和深度学习实践 黄波 @黄波_WB 资深技术专家 2019.5 目录 1.推荐篇 2.平台篇 3.总结篇 1 目录 • 推荐场景 • 推荐 • 在线机器学习 • 深度学习 • 平台背景 • 平台架构 • 平台效果 • 微博技术里程碑 • 微博业务生态 推荐篇 APPLICATION 推荐场景、在线机器学习和深度学习 11 1 推荐场景 • 特征深度化：特征embedding • 模型深度化：深度学习模型， Wide&Deep；DeepFM 4 深度学习 物料粗排 特征向量化 基于Item2vec的 博主召回和微博 召回 物料精排 向量索引 DSSM/FM/FF M生成博主与物 料向量，采用 向量进行召回 特征向量化：Item2vec 向量索引：FM/FFM/ DSSM 模型召回：DIN/DIEN/TDM 模型召回 融入用户近期互动行 用户 微博 曝光/阅读 点击/互动 Feed流排序 数据样本 正样本：曝光有互动 负样本：曝光无互动 样本数据 推荐引擎 业务引擎 用户特征 女性，19-22岁，北京 爱好娱乐，明星，高 活跃…… 特征数据 数据样本 模型参数求解： 损失函数误差最小： 梯度下降等迭代求解 模型训练 WeiFlow 控制台 实时计算 实时统计，…… 特征计算 微博特征 9点发布，带视频，北

石墨文档GO在K8S上微服务的实践 彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式

我们提供不同的超市的选择。这是聚类的结果， 提供给你的结果就是聚类的相似结果。 11 1.无监督学习方法概述 聚类案例 5.社交网络 比如在社交网络的分析上。已知你朋友的信息， 比如经常发email的联系人，或是你的微博好友、 微信的朋友圈，我们可运用聚类方法自动地给朋 友进行分组，做到让每组里的人们彼此都熟识。 12 2.K-means聚类 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 Visualization, and Outlier Detection[J]. Acm Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2015. [11] 彭 涛 . 人 工 智 能 概 论 [EB/OL]. 北 京 联 合 大 学 ,2020. https://www.icourse163.org/course/BUU- 1461546165 48

定的算法研究与应用，并取得了不错的业务结果。基于这三个领域的技术积累，我们 在比赛中选择了三道紧密联系的赛题，希望应用并提升这三个领域技术积累，带来技 术与业务的进一步突破。搜索广告算法团队的黄坚强、胡可、漆毅、曲檀、陈明健、 郑博航、雷军与中科院大学唐兴元共同组建参赛队伍 Aister，参加了 Debiasing、 AutoGraph、Multimodalities Recall 三道赛题，最终在 Debiasing 赛道中获得冠 定的算法研究与应用，并取得了不错的业务结果。基于这三个领域的技术积累，我 们在比赛中选择了三道紧密联系的赛题，希望应用并提升这三个领域技术积累，带 来技术与业务的进一步突破。搜索广告算法团队的黄坚强、胡可、漆毅、曲檀、明 健、博航、雷军与中科院大学唐兴元共同组建参赛队伍 Aister，参加了 AutoGraph、 142 > 美团 2020 技术年货 Debiasing、Multimodalities Recall 三 道 基于这三个领域的技术积累，团队在 KDD Cup 2020 比赛中选择了三道紧密联系的 赛题，希望应用并提升这三个领域技术积累，带来技术与业务的进一步突破。团队 的黄坚强、胡可、漆毅、曲檀、陈明健、郑博航、雷军与中科院大学唐兴元共同组 建参赛队伍 Aister，参加了 AutoGraph、Debiasing、Multimodalities Recall 三 道赛题，最终在 AutoGraph 赛道中获得了冠军（1/149）(

由浅入深学习 map 容器 by 彭于斌（ @archibate ） 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! 本期看点： 用方括号 [ ] 取出 map 元素居然是错误的！ 能不能在遍历的同时删除元素？安全吗？ emplace ， emplace_hint ， try_emplace 的区别？ 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2 函数在读取的时候抛出异常，写入的时候又默默创建 。 • 例如：一个同学问小彭老师在干嘛？ • 小彭老师说“我在吃答辩。”那么同学认为这个答辩指的是三体动画，小彭老师在看三体动画。 而不会认为小彭老师真的在吃答辩。 • 小彭老师说“我在拉答辩。”那么同学认为这个答辩指的是答辩（物理），小彭老师在上厕所。 而不会认为小彭老师在制作三体动画。 • 所以这位同学是人类思维，相当于 Python 的精分 的精分 API 。而如果另一个同学是硬核的计算 机思维，相当于 C++ 的一视同仁 API ，他会以为小彭老师真的在吃答辩。 • 这是通常来说，不过万一小彭老师真的这么重口味在吃答辩呢？要怎么传达这个信息？ C++ 一视同仁的接口就能处理这种罕见的情况，不过 Python 用一些 if 语句套一套一样可以。 深入理解 Python 中 [] 能自动区分是读是写的原理 • 写入要创建元素

C++ 系列课：字符与字符串 by 小彭老师（ @archibate ） 课件 & 代码： https://github.com/parallel101/course 上期回顾： https://www.bilibili.com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 程序收到 ^C 以后，就直接终止退 出了。 关于控制字符的一个冷知识 • 除此之外，因为 ^D 是“传输终止符”，还可以在控制 台输入 Ctrl+D 来关闭标准输入流，终止正在读取他 的程序。 • 小彭老师常用 Ctrl+D 来快速关闭一个 shell （和输入 exit 命令的效果一样）。 • 以及按 Ctrl+I 的效果其实和 Tab 键一样，按 Ctrl+J 的效果和 Enter 键一样，按 namespace std; 太危险了不想用他。 • 可以只用 using namespace std::literials; • 这个特殊的名字空间里包含了所有的 operator“” 函数。 小彭老师锐评：何谓“键盘压力” • 高情商：键盘压力，指的是程序员敲击键盘时产生的心理压力。 • 低情商：键盘压力，指的是 rust 键盘侠对 cpp 标准委员会的压力。 • rust 键盘侠曰：我们有