美团作为中国最大的在线本地生活服务平台,覆盖了餐饮.酒店.旅行.休闲娱乐.外卖配送等方方面面生活场景,连接了数亿用户和数百万商户.如何帮助本地商户开展在线营销,使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率,是美团的核心问题之一,而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常关键作用. 本文将从5个方面来介绍.首先,介绍O2O场景下广告业务的特点,及其与B2B和B2C广告业务的差别:其次,从商户效果感知.用户体验和媒体平台收益三个维度,介绍O2O广告业务的最重要的考量指标:第三,从前两节阐述…

推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 发表: 2018-04-22 推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p…

支付宝微信O2O大战,WiFi广告在夹缝中求生存 来自工信部的数据显示,截至2013年底,中国智能手机的保有量已经达到5.8亿台.国内平均有46%的时间选择WiFi上网. 商用WiFi已经成为了移动互联网的一大流量入口.因此,WiFi成为了巨头争夺线下的新战场. 有消息称,继微信推出企鹅路由器后,支付宝也迅速回应,会给用户在公共WiFi覆盖区域推送一条消息,用户点击该消息后会自动连接上网. 除了它们,许多互联网公司也推出了相应的WiFi服务,其中,成都无线天继率先推出微信一键关注上网以后,领先业…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

为了实现用户的快速增长,以推广 App 为目标的线上广告投放是很多平台获取新用户的重要方式.随道移动互联网的发展,现在 App 推广的渠道越来越丰富,除了 WAP 站点.第三方 App 之外,HTML5 成了 App 推广的又一个主战场. 选好了合适的推广平台,预算(理论上)也到位了,作为直面用户的重要一环,如果没有做好对投放效果的追溯和评估,将直接影响到用户增长的整个过程,使之前的种种努力功亏一篑. App 激活是指新用户首次打开 App 的行为.在进行一轮广告投放之后,对 App 激活渠道的…

背景 主键(Primary Key),用于唯一标识表中的每一条数据.所以,一个合格的主键的最基本要求应该是唯一性. 那怎么保证唯一呢?相信绝大部分开发者在刚入行的时候选择的都是数据库的自增id,因为这是一种非常简单的方式,数据库里配置下就行了.但自增主键优缺点都很明显. 优点如下: 无需编码,数据库自动生成,速度快,按序存放. 数字格式,占用空间小. 缺点如下: 有数量限制.存在用完的风险. 导入旧数据时,可能会存在id重复,或id被重置的问题. 分库分表场景处理过于麻烦. GUID GUID,…

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其…

本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic…

C++高并发场景下读多写少的解决方案 概述 一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景…

概述 一谈到高并发的优化方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发.不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景下遇到的问题进行分析,并探讨一种合适的解…