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解读容器的 2020:寻找云原生的下一站

作者 | 张磊 来源|阿里巴巴云原生公众号 2020 年注定是不凡的。它在阴霾中开始,在惊叹中结束,也让未来变得更加扑朔迷离。那么,容器与云原生的 2020 年呢?你是否记得它是怎样开始的?它又将走向何方? Kubernetes:企业基础设施的标准抽象 在 2020 年,没有人再会去质疑一个平台团队采纳 Kubernetes 作为自己的基础设施的合理性。事实上,2020 年的 Kubernetes 项目已经非常接近于地完成了它最重要的使命,即:为云计算基础设施带来一层可以让平台团队基于此构造“一切”的平台层抽象。 我们已经能够看到,今天的云原生社区已经开始广泛认可 Kubernetes 项目作为“The platform for platform”的定位与价值,越来越多的平台团队正在基于 Kubernetes 构建各种各样的上层平台,比如 PaaS / Serverless / AI Platform / Database PaaS 等等。面向终态的声明式 API 与其背后“辛勤”工作的控制器,为“构建基础设施层抽象”这个充满了挑战的技术难题,提供了一个能够在复杂度与可用性之间取得平衡...

万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络

NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 图神经网络可以说是现在AI领域的超级宠儿。针对推荐系统的稀疏性问题,图方法还真的很适合,主要原因有下: 推荐系统中存在很多的图结构,如二部图,序列图,社交关系图,知识语义图等 GNN比传统的随机游走等能有更好的表现 「PinSage」和「EGES」都是很好的落地实践方法,也是这篇文章的重点。不过首先来看一下对于user-item二部图的一般处理方法「GCMC」,通用的捕捉主要是需要处理四步, 构图,包括如何采样 邻居聚合,包括多少信息应该被选择 信息更新,如何整合中心节点的信息 最后的节点表示,然后再做下游的推荐预测任务。 PS!文末有我们新建立的『图神经网络』专题讨论组,名额有限,赶紧加入一起精准交流吧! GCMC 论文:Graph Convolutional Matrix Completion 地址:https://arxiv.org/pdf/1706.02263.pdf arxiv访问不方便的同学后台回复『0012』直接获取论文 发表在KDD2018,将user-item矩阵补全问题抽象成了二分图的连接预...

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