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搜索、推荐、广告系统等人工智能优质技术资源最全整理[通俗易懂]

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人工智能、机器学习、深度学习、搜索系统、推荐系统、广告系统学习资料干货汇总

AI架构、搜索系统、 推荐系统、广告系统等技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美团技术博客等）、知名技术牛人公众号博客等。

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人工智能领域文集

  1. 多标签分类中的损失函数与评估指标
  2. 万字解读：预训练模型最新综述
  3. 推荐系统中的长尾物品（Tail Items）推荐问题方案
  4. 小米在知识表示学习的探索与实践
  5. 同程旅行网基于 RocketMQ 高可用架构实践
  6. 58 同城 HBase 平台 ZGC 应用实践
  7. 百度搜索稳定性问题分析的故事（上）
  8. 邀请函 |7 月 10 日，九章云极 DataCanvas 邀您相约世界人工智能大会
  9. TP-LINK 提前批（图像算法岗）6 月 7 日 -6 月 8 日 面试题 6 道
  10. 多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用
  11. eBay | 亿展宏图 第二篇 | 图算法在 eBay 支付风控领域的应用
  12. 算法在哈啰顺风车中的实践应用
  13. 算法工程师：肩上扛是脑子，不是皮球（NLP 最新面试 35 题）
  14. 自然语言处理 (NLP) 精选 13 道面试题
  15. 好未来暑期算法实习面试题 5 道
  16. Qunar | Flink+ 数据湖 Iceberg 的体验
  17. 唯品会：在 Flink 容器化与平台化上的建设实践
  18. 丁香园基于 Milvus 的向量召回应用
  19. 阿里 | 全链路压测体系建设方案的思考与实践
  20. 深度学习大厂面试题汇总（31 – 40）
  21. 深度学习精选面试题：涵盖深度学习所有考点（15-30）
  22. 金融资管领域知识图谱的构建和应用
  23. 标签数据——用户 LBS 位置标签及 POI 数据如何从生产到应用？
  24. eBay | 亿展宏图 第一篇— 两张图入门图算法
  25. 飞猪 | 拼接召回在飞猪交通域的实践
  26. 阿里妈妈应用系统大规模异步交互治理方案
  27. 阿里云 | 深入理解领域驱动设计中的聚合
  28. 5 月 24 日 -5 月 27 日，好未来算法实习岗面试题 8 道
  29. 性能优化：关于缓存的一些思考
  30. 深度学习面试 79 题：涵盖深度学习所有考点（66-79）
  31. OPPO | 统一预估引擎的设计与实现
  32. 数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了
  33. 基于 Flink 打造的伴鱼实时计算平台 Palink 的设计与实现
  34. 【干货篇】平安银行推荐系统介绍（专题）
  35. 58 同城 | 智能问答机器人问答引擎架构实践
  36. 基于 Lucene 实现万亿级多维检索与实时分析
  37. 大规模图算法在京东广告的实践
  38. 阿里妈妈搜索广告 CTR 模型的“瘦身”之路
  39. 2021 年 4 月份 ，NLP 算法岗面试题总结
  40. 精选机器学习面试题，斩获一线互联网公司机器学习岗 offer
  41. 机器学习高频面试真题整理
  42. Flink + Iceberg 在去哪儿的实时数仓实践
  43. 阿里飞猪个性化搜索排序探索实践
  44. 2021 年 5 月滴滴算法岗：三面拿下 offer，面试题分享
  45. Elasticsearch 搜索性能优化实践，单机 QPS 提升 120%
  46. 向广大网友请教一个可能比较低智商的问题，万分感谢！
  47. 美团外卖美食知识图谱的迭代及应用
  48. 京东超大规模联邦学习探索实践
  49. 2021 年 CV 岗位精选面试题（21-31）
  50. CV 岗位精选面试题（11-13）
  51. 蜻蜓 FM 信息流推荐探索与实践
  52. 计算机视觉面试 31 题：CV 面试考点，精准详尽解析（1 – 4 ）
  53. 阿里妈妈是如何做品牌风险管理的
  54. 【干货篇】bilibili：基于 Flink 的机器学习工作流平台在 B 站的应用
  55. 4 月 22 日 -5 月 7 日腾讯 nlp 算法实习面试题
  56. Flink 和 Pulsar 的批流融合
  57. 滴滴技术 | 小白也能懂的因果推断科普
  58. Flink 在有赞的实践和应用
  59. 如何破解 HBase+ElasticSearch 组合使用遇到的难题
  60. 网易云音乐数据服务之路
  61. 梳理常见的机器学习面试题，你知道几个？
  62. 因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践
  63. Apache Flink 在 bilibili 的多元化探索与实践
  64. Flink 实时计算在微博的应用
  65. 腾讯企业微信万亿级日志检索系统
  66. 数据分析转岗 AI 薪资翻 3 倍多 | 机器学习面试都问些什么？
  67. 贝壳基于 Flink 的实时计算演进之路
  68. 详解支撑 7 亿用户搜索的百度图片处理收录中台
  69. 阿里算法专家谈大规模推荐系统粗排层的设计与实现
  70. 视频内容理解在手淘逛逛中的应用与落地
  71. 爱奇艺短视频推荐：多兴趣召回篇
  72. 机器学习面试 150 题：不只是考 SVM xgboost 特征工程 |　附送【名企 AI 面试 100 题】
  73. 58 信息安全—营销反作弊业务的算法实践
  74. 知乎 Flink 数据集成平台建设实践
  75. 美团算法平台在线服务体系的演进与实践
  76. 简单阐述下决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点？
  77. Query 理解在美团搜索中的应用
  78. 贝壳找房 | 基于事理图谱的应用与实践
  79. 深度拆解特征工程经典案例，掌握比赛上分利器
  80. 向广大网友请教一个可能比较弱智的问题，万分感谢！
  81. 美团图数据库平台建设及业务实践
  82. 我们和腾讯 T16 级专家聊了聊：在 AI 领域深耕的那些年
  83. 干货篇 | 神策：帮你发现分析数据异常：指标智能预警实践
  84. 干货篇 | 神策数据：机器学习在用户画像中的应用
  85. CTR 预估算法之 FM，实践项目代码包 + 数据集奉上（附链接）
  86. kaggle 爱奇艺视频版权检测全流程（附代码、数据集和课件）
  87. 贝壳找房一站式大数据开发平台实践
  88. 推荐系统召回全能模型之：FM 模型
  89. 干货篇 | 观远数据：可解释机器学习原理及应用
  90. 爱奇艺数据中台的建设实践
  91. 干货篇 | 58 同城：向量化召回上的深度学习实践
  92. 支持频繁更新、即席查询：ClickHouse 在爱奇艺视频生产的应用
  93. 干货 | 携程酒店推荐模型优化
  94. 如何成为一名技术专家？
  95. 万字长文 | 详解优酷视频质量评价体系
  96. 爱奇艺视频推荐领域的 ANN 检索实践
  97. 深度学习在 58 同城 APP 首页推荐排序上的实践
  98. 深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践
  99. 腾讯音乐：全民 K 歌推荐后台架构
  100. 百度 5G+ 智能时代的多模搜索技术
  101. 腾讯音乐：全民 K 歌内容挖掘与召回
  102. 腾讯游戏实时计算应用平台建设实践
  103. 贝壳找房基于 Druid 的 OLAP 引擎应用实践
  104. 机器学习模型如何优化干货总结
  105. 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践
  106. 爱奇艺大数据生态的实时数仓建设
  107. 多目标排序模型在腾讯 QQ 看点推荐系统中的应用实践
  108. 网易游戏基于 Flink 的流式 ETL 建设
  109. 陌陌 | 模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索
  110. 网易严选 | DDD 在严选供应链复杂业务系统的落地实践
  111. vivo 应用商店推荐系统探索与实践
  112. 百度知识图谱技术及应用
  113. 腾讯音乐：全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计
  114. 58 同城 | 搜索引擎实时索引实现和重构
  115. 58 同城向量检索平台架构实践
  116. 精华 | 搜索推荐系统实战篇 – 上半篇
  117. 快手基于 Flink 的实时计算持续优化与实践
  118. MMoE 算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践
  119. 58 同城 | 帮帮商家版智能问答模型优化实践
