<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[TURING.DT]]></title><description><![CDATA[科技改变世界，技术改变人生。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; levy_cui]]></copyright><item><title><![CDATA[pyCharm快速安装tensorflow、keras环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/146183070</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/146183070</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2025 16:42:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本地文件查看：C:\Users\levy\AppData\Roaming\pip\pip.ini。官方源 https://pypi.org/simple。tensorflow有点大需要等待一下，按照顺序执行。一、使用国内的源（下载速度起飞）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pycharm调试Deepseek API]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145504375</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145504375</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Fri, 07 Feb 2025 23:21:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[2、创建API key（注意：复制保存好API key，因为出于安全原因，你将无法通过 API keys 管理界面再次查看它）问题出在 httpx 更新到 0.28 版本以上，他们移除了已弃用的关键字 proxies。创建虚拟环境后，你需要激活它才能在该环境中安装包或运行代码。你可以通过搜索“cmd”或“Anaconda Prompt”来打开命令行界面。现在你可以在该环境中安装任何需要的包了。4、通过Anaconda Prompt安装openai包。5、测试（简单调用api）c）在虚拟环境中安装包。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双塔模型部署方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145288824</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145288824</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Tue, 21 Jan 2025 18:54:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[双塔模型在工业界的部署需要遵循以下步骤，从训练到上线到生产环境的推理，重点在于如何让模型高效、准确地完成用户和物品的匹配任务。以下将逐步从数据准备、模型训练、向量化离线部署、实时匹配服务、优化与监控五个方面详细说明，并附带详细的代码，易于理解和实现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模型部署：TF Serving 的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145262573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145262573</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Mon, 20 Jan 2025 16:35:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[p 8500:8500 -p 8501:8501表示将本地的端口映射到容器的端口，其中8500表示通信方式使用gPRC，8501使用Rest API进行通信，二选一，这里选择8500；一个重要的特性是：支持热更新与模型版本自动管理，这意味着一旦部署成功，不需要再为线上服务担心，只需要关心线下的模型训练即可；其中，重点是最后一步模型保存，需要保存成pb格式，如果你这边是其他格式，需要将其转换成pb；服务器端的目的是基于上面的模型文件，提供模型服务，方便通过客户端进行调用，实现模型推理；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VirtualBox新版本报错 Invalid installation directory解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145049908</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/145049908</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 10:07:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[将需要安装VirtualBox的目录下创建个目录。将VirtualBox安装在D盘。VirtualBox7.1.4下载。使用cmd（使用超级管理员）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[写产品需求文档(PRD)核心思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/143623942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/143623942</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Fri, 08 Nov 2024 13:09:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[产品需求文档（Product requirements document 简称PRD）是产品经理在工作中最重要的产出物，是承上启下的核心文档。因此，PRD文档是产品经理职业生涯中必须要掌握的技能。我会从以下几个方面讲解，到底怎么才能写好PRD文档。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何选择正确的北极星数据指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/143307394</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/143307394</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Mon, 28 Oct 2024 17:14:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[North Star Metric ”  北极星指标。又叫做 “ OMTM " ，唯一重要的指标。之所以叫北极星指标，是因为这个指标一旦确立，就像北极星一样，高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下，向着同一个方向迈进。