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精华机器学习，NLP，图像识别， 深度学习等人工智能领域学习资料，搜索，推荐，广告系统架构及算法技术资料整理

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我们有一个梦想：随着全球工业界在AI道路上的不断探索与沉淀，笔耕不缀，很多很多年后， AIQ终将成为人工智能领域的“史家之绝唱，无韵之离*”。——“苦练基本功”
我们有一个梦想：随着工业界不断的分享实践，未来无数的AI工程师们都能在这里找到解决方案、对标前沿，收获志同道合的朋友。智能时代里遍地生花、百家争鸣。——“坚持做正确的事，而不是容易的事”
我们有一个梦想：随着不断提升人工智能技术信息获取的效率，降低信息不对称壁垒，加速行业周期，助力人类智 能化的翅膀飞的更高更远！——“每天前进三十公里”

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最新周报

注：统计区间(2023-02-15 ~ 2023-02-08)

序号	佳作	作者	时间
1	AAAI'23教程 | 图神经网络:基础、前沿与应用，209页ppt全面阐述GNN最新进展	Houye	2023-02-14 06:33:12
2	心法利器[57] | 文本多分类问题经验	机智的叉烧	2023-02-12 17:04:31
3	ChatGPT-所见、所闻、所感	刘聪NLP	2023-02-11 01:26:56
4	Awesome！搜索/推荐/广告 近400篇优质文章整理	Houye	2023-02-11 01:05:02
5	AAAI'23杰出论文一作分享：如何将推荐系统训练提速 72 倍？	Houye	2023-02-11 01:05:01
6	阿里妈妈向量化召回实践：量化索引->树索引->图索引	Houye	2023-02-10 06:46:15
7	PyG 官方教程 | 开箱即用的图神经网络解释框架	Houye	2023-02-10 06:46:14
8	OpenAI ChatGPT（二）：十分钟读懂 GPT-1	绝密伏击	2023-02-09 20:45:42
9	守得云开见月明——《动手学深度学习（PyTorch版）》终于出版	Aston Zhang	2023-02-09 11:47:48
10	中科院计算所招聘特别研究助理/博士后：社会计算、图神经网络、AI for Social Science	Houye	2023-02-09 06:10:02

大牛笔记

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朱翔宇

介绍： 「炼丹笔记 」「阿里云天池大赛赛题解析」作者,《阿里云天池大赛赛题解析》「作者」 1.“数字**”创新大赛 数字政府赛道「冠军」

2. ACM WSDM Cross-Market Rec 「亚军」
3. Microsoft DigSci 科学数据挖掘大赛「亚军」
4. ATEC 科技精英赛 数字化运营赛道 「亚军」
5. IEEE ICDM Knowledge Graph Contest「季军」
6. “达观杯”文本智能处理挑战赛「季军」
7. 京东JDATA算法大赛「季军」
8. “**法研杯”司法人工智能挑战赛 三等奖
9. **高校计算机大赛 微信大数据挑战赛 4th
10. 其他数据算法竞赛Top5 若干。

序号	佳作	时间
1	如何发现品牌潜客？目标人群优选算法模型及实践解析	2022-08-14 15:36:48
2	微信大数据挑战赛：周星星方案汇总	2022-05-29 16:39:26
3	称霸Kaggle的九大深度学习炼丹技巧	2022-05-22 14:27:35
4	那么多CTR论文，真正能复现出效果的有几个？	2022-05-07 14:10:02
5	腾讯多任务模型MFH	2022-04-09 15:14:45
6	Transformer总结(2022版)	2022-03-28 20:48:21
7	一文看清这些年自监督和无监督的进展	2022-03-19 12:36:32
8	用Dropout**做特征选择，保证效果还兼顾了线上性能?	2022-03-14 11:45:12
9	神经网络调参技巧：warmup策略	2022-03-12 16:13:24
10	DEEPNORM：千层transformer...	2022-03-12 16:12:38
11	2021年炼丹笔记最受欢迎的10篇技术文章	2022-03-06 17:14:45
12	关于多目标任务有趣的融合方式	2022-03-01 19:45:12
13	对比学习必知要点	2022-02-26 18:42:24
14	对比表示学习必知的几种训练目标	2022-02-26 18:41:26
15	召回:是"塔",是"塔",但不是双塔!	2022-02-26 18:33:43
16	2021年Kaggle所有赛事TOP方案汇总	2022-02-26 18:30:40
17	深度学习模型的多Loss调参技巧	2022-02-25 09:50:48
18	三种Target Encoding方式总结	2022-02-11 21:53:31
19	如何解决高维稀疏的user-item矩阵推荐问题？	2022-02-08 16:07:00
20	双塔模型没效果了？请加大加粗！	2022-01-23 14:43:21
21	文本摘要方法总结	2022-01-23 14:16:02
22	就知道调bert，都不知道加个对比学习吗？	2022-01-15 16:20:52
23	AI圈最新深度学习量化算法！	2022-01-12 20:37:37
24	Prompt-Tuning这么好用？	2022-01-08 14:51:31
25	No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning	2022-01-05 21:24:22
26	搜索算法相似度问题之BM25	2022-01-05 21:19:20
27	NLP中对"困惑度"感到困惑?	2021-12-25 14:37:14
28	不加样本就能做数据增强？还能提效？	2021-12-25 14:32:09
29	关于"知识蒸馏"，你想知道的都在这里！	2021-12-18 14:22:27
30	炼丹秘术：给Embedding插上翅膀	2021-12-18 14:12:56
31	从用户反馈的可解释性提升推荐模型	2021-12-18 14:08:36
32	时间序列里面最强特征之一	2021-12-12 15:36:25
33	自监督学习和对比学习	2021-12-05 15:37:18
34	网络越"深"越"好"?	2021-12-05 15:32:37
35	Trapper: Transformer模型都在此!	2021-12-05 15:29:50
36	10大最受欢迎的时间序列Github项目	2021-12-05 15:26:12
37	数据清洗该怎么做？	2021-11-20 15:04:33
38	self-attention竟然没用？	2021-11-14 13:10:41
39	如何评估序列推荐模型？	2021-11-05 16:58:30
40	模型的燃料，数据采样的秘密	2021-11-05 16:55:39
41	Transformers中的位置编码到底是什么?	2021-10-30 13:41:10
42	那些决定模型上限的操作	2021-10-30 13:37:16
43	炼丹知识点：模型评估里的陷阱	2021-10-24 13:42:47
44	Short-Session的推荐如何做？	2021-10-21 20:52:29
45	延迟反馈带来的样本偏差如何处理	2021-10-21 20:48:11
46	深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢?	2021-10-21 20:43:10
47	2021年三大顶会时间序列论文&代码整理	2021-10-21 20:39:47
48	微信大数据挑战赛决赛方案：微信视频号推荐算法	2021-09-25 11:14:22
49	Transformer又又又升级了？	2021-09-25 11:08:18
50	推荐系统里，可以用蒸馏吗？	2021-09-25 11:04:40
51	神经网络调参经验大汇总	2021-09-14 17:11:26
52	淘宝搜索中基于embedding的召回	2021-09-14 16:58:38
53	点击率预估又有新花样？	2021-09-04 14:27:45
54	双塔模型中的负采样	2021-09-04 14:22:23
55	推荐系统遇到曝光偏差怎么办？用对比学习！	2021-08-21 17:38:46
56	内容流推荐中的个性化标题生成框架	2021-08-16 12:22:33
57	PyCaret：又一个神仙ML库	2021-08-16 12:14:47
58	漫谈特征缩放	2021-08-16 12:08:13
59	再谈序列化推荐-集成item类目属性	2021-08-08 16:50:21
60	盘一盘推荐系统里值得一读的那些论文	2021-08-08 16:44:59
61	推荐竞赛金牌技能！	2021-08-08 16:35:13
62	推荐系统里，你是怎么Embedding的？	2021-08-08 16:31:13
63	特征筛选偷懒必备	2021-08-08 16:27:02
64	算法模型该如何解释？	2021-07-24 16:46:59
65	从Deepwalk到Node2vec	2021-07-17 15:30:53
66	NLP十大数据扩充策略	2021-07-13 12:31:02
67	寻找不合群的数据（异常值）	2021-07-13 12:21:34
68	推荐系统开源数据集	2021-07-13 12:15:42
69	大有可为的GNN：DeepWalk	2021-07-13 12:11:52
70	负样本的艺术，再读Facebook双塔向量召回算法	2021-07-05 21:13:24
71	"轻量"且"优秀"的序列推荐模型	2021-07-04 11:29:27
72	推荐系统中多值特征的八大处理技巧	2021-06-30 20:46:05
73	推荐系统中的长尾物品（Tail Items）推荐问题	2021-06-29 11:00:28
74	用 XGBoost 做 Learning To Rank	2021-06-28 12:29:30
75	微信视频号推荐算法上分技巧	2021-06-25 18:47:37
76	MLP is Best?	2021-06-18 09:43:58
77	一文弄懂各大池化Pooling操作	2021-06-18 09:37:36
78	FM又又又升级了？	2021-06-17 12:29:20
79	神经网络十大学习率衰减提效策略	2021-06-09 15:18:02
80	兜兜转转一个圈，到底What is all you need?	2021-06-08 12:29:13
81	AutoDim:自动Embedding维度寻优，如何节省70%的存储空间同时还能大幅提效？	2021-06-05 15:56:46
82	用XGBoost调XGBoost?"我"调"我"自己？	2021-06-05 15:51:12
83	当推荐系统遇上多模态Embedding	2021-05-31 20:24:08
84	用预训练GNN预估点击率有奇效？	2021-05-31 12:35:48
85	曾几何时，我们炼的不是丹，是特征	2021-05-28 12:16:30
86	自动化Debias框架，一键去除推荐系统所有Bias	2021-05-28 12:10:44
87	推荐系统User-Item Embedding图算法	2021-05-25 11:18:09
88	隐式反馈的去噪，模型取得巨大提升	2021-05-23 13:06:10
89	聊聊Batch Normalization在网络结构中的位置	2021-05-23 12:56:38
90	微信视频号推荐算法方案分享	2021-05-23 12:52:37
91	GNN是什么？GNN怎么学？GNN何用？	2021-05-23 12:45:58
92	推荐、广告排序算法评价指标 GAUC、MRR、nDCG、MAP	2021-05-16 16:15:52
93	模型调参指南北东西	2021-05-15 14:15:05
94	用隐式反馈做推荐模型，你做对了吗	2021-05-15 14:06:22
95	炼丹侠必知的11大神经网络结构​汇总	2021-05-15 13:41:44
96	入坑推荐系统，从Google这篇开始	2021-05-07 18:46:21
97	谷歌开源下一代推荐系统模拟器：RecSim NG	2021-05-07 18:40:37
98	Lookalike相似人群拓展算法	2021-05-07 18:36:30
99	KDD Cup 2021：时间序列异常检测问题开源方案	2021-04-28 22:29:36
100	对"样本不均衡"一顿操作	2021-04-21 22:25:26
101	AAAI21最佳论文Runners Up！Transformer的归因探索！	2021-04-21 22:21:29
102	Attention函数手册	2021-04-21 22:16:33
103	没什么是一次排序解决不了的，如果有，那就One more time	2021-04-21 22:12:32
104	Learning to Rank：X-wise	2021-04-21 22:07:10
105	一个端到端模型GraphDR实现多样化的召回	2021-04-21 22:02:08
106	DNN中多任务学习概述	2021-04-11 13:38:57
107	ArcFace 同款商品识别的克星	2021-04-11 13:21:13
108	MaskNet 这个CTR模型，有点意思	2021-04-11 13:11:38
109	霸榜各大CV任务榜单，Swin Transformer横空出世！	2021-04-07 23:02:54
110	神经网络基础之可视化和交互式指南	2021-04-07 22:48:26
111	一文梳理多任务学习(MMoE/PLE/DUPN/ESSM等)	2021-04-07 22:28:24
112	CTR模型越来越深，如何让它变轻?	2021-03-30 19:53:54
113	Netflix提出梯度提升决策树网络Hammock！	2021-03-30 19:46:37
114	Purdue&UCLA提出梯度Boosting网络，效果远好于XGBoost模型！	2021-03-30 19:43:17
115	一个模型能服务所有的点击率模型？	2021-03-30 19:35:04
116	流量为王：ABTest流量分层分桶机制	2021-03-24 22:24:00
117	一文弄懂各种loss function	2021-03-20 14:33:53
118	谷歌Deep Bootstrap Framework：在线优化角度理解神经网络	2021-03-20 14:28:28
119	排序(rank)后重排(re-rank)?	2021-03-20 14:23:43
120	ALL in BERT：一套操作冲进排行榜首页	2021-03-20 14:13:32
121	又一Attention函数诞生啦，带给你意想不到的巨大提升！	2021-03-16 20:19:06
122	搜索推荐系统实战：终极奥秘	2021-03-13 19:03:30
123	搜索推荐系统实战：进化篇	2021-03-13 18:52:48
124	搜索推荐系统实战：起始篇	2021-03-13 18:38:46
125	负样本修正：既然数据是模型的上限，就不要破坏这个上限	2021-03-10 20:36:30
126	再谈序列化推荐	2021-03-10 20:27:03
127	当推荐遇到冷启动	2021-03-09 21:25:06
128	当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？	2021-03-04 13:15:09
129	Normalization在CTR问题中的迷之效果	2021-02-27 18:07:08
130	负样本修正：CVR预估时间延迟问题	2021-02-27 17:53:37
131	搜索推荐炼丹笔记：CVR预估中的延迟反馈问题	2021-02-27 17:43:55
132	大道至简：算法工程师炼丹Trick手册	2021-02-25 21:39:04
133	推荐系统与GNN的火花	2021-02-25 21:32:58
134	Model Search：炼丹师最强危机，谷歌开源最强AutoML工具！	2021-02-25 21:25:55
135	流量为王：收益最大化的混排机制	2021-02-25 21:16:10
136	推荐系统CTR预估学习路线：引入注意力机制	2021-02-17 16:27:16
137	推荐系统CTR预估学习路线：深度模型	2021-02-17 16:15:30
138	推荐系统CTR预估学习路线：利用树模型自动化特征工程	2021-02-17 16:04:15
139	推荐系统CTR预估学习路线：从LR到FM/FFM探索二阶特征的高效实现	2021-02-17 15:54:39
140	Transformer Family	2021-02-17 11:44:38
141	模型提效的另一条路：数据增强	2021-02-17 10:58:31
142	搜索推荐炼丹笔记：评论是怎么影响推荐的？	2021-02-17 10:48:46
143	AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器？？？	2021-02-07 20:07:28
144	机器学习入门开源资料	2021-02-06 17:17:28
145	一石二鸟：推荐系统多目标任务建模方法	2021-02-01 21:25:32
146	搜索推荐炼丹笔记：融合GNN、图谱、多模态的推荐	2021-02-01 21:07:11
147	搜索推荐炼丹笔记：单网络内部集成学习	2021-01-30 15:58:16
148	搜索推荐炼丹笔记：Transformer在搜索推荐中的应用	2021-01-30 15:31:42
149	NN如何在表格数据中战胜GBDT类模型	2021-01-30 15:18:41
150	事半功倍：推荐系统Pre-train预训练方法	2021-01-30 15:03:24
151	2020年AI领域有哪些让人惊艳的研究？	2021-01-27 22:08:20
152	搜索推荐炼丹笔记：酒店搜索位置偏差的边际重要性	2021-01-27 22:01:45
153	搜索推荐炼丹笔记：点击位置偏差的经验比较	2021-01-27 21:40:37
154	搜索推荐炼丹笔记：位置偏差里的惊喜	2021-01-27 21:12:09
155	NLP炼丹笔记：Switch Transformers 朴实无华 大招秒杀	2021-01-16 11:01:44
156	推荐搜索炼丹笔记：SIM 用户行为序列点击率预估模型	2021-01-16 10:42:29
157	推荐搜索炼丹笔记：MiNet阿里跨域点击率CTR预估	2021-01-16 10:23:36
158	推荐搜索炼丹笔记：双塔模型在Airbnb搜索排名中的应用	2021-01-09 20:07:29
159	向量召回 MIND多兴趣双塔模型	2021-01-09 19:05:31
160	推荐算法炼丹笔记：非采样的负样本	2021-01-05 22:29:06
161	2020年搜索推荐系统论文干货集锦	2021-01-03 20:37:42
162	Facebook向量召回双塔模型	2020-12-31 21:15:18
163	推荐算法炼丹笔记：阿里序列化推荐算法MRIF	2020-12-25 23:33:17
164	做向量召回 All You Need is 双塔	2020-12-23 23:31:53
165	推荐算法炼丹笔记：Deep Bayesian的多目标推荐	2020-12-19 11:17:08
166	推荐系统里的那些坑	2020-12-18 21:59:53
167	深度学习炼丹失败率高达87%的TOP10原因	2020-12-18 21:51:55
168	读不完的顶会Paper，我该如何读论文？	2020-12-18 21:18:03
169	推荐算法炼丹笔记：标签工程	2020-12-13 15:39:10
170	推荐算法炼丹笔记：序列化推荐算法Bert4Rec	2020-12-13 15:24:26
171	炼丹面试官的面试笔记	2020-12-13 15:12:25
172	推荐算法炼丹笔记：阿里序列化推荐算法ComiRec	2020-12-13 15:02:41
173	学术圈竞赛圈大讨论，深度学习真的比不过GBDT模型吗？	2020-12-11 19:13:07
174	IEEE ICDM 2020 CUP TOP3方案	2020-12-04 00:07:32
175	推荐系统炼丹笔记：Embedding在内存问题上的一种解法	2020-11-29 16:38:22
176	推荐系统炼丹笔记：多模态推荐之用户评论篇	2020-11-29 16:23:44
177	大规模推荐Deep Retrieval	2020-11-29 15:58:43
178	推荐系统炼丹笔记：阿里推荐算法特征交叉新方式CAN	2020-11-29 15:47:30
179	推荐系统炼丹笔记：EdgeRec阿里边缘计算推荐系统	2020-11-28 16:20:27
180	推荐算法竞赛TOP方案合集	2020-11-28 16:03:52
181	2020年推荐系统工程师炼丹手册RecSys版	2020-11-20 22:37:07
182	2020年推荐系统工程师炼丹手册RecSys-Long Paper版	2020-11-20 22:24:53
183	推荐系统炼丹笔记：阿里DMIN多重兴趣网络	2020-11-14 12:58:18
184	推荐系统炼丹笔记：RecSys2020-SSE-PT解锁序列数据挖掘新姿势	2020-11-14 12:49:33
185	炼丹笔记 | 讲讲我们的故事	2020-11-14 12:17:53
186	推荐系统中的Bias/Debias大全	2020-11-14 12:09:25
187	推荐系统炼丹笔记：令人着迷的时间动态CF算法	2020-11-14 11:31:58
188	推荐大赛如何在一周时间内打进决赛	2020-11-14 11:18:14
189	推荐算法炼丹笔记：序列化推荐系统	2020-11-03 23:14:31
190	推荐算法炼丹笔记：如何让你的推荐系统具有可解释性？	2020-10-31 20:49:25
191	推荐算法炼丹笔记：科学调参在模型优化中的意义	2020-10-31 19:14:13
192	我的成长之路：追逐冠军的少年	2020-10-18 11:41:46
193	电商搜索推荐业务词汇表	2020-10-08 22:33:53
194	推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题	2020-10-08 10:41:13
195	2020年推荐系统工程师炼丹手册	2020-09-16 09:43:12
196	2020数字**创新大赛-冠军方案	2020-06-09 21:59:49
197	DigSci科学数据挖掘大赛-亚军方案分享	2019-10-24 11:33:41
198	JDATA绝对语义识别挑战大赛-季军方案	2019-10-15 21:15:02

机智的叉烧

介绍： OPPO对话算法，公众号：CS的陋室,个人微信公众号：CS的陋室，NLP，搜索推荐，机器学习。北京科技大学统计学硕二毕业，OPPO算法。曾任去哪儿网产品数据，美团点评算法。微信: zgr950123。