  120. 京东搜索在线学习探索实践
  121. 爱奇艺短视频推荐：粗排篇
  122. 华为云细粒度文本情感分析及应用
  123. 58 同城 | 搜索引擎中相似字符串查找那些事儿
  124. 阿里 | 浅谈系统实现层面稳定性保障
  125. 基于 Flink SQL 构建流批一体的 ETL 数据集成
  126. OPPO 在 A/B 实验分析平台的建设与实践
  127. 美团酒旅数据治理实践
  128. 机器学习模型线上线下效果一致性杂谈
  129. 3 人半年打造语音识别引擎——58 同城语音识别自研之路
  130. 流批一体生产应用！Bigo 实时计算平台建设实践
  131. 一文了解阿里一站式图计算平台 GraphScope
  132. 阿里粗排技术体系与最新进展
  133. 多媒体内容理解在美图社区的应用实践
  134. 阿里 | EdgeRec：边缘计算在推荐系统中的应用
  135. 离线学习、增量学习、在线机器学习的区别
  136. AI 手机产品化实践与思考
  137. 58 同城 | 多目标推荐场景下的深度学习实践
  138. Flink 在快手的实践与创新
  139. 腾讯实时计算平台优化实践
  140. 阿里飞猪个性化推荐：主题与交互式推荐技术实践
  141. 贝壳找房 DMP 平台建设实践
  142. 分布式机器学习平台架构设计
  143. 浅谈蘑菇街大数据标签平台
  144. ccp 后剪枝算法，被剪枝下来的位置替换成什么
  145. 阿里飞猪搜索技术的应用与创新
  146. 腾讯全场景实时数仓建设实践
  147. 技术方案设计的方法论及案例分享
  148. 贝壳找房 | 复杂订阅条件下，如何实时准确的向用户推送新上房源？
  149. Hulu 在 Content Embedding 的探索与实践
  150. 阿里 | 想为特征交互走一条新的路—CAN
  151. 娓娓道来图模型、图查询、图计算和图学习知识
  152. 知乎搜索排序模型的演进
  153. 深度学习在 58 同城租房搜索排序的应用
  154. 58 同城 | 联盟广告平台架构及实践
  155. 知乎 | 搜索文本相关性与知识蒸馏
  156. 京东搜索排序在线学习的 Flink 优化实践
  157. 去哪儿网 | 深度学习在酒店售后智能问答场景实践
  158. 美团配送实时特征平台建设实践
  159. 电商平台推荐系统解构
  160. 58 同城 | 基于 Flink 构建实时数仓实践
  161. 算力经济时代：阿里展示广告引擎的“柔性”变形之路
  162. 利用 tensorflow 如何可视化卷积核
  163. 一猜一个准，详解电商的推荐系统的召回策略
  164. html 基础学习
  165. 灵魂匹配：陌生社交 Soul 的增长机制
  166. 微信搜索引擎中索引的分布式演进
  167. 腾讯 | 知识图谱补全技术
  168. 滴滴在 HBase 性能与可用性上的探索与实践
  169. 达观数据 | 金融知识图谱的构建与应用
  170. 美团智能问答技术探索与实践
  171. 字节跳动全链路压测 (Rhino) 的实践
  172. 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（三）
  173. 爱奇艺数仓平台建设实践
  174. 淘系技术 | 首次面向 B 端展开全链路压测！淘系高难度压测实践方案公开
  175. 58 技术 | Clickhouse 的实践之路
  176. 携程技术 | 时间序列预测的常见方法及思考
  177. 腾讯云 Elasticsearch 集群多可用区容灾实现原理及最佳实践
  178. 有赞技术 | 通用规则平台的设计与应用
  179. 蘑菇街增量学习番外篇三：deepFM 的动态正则实践
  180. 蘑菇街增量学习番外篇二：优化器设计理论篇（AdamW、AdaDeltaW、FTRL）
  181. 蘑菇街增量学习番外篇一：动态正则之 tensorflow 中 div 转 mod 设计（含代码实现）
  182. 推荐算法的 “五环之歌”
  183. 网易严选用户画像建设实践
  184. 网易 | 严选电子面单稳定性治理实践
  185. 知识增强信息流推荐在保险行业的应用
  186. 逻辑回归 + GBDT 模型融合原理详解与实战！
  187. 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（二）
  188. 微信 AI | 为看一看及搜一搜“去污”—低俗色情识别，AI 怎么做到的？
  189. 爱奇艺机器学习平台的建设实践
  190. 腾讯技术 | 数据分析利器：XGBoost 算法最佳解析
  191. 网易云音乐基于 Flink + Kafka 的实时数仓建设实践
  192. 完全解析：使用 Faiss 进行海量特征的相似度匹配
  193. 贝壳找房 | 商业化算法中台架构实践
  194. 携程 | “深耕内容”背景下，携程如何做景酒优质内容的挖掘
  195. 快手 | 端上智能在快手上下滑推荐取得 APP 时长 +1% 的应用实践
  196. 达观数据 | 深度解读知识图谱在工业质量体系中的应用实践
  197. 腾讯 | 大幅降低存储成本，Elasticsearch 可搜索快照是如何办到的？
  198. 京东 Flink 优化与技术实践
  199. 《学会提问》读书笔记
  200. 微信看一看：推荐系统用户画像构建指南
  201. FreeWheel | 实时数据系统弹性伸缩实践
  202. 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（一）
  203. 有赞 | 领域建模在有赞客户领域的实践
  204. ​阿里 | ClickHouse 在手淘流量分析业务实践
  205. 阿里 | 信息流推荐的用户增长机制
  206. 谁也不必告别北京
  207. 书单 | 搜索领域大牛都读什么书？
  208. 【功能升级】优化搜索体验
  209. 可解释机器学习发展和常见方法！
  210. 特征工程｜文本特征处理的四大类主流方法
  211. 基于 Flink+Iceberg 构建企业级实时数据湖
  212. 陌陌直播如何做到推荐系统的从 0 到 1
  213. vivo 技术 | 分布式搜索引擎 Elasticsearch 的架构分析
  214. 腾讯微信 | 看一看实时相关推荐，满足你对同主题文章的“意犹未尽”
  215. 58 同城 | 商业数据仓库建设实践
  216. 百度事件知识图谱技术与应用
  217. 论文｜Airbnb Embedding 的实践和思考
  218. 阿里 | 优酷大数据 OLAP 技术选型
  219. 干货 | 你想知道的 ABTest 实验知识全在这里了
  220. 干货 | 中文分词技术详解
  221. 阿里 | 我看技术人的成长路径
  222. 美团本地生活场景的短视频分析
  223. 网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模
  224. Linux I/O 原理和 Zero-copy 技术全面揭秘
  225. 58 同城 AI 算法平台的演进与实践
  226. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳 OLAP 平台架构演进
  227. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳一站式大数据开发平台实践
  228. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳智能推荐平台建设实践
  229. 滴滴技术 | 滴滴语音交互自然语言理解探索与实践
  230. 58 同城 | 58 同镇下沉市场中的推荐技术实践
  231. 腾讯技术 | 用万字长文聊一聊 Embedding 技术
  232. 语义向量召回之 ANN 检索
  233. Apache Doris 在京东搜索实时 OLAP 中的应用实践
  234. 阿里文娱深度语义搜索相关性探索
  235. 丁香园 | 图表示学习 实践与思考
  236. 丁香园 | 搜索中的 Query 扩展技术（二）
  237. 阿里 Alink：基于 Flink 的机器学习平台
  238. 58 同城 | 槽位识别与纠错在智能语音机器人中的实践
  239. 诸葛越：关于算法工程师职业发展的思考
  240. 知识图谱在小米的应用与探索
  241. 漫谈语义相似度与语义向量表征
  242. 菜鸟网络实时数仓 2.0 进阶之路
  243. 百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch 篇
  244. 解读：为什么要做特征归一化 / 标准化？
  245. 腾讯看点视频推荐索引构建方案
  246. 深度学习在 58 同城首页推荐中的应用
  247. 蘑菇街首页推荐多目标优化之 reweight 实践：一把双刃剑？
  248. 58 同城搜索云 – 云搜核心技术揭秘
  249. 阿里高级技术专家：成长路上如何破局？
  250. 生产实践 | Flink + 直播（二）| 如何建设实时公共画像维表？
  251. 生产实践 | 基于 Flink 的直播实时数据建设 （一）| 需求和架构篇
