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TSeer TSeer： Tars开源一周年，研发团队原班人马倾情奉献！ TSeer是一套服务注册发现容错的方案，是对Tars名字服务功能的轻量化。在腾讯浏览器、应用宝、管家、手机书城、腾讯文学、广点通等众多业务中广泛采用，目前日均承载百亿级的请求量。 TSeer轻巧灵便，对业务的侵入性低，非tar

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| 导语 近年来比较热门的任务型对话的研究主要集中在端到端的框架的研究，基本跟传统任务型算法框架——语言理解模块（Spoken Language Understanding，对话管理模块(Dialogue Management)，自然语言生成模块(Natural Language Generatio

在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户

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前言 本文介绍我们在推荐系统领域的大规模参数学习研究. 问题的起源是探究给每一个用户学习一个 ID 层级的表征, 而在千万量级的业务上, 学习如此特征将会牵涉到超十亿规模的参数学习. 对此我们根据推荐算法的特点, 实现了一个无需使用参数服务器, 在普通 Spark 能够运行的支持大规模参数学习的 F

前言 在保证数据安全的基础上，保持服务的持续可用，是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用（Maximum Availability）”和“最大保护（Maximum Protection）”模式间的艰难抉择： “最大可用”模式，表示主机尽力将数据同步到备

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作者：邬嘉文，精通用户研究，推荐算法，Growth用户运营，结果在微信都用不上。 从市场调查转行腾讯做互联网，那时候还不懂什么是运营。记得有一份大神级PPT分享到：运营就是如何吸引用户，并活跃用户。当时头脑一响，觉得说得很对，并深深记住了7年。因为刚进入互联网公司，那时候对互联网岗位设置感觉有点陌生