算法學(xué)習(xí)資料： AI_Tutorial

架構(gòu)、搜索、推薦、廣告系統(tǒng)優(yōu)質(zhì)資源

你還在為學(xué)習(xí)算法摸不著頭腦么？你還在為技術(shù)調(diào)研各種Google么？AI的牛b吹不上去？盯緊了，這里就是你的2020女朋友～。本項目會持續(xù)關(guān)注AI落地的一些優(yōu)質(zhì)技術(shù)資料。大家也可以去網(wǎng)站投稿。
算法學(xué)習(xí)資料： AI_Tutorial 記得Star哦～！

后端架構(gòu)、AI架構(gòu)、搜索系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)技術(shù)資料整理。這篇文章意圖是收集市面上質(zhì)量不錯的后端架構(gòu)、AI架構(gòu)、搜索、 推薦、 廣告引擎技術(shù)資料，內(nèi)容來源包括開源項目官網(wǎng)（Lucene、Solr、Elastic）、綜合技術(shù)網(wǎng)站（AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、國內(nèi)外知名互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)博客（阿里中間件團(tuán)隊博客、美團(tuán)技術(shù)博客等）、知名技術(shù)牛人公眾號博客等。
以下整理的內(nèi)容大致根據(jù)來源進(jìn)行分類。@AIQ-人工智能

github地址：https://github.com/cbamls/full_stack_coder

個人視角有限，謝謝。

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開源相關(guān)

Lucene

• Lucene 官網(wǎng)

• Lucene 7.6.0源碼

• Lucene Wiki

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Solr

• Solr 官網(wǎng)

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Elastic

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• Elasticsearch: 權(quán)威指南 - 中文版

• Elastic 中文社區(qū)

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中文分詞

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大公司

阿里

• 天貓推薦算法團(tuán)隊的那些事兒 - 20140401 - infoQ
  本文以訪談的方式呈現(xiàn)，對搜索和推薦算法進(jìn)行了簡單的比較，提到了 AB 測試和離線測試，主要對推薦算法團(tuán)隊的工作方式、工作考評、任務(wù)分配、招聘等進(jìn)行了介紹。

• 天貓 11.11：搜索引擎實時秒級更新 - 20141111 - infoQ
  文章簡單介紹了阿里搜索引擎架構(gòu)，提到了以下內(nèi)容：1）為提高數(shù)據(jù)實時性（庫存、價格等），去掉應(yīng)用層和業(yè)務(wù)層的緩存，重點提升引擎層的服務(wù)能力。2）排序鏈，根據(jù)業(yè)務(wù)場景定制排序鏈。3）sku 搜索，搜索結(jié)果和屬性導(dǎo)航聯(lián)動（標(biāo)類產(chǎn)品）。

• 阿里搜索離線技術(shù)團(tuán)隊負(fù)責(zé)人談 Hadoop：阿里離線平臺、YARN 和 iStream

• 基于 Apache Flink 的實時計算引擎 Blink 在阿里搜索中的應(yīng)用 - 20170216 - infoQ

• 阿里開源深度學(xué)習(xí)框架 XDL，面向廣告、推薦、搜索場景 - 20181128 - AIQ

• 阿里巴巴搜索引擎平臺 Ha3 揭秘 - 201811 - AIQ

阿里搜索事業(yè)部技術(shù)團(tuán)隊
阿里集團(tuán)搜索、推薦、圖像技術(shù)的大本營，大數(shù)據(jù)時代的創(chuàng)新主場。

• 阿里搜索事業(yè)部技術(shù)團(tuán)隊

• OpenSearch：輕松構(gòu)建大數(shù)據(jù)搜索服務(wù) - 20160222

• 搜索雙鏈路實時計算體系 @雙 11 實戰(zhàn) - 20160111

阿里中間件團(tuán)隊博客
2012 年期間，阿里中間件博客記錄了 20 多篇 Lucene、Solr 相關(guān)博文，主要記錄了一些在項目開發(fā)過程中遇到的問題，以及部分源碼解讀。內(nèi)容豐富、實用，但不是很系統(tǒng)。

• 阿里中間件團(tuán)隊博客

• Solr 調(diào)優(yōu)參考 - 20120521

• Solr Lucene 優(yōu)劣勢分析 - 20120626

• SolrQuery 性能壓測參考 - 20120731

• NumericField NumericRangeQuery 原理分析 - 20120731

• Solr schema 編寫指導(dǎo) - 20120731

• 關(guān)于搜索挖掘所想 - 20120731

• SolrQuery 挖掘 – 單維度聚合分析 - 20120920

• 我感受到的排序機(jī)制參考 - 20120920

• 垂直搜索新問題 - 20120920

• Solr 平臺化搜索實戰(zhàn)必知場景 - 20120921

• Solr Schema 配置小細(xì)節(jié)大問題 - 20121015

• Solr DisjunctionMax 注解 - 20121015

• Sql Support within Solr- 類 Sql 的 solr 搜索實現(xiàn) (1) - 20121015

• Sql Support within Solr- 類 Sql 的 solr 搜索實現(xiàn) (2) - 20121015

• 關(guān)于 TrieField 的全面認(rèn)識、理解、運用 - 20121015

• Solr Facet 引發(fā)思考 on the road - 20121029

• 查詢問題 —queryparse 深入理解 - 20121029

• TermRangeQuery 源碼解析 - 20121106

• Solr 之緩存篇 - 20121106

• 搜索的測試話題 - 20121113

• 關(guān)于搜索夜話 ---- 作為階段序列的告別 - 20121113

• solr 長文本搜索問題 - 20121210

• SolrCore2.9.1 源碼分析備忘 - 20121210

百度

• 百度萬億量級數(shù)據(jù)庫 Tera 架構(gòu)應(yīng)用、設(shè)計與實踐全攻略 - 20170526 - infoQ

京東

• 京東 618：揭秘大促銷背后的個性化推薦 - 20150618 - infoQ

• 京東 11.11：商品搜索系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 - 20151111 - infoQ