  252. 干货 | 携程 Elasticsearch 数据同步实践
  253. 数据增强在贝壳找房文本分类中的应用
  254. 腾讯 | 搜你所想，从 Query 意图识别到类目识别的演变
  255. 携程 | 机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用
  256. 携程 | 响应速度与智能化如何平衡，携程酒店搜索系统实践
  257. 携程 | 用户画像在携程商旅的实践
  258. Flink 流量控制与反压机制完全总结
  259. 深入理解推荐系统：超长用户行为序列建模
  260. 深入理解推荐系统：推荐系统中的 attention 机制
  261. 深入理解推荐系统：Fairness、Bias 和 Debias
  262. 第四范式 | 如何构建一个好的电商搜索引擎？
  263. 干货 | 用户画像在用户生命周期中的应用
  264. 腾讯技术 | 新一代搜索引擎项目 ZeroSearch 设计探索
  265. 推荐系统中如何做多目标优化
  266. 360 展示广告智能化演进
  267. 文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用
  268. 《领域驱动设计 DDD》核心知识梳理笔记
  269. 网易严选 | “全能选手”—Embedding 召回表征算法实践
  270. 滴滴 Elasticsearch 集群跨版本升级与平台重构之路
  271. 京东推荐系统中的兴趣拓展如何驱动业务持续增长
  272. 美团智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践
  273. 机器学习中的特征工程总结！
  274. 阿里深度召回模型实践
  275. 腾讯技术 | 交互式分析领域，为何 ClickHouse 能够杀出重围？
  276. 用户画像在阅文的探索与实践
  277. 阿里 | 自然语言处理在开放搜索中的应用
  278. 搜索引擎新架构：与 SQL 不得不说的故事
  279. Angel：深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践
  280. 知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络
  281. 蘑菇街 DSP 广告实践
  282. 贝壳找房 | 基于内容热度的推荐
  283. 美团外卖实时数仓建设实践
  284. 携程技术 | 为什么我们要从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse？
  285. 如何维持搜索系统的迭代和运转？
  286. 网易数据湖探索与实践
  287. 深度强化学习在滴滴路径规划中的探索实践
  288. 滴滴技术 | Presto 在滴滴的探索与实践
  289. 基于 Apache Doris 的小米增长分析平台实践
  290. 作业帮基于 Apache Doris 的数仓实践
  291. 58 同城 | 多样性算法在 58 部落的实践和思考
  292. 网易严选 – 数仓规范和评价体系
  293. 亿级用户，腾讯看点信息流推荐系统的架构挑战
  294. 贝壳找房 | 降本提效，贝壳搜索推荐架构统一之路
  295. 浅谈性能优化与稳定性保障实践
  296. 即刻技术 | 推荐系统 Embedding 向量召回在即刻的工程实践
  297. 网易 | 向量体系 (Embedding) 在严选的落地实践
  298. 滴滴技术 | 数据挖掘技术在轨迹数据上的应用实践
  299. 腾讯 | 从零开始了解推荐系统全貌
  300. 向量召回在阿里躺平 APP 的实践
  301. 字节跳动 Flink 单点恢复功能实践
  302. 同义变换在百度搜索广告中的应用
  303. 前沿重器 [2] | 美团搜索理解和召回
  304. Java 编程方法论：响应式 Spring Reactor 3 设计与实现
  305. 要提升微信看一看推荐混排的长期收益？试试深度强化学习
  306. 深度学习之表示学习（理论结合实践的思考）
  307. 用户画像实践：神策数据标签生产引擎架构
  308. 贝壳找房 |【知识图谱系列】开篇：基于 KBQA 的经纪人咨询助手
  309. 腾讯信息流热点挖掘技术实践
  310. 超详细：完整的推荐系统架构设计
  311. 淘系技术 | 单元测试实践篇：Mock 框架
  312. 如何基于 Flink 生成在线机器学习的样本？
  313. 阿里定向广告新一代 Rank 技术
  314. 蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与 wide&deepFM 实践（工程 + 算法）
  315. 网易大数据用户画像实践
  316. 如何实现一个搜索自动补全器？
  317. 让推荐系统会“说话”，达观数据推荐理由设计实践
  318. 贝壳找房 | Thrift 中 TNonblockingServer 工作流程解析
  319. 阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓演进之路
  320. 算法工程师之路—搜索召回策略篇
  321. 使用 SQL 窗口函数进行增长数据分析
  322. 第四范式 | 推荐系统架构治理
  323. 腾讯 | 深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索
  324. 58 同城 | 深度学习在商业排序的应用实践
  325. CSCNN：新一代京东电商广告排序模型
  326. Elasticsearch 性能调优
  327. 第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程
  328. 滴滴 | 数据仓库指标体系建设实践
  329. 滴滴 | 实时数仓在滴滴的实践和落地
  330. 58 同城 | 本地服务场景下的流量分发算法实践
  331. 淘宝搜索模型核心技术：用户建模篇
  332. 阿里飞猪个性化推荐：召回篇
  333. 有赞 | 为什么技术同学需要有更多的业务思考？
  334. 微博推荐算法实践与机器学习平台演进
  335. 优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架，系统架构概览
  336. Embedding 在腾讯应用宝的推荐实践
  337. 阿里定向广告最新突破：面向下一代的粗排排序系统 COLD
  338. Elasticsearch 的查询毛刺问题原因分析
  339. 声网 Agora 超分辨率图像性能挑战赛开赛啦～6 万 + 现金大奖邀你来战！
  340. 【社招】美团点评 Java 开发工程师
  341. Elasticsearch DSL 语法中 queries/filters 执行顺序探秘
  342. 基于内容和上下文的音乐推荐
  343. 滴滴 ElasticSearch 千万级 TPS 写入性能翻倍技术剖析
  344. ES 在十几亿的数量级下如何提升查询效率？
  345. 汽车之家电商平台秒杀系统架构实现
  346. 网站日志实时分析之 Flink 处理实时热门和 PVUV 统计
  347. 第三十九期人工智能深度学习 DeepLearning—-Tensorflow 核心技术实战培训班
  348. 电商知识图谱
  349. 预训练语言模型在网易严选的应用
  350. 基于机器学习的文本分类！
  351. 搭建企业级 AB/Testing 平台实践
  352. PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践
  353. 微博基于 Flink 的机器学习实践
  354. 什么时候值得去使用上下文嵌入 (Embedding)？
  355. 深入互联网广告中的出价模式（补充篇）
  356. 深入互联网广告中的出价模式 (上中下完整版)
  357. 用户画像方法论与工程化解决方案
  358. 微信 “看一看” 内容理解与推荐
  359. 58 同城 | 多业务融合推荐策略实践与思考
  360. 文字识别在高德地图数据生产中的演进
  361. 基于 Apache Flink 的爱奇艺实时计算平台建设实践
  362. 58 技术 | 金融数仓体系建设
  363. 美团搜索中 NER 技术的探索与实践
  364. 如何快速入门大数据
  365. 机器学习中算法与模型的区别
  366. 详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回
  367. 滴滴司机调度系统实践
  368. 美团点评 | 智能搜索模型预估框架的建设与实践
  369. 吴恩达老师的作业问题关于 SVM 向量机采用核函数计算出结果怎样才能用
  370. 基于 BERT 的 ASR 纠错
  371. 有赞 ABTest 系统：数据驱动增长实践
  372. 救火必备！问题排查与系统优化手册
  373. 淘系技术 | 极简而高效的沟通管理法
  374. 数据智能在二手车业务场景中的探索与沉淀 – 业务标签挖掘
  375. 所有机器学习项目都适用的检查清单
  376. ​【特征工程】时序特征挖掘的奇技淫巧
  377. 平安寿险 AI 团队 | 文本纠错技术探索和实践
