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百變應用場景下,優酷基于圖執行引擎的算法服務框架筑造之路

來源:AI科技大本營     編輯:創澤   時間:2020/6/13   主題:其他 [加盟]

在阿里的業務中,有廣泛的算法應用場景,也沉淀了相關的算法應用平臺和工具:基礎的算法引擎部分,有成熟的召回和打分預估引擎、在線實時特征服務;推薦算法應用L域,有算法實驗平臺TPP(源于淘寶個性化平臺),提供Serverless形式的算法實驗平臺,包括資源彈性伸縮,實驗能力(代碼在線發布、AB分流、動態配置),監控管理(完善的監控報警、流控、降級)等能力,是算法在線應用的基石。

但在實際的算法應用業務中,比如優酷推薦業務,算法應用場景眾多(100+活躍場景),需求靈活多變,如果沒有一套通用業務框架,用于抽象出通用和定制化的部分來提G算法組件的復用度;會嚴重拖慢算法實驗的節奏。基于圖引擎的算法服務框架就是為了封裝一套框架,抽象算法在線服務的通用算子,支持運行時的算法流程的裝配,提升算法服務場景搭建的效率。

設計概覽

算法推薦典型在線處理執行流程:多路粗排召回,合并,預估,打散策略。推薦服務根據用戶的設備ID等其他必要信息進行多路并行召回,在召回引擎中進行粗排后,經過必要的過濾處理,截取一定數量的內容調用Rank引擎進行精排預估,預估結果經過一系列算法策略處理后輸出終結果。

整個過程中召回,合并,預估,打散等業務處理有并行處理,有串行處理,根據業務需要能夠靈活配置。基于圖的推薦業務執行引擎是運行在算法實驗平臺上的執行引擎,它的典型處理流程是:在AB實驗分桶上,通過圖形化交互頁面配置數據源、業務算子的執行依賴關系,并配置每個算子的運行時動態參數。

系統總體結構如下圖所示:分成五個主要的模塊(圖執行算子元件、圖形化配置DAG、圖配置動態解析、DAG圖執行引擎、Debug調試)。








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機器人手腕的系列分享之一

假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動,即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節,其大活動范圍通常在76度/85度

機器人手腕的系列分享之二

旋轉器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動,而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅動的機構來實現

機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個與旋轉器串聯的屈肌單元組成,形成一個U型關節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當解鎖時,還可以通過轉動手腕上的項圈來調節運動產生摩擦阻力

機器人手腕的系列分享之三自由度手腕

3自由度人工手腕在某些方面優于人類的手腕,如運動范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

串行腕關節與并行腕關節優缺點對比分析

具有相同數量自由度的設備之間進行比較時,串行機構往往比并行機構更長,對于串行機構,運動范圍和扭矩規格通常簡單地由執行機構的選擇和基本形狀幾何決定
資料獲取
機器人開發
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