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贝壳找房(Ke Holdings Inc.)又称贝壳集团,是中华人民共和国一个二手房、新房和房屋出租资讯网站,成立于2017年11月21日。该网站通过抽取成交双方的佣金来获利。2020年8月13日,贝壳集团在纽交所挂牌上市。

Kubernetes 安全风险加固手册

随着 Kubernetes 的广泛应用,安全风险也逐渐凸显出来。本文将从 Cloud、Cluster、Container 角度出发,以一种由下至上的方式,列举 Kubernetes 的安全风险,并提供相应的加固建议。

Electron应用开发实践

本文将带你了解Electron框架并编写出你的第一个跨平台桌面应用程序。

基于Milvus的向量搜索实践(二)

本篇主要讲针对低延时、高吞吐需求,对Milvus部署方式的一种定制方案。

贝壳搜索平台实时流总体架构设计

2018年贝壳公司战略调整,业务量及业务复杂度有较大增长。面对新的挑战,搜索团队对整个搜索平台进行了重构,针对旧系统的一些问题,主要从可配置,异步化,并发,可扩展,全链路追踪,业务隔离等方面进行了优化。

fastText的源码,看这一篇就够了!

想知道文本分类新秀fastText内部到底怎么实现的吗?戳进来一探究竟吧!

读“懂”用户找房需求:贝壳语义解析技术实践

为什么在贝壳找房APP能够找到更好的房子?语义解析是其中非常重要的一环,本文就为你详细介绍语义解析在贝壳找房的相关工作。

贝壳搜索为什么能知道你想住哪?

为什么?茫茫宇宙中,贝壳搜索就能知道你想住哪。其实,在NLP中,NER(命名实体识别)是很多应用的关键一步。该技术在贝壳找房也已被广泛应用,比如智能搜索、智能问答、智能推荐等。本文就为你详细介绍我们的实践。

ElasticSearch相关性计算原理及实践

本文结合ES在贝壳找房的房源搜索、小区搜索、看点信息流等应用的实践经验,介绍ES的相关性计算原理,以及如何对相关性调优。

一镜到底:FM们的原理及在贝壳搜索的实践

FM(因子分解机)作为CTR预估的经典方法,在深度学习时代又有了新的创新,本文带你抽丝剥茧地看看FM及其变体的原理,同时结合贝壳搜索真实数据,对比了不同模型之间的差别。

数据增强在贝壳找房文本分类中的应用

有监督的深度学习极大地依赖大规模的标注数据,在实际项目中,我们通常会面临少样本、样本分布不均衡等场景。因此,如何运用数据增强技术来改善上述问题是近年来的热点问题之一。

DST在贝壳咨询助手中的应用

本文主要介绍DST在贝壳咨询助手的探索,包括业务背景、咨询助手架构图、DST服务架构、以及我们对DST的的一些探索。

Activiti使用小技巧

三方合同系统自从签前审核项目开始,一直有跟工作流打交道,最近合同变更项目也开始对接工作流。在这个过程中,面对复杂多变的业务场景,为了解决各种出其不意的业务需求,我对activiti进行了更多的探索和发现,本文的初衷是将我发现的一些小技巧分享给大家,希望能给大家以后使用activiti、对接工作流平台一些参考。

全局运营浮层

全局浮层SDK是贝壳体系中一套统一的投放运营服务,核心能力是APP无需发版即可实现在任何页面、任何人群、任何时间、以及权重优先级等策略进行投放自定义样式的弹窗和浮层。

贝壳分布式调度框架简介

随着贝壳的业务功能的不断扩大,具有复杂功能的单体应用随之进入了微服务开发的迭代模式。项目需要作业调度模块是个常见需求,在之前单体系统中,集成了quartz完成作业调度模块,因为单体应用集成一次后,单从技术层面看几乎没有新的工作量,而且整体还是比较稳定的,但是当单体应用进行微服务拆分后,很多微服务项目都需要集成作业调度模块,常规的一些作业调度实现,已经无法满足公司级的微服务项目拓张,一种轻量级、分布式、统一管理的作业调度框架势在必行。

Hystrix在项目中实践

Hystrix是用于分布式场景下服务熔断、降级的开源Java库。它的主要作用有线程隔离,熔断,降级和监控报警。这里不会过多的介绍Hystrix本身的概念及定义,具体内容可以看其github网站或是自行搜索,会有大量的仔细介绍。根据自身业务的具体情况,把外部依赖进行隔离,从而保证某些外部服务出现问题时,其它的服务仍然是可用并且是不受影响的。

Athena-贝壳流量实验平台设计与实践

随着贝壳找房业务的不断增长,精细化运营显得尤为重要。为了保证每一次迭代,每一个方案能够真正得到用户的认可,为贝壳带来有效的商机转化率,我们就不得不理性对待每次功能上线,反复对比找到产品方案中的不足加以改进。基于这种需要,我们推出了贝壳找房AB实验平台(Athena)(以下简称ab平台)来为大家做产品方案的优化测试,利用实验得到的转化数据为各个业务线优化产品方案提供科学的依据。

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