  378. 微信「看一看」 推荐排序技术揭秘
  379. TensorFlow 中最大的 30 个机器学习数据集
  380. BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践
  381. 医疗搜索中的 query 词权重算法探索
  382. 优酷视频元素内容召回系统：多级多模态引擎探索
  383. 【布道师系列】周晓凌——乘风而来，利用数据科学平台解决运筹学问题
  384. 如何用 OKR 促进跨团队协同
  385. 【综述】基于知识图谱的推荐系统综述
  386. 一文总结词向量的计算、评估与优化
  387. 深入浅出词嵌入技术
  388. [详解] 一文读懂 BERT 模型
  389. Elasticsearch 遇上 BERT：使用 Elasticsearch 和 BERT 构建搜索引擎
  390. 机器学习数学基础：常见分布与假设检验
  391. 细粒度实体分类论文综述：（二）
  392. 命名实体识别 NER 论文综述（一）
  393. 图文并茂带你了解依存句法分析
  394. 机器学习模型评估与超参数调优详解
  395. MRR vs MAP vs NDCG：具有排序意义的度量指标的可视化解释及使用场景分析
  396. 干货 | 查询耗时降低 2/3，携程度假搜索引擎架构优化
  397. NLP 模型的产品化
  398. 汽车之家机器学习平台的架构与实践
  399. 腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
  400. IDC 再评中国机器学习开发平台市场，九章云极位列三甲！
  401. 准确率、精准率、召回率、F1，我们真了解这些评价指标的意义吗？
  402. 主流推荐引擎技术及优缺点分析
  403. 塔勒布《反脆弱》读后感
  404. 趣头条基于 Flink+ClickHouse 的实时数据分析平台
  405. 58 同城 | 深度召回在招聘推荐系统中的挑战和实践
  406. 异常检测
  407. 拼多多创始人黄峥：我的人生经历和创业理念
  408. 算法工程师如何应对业务方和老板的灵魂拷问？
  409. 程序员精进之路：性能调优利器 – 火焰图
  410. 深度学习在高德 POI 鲜活度提升中的演进
  411. 关键短语抽取及使用 BERT-CRF 的技术实践
  412. 内容理解在新浪微博广告中的应用
  413. 医疗健康领域的短文本解析探索（三 ) —- 文本纠错
  414. 医疗健康领域的短文本解析探索（二）
  415. 医疗健康领域的短文本解析探索（一）
  416. 谈谈医疗健康领域的 Phrase Mining
  417. 58 同城 | Embedding 技术在房产推荐中的应用
  418. 来阿里 6 年，我是如何快速成长的？
  419. 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用
  420. 腾讯万亿级 Elasticsearch 内存效率提升技术解密
  421. 五年磨一剑：滴滴顺风车服务端之稳定性规范
  422. 深入理解推荐系统：排序
  423. 深入理解 YouTube 推荐系统算法
  424. 京东电商搜索中的语义检索与商品排序
  425. 滴滴数据驱动利器之 AB/Test 实践
  426. 美团配送 A/B 评估体系建设与实践
  427. 谈一谈NLP中语言模型的发展
  428. 见微知著，你真的搞懂 Google 的 Wide&Deep 模型了吗？
  429. 用户画像技术及方法论
  430. 【布道师系列】杨健——30 天到 3 分钟的改变！下篇
  431. 为什么 L2 正则化能够缓解模型过拟合并使得模型更简单
  432. 知识蒸馏在推荐系统的应用
  433. Embedding 技术在推荐系统中的实践总结
  434. xDeepFM 算法理论与实践
  435. Wide&Deep 算法理论与实践
  436. 推荐系统系列（二）：FFM 算法理论与实践
  437. 推荐系统系列（一）：FM 算法 理论与实践
  438. 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下）
  439. 【深度语义匹配模型】实践篇：语义匹配在贝壳找房智能客服中的应用
  440. 请问深度学习里面生成式模型验证常用的一个数据集来源（有图）
  441. 算法工程师必知必会的经典模型系列一：Transformer 模型串讲
  442. 基于多任务学习和负反馈的深度召回模型
  443. 算法工程师也会遇到 35 岁这道坎么？
  444. 图解 SimCLR 框架，用对比学习得到一个好的视觉预训练模型
  445. 从算法工程师到主管的转变，需要改变的是什么
  446. NLP 技术在金融资管领域的落地实践
  447. BERT 的优秀变体：ALBERT 论文图解介绍
  448. 贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇
  449. 推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法
  450. Netflix：使用 A/B 测试来找到最佳的插图
  451. 搜索相关性算法在 DiDi Food 中的探索
  452. 菜鸟实时数仓技术架构演进
  453. Netflix 中的插图个性化推荐
  454. 推荐系统中不得不说的 DSSM 双塔模型
  455. 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型
  456. 使用嵌入来做个性化的搜索推荐：来自 Airbnb
  457. 干货 | 业界实时数据体系架构
  458. 字节跳动—实习算法面经
  459. 深度时空网络、记忆网络与特征表达学习在 CTR 预估中的应用
  460. 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（上）
  461. 我的 ElasticSearch 认证工程师之路
  462. 机器学习工程化模型部署的几种方式总结
  463. 透过现象看机器学习：奥卡姆剃刀，没有免费的午餐，丑小鸭定理等
  464. 字节游戏急招数据挖掘工程师 – 帖子
  465. 字节游戏急招数据挖掘工程师
  466. 究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？
  467. 基于强化学习的 Contextual Bandits 算法在推荐场景中的应用
  468. 超强整理，非科班硕士的算法面经 (阿里 腾讯 字节 美团)
  469. 贝壳找房【语言模型系列】实践篇：ALBERT 在房产领域的实践
  470. 一文详尽之 SVM 支持向量机算法！
  471. 搜索中的 Query 理解及应用
  472. 汽车之家如何构建用户画像
  473. 搜索中的 Query 扩展技术
  474. 各大 AI 研究院共 35 场 NLP 算法岗面经
  475. 详解图表示学习经典算法 node2vec
  476. 搜索引擎背后的经典数据结构和算法
  477. 搜索系统中的意图识别
  478. 推荐系统的未来发展趋势
  479. 实验室小师弟的新鲜春招算法面经 (阿里搜索，微信，微软等)
  480. 字节跳动混沌工程实践总结
  481. SHAP 值的解释，以一种你期望的方式解释给你听
  482. 黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性
  483. 浅谈搜索系统中 Query 理解和分析
  484. 干货! 搜索系统中的深度匹配模型
  485. 干货! 推荐系统中的深度匹配模型
  486. 线下 auc 涨，线上 ctr/cpm 跌的原因和解决办法
  487. CS224w L11. LinkAnalysis_PageRank 算法
  488. 模型剪枝技术原理及其发展现状和展望
  489. 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)
  490. 贝壳找房—置信度计算在语音识别系统中的应用
  491. 产品经理，项目经理和技术经理是如何一起协作管理的？
  492. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十二）之 dim&&dii
  493. 2020 最新版《神经网络与深度学习》中文版更新完毕！（附 pdf 下载）
  494. 阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考
  495. 贝壳找房【语言模型系列】原理篇二：从 ELMo 到 ALBERT
  496. “疫情”黑天鹅，让企业管理数字化转型迫在眉睫
  497. 算法工程师常见面试问题及相关资料汇总
  498. 用 TensorFlow Extended 实现可扩展、快速且高效的 BERT 部署
  499. 干货 | 内容型产品 Feed 流的生成、效果评估及优化
  500. 机器学习中的隐私保护
  501. 一个关于项目管理者与程序猿之间的笑话
  502. PTMs：史上最全面总结 NLP 预训练模型
  503. Apache Flink OLAP 引擎性能优化及应用
  504. 企业如何选择适合自己的项目管理软件?
