ในระดับพื้นฐาน เทคโนโลยี Machine Learning (ML) จะเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์ ธุรกิจใช้ข้อมูลของตนกับบริการปรับแต่งส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า แนวทางนี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง และช่วยเพิ่มรายได้และความภักดีต่อแบรนด์
ปรับแต่ง Amazon เร่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของคุณด้วย ML ทำให้ง่ายต่อการรวมคำแนะนำส่วนบุคคลเข้ากับเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน ระบบการตลาดผ่านอีเมล และอื่นๆ ที่มีอยู่ Amazon Personalize ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้งานกลไกการปรับแต่งส่วนบุคคลที่ได้รับการปรับแต่งได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้าน ML Amazon Personalize จัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นและจัดการไปป์ไลน์ Machine Learning (ML) ทั้งหมด รวมถึงการประมวลผลข้อมูล การระบุคุณสมบัติ การใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุด และการฝึกอบรม การเพิ่มประสิทธิภาพ และการโฮสต์โมเดล คุณได้รับผลลัพธ์ผ่าน API และชำระเงินตามที่คุณใช้เท่านั้น โดยไม่มีค่าธรรมเนียมขั้นต่ำหรือข้อผูกมัดล่วงหน้า
โพสต์ สร้างสถาปัตยกรรมคำแนะนำส่วนบุคคลแบบใกล้เคียงเรียลไทม์ด้วย Amazon Personalize แสดงวิธีการออกแบบคำแนะนำส่วนบุคคลแบบใกล้เคียงเรียลไทม์โดยใช้ Amazon Personalize และ บริการข้อมูลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ของ AWS. ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายให้คุณทราบถึงการใช้งานอ้างอิงของระบบการแนะนำแบบส่วนตัวแบบเรียลไทม์โดยใช้ Amazon Personalize
ภาพรวมโซลูชัน
มีการใช้โซลูชันคำแนะนำส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์ ปรับแต่ง Amazon, บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3), สตรีมข้อมูล Amazon Kinesis, AWS แลมบ์ดาและ Amazon API Gateway Amazon.
สถาปัตยกรรมดำเนินการดังนี้:
- การเตรียมข้อมูล - เริ่มโดย การสร้างกลุ่มชุดข้อมูล, สคีมา และ ชุดข้อมูล แสดงรายการ การโต้ตอบ และข้อมูลผู้ใช้ของคุณ
- ฝึกโมเดล – หลังจากนำเข้าข้อมูลของคุณแล้ว ให้เลือกสูตรอาหารที่ตรงกับกรณีการใช้งานของคุณ จากนั้นเลือก สร้างวิธีแก้ปัญหา เพื่อฝึกโมเดลโดย การสร้างเวอร์ชันโซลูชัน เมื่อเวอร์ชันโซลูชันของคุณพร้อม คุณสามารถสร้างแคมเปญสำหรับเวอร์ชันโซลูชันของคุณได้
- รับคำแนะนำแบบใกล้เคียงเรียลไทม์ – เมื่อคุณมีแคมเปญ คุณสามารถรวมการโทรเข้ากับแคมเปญในแอปพลิเคชันของคุณได้ นี่คือที่ที่โทรไปที่ รับคำแนะนำ or รับการจัดอันดับส่วนบุคคล API สร้างขึ้นเพื่อขอคำแนะนำแบบเกือบเรียลไทม์จาก Amazon Personalize
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่ สร้างสถาปัตยกรรมคำแนะนำส่วนบุคคลแบบใกล้เคียงเรียลไทม์ด้วย Amazon Personalize.