序号	佳作	时间
1	心法利器[57] | 文本多分类问题经验	2023-02-12 17:04:31
2	心法利器[56] | 算法技术设计思路小结	2022-12-24 21:43:16
3	心法利器[55] | 算法工程师读论文思路	2022-12-23 16:14:06
4	心法利器[54] | NLP任务上线前评测	2022-12-23 16:09:08
5	心法利器[53] | 数据增强的现实应用思考	2022-12-20 21:33:33
6	前沿重器[20] | 文本分类和意图识别调研思考	2022-10-30 19:41:23
7	前沿重器[19] | 预训练在美团搜索广告中的应用	2022-10-30 19:37:07
8	前沿重器[18] | KDD21：淘宝向量检索	2022-10-30 19:33:31
9	前沿重器[17] | 美团搜索ner技术启示（下）	2022-10-30 19:28:11
10	前沿重器[16] | 美团搜索ner技术启示（上）	2022-10-30 19:25:42
11	心法利器[52] | 口语化句子解析问题	2022-09-21 23:02:01
12	前沿重器[15] | R-Dropout——如果不行那就两次	2022-09-21 23:01:31
13	前沿重器[14] | 美团小样本学习技术启示	2022-09-21 23:00:01
14	前沿重器[13] | 知乎query改写思路启示	2022-09-21 22:55:55
15	前沿重器[12] | 美团搜索引导技术启示	2022-09-21 22:54:12
16	前沿重器[11] | 再谈attention机制	2022-09-21 22:51:59
17	前沿重器[10] | bert语义空间的思考	2022-09-12 19:41:39
18	心法利器[51] | 长短句语义相似问题探索	2022-09-12 19:37:36
19	心法利器[50] | 测试集构造思考	2022-09-12 19:34:43
20	前沿重器[9] | 语义相似度ESIM模型带来的启示	2022-08-13 16:42:36
21	心法利器[49] | 数据分布的含义理解	2022-08-13 16:34:39
22	心法利器[48] | 开放域文本分类	2022-08-07 16:20:11
23	心法利器[47] | 为什么你的BERT不行？	2022-08-07 16:16:22
24	心法利器[46] | 模型部署的主要技术方案	2022-08-07 16:00:16
25	心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗	2022-07-31 17:28:26
26	心法利器[44] | 样本不均衡之我见	2022-07-31 17:24:48
27	心法利器[43] | 算法工程师的算法晋升思考	2022-07-31 17:21:41
28	心法利器[42] | 润物细无声-残差网络	2022-07-10 16:04:08
29	心法利器[41] | 我常说的词典匹配到底怎么做	2022-04-17 20:22:52
30	心法利器[37-40] | bad case治疗术合集	2022-04-05 20:22:25
31	心法利器[40] | bad case治疗术：解决篇	2022-04-05 20:16:17
32	心法利器[39] | bad case治疗术：分析篇	2022-04-05 20:12:53
33	心法利器[38] | bad case治疗术：现状篇	2022-04-05 20:08:22
34	心法利器[37] | bad case治疗术：认知篇	2022-04-05 20:06:42
35	心法利器[36] | 开学季：给研究生的建议	2022-03-06 21:18:19
36	心法利器[35] | 开学季：我给大学生的建议	2022-03-06 21:16:08
37	心法利器[34] | 报告小结：query理解概述	2022-03-06 21:14:57
38	心法利器[33] | 快速的关键词抽取baseline	2022-02-27 16:59:30
39	心法利器[32] | 分享一些印象深刻的case	2022-02-27 16:57:38
40	前沿重器[8] | CV研究启发语义相似和表征	2022-02-20 20:30:43
41	前沿重器[7] | 小布助手登顶百度千言短文本相似度的秘诀	2022-02-20 20:23:34
42	心法利器[31] | 我的算法工程师日常	2022-02-13 17:04:51
43	心法利器[30] | 算法新人如何在工作中成长	2022-02-13 17:03:42
44	心法利器[29] | 把文本分类任务做成一个系统	2022-02-02 23:08:36
45	心法利器[28] | 如何评估一个算法效果	2022-02-02 23:03:47
46	前沿重器[6] | 语义相似度ESIM模型带来的启示	2022-01-26 22:38:24
47	前沿重器[5] | 阿里小蜜的数据量分级处理机制	2022-01-26 22:33:14
48	生日-以写促学，持续成长	2022-01-23 23:00:46
49	前沿重器[4] | 探索腾讯搜索的Quer理解如何直击心灵	2022-01-19 21:46:34
50	心法利器[27] | 人工智能技术创新大赛决赛随想	2022-01-19 21:40:58
51	心法利器[26] | 以搜代分：文本多分类新思路	2022-01-19 21:32:36
52	心法利器[25] | 如何做技术设计	2022-01-12 22:23:48
53	心法利器[24] | 以pytorch为例看我怎么自学新技术的	2022-01-12 22:22:11
54	仓颉专项：你们要的飞机大炮我都会	2022-01-12 22:15:41
55	心法利器[24] | 算法在岗3年小结：学习成长篇	2022-01-06 00:16:09
56	心法利器[23] | 算法在岗3年小结：工作思路篇	2022-01-06 00:14:43
57	心法利器[22] | 算法在岗3年小结：模型策略篇	2022-01-06 00:11:09
58	21->22：夯实，蜕变	2022-01-02 21:38:36
59	心法利器[21] | NLU落地场景-智能对话交互	2021-12-29 23:06:25
60	心法利器[20] | 算法问题下模型之外的问题：文本分类	2021-12-29 23:01:16
61	心法利器[19] | 算法问题下模型之外的问题：概述	2021-12-22 21:46:47
62	心法利器[18] | cqr&ctr：文本匹配的破城长矛	2021-12-22 21:44:54
63	心法利器[17] | 算法服务及其相关配件	2021-12-16 00:31:41
64	心法利器[16] | 向量表征和向量召回	2021-12-08 20:51:14
65	心法利器[14] | 任务方案思考：人工特征机器学习	2021-12-01 22:03:49
66	心法利器[13] | 任务方案思考：句子相似度和匹配	2021-12-01 22:02:17
67	心法利器[12] | 任务方案思考：序列标注（NER）篇	2021-12-01 21:58:53
68	心法利器[11] | 任务方案思考：文本分类篇	2021-11-24 23:22:52
69	心法利器[10] | 算法项目从1到N过程	2021-11-24 23:17:00
70	心法利器[9] | 算法项目的从0到1流程	2021-11-15 23:11:44
71	心法利器[8] | 模型热更新小记	2021-11-15 23:09:58
72	心法利器[7] | 漫谈语义相似度	2021-11-09 23:24:40
73	心法利器[6] | python grpc实践	2021-11-09 23:21:17
74	心法利器[5] | 聊自己非计算机专业做程序员的经验	2021-11-03 21:34:32
75	心法利器[4] | tf.keras文本分类小例子	2021-11-03 21:30:02
76	心法利器[3] | tf.keras自学笔记	2021-10-27 21:11:10
77	前沿重器[3] | 平安智能问答系统	2021-10-27 21:09:26
78	心法利器[2] | 统计语言模型的使用感想	2021-10-26 00:32:52
79	心法利器[1] | NLP的知识蒸馏思考	2021-10-25 00:32:44
80	前沿重器[2] | 美团搜索理解和召回	2021-10-25 00:26:07
81	前沿重器[1] | 微软小冰-多轮和情感机器人的先行者	2021-10-25 00:20:48
82	ML&DEV[18] | 入职一周年：夯实基础，持续深入	2021-08-22 20:13:42
83	ML&DEV[17] | 算法工程师的技术深度	2021-08-22 20:10:24
84	ML&DEV[16] | 算法工程师内功修炼	2021-08-22 20:08:13
85	ML&DEV[15] | pyspark杂记	2021-08-22 20:05:03
86	ML&DEV[14] | 浅谈解决问题的能力	2021-07-26 09:56:04
87	R&S[29] | 推荐系统中的召回	2021-07-26 09:45:43
88	NLP.TM[38] | 对话系统经典：检索式对话	2021-07-26 09:38:53
89	大学生技能大赛：为AI技能添砖加瓦	2021-05-09 19:34:03
90	20->21：算法工程师的成长思考	2021-01-10 21:21:05
91	NLP.TM[37] | 深入讨论纠错系统	2021-01-04 23:07:03
92	NLP.TM[36] | NLP之源：n-gram语言模型	2020-10-27 00:17:29
93	NLP.TM[35] | 纠错：pycorrector的候选排序	2020-10-25 22:43:27
94	NLP.TM[34] | 纠错：pycorrector的召回	2020-10-25 22:42:07
95	NLP.TM[33] | 纠错：pycorrector的错误检测	2020-10-25 22:38:16
96	NLP.TM[32] | 浅谈文本增强技术	2020-10-07 20:21:50
97	R&S[28] | 有关用户理解的思考	2020-10-06 11:04:06
98	R&S[27] | 用户画像初探	2020-10-05 13:02:28
99	R&S[26] | 搜索领域算法需要掌握的知识	2020-10-04 16:05:50
100	R&S[25] | 搜索中的意图识别	2020-10-03 16:35:08
101	R&S[24] | 浅谈Query理解和分析	2020-04-26 00:47:35
102	NLP.TM[31] | 2018年的一篇NER综述笔记	2020-04-19 23:24:08
103	NLP.TM[30] | ner自动化打标方法	2020-04-19 23:20:18
104	NLP.TM[27] | bert之我见-positional encoding	2020-04-05 17:34:35
105	NLP.TM | 近期做NER的反思	2020-04-05 17:28:10
106	ML&DEV[13] | 快速从无到有建模完成思路	2020-03-22 19:52:54
107	R&S[23] | 搜索中的纠错问题初探	2020-03-08 21:19:04
108	ML&DEV[13] | bad case分析	2020-02-23 20:39:11
109	ML&DEV[12] | 再谈数学学习	2020-02-23 20:37:25
110	ML&DEV[11] | 浅谈模型的局限性	2020-02-23 20:33:26
111	NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇	2020-01-29 19:53:06
112	ML&DEV[10] | gRPC的应用	2020-01-27 22:13:06
113	ML&DEV | gRPC初体验	2020-01-27 00:11:02
114	NLP.TM[25] | CS224N学习小结	2020-01-26 17:00:31
115	R&S[22] | 搜索系统中的召回	2020-01-13 00:01:58
116	学习周报 | 变形金刚-Transformer	2020-01-12 23:48:19
117	NLP.TM[24] | TextCNN的个人理解	2020-01-12 23:41:11
118	学习周报 | CS224N	2020-01-01 18:35:25
119	学习周报 | charNER，bert系列的NER	2020-01-01 18:34:46
120	学习周报 | NER综述	2020-01-01 18:33:40
121	学习周报 | BILSTM-CRF，BERT	2020-01-01 18:32:46
122	NLP.TM[23] | NLP学习线路推荐	2020-01-01 18:31:27
123	算法在岗一年的工作总结	2019-12-07 20:55:52
124	学习周报 | 语义相似度，Tensorflow	2019-12-07 20:54:11
125	R&S[21] | 搜索系统中涉及的算法问题	2019-12-07 20:53:12
126	学习周报20191124 | BART，紧密度分析	2019-11-24 10:39:51
127	NLP.TM[22] | 如何修正NLP问题的bad case	2019-11-24 10:36:12
128	NLP.TM[21] | 语言模型发展思路	2019-11-17 12:46:38
129	学习周报20191109 | LM，term weighting	2019-11-09 01:11:59
130	NLP.TM[20] | 词权重问题	2019-11-09 01:07:56
131	NLP.TM[19] | 条件随机场知识整理（超长文）	2019-10-27 20:31:51
132	NLP.TM[18] | 搜索中的命名实体识别	2019-10-20 19:18:42
133	NLP.TM[1] | （老文）NLP.TM系列正式开始	2019-10-13 23:51:42
134	ML&DEV[7] | 所谓算法工程师的工程能力是什么意思	2019-10-13 23:43:45
135	ML&DEV[6] | 算法工程师Linux必知必会​	2019-10-07 21:13:47
136	ML&DEV[5] | 系统理解特征工程	2019-09-30 00:44:05
137	R&S[19] | 学习排序入门级概述	2019-09-17 00:26:09
138	ML&DEV[4] | 机器学习进阶线路	2019-09-09 18:30:01
139	ML&DEV[3] | 机器学习入门线路	2019-08-30 22:00:04
140	R&S[18] | SIGIR2018：深度学习匹配在搜索与推荐中的应用	2019-08-24 14:56:04
141	ML&DEV[2] | 机器学习开发技能入门线路	2019-08-17 18:10:48
142	ML&DEV[1] | 机器学习数学基础入门线路	2019-08-10 08:52:28
143	201907：月度总结与计划	2019-08-01 22:59:07
144	NLP.TM[16] | SIGIR2019: 深度NLP在搜索系统中的应用	2019-07-28 21:34:49
145	NLP.TM[15] | 基于卷积神经网络的短文本相似度模型	2019-07-20 14:44:37
146	我从研究生生活中得到的经验	2019-07-17 22:36:51
147	R&S | 手把手搞推荐[6]: 回顾整体建模过程	2019-07-14 23:46:25
148	NLP.TM | 命名实体识别基线 BiLSTM+CRF	2019-07-10 17:12:42
149	NLP.TM | Keras做基本的文本分类	2019-07-01 15:51:44
150	NLP.TM | 教你用tensorflow做文本分类	2019-06-30 01:17:56
151	算法与数据分析校招经验【含内推码】	2019-06-26 22:04:54
152	填志愿：在数学系和算法方向的过来人建议	2019-06-25 17:17:36
153	NLP.TM | 再看word2vector	2019-06-24 22:14:01
154	做算法？数学专业的我教你突破数学关	2019-06-12 21:31:44
155	评价指标设计	2019-06-05 22:53:55
156	R&S | 手把手搞推荐[4]：打分预估模型	2019-05-24 21:24:14
157	R&S | 手把手搞推荐[3]：数据集存取	2019-05-21 20:19:23
158	R&S 手把手搞推荐[2]：特征工程指南	2019-05-11 01:12:07
159	R&S | 手把手搞推荐[1]：数据探索	2019-05-08 20:11:45
160	R&S | 手把手搞推荐[0]：推荐入门小结	2019-05-06 21:34:46
161	R&S | 爱奇艺搜索启发	2019-05-04 19:30:07
162	我的NLP学习之路	2019-04-27 22:47:30
163	RS | 论文阅读：用于YouTube推荐的深度神经网络	2019-04-25 15:04:55
164	RS | 深度讨论FM和FFM：不仅是推荐	2019-04-22 11:58:20
165	RS | 推荐系统的基本结构	2019-04-22 11:53:31
166	NLP.TM | GloVe模型的原理和实现	2019-03-26 08:11:42
167	【NLP.TM】后面开始写点NLP的东西吧	2018-01-04 00:42:38
168	2017年，我读了这些书	2017-12-30 17:15:23
169	数据科学家必备技能（软件篇）	2017-12-21 23:02:02
170	数据科学家必备技能	2017-12-15 01:16:14

大师兄

介绍： 《深度学习高手笔记》系列丛书作者,通过和 @人民邮电出版社 的合作，目前此专栏的大部分内容经过反复的校正和排版已发布成书籍《深度学习高手笔记——卷1：基础算法》和《深度学习高手笔记——卷2：前沿应用》，内容经过作者和出版社的专业审核人员的10余轮的教改，内容的丰富性，算法讲解的精确性，文字描述的流畅度已大幅提升。目前卷1已多平台上架，欢迎大家点击下面链接购买。 https://item.jd.com/13484669.html。

序号	佳作	时间
1	ChatGPT/InstructGPT详解	2022-12-08 18:53:46
2	UniLM详解	2022-11-17 11:14:08
3	多模态预训练：BEiT v3（Image as a Foreign Language）	2022-10-08 11:36:07
4	多模态预训练：VLMo（Vision Language pretrained Model）	2022-09-27 17:03:14
5	图像预训练：BEiT v2	2022-09-20 23:52:33
6	图像预训练：BEIT	2022-09-09 16:28:43
7	文本对抗之CLARE，BAE	2022-08-11 15:22:23
8	文本对抗之BERT-Attack	2022-08-08 19:00:42
9	文本对抗之TextFooler	2022-08-01 18:12:20
10	稀疏Transformer（Sparse Transformer）	2022-04-25 11:54:02
11	多模态预训练：DALL-E	2022-03-15 10:43:19
12	多模态预训练CLIP	2022-03-08 19:51:55
13	Pix2PixHD	2022-02-14 15:21:56
14	图像翻译之Pix2Pix	2022-02-07 19:42:44
15	重读FPN（Feature Pyramid Network）	2022-01-22 18:41:51
16	ConvNeXt详解	2022-01-18 22:52:59
17	多模态预训练ViLBERT	2021-12-24 15:16:09
18	可逆Transformer：ReFormer	2021-12-12 17:09:35
19	可逆残差网络RevNet	2021-11-23 12:05:40
20	3D分割V-Net	2021-11-10 23:57:54
21	BERT魔改II之BERT-WWM，SpanBERT，BART，MASS	2021-11-08 16:54:49
22	模型结构搜索之RegNet	2021-10-25 18:33:17
23	GAN详解	2021-09-09 21:10:23
24	场景文字检测之EAST	2021-08-19 18:16:12
25	Anchor-Free之FCOS	2021-08-11 20:37:12
26	可变形卷积网络之DCN v1和DCN v2	2021-08-01 17:50:17
27	Dropout详解	2021-07-19 11:19:13
28	Vision Transformer 之 CSWin Transformer	2021-07-09 15:59:27
29	Transformer目标检测之DETR	2021-07-06 14:30:49
30	语义分割之Deeplab系列	2021-06-30 11:39:16
31	人像抠图之Background Matting v2	2021-06-18 17:11:09
32	NIC之Show Attend and Tell	2021-06-15 14:58:47
33	语义分割之FCN	2021-06-09 21:04:47
34	网络结构搜索之EfficientDet	2021-06-04 14:39:03
35	骨干网络搜索之NAS-FPN	2021-06-01 16:13:55
36	损失函数之Focal-EIoU Loss	2021-05-27 16:01:45
37	损失函数之DIoU Loss和CIoU Loss	2021-05-24 19:53:50
38	损失函数之GIoU Loss	2021-05-22 16:23:12
39	双向融合：PANet	2021-05-20 17:47:17
40	全连接？：MLP-Mixer	2021-05-12 16:45:22
41	单阶段检测之YOLO v4	2021-05-07 18:45:59
42	Anchor Free之CornerNet Lite	2021-04-30 18:37:32
43	Anchor Free之CenterNet	2021-04-27 11:48:15
44	Anchor Free之CornerNet	2021-04-23 15:01:00
45	模型结构搜索之MobileNet v3	2021-04-15 16:43:18
46	BERT魔改之MT-DNN，RoBERTa，XLM，ALBERT	2021-04-09 16:32:23
47	模型搜索之EfficientNet v2	2021-04-06 22:34:39
48	CV+Transformer之Swin Transformer	2021-03-31 17:46:08
49	词向量之ERNIE（百度）和ERNIE 2.0	2021-03-27 16:23:45
50	词向量之ERNIE-T（清华大学）	2021-03-23 22:21:09
51	模型结构搜索之MNasNet	2021-03-12 18:25:49
52	模型搜索之EfficientNet	2021-03-09 11:58:07
53	词向量之XLNet	2021-03-05 18:01:53
54	iGPT详解	2021-02-23 16:48:37
55	DPN详解（Dual Path Networks）	2021-02-18 13:09:23
56	预训练语言模型之GPT-1，GPT-2和GPT-3	2021-02-08 14:54:45
57	词向量之ELMo	2021-01-28 21:04:00
58	HAN详解（Heterogeneous graph attention network）	2021-01-24 17:34:32
59	Attention 图解	2021-01-06 11:59:24
60	GAT详解	2020-12-23 20:58:13
61	GraphSAGE详解	2020-12-11 18:19:05
62	详解Transformer-XL	2020-11-02 17:55:46
63	基于Seq2Seq的公式识别引擎	2020-08-13 19:35:29
64	Background Matting详解	2020-06-14 19:34:20
65	MTL for OCR源码解析	2020-02-25 23:32:46
66	OCR之Bi-STR	2020-02-24 22:10:05
67	OCR之PixelLink	2020-02-13 23:53:37
68	Image Caption: Show and Tell	2019-11-17 22:45:34
69	模型优化之Switchable Normalization	2019-02-27 12:33:04
70	AmoebaNet详解	2019-02-23 16:21:17
71	文档分类之HAN	2019-02-19 16:03:08
72	模型优化之Group Normalization	2019-02-13 16:42:43
73	模型优化之Instance Normalization	2019-02-12 19:22:42
74	图像风格迁移详解	2019-01-29 13:07:11
75	RNN语言模型	2019-01-28 14:41:10
76	模型优化之Weight Normalization	2019-01-17 16:25:54
77	模型优化之Layer Normalization	2019-01-10 14:41:45
78	模型优化之Batch Normalization	2019-01-06 14:54:01
79	实例解析：12306验证码破解	2018-12-26 15:18:00
80	卷积网络综述（从AlexNet到PNASNet）	2018-12-24 23:51:29
81	PNASNet详解	2018-12-19 20:16:44
82	NASNet详解	2018-12-17 20:50:55
83	NAS详解	2018-12-15 19:21:04
84	PolyNet详解	2018-12-11 18:27:26
85	CondenseNet详解	2018-12-10 14:04:12
86	ShuffNet v1 和 ShuffleNet v2	2018-12-04 18:54:29
87	ResNeXt详解	2018-11-28 17:06:24
88	Xception详解	2018-11-26 18:14:13
89	MobileNet v1 和 MobileNet v2	2018-11-16 10:43:18
90	SqueezeNet详解	2018-11-12 17:10:54
91	物体检测之Focal Loss及RetinaNet	2018-11-08 16:39:12
92	词向量之BERT	2018-11-05 16:41:21
93	详解Transformer （Attention Is All You Need）	2018-11-04 15:25:46
94	Squeeze-and-Excitation Networks	2018-10-23 22:47:19
95	物体检测之SNIPER	2018-10-15 16:01:48
96	OCR之RRPN	2018-09-27 19:27:38
97	UnitBox详解	2018-09-12 09:19:37
98	OCR之HMCP	2018-09-10 14:15:58
99	人脸检测之DenseBox	2018-09-07 22:19:32
100	图像分割之U-Net	2018-09-06 19:27:37
101	边缘检测之HED	2018-09-03 10:41:16
102	基于CNN的端到端文字检测与识别	2018-08-29 23:05:34
103	物体检测历史	2018-08-29 08:52:17
104	OCR之CTPN	2018-08-28 13:50:57
105	OCR之RARE	2018-08-27 14:30:01
106	OCR之Deep TextSpotter	2018-08-27 09:08:40
107	OCR之DeepText	2018-08-24 15:56:21
108	物体检测之YOLOv3	2018-08-24 15:40:17
109	物体检测之YOLOv2	2018-08-24 15:26:50
110	物体检测之R-FCN	2018-08-24 14:51:19
111	物体检测之SSD	2018-08-23 21:30:45
112	物体检测之YOLO	2018-08-23 15:38:53
113	物体检测之MaskX R-CNN	2018-08-23 11:21:03
114	物体检测之FPN及Mask R-CNN	2018-08-23 11:03:12
115	物体检测之Faster R-CNN	2018-08-23 10:38:10
116	物体检测之Fast R-CNN	2018-08-23 10:12:47
117	物体检测之SPP-Net	2018-08-23 08:54:34
118	物体检测之R-CNN	2018-08-23 08:40:33
119	Attention in RNN	2018-08-23 00:03:15
120	RNN Encoder-Decoder and GRU	2018-08-22 23:45:41
121	详解CTC	2018-08-22 22:46:48
122	详解LSTM	2018-08-22 22:14:36
123	DenseNet	2018-08-22 19:41:59
124	详解残差网络	2018-08-22 19:30:49
125	GoogLeNet, Maxout and NIN	2018-08-22 19:04:58
126	VGG	2018-08-22 17:23:22
127	LeNet5 and AlexNet	2018-08-22 17:01:02
128	Spatial Transformer Networks	2018-08-22 16:44:27

刘聪NLP

介绍： 专业炼丹师，专治疑难杂症,NLP算法工程师，个人微信：logCong，添加时请备注：知乎—姓名—公司/研究方向。。

序号	佳作	时间
1	ChatGPT-所见、所闻、所感	2023-02-11 01:26:56
2	CORGI-PM：首个中文性别偏见探索和缓解数据集	2023-02-03 17:31:42
3	中文多模态对话数据集-TikTalk	2023-01-21 11:41:55
4	事件抽取数据增强方法-Mask-then-Fill	2023-01-20 10:06:40
5	AAAI2023 | 基于统一语义匹配的通用信息抽取框架-USM	2023-01-13 19:56:27
6	Dual-Cross-Encoder：面向稠密向量检索的Query深度交互的文档多视角表征	2022-08-15 22:45:23
7	清华开源了1300亿开源的双语预训练模型-GLM-130B	2022-08-05 14:16:37
8	IJCAI2022 | DictBert：采用对比学习的字典描述知识增强的预训练语言模型	2022-08-04 22:43:44
9	neo4j学习笔记-持续更新ing	2022-07-07 22:38:01
10	CC-Riddle：汉字谜语问答数据集	2022-07-04 21:50:04
11	中文NER数据集整理	2022-06-16 11:09:17
12	ACL2022 | DCSR：一种面向开放域段落检索的句子感知的对比学习方法	2022-06-11 12:45:55
13	ACL2022 | NoisyTune：微调前加入少量噪音可能会有意想不到的效果	2022-06-03 10:50:10
14	ACL2022 | DictBERT：通过低频词典增强预训练模型表征方法	2022-06-02 15:27:03
15	ACL2022论文分类汇总-Prompt、句子表征、检索排序&摘要	2022-05-25 21:15:13
16	总结|Prompt在NER场景的应用	2022-05-22 11:47:21
17	EASE：一种融合实体信息的句子嵌入对比学习方法	2022-05-17 22:35:22
18	NAACL2022-Prompt相关论文&对Prompt的看法	2022-05-10 17:42:34
19	PolyLoss：一种将分类损失函数加入泰勒展开式的损失函数	2022-05-07 11:33:32
20	PERT：一种基于乱序语言模型的预训练模型	2022-05-05 15:41:39
21	DiffCSE：结合句子间差异的无监督句子嵌入对比学习方法	2022-04-29 12:51:25
22	SIGIR2022论文筛选	2022-04-27 15:04:52
23	算法不会前端，也可以做出好看的界面-Streamlit	2022-02-20 11:46:28
24	OpenAI：基于对比学习的预训练文本&代码表征技术	2022-02-19 12:53:29
25	PairSCL：句子对级别的有监督对比学习方法	2022-02-04 16:06:40
26	COLD：中文冒犯性语言检测数据集	2022-02-01 11:48:51
27	SNCSE：一种基于软负例的无监督句向量对比学习方法	2022-01-30 11:04:21
28	ExtraPhrase：一种针对抽象式（生成式）摘要的数据增强方法	2022-01-27 17:41:29
29	MatchSum-一种基于语义匹配的抽取式摘要框架	2022-01-26 17:05:30
30	BertSum-基于BERT模型的抽取式文本摘要	2022-01-25 20:43:48
31	CPT模型：一种中文兼顾NLU和NLG的非平衡预训练语言模型	2022-01-12 21:29:31
32	中文文本匹配数据集整理	2022-01-06 21:01:22
33	SimCSE论文精读	2022-01-03 21:04:58
34	EMNLP2021 Findings会议-305篇长文及119篇短文分类-附论文链接（下）	2021-11-07 20:47:49
35	EMNLP2021 Findings会议-305篇长文及119篇短文分类-附论文链接（上）	2021-11-07 20:46:38
36	EMNLP2021主会议-191篇短文分类-附论文链接	2021-11-06 17:13:46
37	EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接（下）	2021-11-03 23:58:54
38	EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接（上）	2021-11-03 23:56:41
39	一个使模型训练速度提升20%的Trick-BlockShuffle	2021-09-28 20:21:27
40	EMNLP2021会议PaperList	2021-09-26 11:05:54
41	带有详细注释的PaddlePaddle的情绪识别项目	2021-09-21 14:11:36
42	EMNLP 2021之SF：一种预训练语言模型的片段微调（Span Fine-tuning）方法	2021-09-15 22:52:00
43	EMNLP2021之AEDA：一种更简单的文本分类数据增强技术	2021-09-09 22:47:03
44	常用预训练语言模型（PTMs）总结	2021-09-03 21:53:13
45	回顾BART模型	2021-08-12 20:50:51
46	中文机器阅读理解（片段抽取）数据集整理	2021-08-03 22:30:12
47	ACL2021论文之ChineseBERT：融合字形与拼音信息的中文预训练模型	2021-07-28 22:29:16
48	授人以鱼不如授人以渔-如何高效获取前沿论文？	2021-07-07 22:04:04
49	ACL2021 Findings论文汇总及分类	2021-07-03 15:46:08
50	ACL2021主会议论文汇总及分类	2021-06-29 23:32:50
51	ACL2021论文	2021-06-28 17:31:32
52	难负例如何影响向量检索模型？	2021-06-27 23:38:08
53	SIGIR2021论文：基于Text-to-Text多视图学习的段落重排序	2021-06-22 21:54:42
54	SIGIR2021之DvBERT模型：双视图蒸馏的句向量BERT模型	2021-06-15 22:13:24
55	SIGIR2021之IDCM模型: 文档内部级联选择段落服务于文档排序	2021-06-12 15:33:08
56	SIGIR 2021论文筛选	2021-06-08 14:46:41
57	小布助手对话短文本语义匹配-周周星分享	2021-03-29 18:16:50
58	中文摘要数据集汇总	2021-01-02 21:04:25
59	超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目	2020-12-21 09:21:20
60	一种新的涨分神器！构造code-switching增广数据进行fine-tuning！	2020-09-27 14:47:43
61	MacBERT：MLM as correction BERT	2020-09-20 17:55:30
62	BERT-QE: 基于上下文化查询扩展的文档ReRank	2020-09-20 15:31:42
63	AMBERT模型：一个多粒度Tokenization的预训练语言模型	2020-09-04 00:31:25
64	SIGIR 2020之MarkedBERT模型：加入传统检索线索的Rerank模型	2020-08-30 11:16:44
65	夸夸式闲聊机器人之Unilm对话生成	2020-08-07 23:11:02
66	SIGIR 2020之DC-BERT模型：解耦问题-文档编码，提速QA-Rerank模块	2020-08-02 13:47:44
67	SIGIR会议之文本表征、检索重排序、阅读理解论文整理	2020-07-26 11:05:23
68	开源啦！开源啦！UNILM中文模型开源啦！	2020-07-25 17:44:42
69	ACL2020论文整理之问题生成、自然语言推理、预训练语言模型及部分应用、QA问答系统及机器阅读理解	2020-07-05 20:16:35
70	教你如何动态配置词权重，检索系列文章之HDCT论文笔记	2020-06-21 11:46:52
71	智能扩充机器人的“标准问”库之Query生成	2020-06-20 13:18:47
72	Web服务部署深度学习模型-续集	2020-06-14 15:05:01
73	教你如何动态配置词权重，检索系列文章之DeepCT论文笔记	2020-06-14 12:32:51
74	Web服务部署深度学习模型	2020-05-26 16:09:53
75	Sentence-Bert论文笔记	2020-03-29 20:51:04
76	UniLM-v2论文阅读笔记	2020-03-26 11:30:29
77	UniLM论文阅读笔记	2020-03-20 21:11:18
78	传统方法BM25解决短文本相似度问题	2020-03-16 20:01:10
79	传统方法TF-IDF解决短文本相似度问题	2020-03-14 10:16:08
80	你保存的BERT模型为什么那么大？	2020-03-08 11:31:49
81	短文本相似度算法研究	2020-03-07 10:09:47
82	阅读笔记：开放域检索问答（ORQA）	2020-02-17 21:43:17
83	NEZHA（哪吒）论文阅读笔记	2019-12-29 22:09:40
84	DuReader数据集之数据预处理代码解析	2019-12-29 15:21:54
85	机器阅读理解之DuReader数据集描述	2019-11-29 22:32:32
86	文本蕴含之孪生网络（Siamese Network）	2019-07-27 11:27:35
87	论文阅读笔记：文本蕴含之DIIN	2019-07-20 09:24:39
88	论文阅读笔记：文本蕴含之ESIM	2019-07-13 13:18:02
89	论文阅读笔记：文本蕴含之BiMPM	2019-07-06 11:49:24