  505. 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 原理篇
  506. 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 简介篇
  507. 贝壳找房—【图数据库系列】之 JanusGraph VS Dgraph：贝壳分布式图数据库技术选型之路
  508. 阿里—飞猪的“猜你喜欢”如何排序？
  509. 你所不知道的，华为项目管理之道！
  510. 智变·未来——九章云极 COOL NEWS 发布会
  511. 6 个你应该用用看的用于文本分类的最新开源预训练模型
  512. 阿里广告 CTR 预估中用户行为学习和记忆建模
  513. 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一：从 one-hot 到 Word2vec
  514. 个性化搜索的介绍，推荐和搜索的强强结合
  515. Lucene 源码系列——pos pay 索引文件
  516. Lucene 源码系列——tim tip 索引文件
  517. Lucene 源码系列——fdx fdt 索引文件
  518. Lucene 源码系列——tvx tvd 索引文件
  519. Lucene 源码系列——默认 merge 策略 TieredMergePolicy
  520. Lucene 源码系列—— LogMergePolicy
  521. Lucene 源码系列——工具类 FixedBitSet
  522. Lucene 源码系列——Automaton 有穷自动机 (DFA)
  523. Lucene 源码分析——BKD-Tree
  524. Lucene 源码系列——查询原理（下）
  525. Lucene 源码系列——查询原理（上）
  526. i 技术会 | 爱奇艺效果广告探索与实践
  527. Lucene 源码系列—— Collector 收集各个 Segment 命中的 docs
  528. Lucene 源码系列——LRUQueryCache
  529. Lucene 源码系列——多个 SHOULD 的 Query 的倒排求并集
  530. Lucene 源码系列——多个 MUST 的 Query 的倒排求交集
  531. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十一）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
  532. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
  533. Lucene 源码系列——索引文件的生成（九）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
  534. Lucene 源码系列——索引文件的生成（八）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
  535. Lucene 源码系列——索引文件的生成（七）之 tim&&tip
  536. Lucene 源码系列——索引文件的生成（六）之 tim&&tip
  537. Lucene 源码系列——索引文件的生成（五）之 tim&&tip
  538. Lucene 源码系列——索引文件的生成（四）之跳表 SkipList
  539. Lucene 源码系列——索引文件的生成（三）之跳表 SkipList
  540. Lucene 源码系列——索引文件的生成（二）之 doc&&pay&&pos
  541. Lucene 源码系列——索引文件的生成（一）之 doc&&pay&&pos
  542. Lucene 源码系列——倒排表
  543. Lucene 源码系列——DirectWriter&&DirectReader
  544. Lucene 源码系列—— PackedInts
  545. Lucene 源码系列——LZ4
  546. Lucene 源码分析——FST
  547. 特斯拉宣布降薪！开源节流，疫情之下如何提升企业管理效能
  548. Lucene 源码系列——BytesRefHash
  549. Lucene 源码系列——BulkOperationPacked
  550. Lucene 源码系列——去重编码 (dedupAndEncode)
  551. Lucene 源码系列——IntBlockPool 类
  552. Lucene 源码系列——BooleanQuery 介绍
  553. 从罗永浩直播刷屏，来看如何做好项目管理
  554. CTR 预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
  555. 图解半监督学习 FixMatch，只用 10 张标注图片训练 CIFAR10
  556. 如何高效的进行多项目管理？
  557. 构造 IndexWriter 对象（十）
  558. 构造 IndexWriter 对象（九）
  559. 构造 IndexWriter 对象（八）
  560. 构造 IndexWriter 对象（七）
  561. 构造 IndexWriter 对象（六）
  562. 构造 IndexWriter 对象（五）
  563. 构造 IndexWriter 对象（四）
  564. 构造 IndexWriter 对象（三）
  565. 构造 IndexWriter 对象（二）
  566. 构造 IndexWriter 对象（一）
  567. 如何构建 A/B 测试系统，其核心功能有哪些？
  568. 有赞搜索中台的探索与实践
  569. 字节跳动核心竞争力到底是什么？
  570. DeepTables: 为结构化数据注入深度学习的洪荒之力
  571. 零基础入门数据挖掘——一文学习模型融合！从加权融合到 stacking, boosting
  572. 零基础入门数据挖掘——建模调参
  573. 零基础入门数据挖掘——特征工程实战
  574. 零基础入门数据挖掘——数据分析实战
  575. DevOps 在企业项目中的实践落地
  576. 怎样评价推荐系统的结果质量？
  577. 初探 GNN- 文本表示学习
  578. Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践
  579. 深入理解推荐系统：召回
  580. 敏捷开发流程, 您缺一个这样的协作平台
  581. 基于知识图谱的语义理解技术及应用
  582. 【腾讯】揭秘微信 “看一看” 是如何为你推荐的
  583. 揭秘微信「看一看」如何精准挖掘你感兴趣的内容
  584. 用户画像从 0 到 100 的构建思路
  585. Word delimiter graph token filter（word_delimiter_graph 词元过滤器）
  586. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（4）
  587. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（3）推理
  588. 阿里文娱多模态视频分类算法中的特征改进
  589. 通俗的理解牛顿 – 莱布尼茨公式及其证明
  590. 白话条件随机场（conditional random field）
  591. 阿里文娱算法公开课 #02：算法工程师的进阶之路（进阶篇）
  592. 阿里文娱算法公开课 #03：算法工程师的核心技能（CV 篇）
  593. 阿里文娱算法公开课 #04：算法工程师的核心技能 – 搜索推荐篇
  594. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（2）损失函数
  595. 效果工具链之算法迭代篇
  596. 效果工具链之运营平台篇
  597. 如何设计一个 A/B test？
  598. 阿里文娱智能营销增益模型 (Uplift Model) 技术实践
  599. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（1）
  600. 从文本中进行关系抽取的几种不同的方法
  601. 字节 AI Lab-NLP 算法热乎面经
  602. 深度学习在花椒直播中的应用—推荐系统冷启动算法
  603. 干货 | Softmax 函数详解
  604. 深度学习在阿里 B2B 电商推荐系统中的实践
  605. 对 Reformer 的深入解读
  606. Self-Attention 与 Transformer
  607. 通用的图像 – 文本语言表征学习：多模态预训练模型 UNITER
  608. 【推荐系统】协同过滤推荐算法
  609. 怎么理解基于机器学习“四大支柱”划分的学习排序方法
  610. 敏捷开发的那些事
  611. 【全面总结】机器学习经典书 PRML 相关资料全面总结：中文译本，官方代码，课程视频，学习笔记等等
  612. 如何只使用标签来构建一个简单的电影推荐系统
  613. 信息流推荐在凤凰新闻的业务实践
  614. 机器学习加持的 Airbnb 体验搜索排序实践
  615. 理解计算机视觉中的损失函数
  616. 项目管理软件这么多，为什么我只推荐它？
  617. 知识图谱辅助的个性化推荐系统
  618. 从阿里的 User Interest Center 看模型线上实时 serving 方法
  619. 深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
  620. 百度凤巢算法面经
  621. 你们都在用什么项目管理软件?
