然并卵:Google 将提供餐厅“预估等候时间”
总是能为使用者提供贴心信息的 Google 搜索,先前针对热门地点如餐厅、咖啡店等,就已经有提供了人潮尖峰显示,现在他们则是再利用这样的资料,给予使用者一个可以预测餐厅等候时间的功能。将可让你决定到底是否要当场等个 1 个多小时,或者躲过尖峰时间再到店以避免空等太久 -- 当然,如果你肚子饿到不行,也可以随时通过 Google Maps 搜索周遭改挑更少等候时间的餐厅啊!
总是能为使用者提供贴心信息的 Google 搜索,先前针对热门地点如餐厅、咖啡店等,就已经有提供了人潮尖峰显示,现在他们则是再利用这样的资料,给予使用者一个可以预测餐厅等候时间的功能。将可让你决定到底是否要当场等个 1 个多小时,或者躲过尖峰时间再到店以避免空等太久 -- 当然,如果你肚子饿到不行,也可以随时通过 Google Maps 搜索周遭改挑更少等候时间的餐厅啊!
信息流广告的精准预估技术是提升外卖业务广告效果的关键。美团外卖通过深度模型优化,实现了从用户行为建模到长短期兴趣匹配的全面升级,提升广告点击率。本文详细解析了信息流广告背后的技术架构和实践经验,适合所有关注广告优化的技术爱好者。想了解美团如何高效提升广告预估准确率吗?
MySQL 有一个语句是 UPSERT 的操作,它结合了 update 和 insert 两种操作的功能。当执行 upsert 操作时,如果指定的记录已经存在,则执行更新操作;如果指定的记录不存在,则执行插入操作。这种操作可以用来确保数据的一致性,并且可以减少对数据库的访问次数。
一般情况下,我们通过在应用层读取时间戳,计算两个时间戳的延时($t1 - t0$),就可以得到时延,就足够了。通过观察这个数据,我们可以看到网络的时延情况(latency)和抖动(jitter)。但是有时候,我们想知道物理网络传输网络的时延是多少,比如北京A机房到B机房的时延,如果通过应用层的时间戳来计算,误差就太大了。为什么呢?
本文以履约场景下的具体实践为背景,介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱,给出具体的解决方案,一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户,而不只是功能和方法由用户自由选择,因为实验方法差之毫厘,结果可能是失之千里。
Git 帮助我跟踪内容的版本,并与开源社区进行协作。它是我存储工作成果、共享和讨论改进的重要工具。我主要使用的工具包括浏览器、用 OpenSSH 连接 Foreman 实例、用 Vim 编辑源文件,以及使用 Git 进行版本控制。
本文重点介绍在开始使用 Git 和为 Foreman 文档做贡献时经常遇到的挑战。适用于中级 Git 用户。
最近, Google 账户新增了一种叫做 passkey 的登录方式。
和 密码 + U2F 的验证方式相比,passkey 实际上类似于在手机等设备上实现了一个 U2F,并使用它代替了两者的组合。对于普通用户来说这固然是比只用密码要安全的多的(因为 passkey证明了用户拥有一个登录了该 Apple ID 或 Google 账户的设备,并且知道其解锁密码,或是向设备以生物信息证明了身份),但由于完全去掉了密码,设备本身的安全性就很重要了,在 Google 的实现中 ,锁屏密码用于生成端到端加密的密钥,因此一个能够登录 Google 账户,并且获知了锁屏 PIN 的人便能恢复出 passkey。根据文章的说法,通过硬件保证了 PIN 只能尝试最多十次,但总体上,无论是 Google 还是 Apple 的实现都依赖于一直在线的手机本身的安全性,而 U2F 设备通常并不是连接在设备上的,因此我认为尽管对普通人来说passkey 已经足够好,但对于需要持续提高电击电压的人群来说,使用 密码 + U2F 会更安全一些。
本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足,希望对大家有所帮助或者启发。
大部分年轻人都在一个商业组织(即公司)中工作。 我们似乎对这个商业组织的运作已经很熟悉: 接触公司并进行面试和岗位匹配,在特定的岗位里面工作,过程也许开心或沮丧,通过组织的种种管理手段(KPI / OKR)来完成上级分发的任务。
这个过程中,我们往往遇到不少困惑,有些朋友还经历过职场 PUA(Pick-Up Artist);有些朋友可能感觉自己已经干的足够出色却无法得到晋升;有些朋友感慨合作的上下游太不专业了;总之,我们对公司不满是常态,而对公司满意则是反常。
其实很多时候,雇员的感受是公司运行的规律的投影。 我们制定 OKR 时候想去创造,应该通过什么方法论去开拓工作?这是公司战略决定的。 公司是怎么定义优秀人选的,我有没有机会获得晋升?这是公司用人态度决定的。 996 这么辛苦,我们该怎么去保持生活工作平衡?这是公司价值观和文化决定的。
前前后后2个月时间面了Google, Meta(Facebook)和LinkedIn三家公司并且都拿到了offer,最后深思熟虑之下选择了虽然钱不是最多但更适合自己职业发展的Google。发一篇博客记录一下时间线,鉴于公司的保密要求,面试内容就不透露了。
基于Cloud Spanner独特的结构,它能确保客户在以较小的用户群和业务量为起点时,不必过多担心在未来数据量和业务量增长后需要对数据库进行迁移或重新编写的问题。