鱼遇雨欲语与余

介绍： 公众号：Coggle数据科学，《机器学习算法竞赛实战》作者,一对一学习指导，可私信我。 数据算法竞赛爱好者，国内竞赛方案最佳分享者，目前已获得五冠六亚一季的成绩。 2022，WSDM-xmRec cup，亚军 2020，腾讯广告算法大赛，冠军 2020，TIANCHI-数字**创新大赛-智慧海洋建设，冠军 2019，TIANCHI-全球数据智能大赛【赛场二】，亚军 2019，TIANCHI-安泰杯--跨境电商智能算法大赛，冠军 2019，腾讯广告算法大赛，冠军 2019，KDD Cup: Context-Aware Multi-Modal Transportation Recommendation，亚军 2018，科大讯飞营销算法大赛，冠军 2019，TIANCHI-OGeek算法挑战赛，亚军 2019，JDATA-用户对品类下店铺的购买预测，亚军 2019，第四届魔镜杯大赛数据应用大赛，亚军 2019，TIANCHI-全球城市AI挑战赛，季军。

序号	佳作	时间
1	深入理解推荐系统：微软xDeepFM原理与实践	2022-06-21 11:31:28
2	深入理解推荐系统：大厂如何进行CTR增量训练	2022-06-21 11:27:38
3	深入理解推荐系统：阿里DIN原理与实践	2022-06-21 11:23:17
4	深入理解推荐系统：CTR平滑问题	2022-06-21 11:18:37
5	2022 WSDM-Xmrec：跨境电商推荐挑战赛题方案	2022-06-21 11:11:31
6	GraphEmbedding实战系列：Node2vec原理与代码实战	2022-06-21 11:07:11
7	深入理解推荐系统：如何多种业务场景合并建模	2022-06-21 11:02:56
8	科大讯飞：电信客户流失预测赛方案	2022-06-21 10:54:15
9	我的新书「机器学习算法竞赛实战」，专注竞赛	2021-09-25 23:46:54
10	冠军10w美金 ! ! ! 备战2021腾讯广告算法大赛最新指南	2021-03-02 16:21:02
11	消费金融场景下的用户购买预测【冠军方案】分享	2021-02-06 01:29:45
12	Kaggle知识点：文本相似度计算方法	2021-02-06 01:22:37
13	Kaggle知识点：类别特征处理	2021-02-06 01:13:48
14	Kaggle知识点：缺失值处理	2021-02-05 16:39:46
15	深入理解推荐系统：超长用户行为序列建模	2020-12-14 23:33:53
16	机器学习中“距离与相似度”计算汇总	2020-12-14 23:24:03
17	时序预测竞赛之异常检测算法综述	2020-12-14 23:03:13
18	数据竞赛之常见数据抽样方式	2020-12-10 18:00:15
19	深入理解推荐系统：特征交叉组合模型演化简史	2020-10-29 11:03:30
20	深入理解推荐系统：推荐系统中的attention机制	2020-10-29 09:36:42
21	2020腾讯广告算法大赛方案分享（亚军）	2020-08-16 00:21:03
22	2020腾讯广告算法大赛方案分享（冠军）	2020-08-05 00:06:28
23	深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias	2020-07-23 14:53:24
24	厦门国际银行 “数创金融杯”数据建模大赛-冠军分享	2020-06-22 13:49:01
25	竞赛总结：天池OGeek算法挑战赛	2020-06-18 00:38:52
26	2020腾讯广告算法大赛：高分进阶	2020-06-07 09:43:41
27	2020腾讯广告算法大赛：如何突破分数瓶颈？	2020-05-24 12:59:32
28	2020腾讯广告算法大赛：赛题理解与解题思路	2020-05-16 00:49:30
29	深入理解推荐系统：排序	2020-05-07 00:04:15
30	2020 KDD Cup：Debiasing phase4 baseline 0.25	2020-05-04 10:56:16
31	冠军7w美金，2020腾讯广告算法大赛正式开始！！！	2020-04-15 17:17:46
32	KDD Cup 2020 推荐系统赛道—数据分析	2020-04-10 00:09:21
33	备战2020腾讯广告算法大赛：武功秘籍	2020-04-06 18:54:58
34	深入理解推荐系统：召回	2020-04-01 21:01:44
35	深入理解YouTube推荐系统算法	2020-03-24 01:26:01
36	深入理解XGBoost：分布式实现	2020-03-15 00:55:23
37	基于GNN的图表示学习及其应用	2020-03-14 22:09:50
38	天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛分享（冠军）	2020-01-03 11:38:53
39	一文梳理2017腾讯广告算法大赛决赛方案	2019-12-05 00:45:21
40	2019CCF-BDCI-乘用车细分市场销量预测方案（Top1%）	2019-11-25 22:17:00
41	TIANCHI-全球数据智能大赛【赛场二】算法赛方案分享（亚军）	2019-10-29 21:48:59
42	一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案	2019-10-07 23:51:29
43	一文总结机器学习常见知识点	2019-10-07 21:56:37
44	CCF乘用车细分市场销量预测-0.63模型框架	2019-09-13 20:44:36
45	CCF乘用车细分市场销量预测baseline(0.51+)	2019-08-27 10:48:40
46	【震惊】2019腾讯广告算法大赛-冠军代码复盘解析	2019-08-21 09:33:50
47	这两年：我的数据竞赛之路	2019-08-17 00:18:40
48	GNN 系列（三）：GraphSAGE	2019-08-09 10:13:18
49	GNN 系列（二）：图神经网络的“开山之作”GCN模型	2019-08-05 08:13:48
50	GNN 系列（一）：Graph 基础知识介绍	2019-08-01 13:08:08
51	拍拍贷第四届魔镜杯大赛-冠亚季军方案梳理	2019-08-01 00:46:40
52	第四届魔镜杯大赛数据应用大赛方案分享（亚军）	2019-07-23 00:46:22
53	TIANCHI安泰杯 —跨境电商智能算法大赛Baseline	2019-07-18 10:34:31
54	2019腾讯广告算法大赛方案分享（冠军）	2019-07-14 13:43:28
55	2019腾讯广告算法大赛-冠军之路	2019-07-09 03:07:48
56	2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测方案及代码分享（亚军）	2019-07-02 21:59:14
57	2019腾讯广告算法大赛方案分享（初赛冠军）	2019-06-25 14:39:51
58	2019腾讯广告算法大赛初赛分享-Part3（冠军篇）	2019-05-23 13:34:56
59	2019腾讯广告算法大赛入门-Part2（初赛生存篇）	2019-05-11 17:42:16
60	2019腾讯广告算法大赛入门-Part1（竞赛小白晋升之路）	2019-04-25 16:35:40
61	TIANCHI-全球城市计算挑战赛-完整方案及关键代码分享（季军）	2019-04-13 14:23:27
62	DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享（top5）	2019-04-13 12:20:55
63	2019腾讯广告算法大赛开始报名啦！	2019-03-26 11:17:02
64	TIANCHI全球城市计算AI挑战赛baseline	2019-03-21 23:28:37
65	TIANCHI-津南数字制造算法挑战赛【赛场一】基本分析&Baseline	2018-12-31 18:55:13
66	TIANCHI天池-OGeek算法挑战赛分享及完整代码（亚军）	2018-12-03 12:02:08
67	2018 CCF《套餐个性化匹配模型》（亚军）分享	2018-12-03 00:12:37
68	JDD2018-人口动态普查与预测baseline0.1417	2018-11-22 21:09:09
69	TF-IDF与余弦相似度	2018-11-18 01:22:08
70	JDATA如期而至-用户购买时间预测Rank9	2018-10-29 18:50:02
71	2018科大讯飞AI营销算法大赛总结及完整代码（冠军）	2018-10-27 16:15:55
72	天池-OGeek算法挑战赛Baseline(0.7016)	2018-10-11 12:38:42
73	2018科大讯飞AI营销算法大赛Baseline0.4255	2018-09-20 00:02:55
74	2018腾讯广告算法大赛总结/0.772229/Rank11	2018-06-13 14:16:24
75	IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测总结( 29 / 0.13939 )	2018-05-20 02:06:43
76	机器学习/数据挖掘面试总结	2018-03-29 14:59:28
77	机器学习面试干货精讲	2018-02-15 22:52:24
78	数论及数论四大定理	2018-02-06 01:52:13
79	动态规划问题总结	2018-02-05 00:36:39
80	机器学习进阶：我的竞赛之路	2018-01-09 21:00:23
81	特征选择	2018-01-09 19:04:08
82	LDA线性判别分析	2018-01-05 21:41:54
83	判别模型与生成模型	2018-01-05 14:53:23
84	模型选择之交叉验证	2018-01-04 20:17:51
85	奇异值分解(SVD)原理	2018-01-04 14:24:44
86	集成学习概述	2018-01-01 17:51:07
87	PCA主成分分析学习总结	2017-12-28 15:41:23

李rumor

介绍： 公众号「李rumor」，AI算法小姐姐，谷歌开发者专家,还没呢。

序号	佳作	时间
1	如何优化大模型的In-Context Learning效果？	2023-01-06 13:36:41
2	2022年对话技术梳理：科研进展、产品创新	2022-11-08 13:08:10
3	虚拟角色对话：AI产品新花样	2022-10-13 18:04:48
4	Action Transformer(ACT-1)，通用AI助手	2022-09-16 13:13:26
5	MetaAI的融合怪：BlenderBot	2022-08-19 12:44:28
6	最近一些Embodied AI工作的总结(SayCan/LM-Nav/WebShop/Gato/VPT/MINEDOJO)	2022-07-14 13:25:06
7	HuggingFace推出Evaluate库！所以它赚钱了吗？	2022-06-02 13:10:04
8	文本匹配｜双塔的效果如何追上交互？	2022-05-23 13:10:38
9	DeepMind出手！多模态小样本打败精调	2022-05-09 13:04:56
10	预训练模型的下一步？突破Impossible Triangle	2022-04-19 19:41:39
11	谷歌PaLM｜推理能力大幅提升，Pathways给出的第一份答卷	2022-04-06 13:13:47
12	腾讯SkillNet｜NLU任务的全能网络，对Pathways架构的初步尝试	2022-03-09 18:15:26
13	谷歌LaMDA｜工业级端到端预训练对话模型	2022-01-26 13:03:50
14	预训练时代下的文本生成｜模型&技巧	2022-01-18 12:17:37
15	【急招】美团-NLP中心图学习（GNN）方向实习生	2022-01-05 09:47:42
16	清华x商汤｜统一21年的各类对比学习框架	2021-12-28 13:44:38
17	开放域问答综述｜四种方案+数据集	2021-12-10 13:28:25
18	PromptBERT｜结合Prompt+对比学习，超越SimCSE两个多点	2021-12-03 13:53:40
19	GPT3 API 「全面」开放，变现模式开启	2021-11-22 09:41:28
20	清华P-tuning v2、谷歌SPoT｜Prompt可以超过精调了吗？	2021-10-19 18:54:10
21	哈工大｜15种NLP数据增强方法总结与对比	2021-10-11 18:48:30
22	谷歌UDG｜Prompt新用法，直接生成训练数据	2021-09-23 22:04:55
23	Instruction Tuning｜谷歌Quoc V.Le团队提出又一精调范式	2021-09-08 12:09:49
24	Sentence-T5｜谷歌提出文本表示新SOTA	2021-08-24 18:05:08
25	Prompt范式第二阶段｜Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning	2021-08-17 19:14:06
26	Prompt范式的缘起｜Pattern-Exploiting Training	2021-08-06 12:59:15
27	业界总结｜搜索中的Query理解	2021-07-28 13:13:12
28	ERNIE3.0 Demo试玩，被卷到了	2021-07-08 09:44:34
29	43页预训练模型综述（清华、复旦、人大）	2021-06-16 20:14:09
30	ConSERT｜用对比学习做NLP都有哪些坑？	2021-06-07 13:06:25
31	盘点文本相关性在搜索、广告、推荐三大场景中的应用	2021-04-27 12:53:51
32	21个经典深度学习句间关系模型｜代码&技巧	2021-03-17 18:00:55
33	深度学习文本分类模型综述+代码+技巧	2021-02-03 19:04:38
34	2021年NLP入门书籍推荐｜理论&实践	2021-01-07 09:52:05
35	GPT-2的信息泄漏问题	2020-12-17 19:58:31
36	自监督对比学习（Contrastive Learning）综述+代码	2020-12-08 19:53:24
37	BERT-flow：CMUx字节提出的文本表示新SOTA	2020-11-28 18:36:34
38	CCKS20参会小结：知识图谱在工业界的落地	2020-11-19 19:14:45
39	如何用对比学习提升BERT？斯坦福+Facebook的最新力作	2020-11-07 20:54:02
40	BERT模型蒸馏完全指南（原理/技巧/代码）	2020-11-04 13:37:39
41	Bort: 亚马逊最新4层小模型，效果超越BERT-large	2020-10-22 13:19:25
42	Cross-Thought：微软为文本表示打造的全新预训练任务	2020-10-10 09:43:42
43	关于校招Offer选择的一些建议	2020-10-09 12:07:33
44	谷歌pQRNN：轻量级文本分类模型	2020-10-02 18:14:57
45	ACL2020奇葩论文标题大赏	2020-07-18 14:08:53
46	DynaBERT：动态伸缩训练	2020-05-22 18:38:21
47	Arxiv每日论文小工具	2020-05-07 00:10:02
48	FastBERT：又快又稳的推理提速方法	2020-04-09 12:14:33
49	BatchNorm在NLP任务中的问题与改进	2020-04-07 22:55:20
50	谈谈我对ELECTRA源码放出的看法	2020-03-12 23:08:01
51	神经网络分布式训练、混合精度训练、梯度累加...一文带你优雅地训练大型模型	2020-03-02 11:36:25
52	一文搞懂NLP中的对抗训练FGSM/FGM/PGD/FreeAT/YOPO/FreeLB/SMART	2020-01-20 18:50:03
53	结构剪枝：要个4层的BERT有多难？	2019-11-22 18:51:07
54	ELECTRA: 超越BERT, 19年最佳NLP预训练模型	2019-11-02 11:54:27
55	NLP极简数据增强+源码	2019-10-29 10:04:22
56	Google T5速读	2019-10-24 21:38:42
57	BERT句子表示的可视化	2019-10-22 18:05:55
58	Google ALBERT原理讲解	2019-09-27 21:07:50
59	一文搞懂神经网络混合精度训练	2019-09-26 13:31:20
60	英伟达Fastertransformer源码解读	2019-09-03 19:49:29
61	神经网络模型Inference推理速度优化	2019-08-18 00:12:54
62	NLP基础模型之词向量	2019-07-15 21:17:25
63	深度神经网络模型蒸馏Distillation	2019-07-03 11:20:12
64	TF XLNet源码解读	2019-06-26 19:29:40
65	Google XLNet原理解读	2019-06-21 22:50:17
66	神经网络分布式训练	2019-06-10 21:05:09
67	BERT生成式之UNILM解读	2019-06-07 23:46:37
68	BERT生成式之MASS解读	2019-05-31 23:34:05
69	ELMo/GPT/BERT对比	2019-04-22 20:57:03
70	OpenAI GPT2原理解读	2019-02-20 23:37:08
71	MT-DNN原理解读	2019-02-16 14:44:45
72	Tensorflow版BERT中文模型踩坑总结	2018-12-06 20:21:35
73	NLP分词算法深度综述	2018-11-24 16:20:38
74	You May Not Need Attention详解	2018-11-03 20:49:17
75	【NLP】Google BERT模型原理详解	2018-10-13 15:15:01
76	Universal Transformers原理解读	2018-09-16 15:02:11
77	【NLP】Transformer模型原理详解	2018-09-14 19:52:21
78	NLP中的Attention原理和源码解析	2018-09-01 15:50:38
79	NLP之语言模型和迁移学习	2018-08-21 21:01:24

Microstrong

介绍： 微信公众号：Microstrong，大规模分布式算法工程师,欢迎关注微信公众号【Microstrong】，我写过4年Android代码，了解前端、熟悉后台，现在主要的研究兴趣是机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理等相关内容，喜欢分享在学习过程中的读书、思考笔记。欢迎加我微信：Microstrong_AI，一起学习交流进步！ 我的CSDN博客：https://microstrong.blog.csdn.net/ 我的GitHub地址：https://github.com/Microstrong0305。

序号	佳作	时间
1	涨点利器：推荐系统中对双塔模型的各种改造升级	2023-01-28 16:06:11
2	推荐系统在工业界的N+1条实战经验	2022-02-11 00:33:00
3	变分自编码器(VAEs)在协同过滤中的应用论文精读	2021-10-04 16:07:51
4	KDD'2018 Best Paper-Embedding技术在Airbnb实时搜索排序中的应用	2021-09-18 23:01:32
5	YouTube采样修正的双塔模型论文精读	2021-05-31 02:16:17
6	深度学习中的知识蒸馏技术(下)-知识蒸馏与推荐系统	2021-03-22 00:26:14
7	深度学习中的知识蒸馏技术	2021-01-19 01:51:52
8	多目标学习在推荐系统中的应用	2020-11-06 22:17:16
9	BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐	2020-10-15 01:36:02
10	BERT模型精讲	2020-07-05 02:51:45
11	From Static Embedding to Contextualized Embedding	2020-06-21 14:10:27
12	一张图搞懂《从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史》	2020-06-11 19:58:28
13	基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发	2020-06-07 19:28:36
14	深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法（下）	2020-05-23 18:07:21
15	深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法（上）	2020-05-11 01:02:33
16	Doc2vec原理解析及代码实践	2020-04-25 00:10:26
17	Embedding技术在房产推荐中的应用	2020-04-19 23:51:29
18	深入浅出Word2Vec原理解析	2020-03-26 22:49:23
19	智能推荐算法在直播场景中的应用	2020-03-14 23:00:10
20	XLNet详解	2020-03-07 22:00:53
21	NLP的任务	2020-02-27 00:33:31
22	从BERT到ALBERT	2020-02-23 01:02:29
23	从Transformer到BERT模型	2020-02-21 19:05:16
24	Self-Attention与Transformer	2020-02-19 19:52:23
25	词向量与ELMo模型	2020-02-16 23:34:20
26	深入理解CatBoost	2020-02-10 19:34:14
27	2019已结束，2020再出发	2020-01-12 22:22:53
28	一张图搞懂《推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排》	2020-01-08 01:02:20
29	深入理解LightGBM	2020-01-04 21:19:46
30	深入理解XGBoost	2019-12-22 02:04:11
31	深入理解GBDT多分类算法	2019-11-27 21:15:16
32	深入理解GBDT二分类算法	2019-11-14 02:07:18
33	对数损失函数	2019-11-01 13:34:02
34	深入理解GBDT回归算法	2019-10-26 02:58:41
35	梯度提升（Gradient Boosting）算法	2019-10-13 04:29:21
36	深入理解提升树（Boosting tree）算法	2019-10-01 04:42:28
37	Regression Tree 回归树	2019-09-16 02:05:19
38	机器学习中的判别式模型和生成式模型	2019-08-25 16:39:01
39	《生成式对抗网络GAN的研究进展与展望》论文笔记	2019-08-15 01:24:39
40	一张图搞懂《GAN万字长文综述》	2019-08-14 22:37:44
41	2019秋招算法岗复盘	2019-07-07 22:48:56
42	基于随机森林的电信用户流失模型	2019-05-17 16:40:49
43	理解LSTM网络	2019-04-30 12:24:53
44	带师妹轻松过笔试	2019-02-26 20:41:53
45	聊天机器人的各种架构剖析	2019-01-18 20:56:49
46	机器学习在自动驾驶（计算机视觉）中的案例分析	2019-01-17 23:25:52
47	如何给文章自动生成摘要	2019-01-11 10:35:52
48	我的2018年总结	2019-01-04 17:42:23
49	深度学习中的注意力机制	2018-12-25 21:26:24
50	卷积神经网络（CNN）综述	2018-12-11 16:26:48
51	循环神经网络（RNN）	2018-11-03 22:59:11
52	Code2Pix-用于图形用户界面的深度学习编译器	2018-11-01 12:14:50
53	美团大脑智享生活	2018-10-24 22:33:34
54	Linux基本操作（一）	2018-10-08 17:27:59
55	EM算法详解	2018-07-31 21:25:33
56	贝叶斯分类器	2018-07-27 01:25:39
57	对Dilated Convolution理解	2018-07-12 22:31:44
58	卷积神经网络中感受野的详细介绍	2018-07-08 12:06:45
59	偏差（Bias）与方差（Variance）	2018-07-04 13:25:52
60	深度学习优化方法-AdaGrad	2018-06-20 21:25:00
61	深度学习中Dropout原理解析	2018-06-18 21:56:30
62	主成分分析（PCA）原理详解	2018-06-08 22:00:45
63	机器学习中SVD总结	2018-05-20 15:23:32
64	分类中解决类别不平衡问题	2018-05-10 20:21:59
65	用Tensorflow构建一个神经网络	2018-05-04 15:57:47

阿水

介绍： 公众号【Coggle数据科学】,数据挖掘/计算机视觉从业者 数据竞赛爱好者。

序号	佳作	时间
1	优化预测速度 部署ML模型的7个要点	2023-01-07 15:41:45
2	Python知识点：调试和优化代码	2022-09-02 06:32:39
3	时序资料汇总：模型和常见库对比	2022-08-12 17:53:46
4	60种特征工程操作：使用自定义聚合函数	2022-07-13 15:51:08
5	Kaggle知识点：XGBoost迭代读取数据集	2022-06-27 11:22:16
6	从0学习CV：科大讯飞神经影像疾病预测	2022-06-23 11:34:32
7	竞赛总结：CHIP2020医学命名实体识别	2022-06-23 10:32:59
8	科大讯飞活跃竞赛汇总（推荐/NLP/CV）	2022-06-23 10:28:34
9	Kaggle知识点：缺失值处理方法	2021-10-26 23:19:00
10	薅羊毛 Colab使用外部数据的7种方法！	2021-09-13 13:23:34
11	拉通对齐 梳理Kaggle竞赛组合拳！	2021-09-10 07:13:36
12	Kaggle时间序列比赛汇总	2021-09-10 07:09:54
13	竞赛总结：Kaggle外星信号搜索	2021-08-26 21:18:37
14	Kaggle知识点：深度学习代码规范	2021-08-14 10:54:31
15	Pytorch Debug指南：15条重要建议	2021-08-14 10:48:30
16	NeurIPS 2021 比赛汇总	2021-07-31 11:35:13
17	Kaggle知识点：40个Linux资源查看命令	2021-07-13 10:15:37
18	Kaggle从零到实践：使用Word2Vec和BILSTM识别Quora重复提问	2021-07-11 09:43:33
19	如何一小时杀入天池OCR比赛前排？	2021-07-10 16:38:19
20	Kaggle从零到实践：Bert中文文本分类	2021-07-09 08:46:52
21	竞赛总结：Kaggle Shopee多模态检索	2021-05-21 09:48:05
22	竞赛总结：Kaggle HuBMAP肾小球比赛	2021-05-14 08:45:37
23	ICCV 2021竞赛汇总	2021-05-12 14:20:06
24	Kaggle知识点：内存优化方法	2021-03-25 06:55:38
25	竞赛总结：京东AI时尚挑战赛	2021-03-13 10:36:24
26	CVPR 2021 竞赛汇总	2021-03-05 21:02:43
27	Treelite：树模型部署加速工具（支持XGBoost、LightGBM和Sklearn）	2021-01-27 21:14:36
28	Coggle一周年：与竞赛爱好者一路同行	2020-12-17 02:19:44
29	CCF贝壳房产聊天问答匹配高分思路	2020-11-25 23:26:59
30	你应该知道的LightGBM各种操作！	2020-10-19 20:54:51
31	SMP2020微博情绪分类比赛总结	2020-10-11 18:52:28
32	KDD Cup历年比赛介绍合集	2020-10-06 23:24:44
33	打包带走，竞赛必备的NLP库	2020-09-25 21:39:34
34	竞赛总结：Cornell Birdcall比赛复盘	2020-09-25 20:49:02
35	DCIC算法分析赛完整方案分享	2020-09-14 19:44:43
36	Kaggle知识点：入门到进阶的10个问题	2020-09-05 13:02:09
37	算法分析赛：从数据中挖掘价值，72万奖金，DCIC 2020 大数据赛道来了！	2020-09-03 23:19:10
38	竞赛总结：Kaggle SIIM-ISIC比赛复盘	2020-08-24 11:52:09
39	竞赛总结：海南大数据创新算法赛	2020-08-11 23:40:13
40	竞赛总结：新冠期间饿了么骑士行为预估	2020-07-25 07:52:10
41	Kaggle年度竞赛：谷歌地标检索	2020-07-15 04:13:57
42	Kaggle知识点：时序数据与Embedding	2020-05-27 19:02:20
43	零基础入门CV赛事：赛题介绍与Baseline	2020-05-23 00:03:26
44	Kaggle知识点：数据分析EDA	2020-05-17 10:34:47
45	Kaggle知识点：Adversarial Validation	2020-04-24 21:21:37
46	Kaggle知识点：数据扩增方法	2020-04-18 18:47:17
47	视频版权检测优胜解决方案	2020-04-05 20:18:11
48	Kaggle Bengali 比赛完整总结	2020-03-27 14:39:38
49	数据竞赛2019年度年鉴发布（250页竞赛方案独家呈现）	2020-02-18 19:37:57
50	DCIC 2020-天池智慧海洋建设算法赛：独家Baseline！	2020-01-06 17:41:25
51	DataFountain | 工件负荷率预测冠军分享	2020-01-01 10:24:53
52	爱可可推荐！关于竞赛思路，方法和代码实践，Datawhale数据竞赛Baseline开源分享！	2019-12-15 20:21:43
53	FFmpeg视频抽帧那些事	2019-10-11 17:35:26
54	【竞赛分享】首届中诚信征信比赛冠军MOMO总结	2019-09-22 18:10:40
55	阿水总结的数据竞赛Tricks	2019-09-14 12:44:10
56	Pandas常见的性能优化方法	2019-09-07 20:26:01
57	阿水TopLine比赛开源-带你上TOP5	2019-08-31 17:01:08
58	【竞赛分享】VideoNet视频内容识别挑战赛	2019-08-24 16:09:41
59	【竞赛总结】从Quick Draw看图像分类比赛	2019-08-17 17:56:45
60	【竞赛分享】第三届阿里云安全赛季军-0day	2019-08-10 14:40:13
61	【竞赛分享】JDATA绝对语义识别挑战赛-季军	2019-08-03 17:38:18
62	【竞赛分享】TinyMind人民币面值及编码识别-第五名	2019-07-27 11:37:20