  622. 广告算法在阿里文娱用户增长中的实践
  623. 【超详细讲解】深入理解 GBDT 二分类算法
  624. 搜索系统中的纠错问题
  625. 【算法面经系列】百度、寒武纪、科大讯飞、追一科技、腾讯、作业帮算法面经
  626. 【算法面经系列】头条 + 腾讯 算法工程师面经（NLP 实习）
  627. 如何做好项目管理，做好人人都是项目经理
  628. 微软小冰：如何构建人格化的对话系统
  629. 【论文笔记】TEM: 结合 GBDT 叶节点嵌入的可解释推荐模型
  630. 图解 Reformer：一种高效的 Transformer
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  632. 算法在岗一年的经验总结
  633. 项目经理必备的项目管理工具——CORNERSTONE
  634. Flink Checkpoint 原理流程以及常见失败原因分析
  635. 58 同城智能语音质检系统架构实践
  636. 淘系高级技术专家的十年 | 既往不恋，纵情向前！
  637. 【贝壳找房】关系图谱在贝壳的构建和应用
  638. NLP.TM[28] | 浅谈 NLP 算法工程师的核心竞争力
  639. 机器学习的可解释性：因果推理和稳定学习
  640. 远程办公 | 适应时代的工作模式
  641. 在阿里，新人如何快速上手项目管理？
  642. 图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块
  643. 让 AI“读懂”短视频，爱奇艺内容标签技术解析
  644. 字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
  645. 水墨 – 在线 Markdown 编辑器
  646. 如何扩充知识图谱中的同义词
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  648. BERT 的嵌入层是如何实现的？看完你就明白了
  649. 浅谈流式模型训练体系
  650. ​“人工智能”初创公司所面临的问题
  651. 汽车之家推荐系统排序算法迭代之路
  652. “云开工”成主流，远程办公需求暴涨 663%
  653. 疫情之下 | 教你远程办公高效又安全
  654. 阿里 B 类电商用户增长实践
  655. 二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion
  656. 为什么机器学习项目非常难管理？
  657. 不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标？
  658. 工作效率低? 这个锅远程办公不背
  659. 关于使用 pytorch 能否对 SE ResNext 进行预训练
  660. 项目经理: 在家远程办公如何提高工作效率?
  661. BERT, ELMo, & GPT-2: 这些上下文相关的表示到底有多上下文化？
  662. 一些 NLP 的面试问题
  663. 停班不停工，远程办公助力击穿疫情下企业困局
  664. 自然语言理解（NLU）难在哪儿？
  665. 视频 | 信息流推荐技术在凤凰网的业务实践
  666. Elasticsearch 高级调优方法论之——根治慢查询！
  667. LinkedIn 招聘推荐系统中的机器学习的威力
  668. 为什么我们选择 LambdaMART 作为我们的酒店排序模型
  669. 如何（以及为什么需要）创建一个好的验证集
  670. 美团一站式机器学习平台建设实践
  671. 携程实时智能检测平台实践
  672. HMM 模型在贝壳对话系统中的应用
  673. NLP 中文分词知识梳理
  674. 阿里 B2B：融合 Matching 与 Ranking 的个性化 CTR 预估模型
  675. 部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式
  676. 视频 | 阿里文娱搜索算法实践和思考
  677. 从算法到应用：滴滴端到端语音 AI 技术实践
  678. 深入 Lucene 搜索引擎原理
  679. 掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch
  680. 如何增强推荐系统模型更新的实时性？
  681. 深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇
  682. 35 岁技术人如何转型做管理？阿里高级算法专家公开 10 大思考
  683. 知识图谱基本概念 & 工程落地常见问题
  684. 2020 “跳槽”还是“卧槽”，你想好了吗？
  685. 敏捷开发实践之 Scrum 方法运用
  686. 机器学习在马蜂窝酒店聚合中的应用初探
  687. 项目管理软件的应用现状与发展趋势
  688. 亚马逊畅销书的 NLP 分析——推荐系统、评论分类和主题建模
  689. 推荐系统 pipeline 的构建过程和总体架构描述。
  690. 做机器学习项目的 checklist
  691. 敏捷实践经验分享，企业如何在敏捷开发中实施 DoD
  692. 推荐系统论文回顾：神经协同过滤理解与实现
  693. 阿里淘外商业化广告工程架构实践
  694. 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密
  695. 新一代海量数据搜索引擎 TurboSearch 来了！
  696. 机器学习在微博 O 系列广告中的应用
  697. 不仅仅用 CTR：通过人工评估得到更好的推荐
  698. 搜索，推荐，广告系统架构及算法技术资料大合集吐血整理——2019 年终分享
  699. 毕业 10 年才懂，解决问题的能力原来这么重要
  700. 跨境电商 Etsy 如何使用交互行为类型进行可解释推荐
  701. 机器学习模型的可解释性
  702. 个性化海报在爱奇艺视频推荐场景中的实践
  703. 华为招聘
  704. 华为人才招聘
  705. Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
  706. 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
  707. 程序员必知必会的零拷贝技术
  708. 推荐系统的发展与简单回顾
  709. 沟通的重要工具——乔哈里视窗
  710. NLP 技术在微博 feed 流中的应用
  711. 机器学习 – 一文理解 GBDT 的原理 -20171001
  712. LR+FTRL 算法原理以及工程化实现
  713. 推荐场景中召回模型的演化过程
  714. 读《影响力》这本书
  715. 系统重构的道与术
  716. CTO 被裁，离职前给组了的高级开发们 8 个建议。
  717. 记录：tf.saved_model 模块的简单使用（TensorFlow 模型存储与恢复）
  718. 淘宝如何拥抱短视频时代？视频推荐算法实战
  719. 解密淘宝推荐实战，打造 “比你还懂你” 的个性化 APP
  720. 风控特征—时间滑窗统计特征体系
  721. 解密商业化广告投放平台技术架构
  722. 深入理解 AQS 之 Condition 源码
  723. IJCAI 2019 | 为推荐系统生成高质量的文本解释：基于互注意力机制的多任务学习模型
  724. Hi, xiaolongnk
  725. Learning to rank 基本算法小结
  726. 知识结构化在阿里小蜜中的应用
  727. 万字长文！推荐系统算法岗校招面试经验 & 学习心得
  728. 标签平滑 & 深度学习：Google Brain 解释了为什么标签平滑有用以及什么时候使用它 (SOTA tips)​
  729. 经验：一个秒杀系统的设计思考
  730. 视频：美图个性化 push AI 探索之路
  731. 优酷 DSP 广告投放系统架构实践
  732. 浅谈微视推荐系统中的特征工程
  733. 知识图谱的自动构建
  734. 美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现
  735. 腾讯信息流内容理解技术实践
  736. 深度 |58 商业流量排序策略优化实践
  737. 美团点评 Kubernetes 集群管理实践
  738. 张一鸣：如何应对公司变大之后的管理挑战
  739. 如何提升「会议效率」
  740. 【有赞】数据资产，赞之治理
  741. 搜索引擎中的 Web 数据挖掘
  742. 几十亿数据查询 3 秒返回，ES 性能优化实战！
  743. 基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐
  744. Walrus- 一个轻量级 olap 查询框架
  745. 微服务高可用利器——Hystrix 熔断降级原理 & 实践总结
  746. 【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
  747. 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的
  748. 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践
  749. 【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐？
  750. 机器学习在 58 二手车估价系统实践
  751. 萌新想请教一下 特征选择 的问题
  752. 实时计算引擎在贝壳的应用与实践
  753. 今日头条在消息服务平台和容灾体系建设方面的实践与思考
  754. 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
  755. 知识图谱与语义分析技术介绍（附前沿论文解读）
  756. 网络图模型知识点综述
  757. 360 展示广告召回系统的演进
  758. Tensorflow 的 checkpoint 教程
  759. 陈曦：性能与稳定并存 Elasticsearch 调优实践
  760. 3000 台服务器不宕机，微博广告系统全景运维大法
