公开(公告)号：CN111679891A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010817867.1

申请日：2020-08-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 孙尚椿 ,  司徒功源 ,  姜涛 ,  王琳 ,  蒋如杰 ,  丁轶

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本申请的一个或多个实施例提出容器复用方法、装置、设备以及存储介质。其中，上述方法可以包括，确定第一JOB任务包括的各容器的工作状态。然后，当上述各容器的工作状态为空闲时，从预先配置的配置信息集合中获取配置信息，并将获取的配置信息分发至上述各容器，以使上述各容器基于上述获取的配置信息执行上述第一JOB任务。

公开(公告)号：CN111291870A

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN202010384220.4

申请日：2020-05-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 葛志邦 ,  胡志洋 ,  张大龙 ,  黄鑫 ,  宋宪政 ,  马其浩 ,  王琳

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例公开了一种图深度学习中高维稀疏特征的处理方法及系统。所述方法包括：获取至少一个样本，并确定图数据中与所述至少一个样本对应的子图；遍历所述子图，从所述子图的节点获取非零特征；从参数机器中获取与所述非零特征对应的映射参数；其中，所述参数机器为模型训练过程中存放模型参数的机器，所述映射参数为将所述非零特征对应的高维向量映射到低维向量时所使用的参数；训练神经网络模型，对所述非零特征对应的映射参数进行优化，得到训练好的神经网络模型。