王喆

介绍： 广告/推荐 Engineering Manager,广告/推荐, Engineering Manager, 主页http://wzhe.me, 知乎专栏/微信公众号：王喆的机器学习笔记。

序号	佳作	时间
1	“深度”学习计算广告	2022-12-22 09:27:17
2	当Parameter Server遇上GPU——大规模并行训练平台HugeCTR	2022-10-28 08:18:11
3	算法工程师的「天地之间」	2022-10-17 08:18:11
4	排得更好VS估得更准VS搜的更全「推荐、广告、搜索」算法间到底有什么区别？	2021-11-16 09:05:29
5	「AI大咖谈」阿里算法专家谈大规模推荐系统粗排层的设计与实现	2021-05-10 10:32:28
6	「DLP-KDD 2021征文」及上届论文全集，包含深度学习推荐/广告系统、多目标、模型服务等	2021-04-26 13:32:26
7	DLP-KDD 2021征文：搜索、推荐、广告领域深度学习实践国际研讨会	2021-04-14 14:28:30
8	「AI大咖谈」FLAG资深工程师谈ML Infra和分布式模型服务	2021-03-29 08:46:56
9	如何解决深度推荐系统中的Embedding冷启动问题？	2021-02-22 08:39:23
10	我的实战课程「深度学习推荐系统实战」-王喆的机器学习笔记	2021-01-05 08:49:20
11	「AI大咖谈」DLP-KDD最佳论文作者谈「图神经网络」的特点、发展与应用	2020-09-28 08:41:31
12	「AI大咖谈」ex-Google，ex-Facebook，现微博广告核心技术负责人谈算法与数据中台	2020-09-15 12:18:03
13	见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？	2020-05-25 08:02:21
14	回顾经典，Netflix的推荐系统架构	2020-05-12 14:49:21
15	DLP-KDD全部文章及资源，覆盖GNN、Graph Emb、Transformer等业界前沿领域	2020-04-24 14:48:36
16	DLP-KDD 2020征文：第二届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会	2020-04-21 14:27:17
17	《深度学习推荐系统》勘误与勘误奖励	2020-04-13 15:59:35
18	关于深度学习推荐系统领域的15个问题	2020-04-03 11:03:51
19	我的新书「深度学习推荐系统」-王喆的机器学习笔记	2020-03-30 08:19:31
20	从阿里的User Interest Center看模型线上实时serving方法	2020-03-12 12:35:58
21	为什么有些深度学习网络要加入Product层？	2020-03-09 14:14:59
22	透着浓浓工业风的Facebook深度学习推荐系统论文	2019-09-24 15:10:22
23	一文读懂「Parameter Server」的分布式机器学习训练原理	2019-09-16 08:27:29
24	分布式机器学习之——Spark MLlib并行训练原理	2019-09-11 08:24:19
25	如何准备算法工程师面试，斩获一线互联网公司机器学习岗offer？	2019-08-19 08:54:14
26	如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上serving？	2019-08-12 08:43:08
27	如何增强推荐系统模型更新的「实时性」？	2019-08-05 10:01:34
28	天下武功，唯快不破，论推荐系统的「 实时性」	2019-07-31 13:27:09
29	推荐系统中比模型结构更重要的是什么？[附阿里盖坤，朱小强留言]	2019-07-15 08:33:04
30	不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标？	2019-07-08 10:13:09
31	Netflix推荐系统模型的快速线上评估方法——Interleaving	2019-06-10 08:03:28
32	Embedding在深度推荐系统中的3大应用方向	2019-05-28 13:19:52
33	毕加索的「公牛」和机器学习的「特征工程」	2019-05-13 13:17:41
34	关于Node2vec算法中Graph Embedding同质性和结构性的进一步探讨	2019-05-06 13:18:20
35	深度学习中不得不学的Graph Embedding方法	2019-04-29 14:29:19
36	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】	2019-04-22 08:21:34
37	揭开YouTube深度推荐系统模型Serving之谜	2019-04-09 14:55:11
38	前深度学习时代CTR预估模型的演化之路	2019-04-02 14:26:18
39	Embedding从入门到专家必读的十篇论文	2019-03-11 08:14:55
40	回顾Facebook经典CTR预估模型	2019-03-04 13:56:33
41	Airbnb如何解决Embedding的数据稀疏问题？	2019-02-25 14:46:11
42	从KDD 2018 Best Paper看Airbnb实时搜索排序中的Embedding技巧	2019-01-22 15:04:47
43	为什么说算法工程师的面试是一门玄学？	2019-01-14 08:49:23
44	算法工程师必须要知道的面试技能雷达图	2019-01-07 08:58:34
45	万物皆Embedding，从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec	2018-12-26 14:26:13
46	YouTube深度学习推荐系统的十大工程问题	2018-12-17 08:10:38
47	重读Youtube深度学习推荐系统论文，字字珠玑，惊为神文	2018-12-12 13:36:28
48	推荐系统中的注意力机制——阿里深度兴趣网络（DIN）	2018-12-05 15:13:19
49	王喆的机器学习笔记——关注推荐系统、计算广告前沿	2018-11-30 03:39:04

石塔西

介绍： CDA持证人，推荐算法说书人～公众号：推荐道,如果有问题咨询，请走“付费咨询”渠道，谢谢理解支持。。

序号	佳作	时间
1	一桥飞架双塔：腾讯“虚拟内核”双塔	2022-08-22 08:04:04
2	再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式	2022-07-12 11:48:47
3	三问阿里的TDM召回	2022-06-29 16:03:46
4	一文搞懂Approximate Softmax：从公式到代码	2022-06-15 07:55:09
5	算法周报：再思考PDN与DC-GNN	2022-05-25 11:51:47
6	推荐算法遇到后悔药：评蚂蚁的ESCM2模型	2022-05-17 16:10:56
7	算法周报220510：Online Learning怎么才能学了不忘	2022-05-11 10:36:08
8	动态权重：推荐算法的新范式	2022-04-19 08:49:12
9	日久见人心：论建模用户长期兴趣的几种姿势	2022-04-08 08:45:14
10	新手福利！数据科学面试中的回家作业	2022-03-25 21:32:04
11	重温经典之ps-lite源码解析(4)：实现分布式FM	2022-02-15 14:35:51
12	重温经典之ps-lite源码解析(3)：顾客、工人和服务器	2022-02-15 14:23:57
13	重温经典之ps-lite源码解析(2)：邮局和邮车	2022-02-15 14:16:06
14	重温经典之ps-lite源码解析(1)：基础	2022-02-15 12:43:06
15	授人以渔：分享我的算法学习经验	2022-01-28 20:46:04
16	初来乍到：帮助新用户冷启的算法技巧	2022-01-18 11:19:57
17	刀功：谈推荐系统特征工程中的几个高级技巧	2021-12-22 20:08:52
18	先入为主：将先验知识注入推荐模型	2021-12-08 18:01:43
19	少数派报告：谈推荐场景下的对比学习	2021-11-21 16:08:52
20	久别重逢话双塔	2021-11-02 10:24:49
21	万变不离其宗：用统一框架理解向量化召回	2021-01-19 12:32:13
22	FM：推荐算法中的瑞士军刀	2021-01-10 10:12:12
23	四化大业：论算法工程师的自我修养	2021-01-02 15:42:14
24	推荐算法的"五环之歌"	2020-12-13 18:56:19
25	阿里ESAM：用迁移学习解决召回中的样本偏差	2020-12-10 14:14:05
26	无中生有：论推荐算法中的Embedding**	2020-11-29 19:24:20
27	知识图谱上的双塔召回：阿里的IntentGC模型	2020-11-25 20:50:13
28	Google PPRGo: 两分钟分类千万节点的最快GNN	2020-11-17 17:44:30
29	亲兄弟明算账：快速了解阿里的M2GRL模型	2020-11-11 18:42:05
30	PinSAGE有伴了! 快速了解PinnerSAGE模型	2020-11-10 20:07:27
31	GraphSAGE+FM+Transformer强强联手：评微信的GraphTR模型	2020-11-08 15:08:23
32	PinSAGE召回模型及源码分析(3)：PinSAGE模型及训练	2020-11-06 15:06:58
33	PinSAGE召回模型及源码分析(2)：数据管道	2020-11-06 14:54:37
34	PinSAGE 召回模型及源码分析(1): PinSAGE 简介	2020-11-06 14:49:36
35	负样本为王：评Facebook的向量化召回算法	2020-07-29 17:28:39
36	再评Airbnb的经典Embedding论文	2020-07-21 15:21:27
37	一图胜千言: 解读阿里的Deep Image CTR Model	2019-02-19 10:48:32
38	也评Deep Interest Evolution Network	2019-01-14 18:28:33
39	用NumPy手工打造 Wide & Deep	2018-12-24 14:53:50
40	走马观花Google TF-Ranking的源代码	2018-12-15 15:32:53
41	看漫画学强化学习	2018-12-05 19:33:09
42	学习Airbnb是如何将"业务"与"算法"结合的	2018-11-16 15:27:44
43	看Google如何实现Wide & Deep模型(3)	2018-11-01 20:38:56
44	用TensorFlow实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM	2018-10-30 20:18:00
45	看Google如何实现Wide & Deep模型（2.2）	2018-10-29 21:03:52
46	看Google如何实现Wide & Deep模型（2.1）	2018-10-29 20:55:25
47	看Google如何实现Wide & Deep模型(1)	2018-10-21 16:10:44
48	看Youtube怎么利用深度学习做推荐	2018-10-15 21:12:14

亦一

介绍： 公众号：播播笔记(推荐算法)，吾之(生活思考),在不堪一击的现实里还孤行一意地保有百无一用的浪漫主义；欢迎关注公众号：播播笔记 (推荐算法相关) ，吾之 (生活体验)。

序号	佳作	时间
1	特征交叉 | xDeepFM: 站在DeepFM和DCN的肩膀上	2023-01-19 20:23:42
2	特征交叉 | DCN-m: 显式高阶特征交叉进阶版	2023-01-14 09:50:31
3	特征交叉 | DCN-v: 显式高阶特征交叉不是梦	2023-01-07 20:43:43
4	特征交叉 | DCN系列：解放高阶交叉的人工设计	2023-01-07 19:31:15
5	BN有效性分析及其应用	2023-01-03 09:58:27
6	一文读懂Batch Normalization	2022-12-31 11:07:25
7	神经网络基础知识汇总	2022-12-31 11:04:35
8	推荐基础知识汇总	2022-12-31 10:58:41
9	用户行为序列建模汇总	2022-12-31 10:47:26
10	特征交叉方法汇总	2022-12-31 10:40:59
11	特张交叉 | DeepFM: 绕不开的业界强base	2022-12-19 13:51:13
12	特征交叉 | PNN: product层实现特征交叉	2022-12-19 13:38:02
13	特征交叉 | FNN和NFM: FM与DNN输入的结合	2022-12-17 11:13:44
14	特征交叉 | FwFM和AFM: 显式特征交叉权重精细化	2022-12-11 21:36:01
15	特征交叉 | FFM: 显式特征交叉按域精细化	2022-12-08 21:54:42
16	特征交叉 | FM：embedding化特征交叉鼻祖	2022-12-03 14:09:55
17	特征交叉：wide&deep开启DNN模型特征交叉时代	2022-11-29 22:57:17
18	用户行为长序列建模MIMN方法和思考	2022-11-19 20:08:23
19	过拟合-dropout原理和在模型中多种应用	2022-11-06 19:01:51
20	用户行为长序列建模SDM方法	2022-10-29 20:52:01
21	用户行为长序列建模概览	2022-10-29 20:36:31
22	AUC离线和在线表现不一致问题：两个维度	2022-10-16 15:40:54
23	用户行为序列建模din系列方法总结	2022-10-01 13:11:02
24	用户行为序列建模dsin方法	2022-09-30 22:08:28
25	用户行为序列建模dien方法	2022-09-24 16:18:41
26	用户行为序列建模din方法和实际应用	2022-09-11 11:43:55
27	用户行为序列建模self attention和具体实现	2022-09-06 23:52:53
28	用户行为序列建模概览	2022-08-24 21:52:32
29	多目标样本权重-DTP和不确定性加权	2022-08-08 20:25:35
30	多目标样本权重-GradNorm和DWA原理详解和实现	2022-07-16 13:27:26
31	POSO方法的实际应用和分析思考	2022-07-01 22:11:25
32	用户冷启POSO论文详读	2022-06-26 19:55:18
33	多目标模型结构PLE详解和效果分析	2022-06-18 17:42:13
34	多目标模型结构-MMoE和实际应用思考	2022-06-10 21:49:22
35	多目标模型结构-ESMM和ESM2	2022-06-04 19:14:19
36	推荐中多目标的必要性和实现思路	2022-05-14 12:40:15
37	激活函数选择和具体应用以及相关面试题	2022-05-03 09:16:49
38	深入理解深度学习中常见激活函数	2022-05-01 20:20:17
39	ctr模型特征交叉结构总结与业务应用和思考	2022-04-16 22:26:55
40	特征交叉 | 从曾将的王者LR开始	2022-03-04 16:05:37
41	一句话理解tensorflow中的乘法	2022-02-25 18:54:59
42	如何防止过拟合(1)-正则化	2022-02-20 15:28:52
43	从偏差方差角度理解过拟合	2022-02-06 19:56:13
44	如何计算AUC	2022-01-28 16:31:01
45	什么是好的推荐，重新理解AUC	2022-01-22 13:27:55
46	为什么需要推荐	2022-01-16 15:35:17
47	写在前面	2022-01-16 15:28:14

绝密伏击

介绍： 九天惊雷撼乾坤，一指破空九万里,一位篮球爱好者。

序号	佳作	时间
1	OpenAI ChatGPT（二）：十分钟读懂 GPT-1	2023-02-09 20:45:42
2	ChatGPT Is All you Need	2023-02-04 21:43:02
3	OpenAI ChatGPT（一）：Tensorflow实现Transformer	2023-02-03 20:55:02
4	OpenAI ChatGPT（一）：十分钟读懂 Transformer	2023-01-28 00:04:49
5	十分钟读懂Stable Duffision	2023-01-20 21:00:06
6	十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型	2023-01-18 19:03:44
7	爆火的ChatGPT，到底怎么样？	2022-12-29 20:44:06
8	AIGC爆火的背后——扩散模型DDPM浅析	2022-12-11 00:10:56
9	AIGC爆火的背后——对抗生成网络GAN浅析	2022-11-04 19:14:25
10	长序列建模（二）：美团SDIM（Sampling-based Deep Interest Modeling）模型	2022-09-02 20:17:26
11	阿里ETA模型——实践篇	2022-08-21 20:07:02
12	长序列建模（一）：阿里ETA（End-to-end Target Attention）模型	2022-07-28 20:05:56
13	SIGIR2022：阿里多任务学习最新论文ESCM2	2022-06-09 18:36:04
14	多场景建模	2021-12-17 16:30:26
15	【总结】推荐系统——精排篇【3】DIN/DIEN/BST/DSIN/MIMN/SIM/CAN	2021-11-14 18:29:53
16	【总结】推荐系统——精排篇【2】WDL/DCN/DCN-v2	2021-11-14 13:19:41
17	【总结】推荐系统——精排篇【1】FM/FFM/GBDT+LR/MLR	2021-11-13 21:21:44
18	元学习在推荐系统中的应用	2021-11-12 19:31:58
19	【总结】推荐系统中知识蒸馏应用	2021-05-16 15:41:44
20	知识蒸馏在推荐系统中的应用	2021-04-22 16:27:54
21	【总结】推荐系统——召回篇【4】	2021-03-19 21:41:33
22	【总结】推荐系统——召回篇【3】	2021-03-09 20:52:33
23	【总结】推荐系统——召回篇【2】	2021-03-01 19:45:10
24	【总结】推荐系统——召回篇【1】	2021-02-21 22:29:45
25	推荐系统中的用户留存优化	2021-02-08 17:05:35
26	SIGIR2020最佳论文：如何消除推荐系统中的曝光偏差	2020-12-23 21:04:12
27	多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE)	2020-11-14 04:25:24
28	模型的参数初始化	2020-04-26 20:40:48
29	RALM: 实时Look-alike 算法在微信看一看中的应用	2020-01-20 10:52:22
30	回顾阿里经典CTR预估模型DIN	2020-01-17 15:23:22
31	深度学习中激活函数总结	2020-01-10 18:26:35
32	回顾Google经典CTR预估模型WDL	2020-01-03 21:53:46
33	回顾阿里经典CTR预估模型MLR	2020-01-01 13:59:27
34	回顾阿里经典CTR预估模型：MLR(mixed logistic regression)	2019-12-31 17:07:07
35	2019年度总结：深度学习在推荐系统中的应用	2019-12-26 23:10:00
36	有趣的证明	2019-12-13 16:09:49
37	推荐系统论文DSIN：Deep Session Interest Network	2019-12-12 22:29:10
38	推荐系统论文：Behavior Sequence Transformer	2019-12-09 20:33:42
39	行列式点过程DPP在推荐系统中的应用(续)	2019-12-06 15:17:41
40	行列式点过程DPP在推荐系统中的应用	2019-12-05 22:08:58
41	深度学习中Batch Normalization和Dice激活函数	2019-08-19 18:44:15
42	LR训练优化-稀疏特征过滤	2018-12-09 17:57:16
43	优先队列的使用	2018-11-04 20:26:19
44	阿里论文《Deep Interest Evolution Network》	2018-09-25 18:21:53

缄默笔记

介绍： 公众号"缄默笔记"，分享推荐系统学习笔记,

序号	佳作	时间
1	推荐系统(36) 2022 Q4工业界推荐算法实践经验梳理	2023-01-09 01:10:22
2	推荐系统(35) 序列建模文章梳理	2022-11-07 01:02:41
3	推荐系统(32)「梳理」知识蒸馏优化粗排模型	2022-08-22 00:01:44
4	推荐系统(31)「阿里」自适应场景兴趣网络	2022-08-08 23:20:11
5	推荐系统(30)：2022顶会CTR相关论文梳理	2022-07-25 23:35:25
6	推荐系统(29)「阿里」AdaSparse: 自适应稀疏结构的多场景CTR模型	2022-07-20 00:32:03
7	推荐系统(28) 2022 Q2 推荐算法综述类文章梳理	2022-07-13 23:50:09
8	推荐系统(27)：「京东」基于候选Items对用户隐式感知建模	2022-07-11 01:12:24
9	推荐系统(26) 2022 Q2工业界推荐算法实践经验梳理	2022-07-05 23:48:27
10	推荐系统(25）「腾讯」MFH:面向大量多维关系任务的多层级多任务学习模型	2022-06-27 23:50:37
11	推荐系统(二十四）「知识梳理」多场景建模梳理	2022-06-05 23:26:13
12	推荐系统(二十三) 基于场景感知和交互的多场景推荐模型	2022-06-04 15:32:36
13	推荐系统(二十二)「IJCAI'22」多阶段推荐系统中重排综述	2022-05-30 00:01:08
14	推荐系统(二十一)「SIGIR'22」基于用户行为历史的多层次交叉重排模型	2022-05-09 00:02:52
15	推荐系统(二十) 「SIGIR'22」利用上下文特征表示学习提升CTR预估	2022-05-05 00:13:19
16	推荐系统(十九) 「WSDM'22」信息流中基于视野范围感知的重排序模型	2022-04-19 02:10:49
17	推荐系统(十八) 大厂实践经验学习：双塔模型	2022-04-14 00:08:02
18	推荐系统(十六) 大厂实践经验学习：多目标模型	2022-04-07 00:02:17
19	推荐系统(十五) 大厂实践经验学习：排序模型	2022-04-03 12:36:54
20	推荐系统(十四) 推荐算法综述类文章梳理(下)	2022-03-28 00:11:38
21	推荐系统(十三) 推荐算法综述类文章梳理(上)	2022-03-26 12:46:37
22	推荐系统(十二) 门控机制在CTR模型中应用梳理	2022-03-23 00:33:13
23	推荐系统(十一) 2021-2022年工业界推荐算法实践经验汇总	2022-03-16 00:00:48
24	推荐系统(十) 「知识梳理」CTR模型中连续特征加入方法	2022-03-12 23:43:03
25	推荐系统(九)「CIKM'21」DCAP：基于深度交叉注意力网络的CTR模型	2022-03-11 00:23:36
26	推荐系统(八) ContextNet：基于上下文信息优化特征Embedding的CTR模型	2022-03-06 06:11:35
27	推荐系统(七) 2021年「顶会论文」特征交叉相关CTR模型汇总	2022-03-03 01:28:26
28	推荐系统(六) FmFM：FM类浅层CTR模型统一框架	2022-02-27 23:31:17
29	推荐系统(五) SAM：重新思考CTR模型中Attention的作用	2022-02-27 00:18:43
30	推荐系统(四) EDCN：通过信息共享增强并行CTR模型显式和隐式特征交叉	2022-02-26 16:06:59
31	因果推断(一) 因果推断工业应用案例	2022-02-20 01:16:51
32	推荐系统(三) DESTINE：基于解耦自注意网络的CTR模型	2022-02-03 09:18:34
33	推荐系统(二) XCrossNet：面向特征结构学习的CTR模型	2022-02-01 16:18:52
34	推荐系统(一) FINT：基于特征域交叉的CTR模型	2022-01-31 13:12:13

蘑菇先生

介绍： 个人公众号: 蘑菇先生学习记 & 某大厂算法工程师。,胜不骄，败不馁。。

序号	佳作	时间
1	WSDM'23 | 工业界搜推广nlp论文整理	2022-12-26 12:09:41
2	CIKM'22 | 淘宝 GIFT: 基于Graph的冷启动视频点击率预估	2022-09-11 14:07:23
3	KDD'22 | 阿里：基于EE探索的CTR预估	2022-06-20 20:02:31
4	SIGIR'22 | 阿里 ESCM^2: 升级版全空间多任务转化率预估模型	2022-05-05 09:14:10
5	P5 | NLP模型一统推荐系统? 谈新型推荐系统建模范式	2022-04-11 12:07:22
6	2023届校招算法岗知识总结	2022-03-28 09:19:44
7	基于个性化Prompt的推荐：推荐系统和NLP的跨界融合	2022-03-21 09:47:00
8	GraphCTR特征交互新路线 | 一文梳理基于Graph的特征交互在CTR预估中的应用	2022-02-21 09:26:25
9	基于GNN的推荐最新综述	2022-02-19 23:36:54
10	WSDM'22 | 工业界搜推广nlp论文整理	2022-01-07 13:01:35
11	2021年度回顾 | 分享算法岗工作感悟	2022-01-06 13:34:16
12	Top100图神经网络论文大盘点	2021-10-22 23:27:17
13	KDD'21 | 时间检验研究奖论文解读	2021-10-10 21:01:32
14	Recsys2021 | 推荐系统论文分类整理和导读	2021-10-06 22:25:49
15	KDD'21 | 揭秘Facebook升级版语义搜索技术	2021-09-29 21:08:48
16	KDD'21 | 淘宝搜索中语义向量检索技术	2021-09-12 08:23:23
17	KDD 21 工业界搜推广nlp论文整理	2021-07-12 09:23:02
18	SIGIR'21|SGL基于图自监督学习的推荐系统	2021-05-23 20:28:58
19	KDD'19|ConcepT 腾讯概念标签体系	2021-01-31 09:34:04
20	算法debug实战|Ng算法诊断理论的应用	2021-01-23 16:20:45
21	入职半年小结 | 给应届校招算法同学的几点建议	2021-01-11 23:35:51
22	特征交互新路线|阿里 Co-action Network论文解读	2020-12-30 22:18:03
23	基于信息传递框架的GNN编码范式	2020-12-07 08:40:46
24	PTMs| 2020最新NLP预训练模型综述	2020-11-28 14:00:27
25	Nature 2016 | AlphaGo 强化学习论文解读系列(一)	2020-11-24 22:48:31
26	基于分离式表征的图神经网络调研	2020-11-21 08:50:13
27	AAAI 2020 | MA-GNN 记忆增强的图神经网络序列推荐方法	2020-11-07 21:51:56
28	SIGIR2020|GCE-GNN基于全局上下文增强的图神经网络序列推荐方法	2020-10-25 21:16:32
29	KDD CUP 2020之Debiasing赛道方案 (Rush)	2020-06-18 08:55:14
30	推荐系统中二分图表示学习调研	2020-03-03 23:08:03
31	2021届校招算法岗知识点总结	2020-02-19 23:31:46
32	图表示学习Encoder-Decoder框架	2020-02-13 18:44:38

张俊林

介绍： 你所不知道的事,Heil Hydra！嗯。

序号	佳作	时间
1	通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要	2023-01-09 08:28:15
2	ChatGPT会取代搜索引擎吗	2022-12-06 09:39:22
3	推荐系统排序环节的特征Embedding建模	2022-10-14 18:33:04
4	对比学习视角:重新审视推荐系统的召回粗排模型	2021-10-28 19:35:14
5	利用Contrastive Learning对抗数据噪声：对比学习在微博场景的实践	2021-05-09 10:26:26
6	对比学习（Contrastive Learning）:研究进展精要	2021-04-24 10:41:59
7	SENet双塔模型：在推荐领域召回粗排的应用及其它	2021-03-21 17:56:21
8	乘风破浪的PTM：两年来预训练模型的技术进展	2020-09-20 09:01:54
9	知识蒸馏在推荐系统的应用	2020-05-24 10:04:23
10	推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法	2020-05-17 09:49:00
11	推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排	2019-12-29 12:11:44
12	2019人工智能技术发展趋势	2019-11-22 21:21:34
13	对NLP以及推荐系统未来发展趋势的看法	2019-08-25 11:02:20
14	XLNet:运行机制及和Bert的异同比较	2019-06-22 10:49:56
15	Bert时代的创新（应用篇）：Bert在NLP各领域的应用进展	2019-06-09 10:31:09
16	FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索	2019-06-02 12:19:11
17	Bert时代的创新：Bert应用模式比较及其它	2019-05-12 12:17:33
18	推荐系统召回四模型之二：沉重的FFM模型	2019-03-18 07:57:44
19	关于百度ERNIE及将知识图谱引入Bert	2019-03-17 11:55:02
20	推荐系统召回四模型之：全能的FM模型	2019-03-03 10:55:41
21	效果惊人的GPT 2.0模型：它告诉了我们什么	2019-02-16 12:01:14
22	关于“中文字型深度学习模型Glyce+田字格CNN”的个人看法	2019-01-31 01:05:25
23	放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较	2019-01-13 10:08:49
24	天空之城：拉马努金式思维训练法	2018-12-09 10:18:48
25	从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史	2018-11-11 15:00:27
26	深度学习中的Normalization模型	2018-08-28 23:55:15
27	NF:集成人工生命和遗传算法自动发现神经网络最优结构	2018-08-16 23:41:48
28	机器码农：深度学习自动编程	2018-07-15 09:39:09
29	Batch Normalization导读	2018-06-17 10:12:08
30	深度学习中的注意力模型（2017版）	2018-06-02 09:45:57
31	2017年AI技术前沿进展与趋势	2018-05-19 22:27:39