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[搜索优化方向]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142635230</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142635230</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Sun, 29 Sep 2024 14:48:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[3）从整体体验端流程（用户点击搜索框–>用户在搜索场景完成深度转化）的每一个阶段，对应到底层的逻辑链路，去做相应的梳理和建设，整体的流程按照串联点去做；从用户点击搜索框-历史搜索词/热门搜索列表-联想词-搜索结果页/结果页的结构组成/展现形式等，进行体验端问题汇总，以优化核心价值为目标，去做汇总；1）整个转化流程中用户的转化漏斗（请求-下发-曝光-点击-转化-深度转化），去看用户在哪一块的流失率最高，进行归因分析。这部分主要是针对功能模块的优化，去合理提升用户在各模块的覆盖率以及用户在搜索场景的转化路径；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[产品用户增长]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142126121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142126121</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Wed, 11 Sep 2024 09:27:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[增长黑客其实就是围绕着增长 = 新增 + 留存 + 挽回，这个公式展开的。有了这个公式以后，当你发现产品增长乏力时，就可以分析产品增长停滞具体是由哪个方面引起的，然后对症下药，制定高效的产品增长策略。另外，很多大公司都会按照这个公式把自己的增长团队划分为新增、留存和挽回三组，各个团队可以针对明确的目标，制定自己的增长策略，促进产品增长。如果你在小公司，增长团队没有这么大的规模，你也可以借鉴这种方式把你的增长工作分成新增、留存和挽回这三部分，明确你制定的每一项增长策略分别可以从哪个方面实现产品增长。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何寻找用户需求]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142060141</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/142060141</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Mon, 09 Sep 2024 15:24:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[用户需求，是大家每天最常说的词，也是误区最多的词。一个最大的问题就是，产品经理写了几十页的用户需求文档，挂了各种各样精彩绝妙的韦恩图、曲线图、UI 图，结果却发现这个产品解决的痛点实际上根本就不存在。用户需求一定要立足于用户，一定要验证这个痛点到底是不是真的存在。平衡车（Segway）就是一个例子。这种靠电力驱动、具有自我平衡能力的交通工具，刚出现的时候惊为天人， 各种投资人、发明家都为这样的绝妙设计而感到震撼，但是这个被寄予厚望的发明却并没有顺利落地。平衡车需要经常充电，而且售价非常昂贵。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[APP黄金流量：如何完成首页入口资源位最大价值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141955799</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141955799</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Fri, 06 Sep 2024 11:48:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[以上，不同 App 首页资源位的使用，与 App 的定位、用户特征等高度相关。但是同一类型物料的价值是可以分析的。希望通过这节课能让你对各 App 首页资源位使用背后的逻辑有一定认识。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[信息流产品场景及数据指标体系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141464728</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141464728</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Fri, 23 Aug 2024 14:20:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[信息流现在是当前互联网平台信息分发最高效的方式，本课程主要分享了信息流数据指标体系， 分信息消费者、生产者、平台方来介绍主要数据指标。希望能让你对信息流的基础数据指标有一定认识。欢迎在留言区提问，也欢迎大家关注我的微信公众号（数据民工来取经儿）进行学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[意图识别和纠错问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141197901</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141197901</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Wed, 14 Aug 2024 18:55:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[可想而知，错误的意图识别会带来多大的负面影响。基于词典，就是对用户query内容和词典内容进行比对，比较常见的方式是序列标注问题里用的最大逆向匹配，通过这种方式找到词典里的实体词，匹配触发了自然就有意图了，而在词典匹配的时候，不是使用链表之类的来构造匹配结构，而是使用搜索树的结构，这种匹配的复杂度最低，速度也快，两者结合，其速度甚至比很多模型要快得多（基本上1ms以内就能完成），fasttext速度非常快，但是textcnn之类的其实就已经达到ms级别以上，bert甚至在10ms级别。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[浅谈搜索业务常见数据指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141154570</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141154570</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Tue, 13 Aug 2024 09:10:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[搭建指标体系的方法论有很多，本期我们会结合GSM、OSM方法的理念来梳理指标，再结合搜索核心关注的分析维度，搭建出搜索指标体系。