• 京東 618：機(jī)器學(xué)習(xí)與商品數(shù)據(jù)挖掘和知識抽取 - 20170618 - infoQ

美團(tuán)點評

美團(tuán)點評技術(shù)團(tuán)隊博客
在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司中，個人認(rèn)為“美團(tuán)點評技術(shù)團(tuán)隊博客”是最持之以恒的，而且非常干貨。

• 美團(tuán)點評技術(shù)團(tuán)隊

• 美團(tuán) O2O 排序解決方案——線下篇 - 20151207

• 美團(tuán)O2O排序解決方案——線上篇 - 2015-11-16 17:00

• 美團(tuán)點評旅游搜索召回策略的演進(jìn) - 20170616 - AIQ

攜程

• 攜程技術(shù)中心

去哪兒

• 去哪兒網(wǎng)機(jī)票搜索系統(tǒng)的高并發(fā)架構(gòu)設(shè)計 20170421 - AIQ

搜狗

• 搜狗搜索廣告檢索系統(tǒng) - 彈性架構(gòu)演進(jìn)之路 - 20160111 - infoQ

• 深度學(xué)習(xí)在搜狗無線搜索廣告中的應(yīng)用 - 20160808 - infoQ

• 以搜狗為例，談?wù)Z音輸入如何影響你的生活 - 20161208 - infoQ

一號店

• 1 號店 11.11：分布式搜索引擎的架構(gòu)實踐 - 20151112 - infoQ

• 1 號店 11.11：機(jī)器排序?qū)W習(xí)在電商搜索中的實戰(zhàn) - 20161111 - AIQ

• 機(jī)器學(xué)習(xí)在 1 號店商品匹配中的實踐 - 20170506 - 攜程技術(shù)中心

待分類

國內(nèi)

• 當(dāng)當(dāng) 11.11：促銷系統(tǒng)與交易系統(tǒng)的重構(gòu)實踐 - 20151113 - infoQ

• 蘇寧易購 11.11：商品詳情系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 - 20151227 - infoQ

• 達(dá)觀數(shù)據(jù) 點擊模型：提升算法精度的利器 - 20160315 - infoQ

• 達(dá)觀數(shù)據(jù) 一個可供參考的搜索引擎排序架構(gòu)實踐案例 - 20160830 - infoQ

• 達(dá)觀數(shù)據(jù) “搜你所想” 之用戶搜索意圖識別 - 20170608 - AIQ

• 鏈家網(wǎng) 數(shù)據(jù)驅(qū)動在搜索優(yōu)化與推薦策略中的實踐 - 20170406 - infoQ

• 深度學(xué)習(xí)在 Airbnb 大規(guī)模搜索排名上的實戰(zhàn)經(jīng)驗 - 20181118 - AIQ

• 51 信用卡的個性化推薦體系 - 2018 - AIQ

• 蘇寧 11.11：搜索引擎 Solr 在蘇寧易購商品評價系統(tǒng)中的應(yīng)用 - 20181105 - AIQ
  國外

• Twitter 實時檢索 6700 億條推文，細(xì)談 Twitter 搜索引擎的演進(jìn)歷程 - 20160330 - infoQ

• Yelp 是如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動搜索過濾器的？ - 20151209 - infoQ

開發(fā)應(yīng)用

理論基礎(chǔ)

• 我愛自然語言處理 推薦

• 漫話中文自動分詞和語義識別

源碼解讀

• 劉超覺先 詳細(xì)分析了 Lucene3.x 的源碼，推薦。

• Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part I

• Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part II

• Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part III

常見問題

• Stackoverflow - Lucene

• Stackoverflow - Solr

• Stackoverflow - Elastic

其他

• 對話 Kibana 之父：如果需要，你應(yīng)該自己動手編寫工具 - 20170111 - infoQ

• 配置高性能 Elasticsearch 集群的 9 個小貼士 - 20170104 - infoQ

• 基于 ElasticStack 的數(shù)據(jù)探索與分析 - 20161018 - infoQ

• 使用 Akka、Kafka 和 ElasticSearch 等構(gòu)建分析引擎 - 20160825 - infoQ

• 萬億級日志與行為數(shù)據(jù)存儲查詢技術(shù)剖析 - 20170222 - infoQ

• 谷歌的自然語言部門是啥樣的？ - 20160118 - infoQ

• 通過 Baratine 將 Lucene 庫暴露為微服務(wù) - 20160225 - infoQ

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人工智能領(lǐng)域文集

畢業(yè) 10 年才懂，解決問題的能力原來這么重要

跨境電商 Etsy 如何使用交互行為類型進(jìn)行可解釋推薦

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性

個性化海報在愛奇藝視頻推薦場景中的實踐

華為招聘

華為人才招聘

Query 理解和語義召回在知乎搜索中的應(yīng)用

推薦系統(tǒng)技術(shù)演進(jìn)趨勢：從召回到排序再到重排

程序員必知必會的零拷貝技術(shù)

推薦系統(tǒng)的發(fā)展與簡單回顧

溝通的重要工具——喬哈里視窗

NLP 技術(shù)在微博 feed 流中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí) - 一文理解 GBDT 的原理 -20171001