李沐

介绍： https://github.com/mli。

序号	佳作	时间
1	斯坦福2021秋季新课：实用机器学习	2021-08-30 00:45:20
2	动手学深度学习PyTorch篇直播总结	2021-08-26 09:00:01
3	工作五年反思	2021-05-24 13:41:29
4	动手学深度学习 v2 开课了！	2021-03-15 06:41:27
5	《动手学深度学习》中文第二版预览版发布	2021-03-09 14:24:09
6	《动手学深度学习》新增TensorFlow实现	2020-07-08 05:28:01
7	《动手学深度学习》新增PyTorch实现	2020-06-05 00:53:44
8	GluonCV v0.4：更多更快	2019-04-02 13:36:12
9	GluonNLP v0.6: 让可复现的 BERT 模型走到你身边	2019-03-20 12:03:47
10	《动手学深度学习》英文预览版以及伯克利新课程	2018-11-29 09:20:52
11	GluonNLP 0.3.3 新功能及重现报告	2018-08-07 07:30:17
12	跨卡同步 Batch Normalization	2018-07-25 06:12:42
13	GluonCV 0.2 — 计算机视觉工具包第二版	2018-06-26 13:41:33
14	GluonNLP — 自然语言处理的深度学习工具包	2018-05-11 08:20:06
15	MXBoard — 助力 MXNet 数据可视化	2018-04-30 12:49:24
16	GluonCV — 计算机视觉的深度学习工具包	2018-04-26 08:10:13
17	十分钟从 PyTorch 转 MXNet	2018-04-03 07:47:56
18	第十七课：GloVe、fastText和使用预训练的词向量	2018-01-26 03:12:55
19	第十六课：词向量（word2vec）	2018-01-20 08:43:21
20	第十四课：实现、训练和应用循环神经网络	2018-01-04 03:47:31
21	第十三课：正向传播、反向传播和通过时间反向传播	2017-12-23 03:25:48
22	第七课：物体检测	2017-11-03 03:30:35
23	第六课：优化算法高级和计算机视觉	2017-10-26 07:22:25
24	第五课：Gluon高级和优化算法基础	2017-10-20 13:42:29
25	第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，Hybridize和新的Kaggle练习	2017-10-12 06:47:57
26	第三课：深度卷积网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南	2017-09-22 14:12:08
27	第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络	2017-09-14 12:01:07
28	第一课：从上手到多类分类	2017-09-07 08:04:59
29	机器学习简介	2017-09-06 11:32:05
30	一起动手学习深度学习	2017-09-04 10:00:00

King James

介绍： 公众号：KingJames讲策略，算法出身的策略产品；,1. 专注于策略产品领域，+：MonkeyELuff 进策略产品交流群，定期给大家分享前沿策略知识；公众号：KingJames讲策略；2.《策略产品经理实战培训课程》持续招生中，https://zhuanlan.zhihu.com/p/561585077；。

序号	佳作	时间
1	推荐策略产品经理必读系列—第七讲推荐结果的样式&创意策略	2023-02-04 09:50:59
2	商业化产品经理视角下的“2022阿里妈妈m峰会”	2022-09-18 23:02:03
3	推荐系统如何平衡推荐结果的相关性和多样性	2022-08-27 21:37:15
4	推荐策略产品经理必读系列—第五讲推荐系统的召回三	2022-08-20 11:04:03
5	AI产品经理必读系列—第二讲全面解读Meta发布的首份元宇宙白皮书	2022-07-31 13:45:31
6	策略产品经理到底要不要懂算法？	2022-07-25 08:37:14
7	推荐策略产品经常被老板投诉的Case有哪些？	2022-07-03 23:06:00
8	策略产品经理实战培训课程重点内容PPT引导	2022-06-06 09:09:54
9	推荐策略产品经理必读系列—第二讲推荐系统的架构	2022-05-29 09:52:54
10	推荐策略产品经理必读系列—第一讲推荐系统的兴起	2022-05-21 21:52:23
11	策略产品经理必读系列—第十二讲AA & AB Test最全介绍	2022-03-21 22:10:23
12	搜索策略产品经理必读系列—第四讲搜索指标&业务辅助	2021-12-25 13:08:56
13	策略产品经理必读系列—第十一讲通俗易懂讲解联邦学习	2021-11-28 22:02:22
14	策略产品经理必读系列—第十讲兴趣电商是互联网新黑话还是新机遇？	2021-04-18 17:34:08
15	策略产品经理必读系列—第九讲GBDT算法在回归任务中的应用	2021-02-21 23:54:57
16	搜索策略产品经理必读系列—第三讲电商搜索排序	2020-12-17 18:14:26
17	策略产品经理必读系列—第八讲梯度下降法	2020-12-14 17:31:24
18	策略产品经理必读系列—第七讲ID3、C4.5和CART算法详解	2020-12-03 19:13:39
19	策略产品经理必读系列—第六讲决策树模型基本概念及如何构建	2020-12-01 14:15:41
20	搜索策略产品经理必读系列—第二讲电商搜索召回	2020-10-06 20:56:45
21	搜索策略产品经理必读系列—第一讲电商搜索引擎整体框架	2020-10-04 21:27:50
22	策略产品经理必读系列—第四讲深度学习与神经网络	2020-09-17 21:12:37
23	深度解析芯片设计、制造、封装测试的全流程及各环节世界顶尖厂商技术说明	2020-09-09 19:48:35
24	策略产品经理必读系列—第三讲强化学习实战	2020-07-20 23:26:26
25	策略产品经理必读系列—第二讲强化学习	2020-07-05 18:15:27
26	策略产品经理必读系列—第一讲机器学习	2020-03-01 19:30:35
27	AI产品经理必读系列—第一讲AI一体机现状分析及商业化核心	2019-10-08 22:10:33

冯伟

介绍： 推荐系统,混迹推荐系统的小码农。

序号	佳作	时间
1	推荐系统的计算资源节省问题	2020-10-18 06:14:23
2	推荐系统的去重问题	2020-10-11 06:31:07
3	推荐系统的实时性：生产侧	2020-10-04 07:35:16
4	推荐系统的实时性：用户侧	2020-09-27 07:54:00
5	推荐系统的多样性：内容生态视角	2020-09-20 09:01:03
6	推荐系统的多样性：用户视角	2020-09-13 08:20:24
7	推荐系统的公平性：生产侧	2020-09-06 07:41:16
8	推荐系统的公平性：用户侧	2020-08-30 07:09:40
9	码农的自我修养（三）：向上管理	2019-12-21 14:58:30
10	码农的自我修养（二）：自我管理	2019-12-15 15:34:41
11	码农的自我修养（一）：向下管理	2019-12-08 15:42:42
12	强化学习基础篇: 策略迭代 (Policy Iteration)	2018-02-25 22:45:24
13	强化学习基础篇: 价值迭代 (Value Iteration)	2018-02-24 00:06:52
14	强化学习基础篇：马尔科夫决策过程 (MDP)	2018-01-20 15:43:53
15	解析微软云Azure Decision Service	2018-01-17 06:56:11
16	监督学习越来越准，我为什么要写bandit问题	2018-01-01 11:11:02
17	Contextual Bandits: Thompson Sampling	2017-12-28 23:40:11
18	Multi-Armed Bandit: Thompson Sampling	2017-12-28 10:48:30
19	Contextual Bandits: LinUCB	2017-12-27 16:55:29
20	Multi-Armed Bandit: UCB (Upper Bound Confidence)	2017-12-26 15:59:06
21	Multi-Armed Bandit: epsilon-greedy	2017-12-26 11:53:42
22	开栏：智能决策系列	2017-12-25 00:19:14

Ostrich

介绍： 厚积薄发,分享互联网技术和成长经验。

序号	佳作	时间
1	电商商品理解：基础概念	2022-11-20 17:38:13
2	电商搜索QP：总结	2022-08-19 10:55:26
3	电商搜索QP：纠错	2022-08-10 11:32:49
4	电商搜索QP：Tagging	2022-06-25 19:22:15
5	电商搜索QP：中文分词	2022-05-01 21:48:12
6	电商搜索工程：Rank	2022-02-07 18:41:03
7	电商搜索工程：工程架构篇	2022-01-03 19:35:52
8	电商搜索：Query推荐	2021-12-19 16:45:40
9	电商搜索排序：重排	2021-12-12 17:35:57
10	电商搜索排序：精排	2021-11-14 20:43:26
11	电商搜索排序：粗排	2021-10-19 22:26:30
12	因果推断：NLP应用综述	2021-10-10 21:39:58
13	搜索排序-番外：简话模型演进（传统方法）	2021-10-02 23:53:32
14	电商搜索排序-番外：特征工程	2021-09-23 23:21:01
15	电商搜索排序：向量召回（下）	2021-08-25 22:59:08
16	电商搜索排序：向量召回（上）	2021-08-11 11:57:42
17	电商搜索排序：召回	2021-08-02 23:46:56
18	电商搜索排序：总述	2021-07-25 21:01:30
19	电商搜索：相关性匹配	2021-02-18 09:32:05
20	电商搜索QP：Term Weighting	2021-02-17 16:48:06
21	电商搜索QP：Query改写	2021-02-17 16:42:37
22	电商搜索QP：Query类目预测	2021-02-17 16:35:07

iwtbs

介绍： 公众号：推荐广告算法小木屋,推荐算法工程师。

序号	佳作	时间
1	推荐系统多目标优化专题(2)—融合公式设计思路	2022-04-18 11:41:53
2	推荐系统多目标优化专题(1)——深入理解推荐系统	2022-03-06 23:07:17
3	双塔召回模型的前世今生（下篇）	2021-12-07 01:31:08
4	双塔召回模型的前世今生（上篇）	2021-11-08 00:55:25
5	nearline(近线)召回在阿里妈妈的实践	2021-09-23 23:35:46
6	《Embedding-based Retrieval in Facebook Search》论文精读	2021-08-01 23:04:16
7	蒸馏技术在推荐模型中的应用	2021-07-09 00:49:31
8	推荐中的多样性与生态建设	2021-06-17 20:02:13
9	推荐系统中的debias算法	2021-05-17 01:28:56
10	借Youtube论文，谈谈双塔模型的八大精髓问题	2021-05-01 00:41:05
11	推荐中的召回算法—总结串讲	2021-04-19 02:33:40
12	召回模型中的负样本构造	2021-03-21 01:05:14
13	推荐算法中的“多目标学习”	2021-03-12 00:22:41
14	2021春招与暑期实习，一些感悟与建议【字节内推】	2021-03-02 00:34:53
15	推荐场景中一些反直觉的“坑”	2021-01-16 22:13:48
16	业务增长的杀手锏—推荐算法的冷启动	2021-01-11 00:58:07
17	聊聊向量化召回的一些工程经验	2021-01-03 00:53:52
18	推荐系统中的bad case怎么debug	2020-12-24 23:51:02
19	推荐场景中，线上线下指标不一致是为啥	2020-12-15 00:49:50
20	向量召回—近邻快速查找算法总结	2020-12-14 00:21:53
21	谈谈推荐算法中的‘trade-off’	2020-12-13 23:50:27
22	谈谈我眼中的“推荐算法”	2020-12-13 23:46:27

一两赘肉无

介绍： 和鲸社区运营，heywhale.com,

序号	佳作	时间
1	50题真 • 一文入门TensorFlow2.x	2020-03-05 15:44:01
2	全国人工智能大赛 行人重识别(Person ReID)赛项 季军团队方案分享	2020-02-29 13:28:16
3	全国人工智能大赛 AI+4K HDR赛项 冠军团队方案分享	2020-02-28 11:28:01
4	40题刷爆Keras，人生苦短我选Keras	2020-01-16 15:36:14
5	90题细品吴恩达《机器学习》，感受被刷题支配的恐惧	2020-01-08 16:50:15
6	60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿🌊	2019-12-25 13:49:57
7	50题matplotlib从入门到精通	2019-12-10 18:00:13
8	50道练习带你玩转Pandas	2019-11-28 11:37:25
9	高校大数据挑战赛Rank2教学“新人如何参加一场数据科学类比赛”	2019-11-21 15:31:42
10	比赛方案分享之“莱斯杯”Rank 1	2019-11-06 15:03:15
11	案例分享 | 文科生也能看懂的2019高校大数据挑战赛 Rank 2 案例	2019-10-30 14:22:59
12	机器学习教程【2】	2019-10-24 14:34:05
13	机器学习教程【1】	2019-10-17 14:05:22
14	Plotly入门教程	2019-10-08 11:07:26
15	数据处理教程	2019-09-24 12:06:13
16	数据特征分析教程	2019-09-17 11:30:07
17	TED演讲数据集探索之可视化分析	2019-09-10 10:09:52
18	如何用K-Lab做机器学习demo？	2019-08-28 12:37:12
19	10套练习，教你如何用Pandas做数据分析【6-10】	2019-08-15 13:01:32
20	10套练习，教你如何用Pandas做数据分析【1-5】	2019-08-07 10:25:47
21	100道练习带你玩转Numpy	2019-08-01 14:09:24

Tang AI

介绍： 在机器学习中欲仙欲死,神经病王子，佛系，网瘾少年。

序号	佳作	时间
1	一文说尽推荐系统的召回模型	2022-12-04 15:43:49
2	推荐算法的离线评价指标综述	2022-11-21 00:08:38
3	优化器综述	2022-11-19 17:53:46
4	激活函数综述	2022-11-17 22:12:39
5	损失函数综述	2022-11-16 22:16:17
6	Bootstrap,Bagging与随机森林,Stacking	2022-11-09 23:41:52
7	提升树-Adaboost，GBDT，XGBoost，LightGBM	2022-11-06 22:20:59
8	决策树-ID3,C4.5,CART	2022-10-31 00:24:59
9	凸优化的掌上明珠-回归问题	2022-10-29 14:27:07
10	AI的优化起源-凸优化之美	2022-10-24 23:07:01
11	协同过滤算法系列(Collaborative Filtering,Swing,adamic-adar)	2022-10-21 23:36:04
12	推荐算法之abtest实验设计	2022-10-15 15:42:06
13	推荐系统的架构-冷启动-召回-粗排-精排-重排	2022-10-14 22:23:34
14	特征工程之离散特征处理	2022-10-10 23:20:19
15	推荐算法的特征工程之连续值特征处理	2022-10-09 00:47:01
16	推荐算法的基石-数据	2022-10-03 21:24:26
17	推荐算法在工业界的应用	2022-09-27 23:52:59
18	推荐系统的历史	2022-09-20 22:29:43

Peter PanXin

介绍： AI 大数据 分布式系统,Colossus, Spanner, IAM, TensorFlow, PaddlePaddle, Recommender System, AI Platform, Mobile AI。

序号	佳作	时间
1	聊聊Diffusion和AIGC	2022-12-04 21:12:46
2	深度学习的碳排放、算力，以及可持续性辩论	2022-10-07 19:05:44
3	端上AI体验个性化讨论	2022-10-01 15:47:03
4	整理一些生成模型笔记：Pix2Pix, CLIP, Diffusion Model, Dall-E 2	2022-06-12 16:57:14
5	关于联邦学习的调研总结	2022-05-16 11:52:21
6	聊聊谷歌的超级大模型PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways	2022-04-09 20:48:39
7	聊聊Jeff新作PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML	2022-04-01 21:12:31
8	回顾6年深度学习的算法实践和演进	2022-02-07 12:44:09
9	关于图灵机，人，人工智能能力边界的思考	2022-02-01 09:03:34
10	自适应AI系统	2021-12-31 17:22:50
11	巨型AI模型背后的分布式训练技术	2021-11-07 10:56:30
12	推荐广告模型的降本提效：压缩策略	2021-10-13 21:08:41
13	关于基于Foundation Model的推荐系统未来的思考	2021-09-23 10:04:05
14	从我开发的深度学习框架看深度学习这几年：TensorFlow, PaddlePaddle（飞桨）, 无量	2021-04-08 17:00:40
15	机器学习平台接口设计	2021-01-22 20:06:43

Andy Yang

介绍： 生活、学习、思考和观察世界,自由之精神 独立之**。

序号	佳作	时间
1	RealFormer：Real 简单，Real 有效	2020-12-29 12:16:50
2	AdaBelief：一个有“信仰”的优化器	2020-12-24 13:19:35
3	招个NLP算法实习生	2020-08-25 10:22:31
4	PPLM： 四两拨千斤，Uber 可控语言生成框架	2019-12-09 10:29:47
5	EMNLP 最佳论文解读：来自信息瓶颈的新语言学理论	2019-11-12 10:30:03
6	当我们说到机器“理解”到底在说什么？	2019-11-06 18:29:12
7	子词技巧：The Tricks of Subword	2019-11-05 08:56:01
8	T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索	2019-10-25 11:59:30
9	BERT 瘦身之路：Distillation，Quantization，Pruning	2019-10-16 08:25:27
10	SemBERT: BERT 的语义知识增强	2019-09-09 23:40:52
11	语言生成：搜索 or 采样，that is the question	2019-08-28 20:53:20
12	神经语言生成的非似然训练	2019-08-18 18:54:12
13	RoBERTa：高级丹药炼制记录	2019-08-06 23:27:44
14	ERNIE 2.0：芝麻街 2.0？	2019-08-01 08:49:40
15	SpanBert：对 Bert 预训练的一次深度探索	2019-07-30 22:01:48

琦琦

介绍： 一个爱跳舞 的程序猿,建议尽量不要私信我，极有可能漏看。 有疑问可在文章下评论，我看到了会回复的谢谢。

序号	佳作	时间
1	CS285深度强化学习笔记3——马尔科夫决策过程 & 强化学习目标 & RL结构 & RL类型	2021-03-11 20:04:38
2	CS285深度强化学习笔记2——序列决策问题和imitation learning	2021-03-08 19:39:53
3	CS285深度强化学习笔记1——概览	2021-03-04 20:51:37
4	多任务学习——共享模式／权重选择／attention融合论文剖析	2021-02-10 16:29:10
5	基于ESMM模型的MTL多目标优化实践——用户活跃度影响排序机制——蘑菇街首页信息流推荐	2021-02-08 18:50:15
6	基于ESMM模型的多目标优化实践——蘑菇街商城篇	2021-01-08 16:16:49
7	蘑菇街增量学习番外篇三：deepFM的动态正则实践	2020-12-18 15:35:17
8	蘑菇街增量学习番外篇二：优化器设计理论篇（AdamW、AdaDeltaW、FTRL）	2020-12-17 18:06:37
9	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）	2020-11-27 21:02:52
10	蘑菇街首页推荐多目标优化之reweight实践：一把双刃剑？	2020-11-10 21:39:01
11	文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用	2020-10-30 21:39:43
12	蘑菇街推荐算法之迷——self attention不如traditional attention？	2020-09-23 22:09:25
13	来唠个嗑——深度学习之表示学习（理论结合实践的思考）	2020-09-16 22:06:08
14	蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与wide&deepFM实践（工程+算法）	2020-09-03 21:17:57

姚凯飞

介绍： 喜欢数学的算法工程师,码农，欢迎关注我的微信公众号: data_algorithm。

序号	佳作	时间
1	推荐系统解构	2021-01-09 11:00:24
2	【五.推荐青铜时代-3】召回模块概述	2019-06-29 15:01:01
3	【五.推荐青铜时代-2】冲突与协调	2019-04-24 22:06:50
4	【五.推荐青铜时代-1】关联与个性化	2019-04-22 22:10:47
5	【四.推荐石器时代-2】马太效应及相关这一时期策略	2019-04-21 16:44:04
6	【四.推荐石器时代-1】前推荐时代	2019-04-20 17:06:05
7	【三.推荐系统的必备要素-2】ABtest框架	2019-03-14 23:06:22
8	【三.推荐系统的必备要素-1】数据	2019-02-26 22:15:52
9	【二.推荐系统评价】什么是好的推荐系统	2019-02-23 10:52:50
10	【一.概述-2】什么样的产品推荐效果明显	2019-02-21 22:18:13
11	【一.概述-1】推荐系统简介	2019-02-16 19:02:29
12	【零.前言】	2019-02-16 18:13:33

萧瑟

介绍： 王哲，广告/推荐/深度学习/NLP，知乎专栏：炼丹实验室,http://freecoder.me。

序号	佳作	时间
1	阿里广告技术最新突破：全链路联动-面向最终目标的全链路一致性建模	2021-09-23 19:29:48
2	「AI大咖谈」阿里算法专家谈大规模推荐系统粗排层的设计与实现	2021-05-10 16:05:08
3	阿里粗排技术体系与最新进展分享	2021-03-09 18:47:19
4	阿里定向广告最新突破：面向下一代的粗排排序系统COLD	2020-08-17 01:07:24
5	Character-based Joint Segmentation and POS Tagging for Chinese using Bidirectional RNN-CRF	2017-04-06 15:20:44
6	当AI邂逅艺术：机器写诗综述	2017-02-04 17:50:26
7	如何获取最新的深度学习资源	2017-01-15 11:46:29
8	Theano调试技巧	2017-01-13 01:43:41
9	深度学习网络调参技巧	2017-01-05 00:56:47
10	深度学习模型使用word2vec向量的方法总结	2016-08-15 12:52:55
11	深度学习网络调试技巧	2016-04-23 13:26:14
12	深度学习网络训练技巧汇总	2016-04-18 15:45:37

Houye

介绍： 化学本，计算机博。私信不看，有问题付费咨询。,微信Houye93 公众号:【图与推荐】，有问题欢迎值乎。。

序号	佳作	时间
1	AAAI'23教程 | 图神经网络:基础、前沿与应用，209页ppt全面阐述GNN最新进展	2023-02-14 06:33:12
2	Awesome！搜索/推荐/广告 近400篇优质文章整理	2023-02-11 01:05:02
3	AAAI'23杰出论文一作分享：如何将推荐系统训练提速 72 倍？	2023-02-11 01:05:01
4	阿里妈妈向量化召回实践：量化索引->树索引->图索引	2023-02-10 06:46:15
5	PyG 官方教程 | 开箱即用的图神经网络解释框架	2023-02-10 06:46:14
6	中科院计算所招聘特别研究助理/博士后：社会计算、图神经网络、AI for Social Science	2023-02-09 06:10:02
7	ICML’22 | 时间-then-图 v.s. 时间-and-图	2023-02-07 08:37:30
8	【经典书】图论第二版，654页pdf	2023-02-07 08:37:29
9	8篇 ICLR 2023 高分GNN论文	2023-02-04 00:52:28
10	最新综述 | GNN如何建模时空信息？	2023-02-04 00:52:27
11	顶会审稿人:论文的这些坑不要踩！	2023-02-02 06:12:02
12	斯坦福@AAAI2021 | 身份感知图神经网络	2021-01-30 22:17:07

九老师

序号	佳作	时间
1	所谓技术深度	2022-09-10 07:04:02
2	推荐系统-你真的会看AB指标吗	2022-08-28 13:41:53
3	给校招算法同学的几点建议	2022-08-13 12:25:58
4	我在阿里遇到的牛人	2021-02-12 14:34:51
5	基于物品的协同过滤i2i--算法、trick及分布式实现	2021-02-12 09:57:15
6	faiss-on-mr：推荐系统大规模离线向量检索工具	2021-01-20 14:30:53
7	简单题与难题逻辑	2021-01-06 07:06:11
8	2021年推荐系统相关会议投稿日程	2020-11-11 12:13:35
9	互联网管理里面的两个深坑——手表定律与责权不一	2020-11-07 08:44:17
10	Scrapy-Splash爬虫实战——爬取JS渲染的动态页面信息【附货币基金爬取筛选代码】	2020-04-17 07:26:52

yanianthe

介绍： 炒股被抄家的前大厂程序员@不掉发就是胜利。,你好呀，交个朋友。

序号	佳作	时间
1	推荐系统(10):样本拼接工程实践	2022-12-26 11:31:25
2	推荐系统(9):特征工程实践与方案总结	2022-09-19 18:57:30
3	推荐系统(8):如何构建序列特征服务	2022-05-04 20:18:43
4	推荐系统(7):特征在线服务设计	2022-04-09 18:27:49
5	推荐系统(6): 特征平台实践与思考	2022-03-30 20:57:57
6	推荐系统(5):粗排工程实践与思考	2022-03-02 20:38:07
7	推荐系统(4):万字长文深入浅出向量检索技术	2022-01-27 18:49:08
8	推荐系统(3):倒排索引在召回中的应用	2021-12-13 19:28:37
9	推荐系统(2):详解曝光去重实践	2021-11-28 12:49:39
10	推荐系统(1): 推荐系统架构	2021-11-21 14:09:47

王峰

介绍： http://happynear.wang/。

序号	佳作	时间
1	Label Smoothing分析	2020-11-20 17:56:00
2	Cross Entropy Regression	2020-07-15 21:56:23
3	被忽略的Focal Loss变种	2019-04-13 17:40:28
4	margin的自动化设置	2019-04-12 18:44:58
5	Softmax理解之margin	2018-12-17 17:33:03
6	Softmax理解之Smooth程度控制	2018-12-11 10:22:14
7	Softmax理解之二分类与多分类	2018-09-26 15:12:44
8	从最优化的角度看待Softmax损失函数	2018-09-25 17:06:05
9	人脸识别数据集的身份重合问题	2017-12-13 14:51:12

