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Spark技术在京东智能供应链预测的应用——按照业务进行划分,然后利用scikit learn进行单机训练并预测

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练、预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了。我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行。我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算框架来将计算分摊到多个节点上实现并行化处理。 我们实现的方法很简单,首先需要在集群的每个节点上安装所需的全部Python包,然后在编写Spark程序时考虑通过某种规则将数据分区,比如按品类维度,通过groupByKey操作将数据重新分区,每一个分区是一个样本集合并进行独立的训练,以此达到并行化。流程如下图所示: 伪码如下: repartitionBy方法即设置一个重分区的逻辑返回(K,V)结构RDD,train方法是训练数据,在train方法里面会调用Python算法包接口。saveAsPickleFile是Spark Python独有的一个Action操作,支持将RDD保存成序列化后的sequnceFile格式的文件,在序列化过程中会以10个一批的方式进行处理,保存模型文件非常适合。 虽然原理简单,但存在着一个难点,即以什么样的规则进行分区,key应该如何设置。为了解决这个问题我们需要考虑几个方面,第一就是哪些数据应该被聚合到一起进行训练,第二就是如何避免数据倾斜。 针对第一个问题我们做了如下几点考虑: 被分在一个分区的数据要有一定的相似性,这样训练的效果才会更好,比如按品类分区就是个典型例子。 分析商品的特性,根据特性的不同选择不同的模型,例如高销商品和低销商品的预测模型是不一样的,即使是同一模型使用的特征也可能不同,比如对促销敏感的商品就需要更多与促销相关特征,相同模型相同特征的商品应倾向于分在一个分区中。 针对第二个问题我们采用了如下的方式解决: 对于数据量过大的分区进行随机抽样选取。 对于数据量过大的分区还可以做二次拆分,比如图书小说这个品类数据量明显大于其他品类,于是就可以分析小说品类下的子品类数据量分布情况,并将子品类合并成新的几个分区。 对于数据量过小这种情况则需要考虑进行几个分区数据的合并处理。 总之对于后两种处理方式可以单独通过一个Spark任务定期运行,并将这种分区规则保存。 摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/application-of-spark--in-jingdong-supply-chain-forecasting 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7349702.html,如需转载请自行联系原作者

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供应链需求预测系统 | 预测结果可视化:D3.js开发交互式预测曲线对比图

无论后端模型多么复杂、准确率多高,如果前端只能用静态表格或简陋的折线图展示结果,业务人员很难直观感知预测偏差、识别异常波动,更难据此调整补货策略。尤其在促销季、新品上市等关键节点,业务专家需要快速对比“实际销量 vs 不同模型预测值”“基线预测 vs 促销模拟预测”,甚至钻取到单SKU级别的误差分布。

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腾讯开源 | C++ 布局引擎 Taitank 正式开源!

项目介绍 Taitank 布局引擎是 TDF 团队实现的一个高性能、轻量级、跨平台的 C++ 布局引擎。设计重点在于如何高性能的实现布局系统,并且在不影响业务使用的前提下,精简对历史属性的支持。目前已在QQ 浏览器、手机 QQ、QQ 视频等多个业务中广泛使用。 项目背景 交互体验是产品的核心功能,UI系统是交互系统的核心模块,布局引擎又是UI系统的核心模块。传统的布局引擎过于复杂,有非常多历史包袱。为了更好的支持业务的发展 TDF 团队内部实现了 Taitank 布局引擎。TDF 团队希望能够和业界共建一个更好的排版系统。 Taitank特性 一 高性能 Taitank 布局引擎通过算法流程优化、布局边界优化、缓存优化等多方面措施来提高布局系统的性能,大幅度的提高了布局引擎的性能。 二 标准支持 TDF 团队最终的目标是服务前端开发者,利用完善的前端生态并使得前端开发者能够无成本接入。Taitank 排版引擎实现了完整的 Flex 布局。 三 易用性 TDF 提供了一套模拟器,可以在浏览器中快速验证布局结果,方便开发和使用者的接入。 四 跨平台 Taitank 布局引擎支持多平台使用,并且可以在nodejs和浏览器中直接使用。 Github 地址:https://github.com/Tencent/Taitank

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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