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมโซลูชัน
การดำเนินงาน
เราสาธิตการใช้งานนี้พร้อมกรณีการใช้งานเกี่ยวกับการแนะนำภาพยนตร์แบบเรียลไทม์ให้กับผู้ใช้ตามการโต้ตอบกับฐานข้อมูลภาพยนตร์ในช่วงเวลาหนึ่ง
โซลูชันถูกนำไปใช้ตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- วิชาบังคับก่อน (การเตรียมข้อมูล)
- ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ
- ปรับใช้โซลูชัน
- สร้างเวอร์ชันโซลูชัน
- สร้างแคมเปญ
- สร้างตัวติดตามเหตุการณ์
- รับคำแนะนำ
- นำเข้าการโต้ตอบแบบเรียลไทม์
- ตรวจสอบคำแนะนำแบบเรียลไทม์
- ทำความสะอาด
เบื้องต้น
ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
- เตรียมข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ – จัดเตรียมและอัปโหลดข้อมูลไปยังบัคเก็ต S3 โดยใช้ คำแนะนำการใช้. สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะนี้ คุณจะอัปโหลดข้อมูลการโต้ตอบและข้อมูลรายการ การโต้ตอบคือเหตุการณ์ที่คุณบันทึกแล้วนำเข้าเป็นข้อมูลการฝึก Amazon Personalize จะสร้างคำแนะนำตามข้อมูลการโต้ตอบที่คุณนำเข้าไปยังชุดข้อมูลการโต้ตอบเป็นหลัก คุณสามารถบันทึกเหตุการณ์ได้หลายประเภท เช่น การคลิก ดู หรือการถูกใจ แม้ว่าโมเดลที่สร้างโดย Amazon Personalize จะสามารถแนะนำตามการโต้ตอบที่ผ่านมาของผู้ใช้ได้ แต่คุณภาพของคำแนะนำเหล่านี้สามารถปรับปรุงได้เมื่อโมเดลมีข้อมูลเกี่ยวกับการเชื่อมโยงระหว่างผู้ใช้หรือรายการต่างๆ หากผู้ใช้มีส่วนร่วมกับภาพยนตร์ที่จัดอยู่ในประเภทดราม่าในชุดข้อมูลรายการ Amazon Personalize จะแนะนำภาพยนตร์ (รายการ) ที่มีประเภทเดียวกัน
- ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ - การติดตั้ง อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS (AWS CLI)
- กำหนดค่า CLI ด้วยบัญชี Amazon ของคุณ - กำหนดค่า AWS CLI ด้วยข้อมูลบัญชี AWS ของคุณ
- ติดตั้งและบูตสแตรป AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
ปรับใช้โซลูชัน
หากต้องการปรับใช้โซลูชัน ให้ทำดังต่อไปนี้:
สร้างเวอร์ชันโซลูชัน
โซลูชันหมายถึงการผสมผสานสูตร Amazon Personalize พารามิเตอร์ที่ปรับแต่งเอง และเวอร์ชันโซลูชันหนึ่งเวอร์ชันขึ้นไป (โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม) เมื่อคุณปรับใช้โปรเจ็กต์ CDK ในขั้นตอนก่อนหน้า ระบบจะสร้างโซลูชันพร้อมสูตรการตั้งค่าส่วนบุคคลให้กับคุณโดยอัตโนมัติ เวอร์ชันของโซลูชันหมายถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรม สร้างก รุ่นโซลูชัน สำหรับการดำเนินการ
สร้างแคมเปญ
แคมเปญปรับใช้เวอร์ชันโซลูชัน (แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรม) พร้อมความสามารถในการธุรกรรมที่จัดเตรียมไว้สำหรับการสร้างคำแนะนำแบบเรียลไทม์ สร้างก รณรงค์ สำหรับการดำเนินการ
สร้างตัวติดตามเหตุการณ์
Amazon Personalize สามารถให้คำแนะนำตามข้อมูลเหตุการณ์แบบเรียลไทม์เท่านั้น ข้อมูลเหตุการณ์ในอดีตเท่านั้น หรือทั้งสองอย่าง บันทึกเหตุการณ์แบบเรียลไทม์เพื่อสร้างข้อมูลการโต้ตอบของคุณและอนุญาตให้ Amazon Personalize เรียนรู้จากกิจกรรมล่าสุดของผู้ใช้ของคุณ ซึ่งจะทำให้ข้อมูลของคุณใหม่และปรับปรุงความเกี่ยวข้องของคำแนะนำ Amazon Personalize ก่อนที่คุณจะสามารถบันทึกเหตุการณ์ได้ คุณต้องสร้างตัวติดตามเหตุการณ์ก่อน ตัวติดตามเหตุการณ์จะกำหนดเส้นทางข้อมูลเหตุการณ์ใหม่ไปยังชุดข้อมูลการโต้ตอบในกลุ่มชุดข้อมูลของคุณ สร้างและ ตัวติดตามเหตุการณ์ สำหรับการดำเนินการ
รับคำแนะนำ