  761. 由 Finalizer 和 SocksSocketImpl 引起的 Fullgc 问题盘点
  762. 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
  763. 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
  764. UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
  765. Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
  766. 美团配送交付时间轻量级预估实践
  767. 58 招聘推荐排序算法实战与探索
  768. 阿里如何实现秒级百万 TPS？搜索离线大数据平台架构解读
  769. 会向业务“砍需求”的技术同学，该具备哪 6 点能力？
  770. UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解
  771. 10 年 +，阿里沉淀出怎样的搜索引擎？
  772. Hi, 2019_nickname
  773. 老大难的 GC 原理及调优，这下全说清楚了
  774. 以 YouTube 论文学习如何在推荐场景应用强化学习
  775. 深度度量学习中的损失函数
  776. UC 信息流视频标签识别技术
  777. 常用学习算法
  778. 阿里妈妈：品牌广告中的 NLP 算法实践
  779. OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索
  780. 降低软件复杂性的一般原则和方法
  781. 基于 Elastic Stack 的海量日志分析平台实践
  782. 支付系统高可用架构设计实战，可用性高达 99.999！
  783. 推荐系统应该如何保障推荐的多样性？
  784. 浅谈 UC 国际信息流推荐
  785. 我在亚马逊学到的三样东西，为我的机器学习职业之路做好了准备
  786. 关于数据驱动的重新思考
  787. 头条，美团，滴滴，京东及其它公司面试经验分享！
  788. CCKS 2019 | 百度 CTO 王海峰详解知识图谱与语义理解
  789. 模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解
  790. GitHub 标星 8k+，最后还有什么想问的么？对面试官的灵魂 50 问！
  791. Andrew Ng(吴恩达) 关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议
  792. A/B 测试中我们都会犯的十个常见错误
  793. AI 在爱奇艺视频广告中的探索
  794. 快看漫画个性化推荐探索与实践
  795. 微博广告策略工程架构体系演进
  796. 请问 example oracle 和后面那个红框的分布是什么意思？
  797. 构建可解释的推荐系统
  798. 解读：滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现
  799. 推荐系统走向下一阶段最重要的三个问题
  800. 电商推荐那点事
  801. 风控建模流程：以京东群体感知项目为例
  802. 每天超 50 亿推广流量、3 亿商品展现，阿里妈妈的推荐技术有多牛？
  803. 聊聊 Linux IO 栈
  804. 阿里妈妈深度树检索技术（TDM）及应用框架的探索实践
  805. 推荐系统工程难题：如何做好深度学习 CTR 模型线上 Serving
  806. 360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现
  807. FSICFR 或者 CFRM 算法训练后如何应用于实际的游戏中?
  808. 京东电商推荐系统实践
  809. < 机器学习实战 高清中英 源代码 > 分享
  810. 分布式锁用 Redis 还是 Zookeeper？
  811. InnoDB 事务与分布式事务中一些关键问题
  812. hello, 初次见面请多关注
  813. ESearch: 58 搜索内核设计与实践—实时索引篇
  814. 两万字深度介绍分布式系统原理，一文入魂
  815. 推荐技术随谈
  816. 这是我读过写得最好的【秒杀系统架构】分析与实战！
  817. 如果这篇文章说不清 epoll 的本质，那就过来掐死我吧！
  818. 最完整的 Markdown 基础教程
  819. 番外篇：Lucene 索引流程与倒排索引实现
  820. Lucene 倒排索引原理探秘 (2)
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  822. 推荐系统：石器与青铜时代
  823. 快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
  824. 数据老是错误，不知道为什么
  825. 怎么写代码呢
  826. 学习代码写作怎么写
  827. 学习数据代码
  828. 深度学习在 360 搜索广告 NLP 任务中的应用
  829. 消息中间件—RocketMQ 消息存储（二）
  830. 消息中间件—RocketMQ 消息存储（一）
  831. 消息中间件—RocketMQ 消息消费（三）（消息消费重试）
  832. 消息中间件—RocketMQ 消息消费（二）（push 模式实现）
  833. 消息中间件—RocketMQ 消息消费（一）
  834. 消息中间件—RocketMQ 消息发送
  835. 消息中间件—RocketMQ 的 RPC 通信（二）
  836. 消息中间件—RocketMQ 的 RPC 通信（一）
  837. 阿里零售通智能导购推荐技术实践
  838. “看一看”推荐模型揭秘！微信团队提出实时 Look-alike 算法，解决推荐系统多样性问题
  839. 关于机器学习归一化
  840. 网易新闻推荐：深度学习排序系统及模型
  841. 贝壳找房一镜到底：FM 们的原理及在贝壳搜索的实践
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  844. 系统架构系列（四）：业务架构实战下篇
  845. 系统架构系列 (三)：业务架构实战上篇
  846. 系统架构系列 (二)：应对这一概念的方法
  847. 系统架构系列（一）：如何用公式定义该概念？
  848. 写给开发者的谷歌技术面试终极通关指南
  849. 流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践
  850. 一文读懂深度学习：从神经元到 BERT
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  853. XLNet : 运行机制及和 Bert 的异同比较
  854. 深度学习在 Airbnb 中的探索与应用
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  856. Xavier 论文疑惑（论文标题：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks）
  857. TCP 报文格式高清图
  858. 从 Word Embedding 到 Bert 模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
  859. Bert 时代的创新（应用篇）：Bert 在 NLP 各领域的应用进展
  860. Netflix 推荐系统模型的快速线上评估方法——Interleaving
  861. 【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息？
  862. YC 中国创始人陆奇：人工智能时代，芯片和底层软件基本都要重做
  863. 从 MySQL 高可用架构看高可用架构设计
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  865. 程序员面试最常见问题 TOP 48
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  867. list1 与 list2 求交集的方法总结！
  868. 当你打开天猫的那一刻，推荐系统做了哪些工作？
  869. 高并发架构消息队列面试题解析
  870. Embedding 在深度推荐系统中的 3 大应用方向
  871. 使用 ElasticSearch 的 44 条建议
  872. Elasticsearch 技术分析（七）： Elasticsearch 的性能优化
  873. 适合程序员用的笔记本电脑
  874. 马蜂窝 ABTest 多层分流系统的设计与实现
  875. ES 查询性能调优实践，亿级数据查询毫秒级返回
  876. 小米移动搜索中的 AI 技术
  877. LSTM 原理与实践，原来如此简单
  878. 基于 “ 滴滴 KDD 2018 论文：基于强化学习技术的智能派单模型 ” 再演绎
  879. 阿里妈妈：电商预估模型的发展与挑战
  880. Attention in RNN
  881. 详解 Transformer （Attention Is All You Need）
  882. SVM 优化出来支持向量点的不等式约束不等于 1 是为什么？
  883. 机器学习：K 折交叉验证的问题
  884. 滴滴基于 ElasticSearch 的一站式搜索中台实践
  885. 快手万亿级别 Kafka 集群应用实践与技术演进之路
  886. 微软 AB/Testing EXP 实验管理平台
  887. 揭开 YouTube 深度推荐系统模型 Serving 之谜
  888. 深度学习中不得不学的 Graph Embedding 方法
  889. 谷歌、阿里、微软等 10 大深度学习 CTR 模型最全演化图谱【推荐、广告、搜索领域】
  890. FTRL 公式推导
  891. 个性化推荐技术
  892. 分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
  893. 阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路