网络人工智能园地

介绍： 华为网络AI平台(NAIE)官方帐号,公众号：网络人工智能园地 官网：http://www.hwtelcloud.com 微信号：NAIE666。

序号	佳作	时间
1	2020 AIIA杯人工智能5G网络应用大赛KPI异常检测冠军团队方案分享	2020-12-30 14:12:37
2	GDE全球开发者大赛-KPI异常检测优秀奖方案(Excavator)	2020-12-07 19:05:25
3	GDE全球开发者大赛-KPI异常检测三等奖方案(复仇者联盟)	2020-12-06 20:16:46
4	GDE全球开发者大赛-KPI异常检测二等奖方案(sh)	2020-12-04 09:04:07
5	GDE全球开发者大赛-KPI异常检测一等奖方案	2020-12-03 09:28:38
6	第一届无线大数据竞赛：华为赛道-无线网络智能定位赛一等奖获奖心得	2020-09-18 11:24:43
7	2020深圳开放数据应用创新大赛生活垃圾图片分类冠军方案分享	2020-07-31 20:39:58
8	2020海华AI挑战赛·垃圾分类 技术组第一名方案分享	2020-06-08 20:01:21
9	2020海华AI挑战赛·垃圾分类 技术组第三名方案分享	2020-06-04 09:01:51

小潄

序号	佳作	时间
1	如何在工业界优化点击率预估:（一）开篇	2022-04-11 00:05:40
2	如何在工业界优化点击率预估:（二）样本	2022-04-11 00:00:39
3	如何在工业界优化点击率预估:（三）特征	2022-04-10 23:59:55
4	如何在工业界优化点击率预估:（四）兴趣|序列建模	2022-04-10 23:59:07
5	如何在工业界优化点击率预估:（五）特征交叉建模	2022-04-10 23:58:33
6	如何在工业界优化点击率预估:（六）多场景建模	2022-04-10 23:57:56
7	如何在工业界优化点击率预估:（七）图建模和预训练	2022-04-10 23:57:04
8	如何在工业界优化点击率预估:（八）Debias&Loss&校准	2022-04-10 23:56:18
9	如何在工业界优化点击率预估:（九）集成学习&模型压缩	2022-04-10 22:58:45

阿泽

介绍： 公众号：阿泽的学习笔记,程序员 摄影师 爱健身 高颜值 五迷 暖男 厨神 都是假的

学习知识主要是为了愉悦自己的大脑，其次才是让自己生存。。

序号	佳作	时间
1	【DL】数据规范化：你确定了解我吗？	2020-06-29 22:28:33
2	【DL】参数初始化：你真的了解我吗？	2020-06-13 11:09:06
3	【Code】关于 GCN，我有三种写法	2020-05-09 21:43:49
4	【GNN】万字长文带你入门 GCN	2020-03-29 17:53:41
5	【机器学习】决策树（下）——XGBoost、LightGBM（非常详细）	2019-11-01 20:32:24
6	【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）	2019-10-20 22:15:28
7	【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细）	2019-10-09 11:21:37

PaperWeekly

介绍： 欢迎关注同名微信公众号：PaperWeekly,厚积薄发。

序号	佳作	时间
1	COLING 2022 | 清华美团提出DABERT：针对匹配任务的双通道注意力增强预训练模型	2022-11-09 14:48:25
2	扩散模型初探：原理及应用	2022-11-04 12:06:03
3	复旦大学邱锡鹏组：CNN-NER——极其简单有效的嵌套命名实体识别方法	2022-09-19 10:00:27
4	TPAMI 2022 | 上海交大张拳石组：知识蒸馏为什么有效？因为有老师给你划“重点”	2022-09-15 11:27:23
5	神奇的大学习率：多大才算大，神奇的效用又为何？	2022-09-09 16:11:04
6	ECCV 2022 | 港中文MMLab：基于Transformer的光流	2022-09-05 10:38:27
7	P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能	2021-04-12 11:52:33

朱小强

介绍： 技术探险者,正在开启新的旅程。。

序号	佳作	时间
1	屠龙少年与龙：漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期	2021-08-09 22:55:57
2	你真的懂点击率(CTR)建模吗？	2021-05-13 20:58:53
3	算力经济时代：阿里展示广告引擎的"柔性"变形之路	2020-12-30 17:59:02
4	《深度学习推荐系统》序言电子版	2020-04-28 22:23:31
5	阿里核心广告技术团队-大规模社招	2020-04-27 20:28:50
6	KDD workshop征文：第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会	2019-04-04 18:24:46
7	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	2019-01-14 20:23:53

Aston Zhang

介绍： 《动手学深度学习》 https://zh.d2l.ai,

序号	佳作	时间
1	守得云开见月明——《动手学深度学习（PyTorch版）》终于出版	2023-02-09 11:47:48
2	《动手学深度学习》中文版2.0beta版发布！	2021-12-09 08:04:57
3	《动手学深度学习》英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布	2020-01-09 08:22:17
4	[更新视频]《动手学深度学习》番外篇：注意力机制概述	2019-06-27 15:38:56
5	[第一季完结] 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译	2018-02-09 11:29:13
6	第十八课：seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制	2018-02-03 01:57:31

其它

序号	佳作	作者	时间
1	【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务	QLMX	2019-08-29 23:10:19
2	【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务	QLMX	2019-08-22 23:36:15
3	【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类，多分类以及回归任务	QLMX	2019-08-19 12:23:06
4	【lightgbm/xgboost/nn代码整理一】lightgbm做二分类，多分类以及回归任务	QLMX	2019-08-04 17:34:35
5	第四届拍拍贷魔镜杯冠军方案分享	QLMX	2019-07-25 20:04:36
6	CornerNet算法解读	逍遥王可爱	2018-12-27 11:06:57
7	超详细的Yolo检测框预测分析	逍遥王可爱	2018-11-15 22:15:55
8	RefineDet详细介绍	逍遥王可爱	2018-11-15 20:35:38
9	Focal loss论文详解	逍遥王可爱	2018-11-15 20:01:51
10	BAT算法面试该如何准备？简历+Coding+话术指南	Luke	2020-03-25 18:35:44
11	Kaggle TensorFlow 2.0 Question Answering 21名复盘总结	Luke	2020-01-29 12:28:12
12	深入理解NLP Subword算法：BPE、WordPiece、ULM	Luke	2019-10-16 14:30:52
13	Kaggle首战Top 2%, APTOS 2019复盘总结+机器学习竞赛通用流程归纳	Luke	2019-09-08 17:56:13
14	CIKM2020|京东DMT模型：电商推荐系统用多个Transformers 进行多目标学习	Upper	2020-11-02 22:31:25
15	推荐算法最前沿|ACM RecSys2020推荐系统论文一览	Upper	2020-10-20 21:17:40
16	NeurIPS 2020|京东基于卡尔曼滤波的注意力机制—广告点击率预估中的用户行为建模（下）	Upper	2020-10-18 10:48:19
17	【TensorFlow实现机器学习方法】KNN（K近邻算法）实现预测房屋价格	AI蜗牛车	2020-02-08 10:42:37
18	【资源分享】对于时间序列，你所能做的一切.	AI蜗牛车	2020-01-05 15:29:48
19	【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别	AI蜗牛车	2019-09-13 12:57:12
20	DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析	珍妮的选择	2021-01-07 08:23:15
21	FM 算法介绍以及 libFM 源码简析	珍妮的选择	2020-12-22 23:51:24
22	DIN 深度兴趣网络介绍以及源码浅析	珍妮的选择	2020-12-20 11:51:31
23	fastSum: 一款开源的文本摘要工具包	邱锡鹏	2021-06-14 21:17:02
24	如何简单高效地加速基于BERT的序列标注模型？细粒度早退机制可能会优于模型蒸馏	邱锡鹏	2021-06-11 18:31:19
25	推荐系统之Position-Bias建模	billlee	2020-11-25 18:03:39
26	推荐系统之多目标优化小结	billlee	2020-11-18 21:04:21
27	全稀疏的3D物体检测器	明月不谙离苦	2022-11-13 20:58:42
28	SST：单步长稀疏Transformer 3D物体检测器	明月不谙离苦	2022-03-08 19:21:46
29	CTR/推荐系统 踩坑和经验类文章汇总	乌克兰老司机	2022-06-21 21:44:44
30	CTR/推荐系统 冷启动Exploitation & Exploration文章汇总	乌克兰老司机	2022-06-19 23:43:28
31	科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛冠军分享	大风君heart	2019-11-30 18:30:59
32	（目前TOP1 baseline分享）科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛	大风君heart	2019-07-13 18:27:04
33	【知识图谱】实体链接：一份“由浅入深”的综述	Nicolas	2019-12-30 19:55:43
34	【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现	Nicolas	2019-11-11 16:20:19
35	用于语言生成的数据相关高斯先验目标函数	Jsgfery	2020-01-24 15:30:58
36	Encoding Word Order in Complex Embeddings	Jsgfery	2019-12-22 14:25:28
37	图片修补 EdgeConnect 论文的阅读与翻译：生成边缘轮廓先验，再填补缺失内容	曾伊言	2019-02-20 17:12:32
38	CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移	曾伊言	2018-10-25 16:35:43
39	PALM:上下文条件生成预训练一个自动编码和自回归语言模型	sliderSun	2020-04-17 17:50:14
40	LADABERT：混合模型压缩的轻量级自适应BERT	sliderSun	2020-04-12 23:02:31
41	NLP实验之新词挖掘+预训练模型继续预训练，打造适应任务的PTM	周俊贤	2021-09-27 08:31:38
42	NLP系列之论文研读：P-tuning，自动寻找prompt，进一步激发预训练潜能	周俊贤	2021-06-30 16:47:43
43	【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理，实现和应用	浅梦	2019-08-24 21:15:14
44	【Graph Neural Network】GCN: 算法原理，实现和应用	浅梦	2019-08-17 23:37:48
45	[召回|CIKM2021|ByteDance]字节跳动深度召回模型论文精读(Deep Retrieval)	杰尼小子	2021-12-01 22:55:23
46	[召回|CIKM2019|阿里巴巴]天猫基于动态路由的用户多兴趣建模(MIND)	杰尼小子	2021-11-29 20:06:30
47	AAAI2021推荐系统论文清单	张小磊	2021-01-04 13:44:01
48	KDD2020最佳论文: 关于个性化排序任务评价指标的大讨论	张小磊	2020-08-30 19:35:17
49	以正合，以奇胜 —— 搜推广工程师卷出新高度直播预告二	算法阿科	2022-01-07 01:43:24
50	浅谈行为序列建模	没什么大不了	2021-10-15 17:52:22
51	一年级算法工程师的工作总结	shane miao	2021-04-05 21:07:24
52	CCF2019乘用车细分市场销量预测-baseline分享	厚切烤五花	2019-09-16 22:58:43
53	经典推荐算法学习（九）| 主流深度推荐模型演化（下）| 从DIN、DIEN到 MIMN、SIM | 附DIN、DIEN TensorFlow代码实现	秋雨淅淅l	2021-11-01 21:42:50
54	NeurIPS'22 Oral|基于无目标后门水印的无害数据集版权保护	GeorgeLee	2022-12-12 15:55:20
55	【顶会论文】推荐系统冷启动专题	武侠超人	2021-06-28 19:48:22
56	第四届拍拍贷魔镜杯季军方案分享	zzz333	2019-07-26 09:50:02
57	一文梳理DPR(Dense Passage Retrieval)的发展	Executedone	2022-08-31 11:23:09
58	全球数据竞赛平台汇总	王大溪	2019-03-29 16:07:05
59	流水的NLP铁打的NER：命名实体识别实践与探索	王岳王院长	2020-08-06 13:42:42
60	曾被嫌弃的预训练任务NSP，做出了优秀的Zero Shot效果	苏剑林	2021-09-17 17:31:05
61	知识蒸馏与推荐系统	凉爽的安迪	2020-08-05 16:13:01
62	算法工程师的术与道：从特征工程谈数据敏感性	包包大人	2020-12-09 23:42:34
63	扩散模型在文本生成领域的应用	中森	2022-10-10 23:38:20
64	SIGIR21-自动消除搜索推荐排序bias：ALL you need is AutoDebias	曾冠奇	2021-05-26 20:41:38
65	2021-ACL论文：问答检索方向论文整理	捏太阳	2021-07-15 11:59:47
66	推荐系统实用分析技巧	纳米酱	2020-08-20 23:22:32
67	消费者人群画像-信用智能评分Top1	大野人007	2019-05-16 15:09:49
68	百度凤巢之分布式层次GPU参数服务器架构	张雨石	2020-03-22 12:02:57
69	Elasticsearch思维导图	易显维	2021-11-05 11:25:34
70	GluonCV 0.3: 超越经典	谢流远	2018-10-17 08:10:40
71	KDD'22|天级更新超越实时？看Pinterest另辟蹊径做用户长期兴趣建模	裴叁拾	2022-09-14 01:11:24
72	CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案	楼观白楼	2019-12-23 16:57:50
73	CIKM20-MiNet：阿里|跨域点击率预估混合兴趣模型	李嘉图	2020-09-08 08:51:42
74	Improving Factual Consistency of Abstractive Summarization via Question Answering	xsgddsg	2021-06-29 22:31:26
75	20220922推荐小记——推荐系统中如何对时长、完播等目标做多目标建模	口天吴	2022-09-22 22:31:24
76	NeurIPS22 spotlight｜大图上的节点级Transformer	Qitian	2022-11-27 13:31:06
77	阿里天池安泰杯——跨境电商智能算法大赛数据分析与可视化	rain	2019-07-22 16:03:42
78	2019-CCF乘用车细分市场销量预测-Rank19	Salon sai	2019-11-26 23:04:15
79	【五】知乎独家发布 | 标签系统：大数据的典型应用	磊叔-数据化运营	2018-12-18 20:10:28
80	图网络的开疆拓土——如何在非图结构数据上应用GNN	张章	2020-01-14 00:38:07
81	第二届腾讯广告算法大赛总结（Rank 9）	啊黎	2018-06-26 13:23:27
82	【已重新开源】CLIP的中文副本？说不定有惊喜呢	霜清老人	2022-07-09 00:10:36
83	首篇-More than NLP	paiisall	2021-07-18 13:37:00
84	细思极恐，我的kaggle比赛uspppm的代码被第三方平台泄漏和抄袭了。	知乎用户MYp8Kg	2022-07-18 15:51:21
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87	数据挖掘建模前快速对数据进行全局EDA分析	小白Lan	2021-03-16 11:01:29
88	CIKM2021｜工业推荐论文集锦	潜心	2021-10-18 21:01:18
89	transformers在ctr中的应用	算法一只狗	2021-02-05 16:52:22
90	阿里DMR：融合了匹配**的深度排序模型-Deep Match to Rank	陈阿土	2020-07-23 15:42:24
91	粗排阶段性能与效率的权衡：基于可学习特征选择的方法	majs	2021-11-02 18:18:31
92	CCF-2020 路况状态时空预测 Top15	Jarvis	2021-01-05 20:12:04
93	EMNLP2021论文集发布&上岸群交流	忆臻	2021-11-05 09:29:59
94	开源知识图谱整理	霍华德	2022-05-06 18:21:11
95	3倍加速CPU上的BERT模型部署	沈海晨	2020-07-13 10:18:17
96	2021年，Pre-train+finetune还是“新”范式吗？乘风破浪的Prompt-base methods	Timothyxxx	2021-07-21 01:18:40
97	ACM MM'2022 | 首个针对跨语言跨模态检索的噪声鲁棒研究工作	李加贝	2022-10-13 15:39:42
98	刚打造的小生态NLG4RS：基于推荐系统的自然语言生成	Lei Li	2022-02-19 12:50:39
99	新手入门 Kaggle NLP类比赛总结	jiazhuamh	2020-02-29 22:22:56
100	数据科学竞赛：你从未见过的究极进化秘笈	大卫的小屋	2020-07-03 11:30:10
101	2018腾讯广告算法大赛Top10-特征工程	流光	2018-07-24 20:47:55
102	基于协同过滤的推荐算法综述	包予	2020-12-21 23:15:49
103	论文解读系列第十六篇：IJCAI 2021--跨域推荐（Cross-Domain Recommendation）的最新综述	Feng Zhu	2021-05-10 17:02:02
104	【仅需初中数学水平】全网第一个极简神经网络模型推导	我去啊先生	2020-04-11 02:26:53
105	金融NLP需求落地实践总结——使用T5-Pegasus做一句话摘要	邱震宇	2021-09-23 15:58:54
106	CCF BDCI 乘用车销量预测 TOP3开源	莫笑傅立叶	2019-12-21 17:11:45
107	NLP预训练模型（2021版）	王三火	2021-10-09 23:22:01