ในกรณีการใช้งานนี้ ชุดข้อมูลการโต้ตอบจะประกอบด้วยรหัสภาพยนตร์ ดังนั้น คำแนะนำที่นำเสนอต่อผู้ใช้จะประกอบด้วยรหัสภาพยนตร์ที่สอดคล้องกับความชอบส่วนบุคคลมากที่สุด โดยพิจารณาจากการโต้ตอบในอดีต คุณสามารถใช้ getRecommendations
API เพื่อดึงคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้โดยการส่งสิ่งที่เกี่ยวข้อง userID
, จำนวนผลลัพธ์สำหรับคำแนะนำที่คุณต้องการสำหรับผู้ใช้ตลอดจน ARN ของแคมเปญ คุณสามารถค้นหาแคมเปญ ARN ได้ในเมนูคอนโซล Amazon Personalize
ตัวอย่างเช่น คำขอต่อไปนี้จะดึงคำแนะนำ 5 รายการสำหรับผู้ใช้ที่มี userId
คือ 429:
คำตอบจากคำขอจะเป็น:
รายการที่ส่งคืนโดยการเรียก API คือภาพยนตร์ที่ Amazon Personalize แนะนำให้ผู้ใช้พิจารณาตามการโต้ตอบในอดีต
ค่าคะแนนที่ระบุในบริบทนี้แสดงถึงตัวเลขทศนิยมที่มีค่าระหว่างศูนย์ถึง 1.0 ค่าเหล่านี้สอดคล้องกับแคมเปญปัจจุบันและสูตรอาหารที่เกี่ยวข้องสำหรับกรณีการใช้งานนี้ โดยพิจารณาจากคะแนนรวมที่กำหนดให้กับรายการทั้งหมดที่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของคุณ
นำเข้าการโต้ตอบแบบเรียลไทม์
ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ ได้รับคำแนะนำสำหรับผู้ใช้ที่มี ID 429 ตามการโต้ตอบในอดีตกับฐานข้อมูลภาพยนตร์ สำหรับคำแนะนำแบบเรียลไทม์ การโต้ตอบของผู้ใช้กับรายการต่างๆ จะต้องนำเข้าไปยัง Amazon Personalize แบบเรียลไทม์ การโต้ตอบเหล่านี้จะถูกนำเข้าไปยังระบบการแนะนำผ่าน Amazon Personalize ตัวติดตามเหตุการณ์. ประเภทของปฏิสัมพันธ์เรียกอีกอย่างว่า EventType
กำหนดโดยคอลัมน์ที่มีชื่อเดียวกันในชุดข้อมูลการโต้ตอบ (EVENT_TYPE
). ในตัวอย่างนี้ เหตุการณ์อาจเป็นประเภท “ดู” หรือ “คลิก” แต่คุณสามารถมีประเภทเหตุการณ์ของคุณเองได้ตามความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณ
ในตัวอย่างนี้ API ที่เปิดเผยซึ่งสร้างเหตุการณ์ของผู้ใช้ที่มีรายการจะได้รับพารามิเตอร์ "การโต้ตอบ" ที่สอดคล้องกับจำนวนเหตุการณ์ (interactions
) ของผู้ใช้ (UserId
) ด้วยองค์ประกอบเดียว (itemId
) ตอนนี้. ที่ trackingId
สามารถดูพารามิเตอร์ได้ในคอนโซล Amazon Personalize และในการตอบสนองต่อการสร้างคำขอ Event Tracker
ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็น a putEvent
คำขอ: สร้างการโต้ตอบประเภทการคลิก 1 รายการ โดยมีรหัสรายการ '185' สำหรับรหัสผู้ใช้ '429' โดยใช้การประทับเวลาปัจจุบัน โปรดทราบว่าในการผลิต 'sentAt' ควรตั้งค่าเป็นเวลาที่ผู้ใช้โต้ตอบ ในตัวอย่างต่อไปนี้ เราตั้งค่านี้เป็นจุดในเวลาในรูปแบบเวลายุคเมื่อเราเขียนคำขอ API สำหรับโพสต์นี้ เหตุการณ์จะถูกส่งไปยัง Amazon Kinesis Data Streams ผ่าน API Gateway ซึ่งเป็นสาเหตุว่าทำไมคุณต้องส่งพารามิเตอร์ชื่อสตรีมและ PartitionKey
คุณจะได้รับการตอบกลับการยืนยันที่คล้ายกับข้อความต่อไปนี้:
ตรวจสอบคำแนะนำแบบเรียลไทม์
เนื่องจากชุดข้อมูลการโต้ตอบได้รับการอัปเดต คำแนะนำจะได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติเพื่อพิจารณาการโต้ตอบใหม่ หากต้องการตรวจสอบคำแนะนำที่อัปเดตแบบเรียลไทม์ คุณสามารถเรียกใช้ getRecommendations API อีกครั้งสำหรับรหัสผู้ใช้เดียวกัน 429 และผลลัพธ์ควรแตกต่างจากรหัสก่อนหน้า ผลลัพธ์ต่อไปนี้แสดงคำแนะนำใหม่ที่มีรหัส 594 และคำแนะนำที่มีรหัส 16, 596, 153 และ 261 ได้เปลี่ยนคะแนนของพวกเขา รายการเหล่านี้นำเสนอภาพยนตร์แนวใหม่ ('แอนิเมชั่น|เด็ก|ละคร|แฟนตาซี|ดนตรี') 5 อันดับแรกที่แนะนำ
ขอ:
การตอบสนอง:
การตอบสนองแสดงให้เห็นว่าคำแนะนำที่ได้รับจาก Amazon Personalize ได้รับการอัปเดตแบบเรียลไทม์
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น ให้ล้างการใช้งานโซลูชันโดยใช้ ทำความสะอาดทรัพยากร.