  894. 从 FFM 到 DeepFFM，推荐排序模型到底哪家强？
  895. 在 faster-RCNN 中，最后一层输出的 bbox_pred 是什么
  896. 有赞百亿级日志系统架构设计
  897. 打造工业级推荐系统（一）：推荐算法工程师的成长之道
  898. 面试官：如果让你设计一个消息中间件，如何将其网络通信性能优化 10 倍以上？【石杉的架构笔记】
  899. 机器学习与深度学习常见面试题（上）
  900. ABtest 和假设检验、流量分配
  901. 【三. 推荐系统的必备要素 -2】ABtest 框架
  902. 复旦邱锡鹏教授公布《神经网络与深度学习》，中文免费下载
  903. 携程金融大数据风控算法实践
  904. 拯救 996 的配方
  905. 【一. 概述 -2】什么样的产品推荐效果明显
  906. 【一. 概述 -1】推荐系统简介
  907. 万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好
  908. 【搜狐】新闻推荐系统的 CTR 预估模型
  909. 阿里妈妈新突破：深度树匹配如何扛住千万级推荐系统压力
  910. 计算广告中主要模块、策略及其场景（上篇）
  911. 有赞订单搜索 AKF 架构演进之路
  912. 独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路
  913. 前深度学习时代 CTR 预估模型的演化之路
  914. 知其然，知其所以然：基于多任务学习的可解释推荐系统
  915. [NAACL19] 一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器
  916. 一直播千万量级用户推荐系统设计之路
  917. 知识图谱 |298 万条三元组生成方法 (一)
  918. AI 下一个拐点，图神经网络带来哪些机遇？
  919. 人脸识别如何快速工作
  920. 如何强化数据集中某个特征的影响？
  921. 强化学习系列二——应用 AlphaGo Zero 思路优化搜索排序
  922. 【58 同城】中文分词技术深度学习篇
  923. 一图胜千言: 解读阿里的 Deep Image CTR Model
  924. 推荐系统召回四模型之二：沉重的 FFM 模型
  925. Embedding 从入门到专家必读的十篇论文
  926. 深度 CTR 预估模型中的特征自动组合机制演化简史
  927. 详解 Airbnb 之深度学习在搜索业务的探索
  928. 万字长文带你解读 NLP 深度学习的各类模型
  929. 基于深度强化学习的新闻推荐模型 DRN
  930. 基于 Tensorflow 高阶 API 构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇
  931. 【贝壳找房】贝壳搜索平台实时流总体架构设计
  932. 【贝壳网】贝壳搜索为什么能知道你想住哪？
  933. 百度中文纠错技术
  934. 版本控制工具——Git 常用操作
  935. 【贝壳网】ElasticSearch 相关性计算原理及实践
  936. 【贝壳网】Elasticsearch 在贝壳搜索的部署实践
  937. 【贝壳找房】读“懂”用户找房需求：贝壳语义解析技术实践
  938. 【贝壳网】两种简单有效的标签选择方法
  939. 回顾 Facebook 经典 CTR 预估模型
  940. 主流 CTR 预估模型的演化及对比
  941. 推荐系统召回四模型之：全能的 FM 模型
  942. 自然语言处理基础：上下文词表征入门解读
  943. 为什么已有 Elasticsearch，我们还要重造实时分析引擎 AresDB？
  944. NLP 新秀 : BERT 的优雅解读
  945. 详解 Embeddings at Alibaba(KDD 2018)
  946. 前员工揭内幕：10 年了，为何谷歌还搞不定知识图谱？
  947. 人机交互式机器翻译研究与应用
  948. 独家揭秘：微博深度学习平台如何支撑 4 亿用户愉快吃瓜？
  949. 爱奇艺短视频软色情识别技术解析
  950. 卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积
  951. 深度长文：中文分词的十年回顾
  952. 机器学习中如何处理不平衡数据？
  953. 【58 同城】语言模型及其应用
  954. 测试机器学习降维之线性判别模型 (LDA)
  955. GBDT+LR 算法解析及 Python 实现
  956. 网易杭研 分享 图数据库基础
  957. 用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进
  958. 国美 11·11：大促场景下的国美智能推荐系统演进之路
  959. 58 精准推送实践
  960. 《美团机器学习实践》—— 思维导图
  961. 「回顾」强化学习：原理与应用
  962. 详解 GAN 的谱归一化（Spectral Normalization）
  963. 「回顾」机器学习在反欺诈中应用
  964. 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践
  965. 一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
  966. HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
  967. Flink 在有赞实时计算的实践
  968. 语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起
  969. 「回顾」百度智能写作如何通过人工智能技术为媒体内容创作赋能？
  970. 58 技术沙龙——云搜 知乎 58 同城 搜索架构
  971. 「回顾」基于金融智能风控的实时指标处理技术体系
  972. 「回顾」阿里妈妈：定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络
  973. 深入剖析 Netty 源码设计（二）——BIO NIO AIO Reactor 模式到底干了啥
  974. 「机器学习基础与趋势」系列丛书最新成员：140 页《深度强化学习入门》发布
  975. 毕玄：我在阿里的十年技术感悟
  976. 使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec
  977. 「回顾」蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用
  978. 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
  979. Google 重叠实验框架：更多，更好，更快地实验
  980. 58 招聘推荐系统介绍——AB 实验框架
  981. 深入剖析 Netty 源码设计（一）——深入理解 select poll epoll 机制
  982. 从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
  983. 中文分词技术及在 58 搜索的实践
  984. 58 搜索列表页连接效率优化实践
  985. 「回顾」58 同城 综合排序框架 连接效率优化实践
  986. 「行知」镶嵌在互联网技术上的明珠：漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
  987. 推荐系统遇上深度学习 (二十九)– 协同记忆网络理论及实践
  988. 推荐系统遇上深度学习 (二十八)– 知识图谱与推荐系统结合之 MKR 模型原理及实现
  989. 推荐系统遇上深度学习 (二十七)– 知识图谱与推荐系统结合之 RippleNet 模型原理及实现
  990. 推荐系统遇上深度学习 (二十六)– 知识图谱与推荐系统结合之 DKN 模型原理及实现
  991. 推荐系统遇上深度学习 (二十五)– 当知识图谱遇上个性化推荐
  992. 推荐系统遇上深度学习 (二十四)– 深度兴趣进化网络 DIEN 原理及实战！
  993. 推荐系统遇上深度学习 (二十三)– 大一统信息检索模型 IRGAN 在推荐领域的应用
  994. 推荐系统遇上深度学习 (二十二)–DeepFM 升级版 XDeepFM 模型强势来袭！
  995. 推荐系统遇上深度学习 (二十一)– 阶段性回顾
  996. 推荐系统遇上深度学习 (二十)– 贝叶斯个性化排序(BPR) 算法原理及实战
  997. 推荐系统遇上深度学习 (十九)– 探秘阿里之完整空间多任务模型 ESSM
  998. 推荐系统遇上深度学习 (十八)– 探秘阿里之深度兴趣网络(DIN) 浅析及实现
  999. 推荐系统遇上深度学习 (十七)– 探秘阿里之 MLR 算法浅析及实现
  1000. 推荐系统遇上深度学习 (十六)– 详解推荐系统中的常用评测指标
  1001. 推荐系统遇上深度学习 (十五)– 强化学习在京东推荐中的探索
  1002. 推荐系统遇上深度学习 (十四)–《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
  1003. 推荐系统遇上深度学习 (十三)–linUCB 方法浅析及实现
  1004. 推荐系统遇上深度学习 (十二)– 推荐系统中的 EE 问题及基本 Bandit 算法
  1005. 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
  1006. 推荐系统遇上深度学习 (十)–GBDT+LR 融合方案实战
  1007. 推荐系统遇上深度学习 (八)–AFM 模型理论和实践
  1008. 推荐系统遇上深度学习 (七)–NFM 模型理论和实践
  1009. 推荐系统遇上深度学习 (六)–PNN 模型理论和实践
  1010. 推荐系统遇上深度学习 (五)–Deep&Cross Network 模型理论和实践
  1011. 推荐系统遇上深度学习 (四)– 多值离散特征的 embedding 解决方案
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