LR+FTRL 算法原理以及工程化實現(xiàn)

推薦場景中召回模型的演化過程

讀《影響力》這本書

系統(tǒng)重構(gòu)的道與術(shù)

CTO 被裁，離職前給組了的高級開發(fā)們 8 個建議。

記錄：tf.saved_model 模塊的簡單使用（TensorFlow 模型存儲與恢復(fù)）

淘寶如何擁抱短視頻時代？視頻推薦算法實戰(zhàn)

解密淘寶推薦實戰(zhàn)，打造 “比你還懂你” 的個性化 APP

風(fēng)控特征—時間滑窗統(tǒng)計特征體系

解密商業(yè)化廣告投放平臺技術(shù)架構(gòu)

深入理解 AQS 之 Condition 源碼

IJCAI 2019 | 為推薦系統(tǒng)生成高質(zhì)量的文本解釋：基于互注意力機(jī)制的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型

Hi, xiaolongnk

Learning to rank 基本算法小結(jié)

知識結(jié)構(gòu)化在阿里小蜜中的應(yīng)用

萬字長文！推薦系統(tǒng)算法崗校招面試經(jīng)驗 & 學(xué)習(xí)心得

標(biāo)簽平滑 & 深度學(xué)習(xí)：Google Brain 解釋了為什么標(biāo)簽平滑有用以及什么時候使用它 (SOTA tips)?

經(jīng)驗：一個秒殺系統(tǒng)的設(shè)計思考

視頻：美圖個性化 push AI 探索之路

優(yōu)酷 DSP 廣告投放系統(tǒng)架構(gòu)實踐

淺談微視推薦系統(tǒng)中的特征工程

知識圖譜的自動構(gòu)建

美團(tuán)點評效果廣告實驗配置平臺的設(shè)計與實現(xiàn)

騰訊信息流內(nèi)容理解技術(shù)實踐

深度 |58 商業(yè)流量排序策略優(yōu)化實踐

美團(tuán)點評 Kubernetes 集群管理實踐

張一鳴：如何應(yīng)對公司變大之后的管理挑戰(zhàn)

如何提升「會議效率」

【有贊】數(shù)據(jù)資產(chǎn)，贊之治理

搜索引擎中的 Web 數(shù)據(jù)挖掘

幾十億數(shù)據(jù)查詢 3 秒返回，ES 性能優(yōu)化實戰(zhàn)！

基于多視角學(xué)習(xí)和個性化注意力機(jī)制的新聞推薦

Walrus- 一個輕量級 olap 查詢框架

微服務(wù)高可用利器——Hystrix 熔斷降級原理 & 實踐總結(jié)

【推薦實踐】微博在線機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實踐

馬蜂窩推薦排序算法模型是如何實現(xiàn)快速迭代的

在線學(xué)習(xí)在愛奇藝信息流推薦業(yè)務(wù)中的探索與實踐

【58 同城】如何從 0 到 1 構(gòu)建個性化推薦？

機(jī)器學(xué)習(xí)在 58 二手車估價系統(tǒng)實踐

萌新想請教一下 特征選擇 的問題

實時計算引擎在貝殼的應(yīng)用與實踐

今日頭條在消息服務(wù)平臺和容災(zāi)體系建設(shè)方面的實踐與思考

推薦系統(tǒng)中模型訓(xùn)練及使用流程的標(biāo)準(zhǔn)化

知識圖譜與語義分析技術(shù)介紹（附前沿論文解讀）

網(wǎng)絡(luò)圖模型知識點綜述

360 展示廣告召回系統(tǒng)的演進(jìn)

Tensorflow 的 checkpoint 教程

陳曦：性能與穩(wěn)定并存 Elasticsearch 調(diào)優(yōu)實踐

3000 臺服務(wù)器不宕機(jī)，微博廣告系統(tǒng)全景運維大法

由 Finalizer 和 SocksSocketImpl 引起的 Fullgc 問題盤點

愛奇藝效果廣告的個性化探索與實踐

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在美圖個性化推薦的應(yīng)用實踐

UC 信息流推薦模型在多目標(biāo)和模型優(yōu)化方面的進(jìn)展

Facebook 面向個性化推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)推薦模型

美團(tuán)配送交付時間輕量級預(yù)估實踐

58 招聘推薦排序算法實戰(zhàn)與探索

阿里如何實現(xiàn)秒級百萬 TPS？搜索離線大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)解讀

會向業(yè)務(wù)“砍需求”的技術(shù)同學(xué)，該具備哪 6 點能力？

UC 國際信息流推薦中的多語言內(nèi)容理解

10 年 +，阿里沉淀出怎樣的搜索引擎？

Hi, 2019_nickname

老大難的 GC 原理及調(diào)優(yōu)，這下全說清楚了

以 YouTube 論文學(xué)習(xí)如何在推薦場景應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)

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阿里媽媽：品牌廣告中的 NLP 算法實踐

OCPC 廣告算法在鳳凰新媒體的實踐探索

降低軟件復(fù)雜性的一般原則和方法

基于 Elastic Stack 的海量日志分析平臺實踐

支付系統(tǒng)高可用架構(gòu)設(shè)計實戰(zhàn)，可用性高達(dá) 99.999！

推薦系統(tǒng)應(yīng)該如何保障推薦的多樣性？

淺談 UC 國際信息流推薦

我在亞馬遜學(xué)到的三樣?xùn)|西，為我的機(jī)器學(xué)習(xí)職業(yè)之路做好了準(zhǔn)備

關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動的重新思考

頭條，美團(tuán)，滴滴，京東及其它公司面試經(jīng)驗分享！

CCKS 2019 | 百度 CTO 王海峰詳解知識圖譜與語義理解

模型評估指標(biāo) AUC 和 ROC，這是我看到的最透徹的講解

GitHub 標(biāo)星 8k+，最后還有什么想問的么？對面試官的靈魂 50 問！

Andrew Ng(吳恩達(dá)) 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)職業(yè)生涯以及閱讀論文的一些建議