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44. Spark SQL 在平安产险的应用
45. 大数据架构平台搭建避坑指南
46. 基于表征学习的因果推断技术在快手的实践
47. 京东零售基于 NLP 的风控算法模型构建实践
48. 快手分布式高性能图平台 KGraph 及其应用
49. 10000 字详解用户画像与实时数仓之架构与实践
50. Apache Doris 在同程数科数仓建设中的实践
51. 百度 PLATO 在大模型推动的人机交互对话中的实践
52. 深度召回在飞猪旅行推荐系统中的探索和实践
53. 网易云音乐全链路埋点管理平台建设
54. 百度信息流和搜索业务中的弹性近线计算探索与应用
55. 百度 Feed 稳定性架构实践
56. 如何定义算法？10 分钟带你弄懂算法的基本概念
57. 张俊林：由 ChatGPT 反思大语言模型（LLM）的技术精要
58. 阿里妈妈 Dolphin 智能计算引擎基于 Flink+Hologres 实践
59. 阿里健康医药电商搜索相关性实践
60. 网易云音乐评论内容理解技术
61. 京东业务指标数据体系建设实践
62. QQ 浏览器是如何提升搜索相关性的？
63. Wifi communication solutions in hazardous area: MX934-1D Maxon Ex d IIC T6 Gb/Ex tD A21 IP68 T80℃ Explosion-Proof 4G 5G Router & Heavy Duty Antenna
64. 百度流批一体的实时多维分析实践
65. 深度统一粗排在淘宝主搜索的优化实践
66. 微信小程序是如何设计百亿级用户画像分析系统的？
67. 网易云音乐视频搜索优化之旅
68. Wallys//IPQ8072/IPQ8074/IPQ8072A/IPQ8074A/HighPower 802.11ax SoC for Routers, Gateways and Access Points
69. Wallys/IPQ4018/IPQ4028 2x2 2.4Ghz 2x2 5Ghz Industrial WIFI5 router/Support 11ABGN/AC
70. Wallys|wifi6 Qualcomm IPQ8072A support QCN9074/QCN6024 MOUDLE OPENWRT 802.11AX /support wifi 6e card
71. 机器学习的 4 种经典模型总结
72. 一文读懂机器学习常用算法的基本概念和适用场景
73. 机器学习 10 大经典算法详解
74. 网易邮箱数仓演进之路
75. 丁香园技术｜我们为海量公开问诊数据生成了标题 —— NLG 的医疗健康科普实践
76. 大数据存储加速与服务化在 Shopee 的实践
77. Flink 实时计算平台在知乎的演进
78. 360 数科｜基于沉淀数据的尾部流量建模方法
79. 小红书广告投放机制详解，如何用算法实现全站自动化投放
80. 阿里妈妈内容风控模型预估引擎的探索和建设
81. ​图表示学习技术在药物推荐系统中的应用
82. 丁香园技术｜海量公开问诊数据生成标题 —— NLG 的医疗健康科普实践
83. 深度学习入门篇 | 常用的经典神经网络模型
84. B 站数据服务中台建设实践
85. 哔哩哔哩｜推荐算法在用例排序优化上的应用
86. 闲鱼推荐大规模应用背后的工程实践
87. NeurIPS'22 | GBA：阿里面向搜推广模型的同步和异步自由切换的训练范式
88. 织女星 -C 火箭首次商业发射失败，损失 2 颗卫星
89. 多模态预训练技术在 OPPO 的应用
90. 基于 Milvus 的向量检索平台实践
91. 字节跳动一站式数据治理思考及实践
92. 百度云原生 AI 的资源调度和 AI 工作流引擎设计分享
93. 百度广告倒排服务极致优化
94. 【风控算法服务平台】京东科技高性能在线推理服务设计与实现
95. 如何利用在线 AB 实验提升算法工程效率
96. 干货 | 浅谈携程大住宿研发效能提升实践
97. POI 识别在阿里飞猪搜索的探索与实践
98. 小红书近线服务统一调度平台建设实践
99. 美团外卖推荐智能流量分发的实践与探索
100. 网易基于历史查询的 Impala 集群性能优化实践
101. 阿里妈妈展示广告召回之多场景建模算法
102. 小米电商推荐算法 CVR 模型实践
103. 异构混排在 vivo 互联网的技术实践
104. 深入浅出讲解 | 一文入门神经网络
105. MAXON MX530VX Dual-Band 2GHz & 5GHz 3x3 MIMO 802.11ac wifi module
106. 多模态推理演算与学习
107. 阿里云机器学习平台 PAI 的云原生实践与落地
108. wallys-WiFi-5-outdoor-Access-point-IPQ4019/4029-industrial wireless AP
109. 腾讯技术｜如何开发一个 Feeds 流系统——写扩散模式
110. ​58 大数据任务调度和智能运维实践
111. Palo：百度基于 Doris 的应用实践
112. 祖传代码重构：从 25 万行到 5 万行的血泪史
113. Apache Flink 运行时在 B 站的稳定性优化与实践
114. 网易严选 A/B 科学实验平台实践
115. 干货 | 小米 A/B 实验场景查询提速：数据预聚合方案
116. 百度点石联邦学习技术的应用与实践
117. 字节跳动下一代 A/B 实验系统思考
118. 火山引擎数据调度实例的 DAG 优化方案
119. 万亿数据秒级响应，Doris 在 360 数科实时数仓中的最佳实践
120. 数据治理视角下的可观测性
121. 火山引擎 A/B 测试平台设计思路与技术实现
122. 哔哩哔哩｜百亿数据个性化推荐：弹幕工程架构演进
123. 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用
124. B 站大数据建设之路—数据开发篇
125. ​OPPO 对话式 AI 助手小布演进之路
126. 2023 年 EI 检索国际会议推荐
127. 阿里达摩院｜图视角下的信息抽取技术研究
128. 火山引擎 DataTester ｜ 一个爆款游戏产品，是如何用 A/B 测试打磨出来的？
129. 阿里达摩院多模态预训练模型的轻量适配技术探索
130. 百度技术｜深入浅出领域驱动设计 (DDD) 编程
131. AI 数字员工核心技术解析与应用案例
132. 火山引擎 LAS 数据湖存储内核揭秘
133. 阿里妈妈展示广告粗排：面向链路一致性优化的端到端序学习模型
134. BI 平台在小米的实践
135. 字节跳动数据中台的 Data Catalog 系统搜索实践
136. NLP 技术在小米语音助手中的应用
137. 数仓规范化——阿里菜鸟数据模型管理实践
138. 机器学习模型在云音乐指标异动预测的应用实践
139. Ernie-SimCSE 对比学习在内容反作弊上应用
140. 跨越速运如何构建实时统一的运单分析场景
141. 搜索中台 ES 优化实践
142. 网易严选跨域多目标算法演进
143. 强化学习在之家图像理解中的应用
144. 工业数据治理和数据资源化思考与实践
145. 从神经搜索到多模态应用
146. vivo 霍金实验平台设计与实践
147. 知识图谱增强下的智能推荐系统与应用 - 于敬
148. 干货 | CTR 预估技术在小米海外广告的探索与应用
149. 复杂场景下作业帮的深度学习模型部署实践
150. 美团外卖搜索基于 Elasticsearch 的优化实践
151. wifi6 router/based on QSDK IPQ6010/IPQ6018/IPQ5018/IPQ8072/IPQ8074 collection support QCN9074 openwrt
152. 什么是数据挖掘？
153. Wallys/ipq8074 ipq8074A/industrial wifi6 moudle/2x(4×4 or 8×8) 11AX MU-MIMO
154. 浅谈组合优化问题求解中的机器学习方法
155. 腾讯内容千亿级实时计算和规则引擎实践优化之路
156. 百度质量评估模型助力风险决策水平提升
157. Shopee 技术｜下拉推荐 (搜索建议) 在 Shopee Chatbot 中的探索和实践
158. 美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）
159. 干货 | 深度学习在携程搜索词义解析中的应用
160. 阿里 Flink 实时机器学习场景解决方案的设计、建设与规划
161. 阿里妈妈基于图的电商语义相关性弱监督学习框架
162. 百度合约广告平台架构演进实践
163. Wireless roaming/Wallys wireless H&S design industrial wifi5/wifi6 wireless
164. Wallys//Qualcomm ipq4018/IPQ4028 Access Point /high power/Wireless Dual band 11AC Wave2 /Indoor industrial wifi5 router
165. 神策数据营销策略引擎的技术演进
166. Wallys|industrial 6G M.2 moudle/QCN9074/QCN9024 + Application on IPQ6010/IPQ5018 board
167. 深度解析字节跳动开源数据集成引擎 BitSail
168. Wallys|industrial wifi5 router/IPQ5018 compatible QCN9074/QCN9024 M.2 moudle 5G/6G
169. 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践
170. vivo 技术｜在推荐业务中如何用 MPS 提高 GPU 利用率？
171. 怎么对目标进行预判？
172. Wallys/industrial wifi6 router/Qualcomm /IPQ8072A IPQ8072 4T4R/OpenWRT 802.11AX/10GE port/10G SFP.
173. 汽车之家 | 广告内容自动化投放的技术思考和方案
174. 阿里妈妈广告深度学习计算：多媒体 AI 推理服务加速利器 high_service
175. 人机交互是什么意思？人机交互和交互设计的区别是什么？
176. Wallys|industrial wifi6 router/2.4G/5G QSDK IPQ6010/IPQ6018 support openwrt QCN9074 M.2 moudle/quectel
177. PaddleBox：百度基于 GPU 的超大规模离散 DNN 模型训练解决方案
178. 开源是什么？为什么要开源？
179. 一文浅析机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系
180. Wallys||QCA9531/AR9341,MIMO,2.4G,30dBm QCN9024/QCN6024/QCN9072/QCN9074 2 x 2.4G MMCX connectors/5M/10M/20M/40M Bandwidth/high power
181. Wallys/ Routerboard DR40x9 IPQ4019 IPQ4029 ,802.11AC 2x2 2.4G&5G Support HTTPS Support all the modules of Quectel
182. hdfs 里的 ?edits 和 ?fsimage 作用？
183. Qualcomm IPQ5018 wifi6 ,802.11ax , support M.2 Card Slot for QCN9074 WIFI 6E Card/wallys
184. 快手异质性因果效应模型构建及应用
185. 腾讯 Angel Graph 图计算框架在智能风控中的应用
186. “亿”论 AI 之四 | eBay 离线特征仓库的构建与应用
187. ​美团关于 Apache Doris 存储层向量化改造的设计与实现
188. Wallys/QCN9074 11ax 4x4 MU-MIMO 2.4G M.2 /2.4GHz, max 23dBm per chain, up to 1147Mbps //QCN9072/QCN9024
189. "什么是大数据? 数据的“5V”特性都有哪些？"
190. 设计师高效办公必备神器 - 呆猫工作站
191. 企业存储难题难以解决？不如试试 OBS 对象存储服务
192. 对象存储服务 OBS，海量存储安全可靠，让存储更加简单
193. 大数据 BI，便捷高效的大数据解决方案，助力企业数字化运营
194. 百度技术｜聊聊机器如何 "写" 好广告文案?
195. 广告深度学习计算：阿里妈妈智能创意服务优化
196. 拒绝繁琐，云企业交换机 ESW 就是要让数据上云一步到位
197. 云帮助企业做好核心数据灾备，为企业数据安全与稳定发展提供保障
198. 云 ECS，如何助力数字化企业创新发展
199. 云 ECS，去除现代化企业服务器的数据安全忧虑
200. 云 ECS，弹性云服务器标杆，众多企业的共同选择
201. 云 ECS，弹性伸缩按需选择，让企业以更低成本享受云服务
202. 它的加速，如何为中小企业创新发展效力？
203. 它的加速，如何助力企业信息化转型？
204. 它为什么成为企业首选？四大优势助力企业腾飞!
205. 它的加速服务，如何让你的网速“飞”起来！
206. 弹性公网 IP，如何解决现代企业的网络 IP 烦恼
207. 虚拟专用网络 VPN，专为解决现代企业云链路痛点而生
208. 虚拟专用网络 VPN，助力现代企业云上业务创新发展
209. 虚拟专用网络 VPN，为现代企业打造优质的混合云计算环境
210. hadoop1.x 和 2.x 架构上的区别?
211. Wallys/DR7915-wifi6-MT7915-MT7975-2T2R-support-OpenWRT-802.11AX-supporting-MiniPCIe-Module//QCA9882/QCA9880
212. Wallys||AX200NGW Adapter Card M.2 Card,QCN9074/QCN6024/QCN9072/QCN9024
213. 百度搜索业务交付无人值守实践与探索
214. Wallys /IPQ4019 IPQ4029 ,HTTPS / all the modules of Quectel/Indoor Aluminium alloy material
215. 有赞技术｜知识库检索匹配的服务化实践
216. WeLink 直播平台——为企业直播保驾护航
217. 有 200M 的文件 ? 写入 HDFS 是先写 128M ? 复制完之后再写 72M ? 还是全部写完再复制？
218. 如何设计一个风控实验？度小满风控实验平台架构设计实践
219. 华为云灾备方案，保障企业数据安全
220. 华为云数据灾备解决方案支持个性定制，有多样灾备方案可选！
221. 华为弹性云服务器 ECS，自动调整搭配安全保障，畅享硬核存算能力
222. 深度学习为什么需要图神经网络？
223. 辅助企业正确决策，华为云大数据 BI 清晰、直观展现企业发展现状！
224. 弹性云服务器 ECS 终究有企业想要的样子
225. 特征选择方法及其不同应用场景
226. 基于语音数据的实体和关系抽取
227. 阿里 DeepRec 大规模稀疏模型训练推理引擎（文末附 PPT 下载）
228. 快手端智能—移动端部署推荐系统：快手获数据挖掘顶会 CIKM 2022 最佳论文
229. 华为云等保安全服务，企业网络安全建设的福音
230. 华为云大数据助力企业敏捷创新，开拓新价值！
231. 华为云安全拒绝网页篡改，保障网络安稳运行
232. 华为云 CDN 助力企业抢占先机
233. 对比传统自建数据库，华为云数据库 RDS for MySQL 优势明显！
234. Wallys/IPQ4018/IPQ4028 2x2 2.4Ghz 2x2 5Ghz Industrial-grade //wifi5 Support 11ABGN/AC
235. Wallys|wifi6 Qualcomm IPQ8072A 4T4R support QCN9074/QCN6024 MOUDLE OpenWRT 802.11AX 10GE port 10G SFP
236. 更多企业数字化转型的新选择，华为云数据库 RDS for MySQL 值得信赖！
237. 决策树（decision tree）典型的算法都有哪些？
238. 华为云灾备方案，如何助力企业扬帆起航
239. 华为云灾备方案，如何保障企业数据安全
240. 华为云数据容灾方案助力中小企业发展
241. 字节跳动流式数仓和实时分析服务的思考和实践
242. 百度大模型与小模型联动及落地
243. Wallys/MIMO/Industrial-grade/902-928Mhz/Industrial-grade/902-928Mhz/AR9223/ AR9582/AR9531/AR9344/ AX200NGW /AP9342
244. Wallys|QSDK Routerboard IPQ8074A/IPQ8072 4x4 2.4G 8x8 5G QCN9074/QCN9024/QCA9880/QCA9882 moudles
245. 数字孪生的特征有哪些？跟数据可视化的关系又是什么？
246. FPGA 和单片机的区别有哪些？
247. Wallys|QSDK DR-AP40X9(Outdoor) IPQ6010 IPQ4019 IPQ4029 802.11ax/ac Outdoor AP Plastic
248. 打造更强网站安全盾牌，华为云站安全解决方案安全、省心！
249. 打通互联网的三个一公里，华为 CDN 精准解决带宽拥堵难题
250. 打破企业数据化升级瓶颈，华为云大数据 BI 助益企业稳健发展！
251. 云上灾备触手可及，华为云是怎么做到的？
252. 为了让你高效工作，华为云桌面是这样做的
253. 网站安全愈发重要，华为云是如何给出正确答案？
254. 万物互联，华为云桌面让移动办公更便捷
255. 防患于未然，华为云为网站筑牢防护墙
256. 华为云 CDN，你不可或缺的合作伙伴
257. 华为云，如何让跨国会议更简单
258. Wallys//routerboard,QCN9074,QUECTEL,RM500Q-GL,QCN9074,WiFi6ECard,802.11ax,IPQ6010,IPQ6000,IPQ6018
259. 华为云灾备时刻设防，为您企业信息化保驾护航
260. 微软推出 Designer 图形图像设计软件，与 Adobe Photoshop 的较量？
261. FPGA 与 GPU 的区别是什么？
262. 适用场景广泛，使用华为云数据灾备解决方案进行数据备份更轻松！
263. 什么样的实力才能永保企业业务不断连？
264. 深度挖掘数据价值，华为云大数据 BI 解决方案驱动企业业务增长！
265. 谁不知道华为云 CDN 加速服务，我都会心疼好久
266. 有效抵御多种高级威胁，华为云网站安全解决方案保护数据更专业！
267. 网站安全需注意，华为云为企业稳定运营保驾护航
268. 华为云释放数字生产力，帮中小企业稳固后方
269. 强者之争，华为云大数据 BI 助企业冲破信息孤岛
270. 华为云大数据 BI，是如何成为企业“心头好”
271. 华为云 OBS，如何成为企业上云 “好帮手”
272. 华为 PB 级时序数据库 Gauss DB，助力海量数据处理
273. 后疫情时代，华为云会议如何在静默中发声
274. 告别服务器崩溃，华为云 ECS 有何优势
275. 赋能地产行业数字化运营，华为云大数据 BI 解决方案更加安全可靠！
276. 华为云数据灾备何以能成为企业的“心头好”？
277. 华为云数据容灾服务，如何守护企业数据安全
278. 华为云数据库 VS 自建数据库，上“云”不是智商税
279. 华为云是如何暗中为你的网站保驾护航
280. 华为云开天 aPaaS 服务全球落地，聚力并蓄不断创新，共建生态网络
281. 神经网络算法的三大类分别是？
282. 官方认可的华为云数据库的“三项”测试，究竟是什么？
283. 更好的确保企业数据安全，华为云数据灾备解决方案更便捷！
284. 存储空间无限大，这是一种怎样的体验？
285. 比块存储利于共享，比文件存储读写快，对象存储正成为主流
286. 备战双十一 ！从电商大促看华为云数据库技术
287. 华为云会议全面满足企业会议需求，让沟通协作更高效
288. 弹性伸缩，稳定可靠，华为云 ECS 助力企业稳定运行
289. 打造全栈安全服务，华为云网站安全解决方案为什么值得选？
290. 大数据时代，华为云 BI 助力企业挖掘数据“宝藏”
291. hello world
292. “亿”论 AI ｜eBay 统一在线特征服务
293. 请问 matlab 里的 deeplearntoolbox 用来做什么的？
294. Wallys|QSDK moudle/QCA9880 Mini PCIe 2.4G/5G MTK MT7915 IPQ4019/IPQ4029
295. Wallys/IPQ5018, 802.11ax,wifi 6e,Support BT5.1//QCN9074 4x4 MU-MIMO 6GHz M.2
296. 打造企业上云安全屏障，华为云擎天 Enclave 全方位守护敏感数据安全
297. 数据泄露层出不穷，擎天 Enclave 如何守住数据安全的“大门”
298. 顺应数字化转型趋势化解“上云”风险，擎天 Enclave 保障数据安全
299. 干货 | 携程因果推断在项目价值评估中的应用
300. 干货 | 携程搜索基于 CNN 的新词发现算法
301. 强化学习在京东 618 大促流量调控中的落地应用
302. Linux 内核漏洞精准检测
303. pe 文件签名信息检测技术
304. 安卓应用及鸿蒙应用安全检测指南
305. Windows 下 python 组件 hyperscan 的编译与安装
306. 密码密钥硬编码检查
307. 移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应
308. 漫谈软件成分分析 (SCA) 安全测试技术
309. 如何用 VSS 一键自动化扫描软件包 / 固件，快速排查安全风险
310. 阿里技术｜详解闲鱼推荐系统（长文收藏）
311. Wallys|QSDK IPQ6010 2.4G&5G QCN9074 WiFi Card ,802.11ax,openwrt
312. 为什么不用 matlab 做深度学习？
313. 构建万物可信的基石: 解密区块链跨链技术
314. 共识算法入门
315. 二进制代码相似度比较研究技术汇总 1
316. 二进制 SCA 指纹提取黑科技： go 语言逆向技术
317. 二进制 SCA 检测工具 --- 技术短板及应对措施
318. 从检测角度思考美燃油管道商遭勒索攻击事件
319. DC-GNN：阿里妈妈面向大规模广告召回场景的解耦式图模型方法
320. 阿里妈妈展示广告引擎动态算力再探索：面向业务收益的机器自适应调配
321. 阿里妈妈展示广告引擎新探索：迈向全局最优算力分配
322. 张俊林：推荐系统排序环节特征 Embedding 建模
323. 华为数据工坊 DWR，给您带来优质数据处理
324. 出差赶不上重要临时会议？华为云会议，提高生产力如此简单
325. 多重防护齐上阵，“0 day”漏洞无路可逃
326. 国际化的华为云，入局云会议是必然选择
327. 产品发布会神助攻：华为云会议网络研讨会
328. 赞奇云一站式云上制作，完美应对游戏行业困难及挑战
329. 需要数据处理？认准华为数据工坊 DWR
330. 远离恶意弹窗的烦恼！华为云云防火墙 CFW 保障云上安全
331. 相比于其他的会议模式华为云 WeLink 会议空间有什么新突破？
332. 走进智能边缘小站 IES，从其应用场景了解产品优势
333. 华为云云防火墙在手，防护网站安全无忧！
334. 华为云云防火墙 CFW，把云上资产装进保险柜
335. 华为云会议赋能企业数字化转型，帮助企业开好远程会议
336. 华为云会议 3 个层面保障：远程会议要安全高效
337. 华为云会议，企业合作好帮手
338. 华为云 WeLink 智慧考勤系统——为企业高效运行保驾护航
339. “深度学习”和“多层神经网络”的区别
340. 华为云 WeLink 会议空间为何能承包市面上近百万家企业客户？
341. 华为云 WeLink 安全升级，开启“云上办公”新体验
342. 华为云 UGO 携核心技术解决您的数据迁移难题 ！
343. 华为云 WeLink 考勤平台——为用户提供更加强大的数字化考勤解决方案
344. 华为云 WeLink，企业“云上办公”的好助手
345. Wave-2 802.11ac SoC for Routers, Gateways and Access Points//IPQ4019,IPQ4029,Wallys
346. 华为云 Web 应用防火墙 ——为应用上一道安全锁
347. 华为云 Web 应用防火墙 ——为网络安全打通“第一公里”
348. 华为云 DDoS 防护，你身边的高防服务专家
349. 担心企业主机被攻击？看看企业主机安全 HSS2_0！
350. 从产品本身入手，认识 DDOS 防护产品
351. Wallys|IPQ4019 IPQ4029 2.4G/5G Support QCA9880/MT7915 802.11AC support HTTPS Support all the modules of Quectel
352. 神经网络研究与应用这块用 python 好还是 matlab？
353. Wallys|QSDK IPQ8072 4x4 2.4G & 5G router/QCN9074 Support WiFi 6E Card,802.11ax,
354. vivo 互联网机器学习平台的建设与实践
355. 预训练语言模型压缩、双塔蒸馏在美团上的落地实践
356. Flink 在腾讯的使用与稳定性优化实践
357. Adobe Certified Professional 师资培训 开班通知
358. IPQ4019 IPQ4029 ,802.11AC industrial 2x2 2.4G&5G router/Support HTTPS Support all modules of Quectel
359. Wallys industrial 2.4G/5G/6G moudle/QCN9024/QCN9074 wifi6 openwrt
360. Wallys//IPQ8072/IPQ8074/IPQ8072A/IPQ8074A/High-capacity 802.11ax SoC for Routers, Gateways and Access Points
361. Transformer 技术在好大夫在线的落地探索
362. Qualcomm Atheros wallys QCA9880 Dual Band 2.4GHz 5GHz 2x2 MIMO 802.11ac Mini PCIE WiFi Module//QCA9882 3x3 FCC/CE/IC
363. 深度学习和机器学习有什么区别？
364. 有没有深度学习特征和手工提取的特征 concat 的文章推荐
365. 阿里大规模图学习平台 GraphLearn 在推荐召回、安全风控等场景的应用
366. 真实世界医疗知识图谱及临床事件图谱构建
367. 知识图谱在美团搜索酒旅场景认知中的应用
368. “亿”论 AI ｜eBay 近实时特征工程
369. 知识图谱构建与应用推荐学习分享
370. 创邻科技｜图数据库存储技术及实践
371. Doris 在蔚来汽车的应用
372. 关于对象存储服务 OBS，你真的了解么？
373. 华为云，你的专属等保“小卫士“
374. ** 解决企业发展存储难题，华为云对象存储服务 OBS 功能再上新！**
375. 揭秘华为云数据灾备如何成为大数据时代 B 计划的执行者
376. 企业还在自建机房？云服务器 ECS 了解一下 **
377. 使用场景可选，计费方式灵活，华为云 ECS 成企业数字化升级利器！
378. 去“O”太难？华为云来解决
379. 为何华为灾备云能成为企业的“藏金秘钥”
380. 意外难预测，企业做好数据灾备刻不容缓
381. 支持灵活计费！华为云对象存储服务 OBS 可按需取用
382. 华为云 CDN，如何再创企业辉煌
383. 华为云大数据 BI，治好了企业的“精神内耗”
384. 急客户之所急，华为云灾备做到了这点
385. 极速、稳定、高效，华为云 CDN 全站加速产品助力企业更好发展！
386. 华为云桌面——疫情环境下的移动办公助手
387. IPQ5018, 802.11ax,wifi 6e,QCN9074//IPQ8072A IPQ8072 IPQ8074 IPQ8074A 4x4/8x8 2.4G & 5G 802.11ax //Wallys
388. 网络安全就是金山银山，你的企业做到了吗？
389. ** 如何提升智慧办公效率？华为云桌面不可少，畅享集中化管理运行 **
390. 网络入侵敲响警钟，数据安全不容忽视！
391. 反导系统——国防事业中的钢铁盾牌
392. Wallys industrial 4x4 6G moudle/QCN9074/QCN9072/QCN9024/ 802.11ax MU-MIMO wifi6E M.2
393. 不怕一万，就怕万一，企业数据灾备需警惕
394. 从某爆火的护肤品牌看华为云大数据 BI 的作用
395. 成本低，使用灵活！华为云 OBS 助力企业高效解决数据存储问题
396. 华为云数据灾备方案，如何为企业抵抗数据风险
397. 华为云数据库赋能数字化转型，为让云原生数据库走进千行百业
398. 华为云数据灾备服务，如何为企业保驾护航
399. AX200NGW//2×2.4GHz 2x5GHz MT7915 MT7975 //AR9582 2x 2 900M 802.11an//network card//wallys
400. QCA9880 QCA9882 3x3 2.4G/5G FCC/CE/IC //wallys network//IPQ5018, 802.11ax,wifi 6e,QCN9074,
401. 数字孪生核心技术开发与应用场景领域
402. 高并发、高可靠、低时延，华云对象存储服务 OBS 助力企业降本提效！
403. 如何打造智能世界的数据底座？深耕华为云大数据，畅享价值最大化
404. 华为云 HECS，集智纳简优化配置，畅享一站式使用场景
405. 华为云 GaussDB，打造企业核心数据上云信赖之选
406. 保障业务不掉线，华为云灾备方案这样做
407. 字节跳动｜初探自然语言预训练技术演进之路
408. 阿里技术｜电商搜索里都有啥？详解闲鱼搜索系统（长文）
409. Wallys industrial WiFi6 MiniPCIe Module/ 2×2.4GHz 2x5GHz MT7915 MT7975 2T2R
410. Wallys//Industrial_Wireless_AP//network,card//QCN6024/QCN9074/QCN9024,WiFi,Card IPQ6010,802.11ax,2x2
411. 深度学习在人工智能领域的七大阶段
412. 赋能企业客户忠诚度培养，华为云 CDN 成更多企业发展首选！
413. 网站性能优化，为什么企业会选择华为云 CDN？
414. 网络优化哪家强，华为云 CDN 路走宽了
415. 随时获取、弹性可扩展，华为云弹性云服务器更好助力中微企业上云！
416. 内卷时代，华为云数据灾备如何解决用户痛点
417. 你“云”了吗？华为云带你看懂云桌面
418. 更灵活经济的企业上云选择，华为云 ECS 助力企业业务价值提升！
419. 无需独立机房，华为云 ECS 助力企业低成本“上云”！
420. ** 华为云提出云数据灾备解决方案，该方案在数据安全性、稳定性方面具有绝对的可靠性。
421. 支持 7*24 小时全链路服务，华为云 CDN 全站加速成企业转型首选！
422. The help of customs data to the foreign trade industry//AR9344 /AX200NGW/AR9342 High power 1x10/100/1000M GE
423. 腾讯 QQ 浏览器搜索场景下的智能实体推荐
424. 深度学习与图神经网络学习
425. 华为云连接 CC——让多区域协同办公更高效更稳定
426. 美团基于知识图谱的个性化新闻推荐系统
427. 赞奇设计师云工作站：体验感拉满，变革全球设计工作方式
428. 赞奇云工作站：设计师的绝佳助手
429. 赞奇云工作站：功能强大，令人耳目一新
430. **云桌面市场的变与不变，公有云巨头的示范效应
431. 云上安全办公，就用华为云桌面
432. 远程灵活办公，就用华为云桌面
433. 听说现在流行搬电脑回家？云桌面救星来了
434. 华为云云原生数据库 GaussDB——让数据成为企业的得力助手
435. 华为云 Redis 为您提供企业级稳定可靠的能力
436. 华为云 GaussDB 数据库，为企业冲上“云”端助力
437. 华为企业交换机 ESW 助力企业走上云端
438. 华为企业交换机 ESW，企业数据上云，一步到位
439. Transformer 用于小目标检测有哪些文献或者方法？
440. AI 如何走向精智能之路？
441. 知识图谱在美团推荐场景中的应用
442. WeLink 蒲公英表单，为数字化时代企业高效办公创造新可能
443. Wallys industrial 2x2 2.4G&5G router/QCN9074 WiFi 6E Card OpenWRT, IPQ6010,802.11ax
444. Wallys/QCN9024/QCN9074/QCN6024 802.11ax 4x4 MU-MIMO 6GHz wifi6E//AR9582 2x 2 900M 802.11an
445. 锘崴科技｜隐私计算在医疗健康大数据上的应用与技术实现
446. 深度强化学习算法 DDPG 如何使用高维数据输入？
447. 基于 Doris 的知乎 DMP 系统架构与实践
448. 大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术（部分 2）
449. 华为云连接 CC——多场景构建数据网，助力企业享受高质量办公体验
450. 华为云全球加速 GA：为您提供优质的网络服务
451. 华为全球加速 GA 带给你稳定的网络体验！
452. 萌新有“神器”，河北工业大学新生用华为云 WeLink 畅享校园生活
453. 灿若繁“新”，哈尔滨工业大学 2022 级新生与 WeLink 一起智慧启航
454. 有了华为云 WeLink，身在乡村也能连接世界
455. GaussDB 为什么成为游戏行业的心头爱？
456. 华为云 GaussDB 通过北京国家金融科技认证中心分布式数据库金融标准验证
457. ** 云原生数据库 GaussDB 持续技术创新 ，助推企业释放数字生产力
458. Wallys industrial wifi6 2.4G router/IPQ5018, 802.11ax,wifi 6e,QCN9074,support BT5.1
459. 格局打开！好用的实时渲染器不止 lumion，上赞奇云工作站，跨过显卡门槛 get 更多制作搭配……
460. Linux 热潮下，来赞奇云工作站玩转云上部署 Linux 工作流新思路 ~
