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揭秘饿了么跨端技术的演进、实践与落地

本文会先带领大家一起简单回顾下跨端技术背景与演进历程与在这一波儿接着一波儿的跨端浪潮中的饿了么跨端现状,以及在这个背景下,相较于业界基于 React/Vue 研发习惯出发的各种跨端方案,饿了么为什么会选择走另外一条路,这个过程中我们的一些思考、遇到及解决的问题和取得的一些成果,希望能给大家带来一些跨端方面的新思路。 跨端技术背景与演进历程 跨端,究竟跨的是哪些端? 自 90 年的万维网出现,而后的三十多年,我们依次经历了 PC 时代、移动时代,以及现在的万物互联(的 IoT )时代,繁荣的背后,是越来越多的设备、越来越多的系统以及各种各样的解决方案。 总的来说,按照跨端的场景来划分,主要包含以下 4 类: 跨设备平台,如 PC(电脑)/ Mobile(手机)/ OTT(机顶盒)/ IoT(物联网设备)。不同的设备平台往往意味着不同的硬件能力、传感器、屏幕尺寸与交互方式 跨操作系统,如 Android/iOS/HarmonyOS。不同的操作系统为应用开发通常提供了不同的编程语言、应用框架和 API 跨移动应用,如 微信/支付宝/手淘/抖音/快手等。由于移动平台 CS 架构 及 App 间...

基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型

本文分享自华为云社区《语义检索系统排序模块:基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练单塔模型》,作者: 汀丶。 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成(query,title)。类别形式为 0 或 1,0 表示 query 与 title 不匹配; 1 表示匹配。 基于单塔 Point-wise 范式的语义匹配模型 ernie_matching: 模型精度高、计算复杂度高,适合直接进行语义匹配 2 分类的应用场景。 基于单塔 Pair-wise 范式的语义匹配模型 ernie_matching: 模型精度高、计算复杂度高,对文本相似度大小的序关系建模能力更强,适合将相似度特征作为上层排序模块输入特征的应用场景。 基于双塔 Point-Wise 范式的语义匹配模型 这2 种方案计算效率更高,适合对延时要求高、根据语义相似度进行粗排的应用场景。 Pointwise:输入两个文本和一个标签,可看作为一个分类问题,即判断输入的两个文本是否匹配。 Pairwise:输入为三个文本,分别为Query以及对应的正样本和负样本,该训练方式考...

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