A/B 測試中我們都會犯的十個常見錯誤

AI 在愛奇藝視頻廣告中的探索

快看漫畫個性化推薦探索與實踐

微博廣告策略工程架構(gòu)體系演進(jìn)

請問 example oracle 和后面那個紅框的分布是什么意思？

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推薦系統(tǒng)走向下一階段最重要的三個問題

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風(fēng)控建模流程：以京東群體感知項目為例

每天超 50 億推廣流量、3 億商品展現(xiàn)，阿里媽媽的推薦技術(shù)有多牛？

聊聊 Linux IO 棧

阿里媽媽深度樹檢索技術(shù)（TDM）及應(yīng)用框架的探索實踐

推薦系統(tǒng)工程難題：如何做好深度學(xué)習(xí) CTR 模型線上 Serving

360 搜索的百億級網(wǎng)頁搜索引擎架構(gòu)實現(xiàn)

FSICFR 或者 CFRM 算法訓(xùn)練后如何應(yīng)用于實際的游戲中?

京東電商推薦系統(tǒng)實踐

< 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 高清中英 源代碼 > 分享

分布式鎖用 Redis 還是 Zookeeper？

InnoDB 事務(wù)與分布式事務(wù)中一些關(guān)鍵問題

hello, 初次見面請多關(guān)注

【兼職】澤山賢教育招聘人工智能線上講師，時薪 200-300 元

ESearch: 58 搜索內(nèi)核設(shè)計與實踐—實時索引篇

兩萬字深度介紹分布式系統(tǒng)原理，一文入魂

推薦技術(shù)隨談

這是我讀過寫得最好的【秒殺系統(tǒng)架構(gòu)】分析與實戰(zhàn)！

如果這篇文章說不清 epoll 的本質(zhì)，那就過來掐死我吧！

最完整的 Markdown 基礎(chǔ)教程

番外篇：Lucene 索引流程與倒排索引實現(xiàn)

Lucene 倒排索引原理探秘 (2)

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快手 HBase 在千億級用戶特征數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用與實踐

數(shù)據(jù)老是錯誤，不知道為什么

怎么寫代碼呢

學(xué)習(xí)代碼寫作怎么寫

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)代碼

深度學(xué)習(xí)在 360 搜索廣告 NLP 任務(wù)中的應(yīng)用

消息中間件—RocketMQ 消息存儲（二）

消息中間件—RocketMQ 消息存儲（一）

消息中間件—RocketMQ 消息消費（三）（消息消費重試）

消息中間件—RocketMQ 消息消費（二）（push 模式實現(xiàn)）

消息中間件—RocketMQ 消息消費（一）

消息中間件—RocketMQ 消息發(fā)送

消息中間件—RocketMQ 的 RPC 通信（二）

消息中間件—RocketMQ 的 RPC 通信（一）

（畢業(yè)真實版本）《馬來西亞雙威大學(xué)畢業(yè)證書 -|SUNWAY 畢業(yè)一模一樣證書

（畢業(yè)真實版本）《新加坡國立大學(xué)畢業(yè)證書 -|NUS 畢業(yè)一模一樣證書

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“看一看”推薦模型揭秘！微信團(tuán)隊提出實時 Look-alike 算法，解決推薦系統(tǒng)多樣性問題

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分布式追蹤系統(tǒng)概述及主流開源系統(tǒng)對比

系統(tǒng)架構(gòu)系列（四）：業(yè)務(wù)架構(gòu)實戰(zhàn)下篇

系統(tǒng)架構(gòu)系列 (三)：業(yè)務(wù)架構(gòu)實戰(zhàn)上篇

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系統(tǒng)架構(gòu)系列（一）：如何用公式定義該概念？

寫給開發(fā)者的谷歌技術(shù)面試終極通關(guān)指南

流式數(shù)據(jù)處理在百度數(shù)據(jù)工廠的應(yīng)用與實踐

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list1 與 list2 求交集的方法總結(jié)！

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ES 查詢性能調(diào)優(yōu)實踐，億級數(shù)據(jù)查詢毫秒級返回

小米移動搜索中的 AI 技術(shù)

LSTM 原理與實踐，原來如此簡單

基于 “ 滴滴 KDD 2018 論文：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的智能派單模型 ” 再演繹

阿里媽媽：電商預(yù)估模型的發(fā)展與挑戰(zhàn)

Attention in RNN

詳解 Transformer （Attention Is All You Need）

SVM 優(yōu)化出來支持向量點的不等式約束不等于 1 是為什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)：K 折交叉驗證的問題

滴滴基于 ElasticSearch 的一站式搜索中臺實踐

快手萬億級別 Kafka 集群應(yīng)用實踐與技術(shù)演進(jìn)之路

微軟 AB/Testing EXP 實驗管理平臺

揭開 YouTube 深度推薦系統(tǒng)模型 Serving 之謎

深度學(xué)習(xí)中不得不學(xué)的 Graph Embedding 方法

谷歌、阿里、微軟等 10 大深度學(xué)習(xí) CTR 模型最全演化圖譜【推薦、廣告、搜索領(lǐng)域】

FTRL 公式推導(dǎo)

