知鸦日报2024-07-11

2024-07-10 16:30:00 ~ 2024-07-11 16:30:00

技术

搜狐技术：初步了解预训练语言模型BERT

摘要

BERT是由Google提出的预训练语言模型，它基于transformer架构，被广泛应用于自然语言处理领域，是当前自然语言处理领域最流行的预训练模型之一。

pinterest技术：Building Pinterest Canvas, a text-to-image foundation model

摘要

Pinterest Canvas是一种文本到图像的模型，用于增强Pinterest平台上的现有图像和产品。它通过训练基础文本到图像模型，然后进行微调生成可视化产品的真实背景。模型经过两个阶段的训练，第一阶段训练模型填充缺失的图像区域，第二阶段专注于产品的可视化任务。模型还支持个性化结果，通过附加样式上下文来指导生成过程。Pinterest Canvas的未来改进包括升级底层的扩散骨干模型，进一步提高生成质量，并与用户进行反馈交流。此外，团队还在研究如何重新思考模型条件约束，并探索使用Pinterest优化的视觉嵌入来改进模型的文本条件组件。

Building Pinterest Canvas, a text-to-image foundation model

meta技术：Taming the tail utilization of ads inference at Meta scale

摘要

Tail utilization is a significant system issue and a major factor in overload-related failures and low compute utilization. The tail utilization optimizations at Meta have had a profound impact on …

Taming the tail utilization of ads inference at Meta scale

阿里巴巴技术：你的应用是不是只有service_stdout.log？

摘要

本文记录了logback-spring.xml文件不生效问题的整体排查思路。

搜狐技术：一个能让普通View轻松实现嵌套滚动的控件

摘要

在Android的事件分发机制当中，在同一个事件流中，如果由父控件拦截/消费了，那么子控件就没办法再获取到该事件流。这种传统的事件分发机制在嵌套滚动时会有明显不足，就是子控件无法消费父控件没有消费掉的滑动距离（因为起初是父控件接收了滑动事件，那么在同一个事件流中，所有事件都会给到父控件，子控件接收不到事件，也就无法滑动），从而造成嵌套滚动的不连贯（如果想滑动子控件就只能抬起手指结束本次事件流，并在下一次事件中滑动子控件）。使用嵌套滚动机制可以有效的解决上面的问题。它并没有改变事件分发机制，在发生嵌套滚动时，还是先进行事件分发，由父View将事件分发给子View，由子View进行消费。只不过，子View在自己消费之前，会先去询问父View，是否需要处理滑动事件，如果父View需要处理，就先交由父View进行滑动，父View滑完了，子 View 才进行滑动。在嵌套滑动中有两个角色：Child 和 Parent，Child 需要实现 NestedScrollingChild/NestedScrollingChild2/NestedScrollingChild3 接口之一，比如系统控件RecyclerView，而 Parent 需要实现 NestedScrollingParent/NestedScrollingParent2/NestedScrollingParent3 接口之一，比如系统控件CoordinatorLayout。在Android系统中要实现嵌套滚动，子View需实现NestedScrollingChild接口才能和实现了NestedScrollingParent接口的父View进行嵌套滚动。但是，在复杂的业务场景中，子View可能只是普通View（或ViewGroup），其本身并没有实现NestedScrollingChild接口，普通的子View可能是各种各样的控件，而且不止一个。

booking技术：Leverage graph technology for real-time Fraud Detection and Prevention

摘要

在Booking.com，我们致力于为客户和合作伙伴提供安全可靠的平台。我们采用机器学习模型、人工调查和启发式规则等创新灵活的方法来检测和打击欺诈行为。我们利用图技术服务构建图形表示来表示请求，并通过查询图数据库来评估欺诈风险。图的形状和大小可以揭示请求是否存在欺诈风险。通过实时获取关联信息，我们可以更有效地进行欺诈检测和预防。