本文全面探讨了营销活动反作弊与电商反作弊的图算法应用。首先介绍了黑产薅取活动奖励、刷单等作弊行为的背景，随后深入讲解了同人挖掘技术，包括同人建模、挖掘步骤及稳定性处理。接着，依次介绍了标签传播算法、Fraudar算法、GCN网络的原理、优缺点及应用。最后，文章展望了未来图算法在风控反作弊应用的发展方向，如多模态数据融合与动态图实时计算，旨在应对黑产的快速演化，确保营销活动的公平性与数据真实性。
在当今微服务架构盛行的时代，分布式系统已经成为企业级应用的标准模式。然而，随之而来的分布式事务问题也成为了开发人员的一大挑战。在复杂的供应链系统中，各个业务模块之间的数据一致性一直是一个重要且棘手的问题。物流、库存、订单等系统相互协作，如何在保证业务高效运转的同时，确保跨系统操作的数据一致性？ 今天，我们将深入探讨一个专为解决供应链分布式事务问题而设计的框架——「一致性框架」。
后台中间件类服务的 client API，往往都要做网络、异步、缓存等逻辑，通常功能较为复杂。最近遇到两个外网问题，一个是Tcaplus client API（TcaplusDB 是腾讯云专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务） 另一个则是 pulsar go client API 使用不当所致，本文是笔者结合排查经过，加上自己的思考做的一点探讨分享。
本文以通俗易懂的方式，为“大模型小白”解析Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder的组成等内容，帮助读者全面理解这一支撑现代AI的语言模型基石。
被Agent/RAG吊打？你缺的不是智商，是这篇文章！ 亲历鹅厂IEG/WXG项目实战，大三菜鸟用血泪debug记录， 撕开AI基石真面目 → 黑科技本质 = ______！ 连夜肝出 「人话说明书+通关路线图」 ， 即学即用！青铜连夜上分，帮助大家快速入门Agent/RAG （文章前半部分会介绍Agent，后半部分讨论RAG，最后还分享了优化RAG的一些tips，希望能帮助到大家！！）
在处理复杂任务时，通常需要我们和Cursor进行多轮对话，而随着对话轮次的增多，Cursor对于核心任务和工作重点的记忆丢失的越多，归根到底，是由于大模型缺乏长期记忆机制。为了解决这一问题， 本文调研了Memory Bank，一种针对特定情况的新型记忆机制，使模型能够唤起相关记忆，通过持续的记忆更新不断进化，理解并适应用户的个性。记忆存储方面，Memory Bank通过整合先前互动的信息，随着时间的推移，模仿拟人行为并选择性地保存记忆。建立在强大的记忆存储基础之上，记忆检索方面，Memory Bank采用双塔密集检索模型，使用FAISS索引对向量表征进行相似性检索，以实现高效检索。记忆更新方面，Memory Bank取自艾宾浩斯遗忘曲线理论的灵感，提出了一种新的记忆更新机制。这种机制允许AI忘记并根据时间的流逝和记忆的相对重要性来强化记忆，从而提供更像人类的记忆机制和丰富的用户体验。