個性化推薦技術(shù)

分類模型與排序模型在推薦系統(tǒng)中的異同分析

阿里巴巴復(fù)雜搜索系統(tǒng)的可靠性優(yōu)化之路

從 FFM 到 DeepFFM，推薦排序模型到底哪家強(qiáng)？

在 faster-RCNN 中，最后一層輸出的 bbox_pred 是什么

有贊百億級日志系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

打造工業(yè)級推薦系統(tǒng)（一）：推薦算法工程師的成長之道

面試官：如果讓你設(shè)計一個消息中間件，如何將其網(wǎng)絡(luò)通信性能優(yōu)化 10 倍以上？【石杉的架構(gòu)筆記】

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)常見面試題（上）

ABtest 和假設(shè)檢驗、流量分配

【三. 推薦系統(tǒng)的必備要素 -2】ABtest 框架

復(fù)旦邱錫鵬教授公布《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》，中文免費下載

攜程金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控算法實踐

拯救 996 的配方

【一. 概述 -2】什么樣的產(chǎn)品推薦效果明顯

【一. 概述 -1】推薦系統(tǒng)簡介

萬字長文解讀電商搜索——如何讓你買得又快又好

【搜狐】新聞推薦系統(tǒng)的 CTR 預(yù)估模型

阿里媽媽新突破：深度樹匹配如何扛住千萬級推薦系統(tǒng)壓力

計算廣告中主要模塊、策略及其場景（上篇）

有贊訂單搜索 AKF 架構(gòu)演進(jìn)之路

獨家解讀 | 滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺架構(gòu)演進(jìn)之路

前深度學(xué)習(xí)時代 CTR 預(yù)估模型的演化之路

知其然，知其所以然：基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的可解釋推薦系統(tǒng)

[NAACL19] 一個更好更快更強(qiáng)的序列標(biāo)注成分句法分析器

一直播千萬量級用戶推薦系統(tǒng)設(shè)計之路

知識圖譜 |298 萬條三元組生成方法 (一)

AI 下一個拐點，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來哪些機(jī)遇？

人臉識別如何快速工作

如何強(qiáng)化數(shù)據(jù)集中某個特征的影響？

強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列二——應(yīng)用 AlphaGo Zero 思路優(yōu)化搜索排序

【58 同城】中文分詞技術(shù)深度學(xué)習(xí)篇

一圖勝千言: 解讀阿里的 Deep Image CTR Model

推薦系統(tǒng)召回四模型之二：沉重的 FFM 模型

Embedding 從入門到專家必讀的十篇論文

深度 CTR 預(yù)估模型中的特征自動組合機(jī)制演化簡史

詳解 Airbnb 之深度學(xué)習(xí)在搜索業(yè)務(wù)的探索

萬字長文帶你解讀 NLP 深度學(xué)習(xí)的各類模型

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新聞推薦模型 DRN

基于 Tensorflow 高階 API 構(gòu)建大規(guī)模分布式深度學(xué)習(xí)模型系列: 開篇

【貝殼網(wǎng)】貝殼搜索平臺實時流總體架構(gòu)設(shè)計

【貝殼網(wǎng)】貝殼搜索為什么能知道你想住哪？

百度中文糾錯技術(shù)

版本控制工具——Git 常用操作

【貝殼網(wǎng)】ElasticSearch 相關(guān)性計算原理及實踐

【貝殼網(wǎng)】Elasticsearch 在貝殼搜索的部署實踐

【貝殼網(wǎng)】讀“懂”用戶找房需求：貝殼語義解析技術(shù)實踐

【貝殼網(wǎng)】兩種簡單有效的標(biāo)簽選擇方法

回顧 Facebook 經(jīng)典 CTR 預(yù)估模型

主流 CTR 預(yù)估模型的演化及對比

推薦系統(tǒng)召回四模型之：全能的 FM 模型

自然語言處理基礎(chǔ)：上下文詞表征入門解讀

為什么已有 Elasticsearch，我們還要重造實時分析引擎 AresDB？

NLP 新秀 : BERT 的優(yōu)雅解讀

詳解 Embeddings at Alibaba(KDD 2018)

前員工揭內(nèi)幕：10 年了，為何谷歌還搞不定知識圖譜？

人機(jī)交互式機(jī)器翻譯研究與應(yīng)用

獨家揭秘：微博深度學(xué)習(xí)平臺如何支撐 4 億用戶愉快吃瓜？

愛奇藝短視頻軟色情識別技術(shù)解析

卷積有多少種？一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的各種卷積

深度長文：中文分詞的十年回顧

機(jī)器學(xué)習(xí)中如何處理不平衡數(shù)據(jù)？

【58 同城】語言模型及其應(yīng)用

測試機(jī)器學(xué)習(xí)降維之線性判別模型 (LDA)

GBDT+LR 算法解析及 Python 實現(xiàn)

網(wǎng)易杭研 分享 圖數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)

用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎實時數(shù)倉架構(gòu)演進(jìn)