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการใช้ระบบคำแนะนำส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์โดยใช้ Amazon Personalize การโต้ตอบกับ Amazon Personalize เพื่อนำเข้าการโต้ตอบแบบเรียลไทม์และรับคำแนะนำได้รับการดำเนินการผ่านเครื่องมือบรรทัดคำสั่งที่เรียกว่า curl แต่การเรียก API เหล่านี้สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันทางธุรกิจและได้รับผลลัพธ์เดียวกัน
หากต้องการเลือกสูตรใหม่สำหรับกรณีการใช้งานของคุณ โปรดดูที่ การปรับเปลี่ยนในแบบเรียลไทม์. หากต้องการวัดผลกระทบของคำแนะนำที่ทำโดย Amazon Personalize โปรดดูที่ การวัดผลกระทบของคำแนะนำ.
เกี่ยวกับผู้เขียน
คริสเตียน มาร์เกซ เป็นสถาปนิกอาวุโสด้านแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ เขามีประสบการณ์มากมายในการออกแบบ สร้าง และส่งมอบซอฟต์แวร์ระดับองค์กร ระบบที่มีโหลดสูงและกระจาย และแอปพลิเคชันแบบเนทีฟบนคลาวด์ เขามีประสบการณ์ในภาษาโปรแกรมแบ็กเอนด์และฟรอนต์เอนด์ รวมถึงการออกแบบระบบและการนำแนวทางปฏิบัติ DevOps ไปใช้ เขาช่วยเหลือลูกค้าอย่างแข็งขันในการสร้างและรักษาความปลอดภัยโซลูชันคลาวด์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แก้ไขปัญหาทางธุรกิจและบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ
อานันท์ โกมันดูรู เป็นสถาปนิกระบบคลาวด์อาวุโสที่ AWS เขาเข้าร่วมองค์กร AWS Professional Services ในปี 2021 และช่วยลูกค้าสร้างแอปพลิเคชันบนระบบคลาวด์บน AWS Cloud เขามีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในการสร้างซอฟต์แวร์และหลักการเป็นผู้นำของ Amazon ที่เขาชื่นชอบคือ “ผู้นำพูดถูกมาก"
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-real-time-personalized-recommendations-using-amazon-personalize/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 100
- 11
- 150
- 16
- 17
- 20
- 200
- 2021
- 24
- 49
- 7
- 8
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เร่ง
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- การบรรลุ
- การดำเนินการ
- อย่างกระตือรือร้น
- อยากทำกิจกรรม
- หลังจาก
- อีกครั้ง
- อัลกอริทึม
- จัดแนว
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- อเมซอน Kinesis
- ปรับแต่ง Amazon
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- an
- และ
- API
- APIs
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- ที่ได้รับมอบหมาย
- ช่วย
- ที่เกี่ยวข้อง
- สมาคม
- At
- ความพยายามในการ
- อัตโนมัติ
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- บริการระดับมืออาชีพของ AWS
- แบ็กเอนด์
- ตาม
- ขั้นพื้นฐาน
- BE
- รับ
- ก่อน
- ระหว่าง
- บูต
- ทั้งสอง
- ยี่ห้อ
- นำ
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- โทร
- รณรงค์
- CAN
- ความจุ
- กรณี
- การเปลี่ยนแปลง
- โหลด
- Choose
- ปลาเดยส์
- คลิก
- อย่างใกล้ชิด
- เมฆ
- โดยรวม
- คอลัมน์
- การผสมผสาน
- ภาระผูกพัน
- สงบ
- ครอบคลุม
- การยืนยัน
- ดังนั้น
- พิจารณา
- ปลอบใจ
- สิ่งแวดล้อม
- สอดคล้อง
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- ลูกค้า
- การปรับแต่ง
- ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- การส่งมอบ
- สาธิต
- ปรับใช้
- Deploys
- ได้มา
- ออกแบบ
- การออกแบบ
- เดสก์ท็อป
- แน่นอน
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- ดิจิตอล
- แปลงดิจิตอล
- ชี้นำ
- กระจาย
- ระบบกระจาย
- do
- ละคร
- ง่ายดาย
- ธาตุ
- ยกระดับ
- อีเมล
- การตลาดอีเมล์
- ช่วยให้
- ปลาย
- หมั้น
- เครื่องยนต์
- ที่เพิ่มขึ้น
- ระดับองค์กร
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- ยุค
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ดำเนินการ
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- ที่เปิดเผย
