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网关-理解与实现

微服务架构-网关-理解与实现

首先，微服务架构中为什么需要网关呢？ 从整个微服务架构角度，需要有一个统一的地址 对外提供服务，比如 安全风控系统、搜索系统、推荐系统、APP后端、WEB后端，需要有一个统一的入口. 另外从灵活性(扩展性)角度考虑，后端的每一种能力都可以注册到网关(比如搜索a,搜索b,增加搜索c\d\e\f等)，而不是硬编码扩展(针对能力的新增). 总结下来就是为提供： 统一入口，系统门面 扩展性、灵活......

Posted by Nova on 2023-03-01

微服务 gateway

规则引擎概述及实现

规则引擎概述及实现

规则引擎解决的问题 规则引擎选型 规则引擎API标准 规则引擎实现概述 规则引擎解决的问题 服务规则定义和业务解耦 复杂的逻辑条件判断流程(技术层面) 风控背景下的用户行为权益动态调节(决策引擎) 动态、可扩展规则构建工具(规则引擎)->解决业务资源动态构建问题 复杂业务逻辑下的业务计算(例如:电费计价、判断推理) 从各个公司业务角度考虑： 规则类需求：多变的规则、规则开发成......

Posted by Nova on 2023-02-02

风控

缓存-应用场景

微服务架构-缓存-使用场景

缓存作为高并发解决方案之一，用好缓存的重要性不言而喻. 【分布式缓存】 当然在 内存与CPU交换数据中、前端缓存(vue等) 也存在缓存的使用. 缓存背景 常用的、经常访问的、不经常变化的数据. 使用缓存可以有以下好处： 缓存的目的：减少数据库IO，减轻服务器压力，减少网络延迟，加快页面打开速度(业务快速响应) 缓存的本质：用空间换时间，牺牲数据的实时性，以服务器内存中的数据暂时代替从......

Posted by Nova on 2020-12-26

Redis 缓存 微服务

NLP基础任务(二)

NLP introduction

通常. 绝大多数Nlp问题可以归入四类任务中： 序列标注 分类任务 句子关系判断 生成式任务 序列标注 序列标注是 典型的NLP任务,比如 中文分词,词性标注，命名实体识别,语义角色标注等。都可以归入这一类问题。 特点是: 句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。 分词/ POS tag/NER/语义标注… 分类任务 常见的 文本分类/情感计算… 意图识别… 特点是 不管......

Posted by Nova on 2020-09-19

NLP

数据驱动

大数据

为什么要单独讨论数据驱动呢？主要是帮助提高下对于数据的认知. 数据驱动的意义和作用在哪里，解决了什么问题？ 数据驱动以前是什么样的模式，存在哪些问题？ 数据和商业什么关系？数据驱动怎么做呢？ 数据驱动业务有哪些应用场景和案例呢？ 数据驱动的意义和作用在哪里，解决了什么问题 数据驱动：指将数据作为生产资料，通过科学的方法，运用到业务经营过程中，并不断作出正向的反馈，促进业务优化提高。 因此数据......

Posted by Nova on 2020-07-26

Machine Learning

NLP基础任务及评价指标(一)

NLP introduction

本文主要包含了NLP的基础任务, 及其评价指标 NLP的各项技术 各项技术的评测指标、数据集 各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper 了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础. 按粒度划分任务 词粒度、短语粒度、句子粒度、篇章粒度。 以及对应的一些主要任务。（明确这些NLP基础任务之间的关系） 基础任务、核心任务 划分 NLP的基础技术: 围绕不......

Posted by Nova on 2020-07-17

NLP

图技术应用场景

图技术应用场景：风险控制、实时推荐、知识图谱、企业图谱、数据治理、智能运维

应用场景 安全风控：风险控制(团伙挖掘、行为图) 实时推荐 知识图谱、企业图谱 智能运维 数据血缘 基于图的团伙挖掘（二）：黑产团伙识别 团伙挖掘 如何将业务经验抽象成Graph 经典社区发现算法 Spark GraphX中算法介绍 12345图计算的场景- 基于度分布的中枢节点发现- 基于最大连通图的社区发现(聚类)- 基于三角形计数的关系衡量- 基于随机游走的用户属性传播(聚类)......

Posted by Nova on 2020-05-26

Graph

机器学习概述

机器学习

机器学习可以揭示 数据背后的真实含义。 基础:编程、数据结构、数学(线性代数、概率论) 数据挖掘十大算法 数据挖掘 先看看什么是数据挖掘？就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程. 数据挖掘的目标：建立一个决策模型，根据过去的行为数据 来预测未来的行为. 是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域 123数据挖掘往往需......

Posted by Nova on 2020-05-26

Machine Learning

ocr方法概述

文本识别方法概述

文字识别也是目前CV的主要研究方向之一。 文字识别一般分为两步。一检测定位文字在图像中的区域，然后提取区域的序列特征，在此基础上进行专门的字符识别。 但是随着CV发展，也出现很多端到端的End2End OCR。 文字检测（Text Detection） GT与detection box. IoU 对识别结果的影响。 目前已经有很多文字检测方法，包括： EAST/CTPN/SegLink/......

Posted by Nova on 2020-05-02

OCR

CNN原理

Convolutional Neural Networks

卷积神经网络. ...

Posted by Nova on 2020-04-29

Deep Learning
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