國美 11·11：大促場景下的國美智能推薦系統(tǒng)演進(jìn)之路

58 精準(zhǔn)推送實踐

《美團(tuán)機(jī)器學(xué)習(xí)實踐》—— 思維導(dǎo)圖

「回顧」強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理與應(yīng)用

詳解 GAN 的譜歸一化（Spectral Normalization）

「回顧」機(jī)器學(xué)習(xí)在反欺詐中應(yīng)用

滴滴出行基于 RocketMQ 構(gòu)建企業(yè)級消息隊列服務(wù)的實踐

一文讓你徹底理解準(zhǔn)確率，精準(zhǔn)率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

HBase 寫吞吐場景資源消耗量化分析及優(yōu)化

Flink 在有贊實時計算的實踐

語義分割江湖的那些事兒——從曠視說起

「回顧」百度智能寫作如何通過人工智能技術(shù)為媒體內(nèi)容創(chuàng)作賦能？

58 技術(shù)沙龍——云搜 知乎 58 同城 搜索架構(gòu)

「回顧」基于金融智能風(fēng)控的實時指標(biāo)處理技術(shù)體系

「回顧」阿里媽媽：定向廣告新一代點擊率預(yù)估主模型——深度興趣演化網(wǎng)絡(luò)

深入剖析 Netty 源碼設(shè)計（二）——BIO NIO AIO Reactor 模式到底干了啥

「機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與趨勢」系列叢書最新成員：140 頁《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門》發(fā)布

畢玄：我在阿里的十年技術(shù)感悟

使用 Pytorch 實現(xiàn) skip-gram 的 word2vec

「回顧」螞蟻數(shù)據(jù)分析平臺的演進(jìn)及數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用

「回顧」深度學(xué)習(xí)新技術(shù)在搜狗搜索廣告中的深化應(yīng)用

Google 重疊實驗框架：更多，更好，更快地實驗

58 招聘推薦系統(tǒng)介紹——AB 實驗框架

深入剖析 Netty 源碼設(shè)計（一）——深入理解 select poll epoll 機(jī)制

從 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 實時搜索排序中的 Embedding 技巧

中文分詞技術(shù)及在 58 搜索的實踐

58 搜索列表頁連接效率優(yōu)化實踐

「回顧」58 同城 綜合排序框架 連接效率優(yōu)化實踐

「行知」鑲嵌在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上的明珠：漫談深度學(xué)習(xí)時代點擊率預(yù)估技術(shù)進(jìn)展

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十九)-- 協(xié)同記憶網(wǎng)絡(luò)理論及實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十八)-- 知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之 MKR 模型原理及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十七)-- 知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之 RippleNet 模型原理及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十六)-- 知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之 DKN 模型原理及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十五)-- 當(dāng)知識圖譜遇上個性化推薦

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十四)-- 深度興趣進(jìn)化網(wǎng)絡(luò) DIEN 原理及實戰(zhàn)！

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十三)-- 大一統(tǒng)信息檢索模型 IRGAN 在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十二)–DeepFM 升級版 XDeepFM 模型強(qiáng)勢來襲！

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十一)-- 階段性回顧

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二十)-- 貝葉斯個性化排序(BPR) 算法原理及實戰(zhàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十九)-- 探秘阿里之完整空間多任務(wù)模型 ESSM

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十八)-- 探秘阿里之深度興趣網(wǎng)絡(luò)(DIN) 淺析及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十七)-- 探秘阿里之 MLR 算法淺析及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十六)-- 詳解推薦系統(tǒng)中的常用評測指標(biāo)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十五)-- 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在京東推薦中的探索

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十四)–《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十三)–linUCB 方法淺析及實現(xiàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十二)-- 推薦系統(tǒng)中的 EE 問題及基本 Bandit 算法

大眾點評搜索基于知識圖譜的深度學(xué)習(xí)排序?qū)嵺`

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十)–GBDT+LR 融合方案實戰(zhàn)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (八)–AFM 模型理論和實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (七)–NFM 模型理論和實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (六)–PNN 模型理論和實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (五)–Deep&Cross Network 模型理論和實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (四)-- 多值離散特征的 embedding 解決方案

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (三)–DeepFM 模型理論和實踐

深度學(xué)習(xí)時代的圖模型

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (二)–FFM 模型理論和實踐

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (一)–FM 模型理論和實踐

BERT 大火卻不懂 Transformer？讀這一篇就夠了

圖解當(dāng)前最強(qiáng)語言模型 BERT：NLP 是如何攻克遷移學(xué)習(xí)的？

AutoML 在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

一朝爆發(fā)？解讀知識圖譜和圖數(shù)據(jù)庫的 2018

工作中組內(nèi)遇到的 elasticsearch 使用上的踩坑總結(jié)

深度好文：2018 年 NLP 應(yīng)用和商業(yè)化調(diào)查報告

深度學(xué)習(xí)在金融文本情感分類中的應(yīng)用

深入剖析 ReentrantLock 公平鎖與非公平鎖源碼實現(xiàn)

算法工程師必須要知道的面試技能雷達(dá)圖

美團(tuán)深度學(xué)習(xí)在搜索業(yè)務(wù)中的探索與實踐

回顧·搜索引擎算法體系簡介——排序和意圖篇

基于知識圖譜的問答系統(tǒng)入門—NLPCC2016KBQA 數(shù)據(jù)集

【干貨】Kafka 數(shù)據(jù)可靠性深度解讀

回顧·CTR 預(yù)估系統(tǒng)實踐

「回顧」強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用

Spark 寬依賴 窄依賴 Job Stage Executor Task 總結(jié)

Spark 性能調(diào)優(yōu)總結(jié)