- ที่ชื่นชอบ
- คุณสมบัติ
- ค่าธรรมเนียม
- หา
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รูป
- พบ
- สด
- ราคาเริ่มต้นที่
- ส่วนหน้า
- เกตเวย์
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- ชนิด
- ได้รับ
- กำหนด
- เป้าหมาย
- บัญชีกลุ่ม
- ขึ้น
- มี
- he
- ช่วย
- จะช่วยให้
- จุดสูง
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- โฮสติ้ง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- ID
- ระบุ
- รหัส
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- การนำเข้า
- ช่วยเพิ่ม
- in
- รวมทั้ง
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นวัตกรรม
- ข้อมูลเชิงลึก
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- ปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- IT
- รายการ
- ITS
- เข้าร่วม
- jpg
- เก็บ
- สตรีมข้อมูล Kinesis
- ภาษา
- ความเป็นผู้นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- เรียนรู้
- ชั้น
- กดไลก์
- Line
- โหลด
- Lot
- ความจงรักภักดี
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การตลาด
- การจับคู่
- วัด
- เมนู
- ข่าวสาร
- ขั้นต่ำ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หนัง
- Movies
- หลาย
- ต้อง
- ชื่อ
- พื้นเมือง
- ใกล้
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ไม่
- ตอนนี้
- จำนวน
- ตัวเลข
- ที่ได้รับ
- of
- on
- ONE
- เพียง
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- organizacja
- ออก
- ผล
- เกิน
- ของตนเอง
- พารามิเตอร์
- พารามิเตอร์
- ในสิ่งที่สนใจ
- อดีต
- ชำระ
- ส่วนบุคคล
- ส่วนบุคคล
- ปรับแต่ง
- ส่วนบุคคล
- ท่อ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- ครอบครอง
- โพสต์
- การปฏิบัติ
- การคาดการณ์
- การตั้งค่า
- การจัดเตรียม
- เตรียมการ
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- ก่อน
- ส่วนใหญ่
- หลัก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- การประมวลผล
- การผลิต
- มืออาชีพ
- การเขียนโปรแกรม
- การเขียนโปรแกรมภาษา
- โครงการ
- ให้
- คุณภาพ
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- พร้อม
- เรียลไทม์
- รับ
- ที่ได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- สูตร
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- ระเบียน
- อ้างอิง
- การอ้างอิง
- หมายถึง
- ความสัมพันธ์กัน
- กรุ
- แสดง
- เป็นตัวแทนของ
- ขอ
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- รายได้
- ขวา
- เดียวกัน
- คะแนน
- ปลอดภัย
- ส่ง
- การส่ง
- ระดับอาวุโส
- ส่ง
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- น่า
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดงให้เห็นว่า
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- เดียว
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- การแก้
- กอง
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- ลำธาร
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- แน่ใจ
- ระบบ
- ระบบ
- เทคโนโลยี
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- การประทับเวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- ด้านบน
- ชั้น 5
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การทำธุกรรม
- การแปลง
- ชนิด
- ชนิด
- ไม่จำเป็น
- ให้กับคุณ
- อัปโหลด
- ใช้
- ใช้กรณี
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- กว้างใหญ่
- รุ่น
- รุ่น
- เดิน
- คือ
- นาฬิกา
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- เว็บไซต์
- ดี
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- ใคร
- ทำไม
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- เขียน
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล
- เป็นศูนย์