零售地产的新技术实践
2018云栖大会武汉峰会新零售专场,阿里云新零售事业部架构师专家叶建锋带来以“零售地产的新技术实践”为题的演讲。首先本文通过行业背景的介绍引入主题,其次介绍了数字化商场的三“新“包括新营销、新利益以及新技术三个方面,再次对阿里云新商场整体解决方案进行了讲解,最后对广州某著名商场的案例进行了分析。
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行业背景
目前,部分商场面临着一些严峻的问题,可以大概总结为以下四点:
- 一是由于大家每天上班都忙工作没有时间去逛商场,从而电商的便捷导致了商场的客流量的缺失。
- 二是由于每个商场都有差不多同样品牌的产品,从而减弱了消费者的吸引力。
- 三是对消费者的信息掌握不足,可能只知道顾客的姓名、联系方式等,并不知道顾客的喜好。
- 四是整体体验有待提高,例如逛完商场找
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靠公有云起家的阿里云,为何又力推专有云?
在刚刚结束的2018云栖大会·武汉峰会上,阿里云重点推介了其Apsara Stack专有云,并将其定位为第一个大规模商用的“专有公共云”。 业内对于云计算的分类通常有几种:按照服务类型来分,主要有IaaS、PaaS、SaaS;按照云的部署模式来分,主要有私有云、公共云、混合云。 那么,“专有公共云”应该如何来理解?它到底是私有云,还是公共云?它又和我们所熟知的阿里云公共云有着哪些区别和联系? 将阿里云“搬回家” 这不是阿里云Apsara Stack专有云(以下简称“Apsara Stack”)的首次亮相。2015年7月,阿里云就发布了专有云1.0版,如今已经是3.0版。 如果按照传统的定义,私有化部署的云即可称之为“私有云”,那么Apsara Stack也属于私有云的范畴;但既然被称之为“专有公共云”,Apsara Stack还是有着和传统私有云的区别。 “专有公共云有着两个含义,其一是应用了公共云的技术,其二是以公共云的模式去运营” ,阿里云专有云事业部总经理马劲解释说。 阿里云专有云事业部总经理马劲 传统设备厂商做云,通常的路径是从私有云到公共云;而阿里云则是以公共云起家,其云计算...
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(转)机器学习:偏差处理(2)
下面是处理偏差和方差问题最简单的形式: 如果具有较高的可避免偏差,那么加大模型的规模(例如通过添加层/神经元数量来增加神经网络的大小)。 如果具有较高的方差,那么向训练集增加数据。 如果你可以加大神经网络的规模且无限制地增加训练集数据,那么在很多学习问题上都可以做的很好。 实际上,加大网络的模型规模终将导致你遇到计算力问题,因为训练大的模型很慢。另外你也有可能会耗尽获取更多训练数据的能力。(即使在网上,也只有有限数量的猫图片) 不同的模型架构(例如不同的神经网络架构)对于你的问题将有不同的偏差/方差值。近期不少深度学习研究已经开发出很多新的模型架构。所以,如果你在使用神经网络,学术文献可能会是一个很好的灵感来源,在 Github 上也有很多较好的开源实现。但尝试新架构的结果要比简单地加大模型规模和添加数据的形式更难以预测。 加大模型的规模通常可以减少偏差,但也可能会增加方差和过拟合的风险。然而这种过拟合问题通常只在你不使用正则化技术的时候出现。如果你的算法含有了一个精心设计的正则化方法,通常可以安全地加大模型的规模,而不会增加过拟合风险。 假设你正在应用深度学习,使用了 L2 正则化和...
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