Scala 下劃線 (_) 用法匯總

【干貨】Spark 之性能優(yōu)化

《搜索與推薦中的深度學(xué)習(xí)匹配》之推薦篇

《搜索與推薦中的深度學(xué)習(xí)匹配》之搜索篇

「回顧」Yoo 視頻底層頁推薦系統(tǒng) - 從 0 到 1 的實踐

吳恩達(dá)、Yann LeCun 等大佬回顧預(yù)測 2019 年 AI 發(fā)展

螞蟻金服核心技術(shù)：百億特征實時推薦算法揭秘

Numerical Coordinate Regression= 高斯熱圖 VS 坐標(biāo)回歸

「回顧」AI 如何讓廣告投放進(jìn)入“自動駕駛”？

隨機(jī)變量 - 統(tǒng)計學(xué)核心方法及其應(yīng)用

簡單聊聊特征工程

近期知識圖譜頂會論文推薦，你都讀過哪幾篇？

半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)小結(jié)：類協(xié)同訓(xùn)練和一致性正則化

「回顧」機(jī)器學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng)實踐

全文搜索引擎，選 ElasticSearch 還是 Solr？

NLP-BERT 谷歌自然語言處理模型：BERT- 基于 pytorch

羅振宇 2018“時間的朋友”跨年演講未刪減全文

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)決策樹指南

「回顧」旅游知識圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用

「回顧」知乎推薦頁 Ranking 經(jīng)驗分享

計算廣告論文及資料 && 推薦系統(tǒng)論文及資料 && 基于 Spark 的 CTR 模型資料

萬物皆 Embedding，從經(jīng)典的 word2vec 到深度學(xué)習(xí)基本操作 item2vec

【下】YouTube 深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的十大工程問題

【上】重讀 Youtube 深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)論文，字字珠璣，驚為神文

人臉分析：數(shù)據(jù)時代的“面像學(xué)” 一文讀懂用戶畫像的前世今生

「回顧」愛奇藝搜索排序模型迭代之路

「回顧」NLP 在網(wǎng)絡(luò)文學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

清華大學(xué)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述：模型與應(yīng)用

Netty 學(xué)習(xí)和進(jìn)階策略

Flink 實戰(zhàn)： 結(jié)合 Kafka 構(gòu)建端到端的 Exactly-Once 處理程序

Apache Flink 端到端（end-to-end）Exactly-Once 特性概覽 （翻譯）

《提問的智慧》中文版翻譯

NIPS2018 | 騰訊 AI Lab 入選 20 篇論文，含 2 篇 Spotlight

【翻譯】Redis 存儲揭秘

大話 Select、Poll、Epoll 機(jī)制

空間數(shù)據(jù)索引 RTree 完全解析及 Java 實現(xiàn)

建了個機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的微信群

【美團(tuán)】LruCache 在美團(tuán) DSP 系統(tǒng)中的應(yīng)用演進(jìn)

【美團(tuán)】深入淺出排序?qū)W習(xí)：寫給程序員的算法系統(tǒng)開發(fā)實踐

基于 Flink 的嚴(yán)選實時數(shù)倉實踐

百頁機(jī)器學(xué)習(xí)書

基于對象特征的推薦系統(tǒng)

「回顧」讓機(jī)器讀懂人類：揭秘機(jī)器閱讀理解技術(shù)及應(yīng)用

“IT 男等級”對照表｜找找你在哪？

兩位拯救谷歌的超級工程師的故事：計算機(jī)界最好的結(jié)對編程榜樣

機(jī)器學(xué)習(xí)在美團(tuán)配送系統(tǒng)的實踐：用技術(shù)還原真實世界

[譯] 支持向量機(jī)（SVM）教程

YouTube 推薦系統(tǒng)改進(jìn)之路

「干貨」YouTube 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)剖析

實時檢索 6700 億條推文，細(xì)談 Twitter 搜索引擎的演進(jìn)歷程

【 DataFunTalk】HBase RowKey 與索引設(shè)計

架構(gòu)拆分原理解析

阿里開源深度學(xué)習(xí)框架 XDL，面向廣告、推薦、搜索場景

我收到了斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 的博士 offer，這是我的經(jīng)驗

BigGAN 論文解讀

微軟專家眼中個性化推薦系統(tǒng)的 5 大研究趨勢

理解五個基本概念，讓你更像機(jī)器學(xué)習(xí)專家

阿里巴巴搜索引擎平臺 Ha3 揭秘

Java 編程方法論之響應(yīng)式編程系列視頻

每日生產(chǎn)萬億消息數(shù)據(jù)入庫，騰訊如何突破大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)瓶頸

這可能是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域覆蓋最全的一份速查表

菜鳥，下一代分布式體系架構(gòu)的設(shè)計理念

除了抖音和頭條，字節(jié)跳動的 AI 實力有多強(qiáng)？

阿里媽媽大規(guī)模在線分層實驗實踐

深度學(xué)習(xí)在 Airbnb 大規(guī)模搜索排名上的實戰(zhàn)經(jīng)驗

51 信用卡的個性化推薦體系

【杉楓】科技與人文

【杉楓】架構(gòu)抽象化設(shè)計

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能學(xué)習(xí)資源導(dǎo)航

這里好冷清

蘇寧 11.11：一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能商品稅分類系統(tǒng)

有贊搜索引擎從 0 到 1 技術(shù)解析

人工智能大佬社區(qū)

蘇寧 11.11 ：蘇寧大數(shù)據(jù)離線任務(wù)開發(fā)調(diào)度平臺實踐

蘇寧 11.11：蘇寧易購訂單搜索系統(tǒng)架構(gòu)及實現(xiàn)