针对不同的使用对象，可以抽取设计出不同的数据产品以满足需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[电商搜索停止词库（stopwords）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141017707</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141017707</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2024 09:25:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[在中文网站里面其实也存在大量的stop word，我们称它为停止词。比如，我们前面这句话，“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“为”这些词都是停止词。这些词因为使用频率过高，几乎 每个网页上都存在，所以搜索引擎开发人员都将这一类词语全部忽略掉。停止词，是由英文单词:stop word翻译过来的，原来在英语里面会遇到很多a，the，or等使用频率很多的字或词，如果搜索引擎要将这些词都索引的话，那么几乎每个网站都会被索 引，也就是说工作量巨大。可以毫不夸张的说句，只要是个英文网站都会用到a或者是the。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[电商违禁词&禁用词]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141017491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/141017491</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2024 09:19:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[最佳、最娇嫩、最低、顶级、顶级、防敏、首选；活化肌肤、最感兴趣、最具有发展前景、最贴心 最为完善、最佳 最舒适、顶尖、第一、最大 最新、最先进、独一无二、独有、最新、最严格、极至、最好的、最环保、最佳；促进血液循环、最近、最新鲜、最安全、最省力、最优质、第一线、最接近、最逼真、最满意、最简洁 最明朗 最低、最严谨、之首、独创、最重要、最佳、最高、天猫、首发、最自然、最好 最舒适、最重要、最小值、最高、最实用、首家、防止宝宝皮肤过敏、最高、最科学、最前沿、最轻便、**之王、最具活力、最喜欢、最完美。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[电商搜索同义词库（synonyms）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140997181</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140997181</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Wed, 07 Aug 2024 17:28:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前整理了一些搜索电商商品的同义词样例， 以提供搜索功能参考使用。T-shirt,T恤,Tshirt,T。儿童,婴儿,幼儿,婴幼儿,初生儿。挂表,钟,大表,表,闹钟,钟表。牛仔短裤=>牛仔裤,牛仔短裤。橙色,橘色,桔色,桔,橘,橙。晾衣架,衣服架,衣架,晒衣架。拉杆箱=>箱,箱包,拉杆箱。商务装,正装,西装,西服。皮夹=>包,皮包,皮夹。皮箱=>箱,箱包,皮箱。条纹,横条,竖条,花纹。外衣,外套,外褂,褂子。男袜,男士袜,男士袜子。女袜,女士袜,女士袜子。洗脚盆,足疗机,足浴盆。骑士靴=>靴,骑士靴。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[推荐系统与搜索系统架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140933835</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140933835</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2024 18:25:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[这就是其中一个模型的打分逻辑，有多模型打分融合的精排层，会将多个模型的分数进行打分，每个模型的重要性不一样，因此分数都会有权重，将每个模型的分数进行权重计算后相乘在一起，就是这个item的排序分数，每个item按照分数进行从高到底排序，就会得到精排打分列表。推荐的本质是需要留住用户在APP中，让用户使用的时间变长，并且第二天也能留住用户，逐渐产生广告收益和其他收益，让用户消费更多，需要通过分析用户的历史行为以及当前的实时行为场景等，推荐系统自发生成查询条件快速给出推荐列表的行为，是一种无声的搜索。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[搭建用户搜索指标体系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140847853</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140847853</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Thu, 01 Aug 2024 14:58:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[用户类指标：搜索人均类指标以及搜索的新增、活跃等指标都能反应搜索用户的使用情况，通过人均类指标能够反应搜索对于用户的渗透情况、新增活跃指标更是很直观的反馈用户对于搜索功能的体验，是否能满足用户获取信息的需求，而留存类指标则体现出搜索功能是否给用户感受到良好的使用体验，当搜索功能有优化升级时这些指标都能及时的反馈优化效果。流量类指标：搜索DAU、搜索时长、搜索次数、搜索PV、搜索UV等，这些是能够反应搜索流量的核心指标，也是最直观能够反应用户使用搜索功能的情况，适用于日常的大盘监控分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[3步阐述搜索框做了什么事情]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140830905</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/levy_cui/article/details/140830905</guid><author>levy_cui</author><pubDate>Wed, 31 Jul 2024 19:48:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[搜索功能是几乎每个产品的通用标配功能，一个看似简单的搜索框背后，其实隐含了大量的设计思考和技术壁垒。本文将从三个部分阐述，为何搜索框并不简单。本文将从搜索场景的思考、基于步骤的搜索设计以及搜索数据的追踪3个部分，对产品内部搜索设计的主要思路和常见的搜索规则做个简单的分享。]]></description><category></category></item></channel></rss>