蘇寧 11.11：搜索引擎 Solr 在蘇寧易購商品評價系統(tǒng)中的應(yīng)用

美團(tuán)大腦：知識圖譜的建模方法及其應(yīng)用

【干貨】搜索引擎技術(shù)資料整理

2143 億！2018 年天貓“雙 11”成交總額是這樣預(yù)測的

一文看懂智能合約的現(xiàn)狀與未來

“搜你所想”之用戶搜索意圖識別

【杉楓】推薦引擎異步架構(gòu)設(shè)計

蘇寧 11.11：倉庫內(nèi)多 AGV 協(xié)作的全局路徑規(guī)劃算法研究

Kafka 設(shè)計解析（一）：Kafka 背景及架構(gòu)介紹

「回顧」餓了么推薦算法演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實踐

Lucene 6 數(shù)值索引以及空間索引方案

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，究竟為啥要做服務(wù)化？

Lucene 倒排索引緩沖池的細(xì)節(jié)

【譯】寫給計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生的 22 條寶貴建議

深度學(xué)習(xí)在序列化推薦中的應(yīng)用 (1)-GRU4REC 以及擴(kuò)展

實時翻譯的發(fā)動機(jī)：矢量語義（斯坦福大學(xué)課程解讀）

騷操作！電影接吻鏡頭次數(shù)的算法實現(xiàn)

響應(yīng)式編程 Rxjava 書籍視頻教程

機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識別，數(shù)據(jù)挖掘常用學(xué)習(xí)資源鏈接

美團(tuán)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的工程實踐

AI 大師丨 Yoshua Bengio：純粹與理想，深度學(xué)習(xí)的 30 年

Apache 頂級開源項目是怎樣煉成的？國內(nèi)開發(fā)者應(yīng)該如何借鑒？

大數(shù)據(jù)涼了？No，流式計算浪潮才剛剛開始！

分布式高性能 redis 集群線上常見問題

58 沈劍 - 分布式事務(wù)，原來可以這么玩？

餓了么外賣推薦算法中有哪些機(jī)制與手段？

有贊搜索系統(tǒng)的架構(gòu)演進(jìn)

有贊搜索系統(tǒng)的技術(shù)內(nèi)幕

基于 TensorFlow Serving 的深度學(xué)習(xí)在線預(yù)估

建了一個機(jī)器學(xué)習(xí)微信群

阿里巴巴為什么選擇 Apache Flink？Flink——下一代大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

超參數(shù)搜索不夠高效？這幾大策略了解一下

Lucene 查詢原理

Lucene 解析 - 基本概念

Elasticsearch 之 commit point | Segment | refresh | flush 索引分片內(nèi)部原理

程序員能靠技術(shù)渡過中年危機(jī)嗎？

碼農(nóng)晉升為技術(shù)管理者后，痛并快樂著的糾結(jié)內(nèi)心

秋招報告：2019 屆互聯(lián)網(wǎng)校招薪資出爐，90 后社招被薪酬倒掛？

互聯(lián)網(wǎng)思維——真正的高手，是如何判斷趨勢的？

一點做用戶畫像的人生經(jīng)驗：ID 強(qiáng)打通

如何理解區(qū)塊鏈的共識算法？

推薦系統(tǒng)頂會 RecSys2018 最佳論文獎出爐！因果嵌入推薦與用戶研究成為焦點

程序員進(jìn)階必讀金句

騰訊內(nèi)容平臺系統(tǒng)的架構(gòu)實踐

58 同城推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)

互聯(lián)網(wǎng)智能廣告系統(tǒng)簡易流程與架構(gòu)

【阿里】電商搜索算法技術(shù)的演進(jìn)

互聯(lián)網(wǎng)智能廣告系統(tǒng)簡易流程與架構(gòu) |

如何看待「機(jī)器學(xué)習(xí)不需要數(shù)學(xué)，很多算法封裝好了，調(diào)個包就行」這種說法？

老程序員如何避免淪落出局？

一次生產(chǎn)系統(tǒng) Full GC 問題分析與排查總結(jié)

推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí) (十一)-- 神經(jīng)協(xié)同過濾 NCF 原理及實戰(zhàn)

5 種方法求解 TopK！面試不要再問我 Topk 了～

【轉(zhuǎn)自知乎】當(dāng)下（2018 年）騰訊的技術(shù)建設(shè)是否處于落后同體量公司的狀態(tài)？

”大腦“爆發(fā)背后是 50 年互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)重大變革

用戶畫像番外篇之隨筆三則

互聯(lián)網(wǎng)公司面試官應(yīng)該如何去面試一個人？

機(jī)器學(xué)習(xí)論文筆記—如何利用高效的搜索算法來搜索網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

北郵碩士、前百度工程師：能進(jìn)大廠，就不用讀研究生了！

微服務(wù)架構(gòu)之事件驅(qū)動架構(gòu)

回顧·如何構(gòu)建知識圖譜？

Java GC 調(diào)優(yōu)怎么做？

【AIQ】梁寧萬字長文：美團(tuán)的破局與開局

美團(tuán)上市，開盤漲 5.7%，市值超京東！與阿里的交鋒再升級

阿里巴巴達(dá)摩院成立一年，都做了些什么？

洋碼頭搜索應(yīng)用架構(gòu)

洋碼頭推薦系統(tǒng)重排算法實踐

洋碼頭推薦系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

短視頻如何做到千人千面？FM+GBM 排序模型深度解析

用戶畫像番外篇之用戶活躍 / 用戶價值度分析

想讀 AI 研究生？你發(fā)過幾篇 NIPS 一作？

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北京后廠村折疊：月薪追趕五萬，生活低于五千

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機(jī)器學(xué)習(xí)比賽大殺器 ---- 模型融合 (stacking & blending)

讀書筆記《小群效應(yīng)》

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總結(jié)

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