461. 【呼叫中心智能办公，就用华为云桌面】
462. 赞奇云工作站解决 CAE 现状问题，仿真行业上云势在必行
463. Wallys/Wireless System on Chip IPQ8074/IPQ4018 IPQ4028 2*MMCX 27dbm /Support MU-MIMO
464. Transformer 为什么这么有实力？
465. 深度学习与图神经网络学习分享：Transformer 整体结构
466. Wallys industrial wifi5 router/IPQ4019 IPQ4029 ,802.11AC 2x2 2.4G&5G
467. 图谱问答在小米小爱中的实践探索
468. Wallys / outdoor AP/IPQ4019, IPQ4029 ,802.11AX ,IPQ6018 ,Openwrt
469. micropython 相比 c 有哪些优点？
470. 大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术（部分）
471. Wallysindustrial wifi5 2×2 2.4G&5G router/IPQ4019 802.11AC MT7915/QCA9880
472. Wallys /QCA9880 vs QCA9882/802.11ac Solution/MU-MIMO
473. Adobe 的疯狂星期四：全家桶收获新成员 Figma, 设计的尽头还是 Adobe
474. 同样一张 2080Ti，跑 30G 的 bisenet 轻轻松松，反而跑十几 G 的更轻量化的网络就跑不动了？
475. 知识图谱构建与应用
476. Wallys/DR7915/MT7915/MT7975/can support 4 radios at the same time
477. 一图读懂加快制造业数字化、网络化、智能化发展
478. 有没有知道符号函数是什么鬼？
479. Wallys story begins industrial wifi router/wifi moudle
480. 快手单机千万 QPS 的分布式图数据库 KGraph 的实践
481. 「繁星」：快手搜索在向量检索方向的探索和实践
482. 图机器学习在蚂蚁集团推荐业务中的应用
483. 请问，通用信息抽取，在约束解码阶段，是用哪一部分建立前缀树的？
484. 深 度 学 习 研 究 综 述
485. BERT 能否被“平替”？作业帮文本分类场景下的一次尝试
486. 腾讯大数据协同中的隐私与可靠性保护—TEE 上的分布式计算实践
487. Apache Flink 在小米的稳定性优化和实践
488. OPPO 实时计算平台基于云原生的作业弹性伸缩设计与实践
489. 运筹优化在汽车行业的实践探索
490. “亿”论 AI｜基于中心化元数据及配置驱动的 eBay AI 特征工程管理平台
491. 重磅！Adobe 收购 Figma
492. Qualcomm IPQ5018 solution application wifi6 wallys ,QCN9074, 2. 4G/5G
493. 流体力学深度学习建模技术
494. 怎么让人工智能融入实体产业, 人类智能的未来在哪里
495. 人工智能时代已经来临, 机器人家具非常普遍了
496. 这两道题有会的吗
497. The history of wireless communication industry//wallys ipq4019 ipq4029 ipq8072
498. 关于 3D 元宇宙有几个无解的问题存在！
499. 完成 C+ 轮融资，用云中云战略引领数据智能基础软件升级
500. 设计师资格证
501. 985、211 毕业生涌入小县城求职，是“抢饭碗”，还是“摆烂”？
502. 请问这个问题有知道怎么解决的吗？使用的是 TensorFlow 1.11，TensorFlow-gpu 1.11，cudnn7.6.5,gcc 4.9
503. 识别网络爬虫的策略分析
504. wallys network card WiFi6 MiniPCIe Module 2T2R 2×2.4GHz 2x5GHz MT7915 MT7975
505. 图数据库和知识图谱在微财风控系统中的探索和应用
506. MLOps｜为什么构建实时的 data pipelines 的难度很高
507. The main application of radio technology in aerospace field/IPQ4019 IPQ4029 ,802.11AC 2x2 2.4G&5G
508. 深度学习核心技术实践与图神经网络新技术应用
509. 有没有网络安全的知识图谱应用资料？
510. 数据维度建模已消失
511. 流体力学深度学习建模技术研究进展
512. yolov7 怎么给其他程序调用啊，转 onnx 也不会调用。
513. 「九章云极 DataCanvas」完成 C+ 轮融资，用云中云战略引领数据智能基础软件升级
514. WAIC| 九章云极 DataCanvas 公司携因果学习技术成果精彩亮相！
515. 腾讯音乐评论审核、分类与排序算法技术
516. 成就好生意·成为好企业丨 828 B2B 企业节，永洪科技来了
517. adobe 国际认证证书有用吗？
518. 明源云与华为联合发起 828 B2B 企业节，共同成就好生意！
519. 数字孪生：虚拟与现实之间的星火
520. 有大佬知道循迹小车代码直接跑 run() 函数电机也动不了的原因吗？
521. 之家技术｜垂直领域的概念标签建设技术实践
522. 基于图表征学习的跨领域情感分析方法
523. 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索
524. 卷积神经网络为什么适合图像处理
525. 透视智能化高端战争发展趋势
526. 自动化 AutoML 工具 Pluto 在 OPPO 的典型应用
527. Application of wireless technology in aviation IPQ6018/IPQ6000/IPQ6010/Wallys
528. 绝没料到！职场最后遮羞布，就这么被“一个破浙大的小设计师”扯掉
529. 数实融合 数字孪生进入“技术 + 应用”双驱动时代
530. 模型不收敛是怎么回事？
531. ** 降低企业数字化成本，蓝凌亮相 828 B2B 企业节
532. 优化神经网络训练方法有哪些？
533. GrowingIO｜电商平台推荐系统架构演进
534. 有赞技术｜浅谈有赞搜索 Query 理解 (QP) 架构设计
535. FPGA 器件的选型要点都有什么？
536. 字节跳动｜自研万亿级图数据库 ByteGraph 及其应用与挑战
537. 阿里技术｜行为序列特征在推荐算法中的应用实践
538. 腾讯技术｜深度模型推理加速的术与道
539. 京东基于时序知识图谱的问答系统
540. 智能制造系统主要包括哪些部分？
541. AI 行业七大趋势：合成数据、多模态 AI 崛起
542. 华为云 WeLink 助力平房区打造智慧政务办公系统
543. 云南林职院 x WeLink 一站式智慧迎新， 打造西南数字化职校新标杆
544. 云速 ERP（WeLink 认证版）上线，加速中小微企业数字化经营创新
545. 聚焦企业成长需求，828 B2B 企业节华为云以直播促共赢
546. 移动应用安全常用组件 Soot、Flowdroid 简介 & 基本使用
547. 移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用
548. 二进制代码相似度比较研究技术汇总
549. 5W2H 分解漏洞扫描 - WHY
550. 源代码与二进制文件 SCA 检测原理
551. Google MLOps 白皮书（下）|MLOps 过程的深入研究
552. 如何让个性化推荐即刻触达？云原生数据库 GaussDB(for Redis)
553. 重磅发布！西骏数据与华为云 GaussDB 完成兼容互认证
554. GaussDB 大咖金句频出！是谁的 DNA 又动了呢？
555. 华为云数据库为 10000 家企业都在用的 HR 效率软件提效增速
556. GaussDB 解读：Partial Result Cache，缓存中间结果对算子进行加速
557. 华为云 GaussDB(for Redis) 揭秘：游戏一致性 BUG 怎么解？
558. 亿级数据高效处理，华为云时序时空数据库 openGemini 正式开源
559. 华为伙伴暨开发者大会 GaussDB，客户伙伴金融科技发展的经验之谈
560. 南阳蓝天燃气携手 WeLink 共创数字蓝天
561. ** 华为云 WeLink 直播助力高校毕业典礼：这届毕业生，我们云上嗨
562. 构筑校园疫情防线 “云资环”助力精准防控
563. 华为云快成长直播企业应用专场
564. 华为云快成长直播 ERP 专场，以数据驱动企业智慧变革
565. adobe 认证证书含金量
566. 平面设计师资格证怎么考
567. Adobe 国际认证产品调价公告
568. Adobe 认证证书怎么考
569. 计算正向智算跨越
570. 腾讯百亿级大规模内容处理中台实践
571. Apache Iceberg 在网易严选批流一体的实践
572. 虎牙直播用户增长中台算法与工程实践
573. 超大模型工程化实践打磨，百度智能云发布云原生 AI 2.0 方案
574. 无人系统群体智能及其研究进展
575. 揭秘华为云 GaussDB(for Redis) 六大秒级能力盘点
576. 华为云 GaussDB(for Redis) 全面对比 Codis
577. 华为云 DDS 新增 PITR 特性
578. 华为云 GaussDB 获颁 2022 年云原生数据库领域权威奖项
579. 华为｜联邦学习在广告行业上的探索及应用
580. 淘系技术｜连续迁移学习跨域推荐排序模型在淘宝推荐系统的应用
581. 干货｜推荐算法中的特征工程
582. 在做图像处理时，如何提高识别算法的设计与效果的精度？
583. OPPO 技术 | 基于 ark 框架实现推荐策略 jar 包热更新
584. 让数据成为企业核心生产力
585. 网易严选机器学习平台建设实践
586. 去哪儿技术｜高性能服务 道与术
587. 九章云极 DataCanvas 公司携因果学习开源重器登录 WAIC！
588. 无人机集群自组织搜索仿真模型设计与实现
589. AI 算法中比较常用的模型都有什么？
590. 大淘宝技术行业 FaaS 化实战经验分享
591. 可视化服务编排在京东金融 APP 中的实践
592. 腾讯云实现时序搜索引擎：日志检索性能提升 40 倍
593. 第四范式｜如何选择架构中的底层工具？
594. 不要打广告哈
595. 阿里妈妈 Dolphin 分布式向量召回技术详解
596. Google MLOps 白皮书（上）｜MLOps 生命周期及核心能力
597. 万字长文 | 理想汽车：从 Hadoop 到云原生的演进与思考
598. 用 ocr 识别文字表格后，内容很乱，有没有什么算法可恢复成原有的数据结构？
599. vivo 前端智能化实践：机器学习在自动网页布局中的应用
600. 不要发广告哦
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605. 学习图像识别技术需要用到什么知识？
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608. 九章云极 DataCanvas YLearn 因果学习开源项目荣获“可信 AI 实践优秀案例”奖
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610. 诚邀 |8 月 31 日，【因果学习和决策优化挑战赛 TOP10 队伍作品秀】邀您共享因果学习智慧盛宴
611. 九方软件携手华为云 WeLink 打造数字化工作平台，提升内外协同效率
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613. 字节跳动｜数据血缘图谱升级方案设计与实现
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683. AIQ 投稿规范
684. 禁止发布非原创，否则封号
685. 禁止发布非原创
686. 禁止发布非原创
687. AVS 视频编码标准的演变：20 年来的创新与发展
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689. 业内首个「因果推断全流程」挑战赛！WAIC 2022 · 黑客马拉松邀全球开发者精英来挑战
690. Transfer Learning 核心技术开发与应用
691. Kafka 在美团数据平台的实践
692. 创邻科技｜图数据库技术在金融风控中的应用
693. 朱小强｜屠龙少年与龙：漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期
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695. 脑机接口：人工智能下一站？
696. 中原银行实时风控体系建设实践
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698. 腾讯 PCG 数据中台 DEVOPS 和 AIOPS 实践
699. 阿里新零售多模态知识图谱 AliMe MKG 的建设与应用
700. 关于大数据的建模、分析、挖掘技术应用
701. 迁移学习核心技术开发与应用
702. 基于深度学习的机器人目标识别和跟踪
703. 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体
704. 卷积神经网络模型发展及应用
705. 边缘计算：盘点 100 个知识点
706. 关于举办“迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术 开发与应用研修
707. 迁移学习核心技术开发与应用进修
708. 关于举办“迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术 开发与应用研修班”的通知
709. 关于大数据建模、分析、挖掘技术应用进修
710. 网易｜数据治理体系演进简介
711. 腾讯音乐栾鹏：cube-studio 开源一站式云原生机器学习平台
712. 遥感数字图像处理
713. 陈杰院士：多无人系统协同中的人工智能安全探索
714. 基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述
715. 大数据建模、分析、挖掘研修班
716. 关于举办“迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术开发与应用研修班”的通知
717. 数禾科技｜杨涵冰：特征平台在数禾的建设与应用
718. 百度技术｜品牌广告投放平台的中台化应用与实践
719. 计算机视觉与信息取证技术讲解
720. 人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用
721. 计算机视觉与信息取证技术学习
722. 计算机视觉与信息取证直播开讲
723. 计算机取证技术及其发展趋势
724. 信息取证与计算机视觉
725. 关于举办“深度强化学习核心技术开发与应用研修”的通知
726. 大数据建模
727. 关于举办“大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班” 的通知
728. 室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述（部分）
729. 室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述
730. 阿里｜从业务开发中学习和理解架构设计
731. 来也技术｜云原生机器学习平台技术综述（编排调度篇）
732. 大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班
733. 深度强化学习核心
734. 迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术 开发与应用研修班”的通知
735. 迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术开发与应用
736. 深度强化学习核心技术
737. 大数据建模、分析、挖掘
738. 关于举办“迁移学习 (Transfer Learning) 核心技术 开发与应用研修班”的通知
739. 阿里｜迈向端云一体 MNN2.0 轻量级通用深度学习引擎详解
740. SIGIR'22 | 大规模推荐系统中冷启动用户预热的融合序列建模
741. 京东 APP 百亿级的车与商品关系数据检索实践
742. vivo | 推荐系统 - 协同过滤在 Spark 中的实现
743. 递归神经（RNN）
744. RNN
745. 递归神经网络（RNN）
746. 网易严选流量数据体系演进（上篇）
747. 赵弘扬：阿里云 Elasticsearch 技术演进之路
748. 京东零售营销选品平台架构设计
749. 2022 年数字信息化培训项目系列
750. 大数据建模分析挖掘技术应用研修班
751. B 站在全链路压测上的实践
752. 阿里技术｜揭秘盒马销量预测核心算法的技术演进
753. 张枫：计算机视觉技术在虎牙直播中的实践
754. 腾讯音乐的新一代歌曲识别技术
755. 郭嘉梁：阿里云 Elasticsearch 日志场景最佳实践及引擎内核优化
756. 【干货篇】轻舟智航：自动驾驶中的决策规划技术（附视频回放 +PPT 下载）
757. 文本的深度学习
758. 序列数据和文本
759. 序列数据和文本的深度学习
760. 计算机视觉与信息最新技术
761. 计算机视觉与信息取证
762. 实现 "模板自由"？阿里妈妈全自动无模板图文创意生成
763. YLearn 因果学习开源项目「贡献者计划」精彩来袭！
764. 助力人工智能迈向新阶段，YLearn 因果学习开源项目重磅发布！
765. 从预测到决策，九章云极 DataCanvas 推出 YLearn 因果学习开源项目
766. 人工智能学习福利来了！
767. 官宣 | 九章云极 DataCanvas 核心产品通过 “可信大数据”权威评测
768. 网易严选流量数据体系建设
769. 阿里技术｜谈一谈凑单页的那些优雅设计
770. 对比学习在有赞的应用
771. 机器学习问题
772. 机器学习的基础
773. 机器学习基础
774. 流批一体在京东的探索与实践
775. 姜伟华：阿里建设一站式实时数仓的经验分享
776. 干货 | 携程实体链接技术的探索及实践
777. 干货 | 百亿节点，毫秒级延迟，携程金融基于 nebula 的大规模图应用实践
778. Flink 引擎在快手的深度优化与生产实践
779. 无量深度学习系统在腾讯推荐类业务的应用
780. 阿里前端智能化技术探索和未来思考
781. 知识图谱 Knowledge Graph 构建与应用研修班线上课程的通知
782. 关于举办“深度强化学习核心技术开发与应用研修班”的通知
783. 知识图谱 Knowledge Graph 构建与应用
784. 大数据建模、分析、挖掘技术应用
785. 深度强化学习核心技术开发与应用
786. 大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班的通知
787. 详解神经网络的组成部分
788. 深入了解神经网络 **
789. 深入了解神经网络
790. 把数据加载到 PyTorch 张量
791. 开源重器！九章云极 DataCanvas 公司 YLearn 因果学习开源项目即将发布！
792. 使用深度学习进行图像分类
793. 九章云极 DataCanvas 公司获评 36 氪「最受投资人关注的硬核科技企业」
794. 九章云极 DataCanvas 公司摘获「第五届数字金融创新大赛」最高荣誉！
795. PyTorch 构建深度学习算法的方式
796. 宛言：爆款素材识别在快手的应用与实践
797. 美团大众点评搜索相关性技术探索与实践
798. 美团外卖广告大规模深度学习模型工程实践
799. PyTorch 已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
800. 刘石伟：字节跳动埋点数据流建设与治理实践
801. B 站离线多机房架构实践
802. 网易云音乐机器学习平台实践
803. 九章云极 DataCanvas 公司蝉联**机器学习平台市场 TOP 3
804. [资讯] 基于 QUIC 协议的 HTTP/3 正式发布！
805. 京东 618 广告精排百分位 AUC 提升技术方案
806. 方阳：贝壳找房推理服务 MLOPS 实践
807. 图谱实战 | 58 同城周超：基于招聘场景下的知识图谱构建及应用
808. 网易云音乐 FeatureStore 建设与实践
809. 周强：蚂蚁集团流式图计算引擎 GeaFlow 的技术架构与应用实践
810. AI 落地的新范式，就“藏”在下一场软件基础设施的重大升级里
811. 曹东：携程日志系统索引构建之路
812. 美团综合业务推荐系统的质量模型及实践
813. 汽车之家推荐系统架构迭代之路
814. 阿里可观测性数据引擎的技术实践
815. vivo 技术｜Elasticsearch 在地理信息空间索引的探索和演进
816. 达观数据 | 王文广：FMEA 知识图谱的构建与应用实践
817. 阿里技术 | 深度解读 RocketMQ 存储机制
818. Elasticseach：从微服务架构演变到大宽表思维的架构转变
819. 李向林：OPPO 自研大规模知识图谱及其在小布助手中的应用
820. 杨韬：微信搜一搜中的智能问答技术
821. 腾讯信息流亿级相似视频识别技术架构优化实践
822. KDD2022 | MUVCOG：阿里妈妈多模态搜索会话下的用户意图刻画
823. 去哪儿旅行混沌工程落地实践
824. 百度评论中台的设计与探索
825. 58 技术 | AI 面试机器人后端架构实践
826. 图深度学习模型进展和在阿里搜索广告中的应用创新
827. 于晓路：贯穿事前事中事后，图计算在信贷反欺诈的探索和实践
828. 算法如何高效表达图计算？亚马逊云科技 DGL 图学习平台介绍
829. 钱大妈基于 Flink 的实时风控实践
830. 网易云音乐模型预估系统建设与实践
831. 数据智能基础设施升级窗口将至？看九章云极 DingoDB 如何击破数据痛点
832. 王希廷博士：从知识图谱和自然语言生成的角度认识可解释推荐
833. vivo 推荐中台升级路：机器成本节约 75%，迭代周期低至分钟级
834. 五分钟搞定 Flink 双流 JOIN 面试题
835. VRHCIAI 2022 虚拟现实、人机交互与人工智能国际会议
836. 卞东海：百度基于异构互联知识图谱的多模内容创作技术
837. 近线召回 TFMS 在阿里妈妈广告平台的实践
838. 字节跳动｜智能问答：基于 BERT 的语义模型
839. 李阳：京东零售 OLAP 平台建设和场景实践
840. 阿里 | 新时期的阿里妈妈广告引擎架构
841. 阿里妈妈展示广告智能拍卖机制的演进之路
842. 张鸿志：美团大脑百亿级知识图谱的构建及应用进展
843. 罗强：腾讯新闻如何处理海量商业化数据？
844. 块存储质量的铸就之路 — 测试左移在大型分布式系统中的工程实践
845. **电力科学研究院 | 电力领域知识图谱技术进展与应用
846. 李呈祥：bilibili 在湖仓一体查询加速上的实践与探索
847. 快手牛亚男：基于多 Domain 多任务学习框架和 Transformer，搭建快手精排模型
848. 邱盛昌：OPPO 商业化数据体系建设实战
849. 阿里｜如何写出一篇好的技术方案？
850. Flink ML API，为实时机器学习设计的算法接口与迭代引擎
851. 张政：京东在智能广告的实践和探索——集成 AI 理解、AI 生成、AI 分发的内容生态
852. 九章云极 DataCanvas 公司荣获“鑫智奖·第四届金融数据智能优秀解决方案”
853. 蓝海深处的 AI 和数据科学平台
854. 阿里本地生活搜索智能化升级实践：如何更有效适配本地业务？
855. 华为史佳欣：基于知识图谱的复杂问题推理问答
856. 实时数据湖在字节跳动的实践
857. 网易云音乐｜服务启动过程性能波动的分析与解决方案
858. 阿里 10 年沉淀｜那些技术实战中的架构设计方法
859. 阿里｜关于技术能力的思考和总结
860. 网易数帆数据中台逻辑数据湖的实践
861. 阿里技术｜阿里 TPP 图化框架技术实践—打造算法在线服务领域极致开发体验与性能
862. 阿里技术｜多模态技术在淘宝主搜召回场景的探索
863. 极验 | 对抗样本技术在互联网安全领域的应用
864. 淘系技术｜无尽流场景优化总结
865. 淘系技术｜生成式重排在内容推荐中的应用实践
866. 淘系技术 | Gradient Normalization 在多任务学习中的优化实践
867. 淘系技术｜GNN 在轻应用内容推荐中的召回实践
868. 淘系技术 - 冷启动系统优化与内容潜力预估实践
869. 淘系技术 | 内容推荐场景中自监督学习的应用
870. 华为朱杰明：预训练模型在信息流推荐中的应用与探索
871. 粗排第一篇 - 你的业务需要粗排吗
872. 陈振兴：京东图机器学习在智能反欺诈上的探索与实践
873. 罗清：对比学习在快手推荐排序的应用
874. 【干货篇】字节跳动：文本归一化与中文纠错
875. 李晓亮：腾讯搜索词推荐算法探索实践
876. 周力博士：小冰 AI+AI 对谈技术的探索与应用
877. 美团大脑中的商品理解与样本治理
878. 网易严选时序预测算法实践
879. 去哪儿网｜国内酒店交易 DDD 应用与实践——代码篇
880. 去哪儿网｜国内酒店交易 DDD 应用与实践——理论篇
881. 实时增量学习在云音乐直播推荐系统中的工程实践
882. 实时增量学习在网易云音乐直播推荐系统中的实践
883. Disruptor 在网易云音乐特征服务中的应用
884. 自动化知识图谱表示学习：从三元组到子图
885. 百度技术 | Spark 离线开发框架设计与实现
886. 如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析！
887. AI 开放平台的作用是什么？
888. AI 开放平台 - 科大讯飞
889. ai 开放平台
890. 全球首个 AI 模型开发管理标准正式发布，九章云极 DataCanvas 公司助力 AI 工程化新发展
891. 美团 | 标准化**及组装式架构在后端 BFF 中的实践
892. 阿里超大规模 Flink 集群运维体系介绍
893. Apache Flink 在蔚来汽车的应用
894. 虎牙 | 刘柏芳：弹性分布式训练在虎牙的实践
895. 精华 | 如何开一场高效的迭代排期会
896. 百度｜云原生时代的搜索服务算力管理
897. 第四范式 | OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征计算平台
898. 马玉潮：物流平台的车货匹配推荐算法及标签体系搭建
899. 网易严选 | 流量分发决策：既要又要的平衡之路
900. VRHCIAI 2022
901. Qunar 技术 | 从活动能力层建设看业务架构
902. Flink 流批一体在小米的实践
903. 「技术人生」第 6 篇：技术同学应该如何理解业务?
904. 「技术人生」第 7 篇：从业务视角谈信息技术与业务的关系
905. 腾讯技术 | 后台自动化测试与持续部署实践
906. 陈剑：虎牙实时计算平台服务的 SLA 之路
907. 一线技术人的成长思考总结
908. 详细解读！推荐算法架构——召回
909. 【公告】开放 AIQ 人工智能交流 2 群
910. Flink 在众安保险金融业务的应用
911. 阿里大淘系模型治理阶段性分享
912. 腾讯技术 | 超强指南！推荐算法架构——重排
913. 赵宏田：用户画像场景与技术实现
914. Flink 整合 ElasticSearch 详细指南及踩坑记录
915. 李翔：美团到店综合知识图谱的构建与应用
916. QQ 音乐推荐召回算法的探索与实践
917. 猎户座 - 持续打造爱奇艺在用户画像之上的策略引擎！
918. vivo 短视频推荐去重服务的设计实践
919. 网易严选数据湖建设实践
920. Qunar 技术 | 基于 DDD **的技术架构战略调整
921. 京东｜杨尚昂：FlinkSQL 在京东实时维度建模中的应用
922. 位置偏差在马蜂窝推荐排序中的实践
923. 汽车之家推荐系统 AB 实验平台
924. 郭人通：向量数据库及 Embedding 流水线
925. 58 同城 | 周彤：房价预估，房产价格体系中的算法实践
926. 百度｜客户画像赋能百度推广生态实践
927. 淘系技术｜基于特征全埋点的精排 ODL 实践总结
928. 网易新闻推荐工程优化 - 特征算子篇
929. 崔世起：小米小爱同学无效 Query 识别
930. “未知的未知”风险能够防范么？
931. QQ 音乐推荐系统算法架构实践
932. 贝壳找房智能投放技术实践
933. 阿里技术 | 如何从容应对软件复杂性
934. 腾讯技术 ｜ 深入解读腾讯云微搭低代码的技术架构！
935. 网易新闻推荐工程优化 - 特征平台篇
936. Google 技术 | 蓝昶：谷歌分布式机器学习优化实践
937. Apache Flink 在斗鱼的应用与实践
938. 图文解读：推荐算法架构——精排！
939. 蒋能学：网易云音乐广告算法实践
940. 王冬月：京东推荐算法精排技术实践
941. 腾讯技术｜微信全文搜索技术优化实践
942. 一个好的持续交付流水线是怎样的?
943. 阿里技术 | 高可用的本质
944. 傅轶：网易数帆云原生日志平台架构实践
945. 初窥门径，百度搜索流式体验新形态
946. 汽车之家基于 Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践
947. 异构广告混排在美团到店业务的探索与实践
948. 张菡：深度学习下的京东搜索召回技术
949. 去哪儿网 | 机票报价高并发实施的关键路径
950. 王桐：阿里智慧供应链预测算法
951. 腾讯音乐 | QQ 音乐命名实体识别技术
952. GPU 在美团外卖场景精排模型预估中的应用实践
953. 美团外卖广告平台化的探索与实践
954. 王志勇：贝壳找房 CVR 转化率预估模型实践
955. 如何设计一个复杂的业务系统 (DDD 实践)?
956. 百度爱番番 | 大规模异构数据的线索列表进化之路
957. 李茶：虎牙直播推荐系统架构详解
958. 干货 | 美团搜索中查询改写技术的探索与实践
959. 端智能在大众点评搜索重排序的应用实践
960. 美团 Flink 大作业部署与状态稳定性优化实践
961. 赵鑫：强化学习在京东广告序列推荐中的应用
962. 58 技术 | 深度学习排序在 58 招聘搜索场景的演进
963. 【通知!!】2022 AIQ 全面开放注册
964. OPPO 唐黎：零代码技能平台技术实践探索！
965. 丁香园 | 电商搜索的语义理解问题
966. OPPO | 小布助手闲聊生成式算法
967. 辛涛：字节跳动机器学习系统云原生落地实践
968. 熊飞："猜你去哪" 飞猪用户旅行意图预测
969. Redis 在 vivo 推送平台的应用与优化实践
970. 渠江涛：重排序在快手短视频推荐系统中的演进
971. QQ 音乐排序模型优化
972. 黄正杰：百度图学习技术与应用
973. 梁宁：增长思维 30 讲脑图笔记
974. 苏永浩：Embedding 技术在商业搜索与推荐场景的实践
975. 李宗纯：图机器学习在度小满风控中的应用
976. 腾讯音乐知识图谱搜索实践
977. 58 同城 | 刘德华：标签推荐与“猜你想找”算法实践
978. 字节跳动 | 无人测试流水线建设之业务实践
979. 闲鱼搜索召回升级：向量召回 & 个性化召回
980. 赵海源：峰值超 2 亿 / 秒，Kafka 在美团数据平台的实践
981. 工商银行实时大数据平台建设历程及展望
982. 杨宇鸿：腾讯多模态内容理解技术及应用
983. 陈胜：美团搜索排序实践
984. 九章云极 DataCanvas 公司荣获机器之心三大奖项，助力产业数智化升级
985. 九章云极 DataCanvas 公司荣登 2021 年度高科技高成长企业系列榜单
986. 袁腾飞：阿里飞猪信息流内容推荐探索
987. 周玉驰：因果分析在贝壳的探索实践
988. 有赞算法平台之模型部署演进
989. 刘桐仁：百度搜索中台内容架构 Serverless 化实践
990. 腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用
991. 阿⾥搜索中台在 DevOps&AIOps 的思考及实践
992. 阿里一面：如何保障消息 100% 投递成功、消息幂等性？
993. vivo 推送平台架构演进
994. 从阿里核心场景看实时数仓的发展趋势
995. 汤楚熙：美团实时数仓架构演进与建设实践
996. 百度搜索中台新一代内容架构：FaaS 化和智能化实战
997. 来也技术 | 向量检索使用场景和关键技术
998. 陈兴振：58 同城机器学习平台资源使用率优化实践
999. 万阳春：度小满金融 OCR 技术在小微场景中的应用
1000. 携程 | 上百个业务场景，语义匹配技术在携程智能客服中的应用
1001. OPPO 数智技术 | 大数据 SQL 优化之数据倾斜解决案例全集
1002. 京东商品知识图谱构建与实体对齐实践
1003. 阿里妈妈搜索广告预估模型 2021 思考与实践
1004. 阿里技术 | 主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸
1005. 深入搜索引擎之 Elasticsearch 必知必会（一）：开发视角
1006. 贝壳业务数据治理中台实践
1007. 峰值 6 亿 / 秒，Flink 在京东的应用与优化实践
1008. 阿里妈妈定向广告智能投放技术体系
1009. 九章云极 DataCanvas 公司深度参编《**金融科技发展报告 2021》蓝皮书
1010. 何会会：有赞数据地图实践
1011. 徐美兰：深度应用驱动的医学知识图谱构建
1012. 沈冰阳：强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索！
1013. 达摩院李雅亮：大规模预训练模型的压缩和蒸馏
1014. Project Matrix：京东 Spark ML 线性模型的重构与优化实践
1015. OPPO 小布助手算法系统探索、实践与思考
1016. 实时性提升 4000 倍？图数据库在腾讯业务中的应用实践！
1017. 技术揭秘！百度搜索中台低代码的探索与实践
1018. 腾讯技术 | 微信图片翻译技术优化之路
1019. Enrich Processor——Elasticsearch 跨索引关联数据新方式
1020. 今日头条搜索品质优化 - 端到端篇
1021. 淘系技术 | 多序列融合召回在新用户冷启动上的应用
1022. 淘系技术 | 内容推荐场景下多模态语义召回的若干实践
1023. CMDM：基于异构序列融合的多兴趣深度召回模型在内容平台的探索和实践
1024. 淘系技术 | 2021 召回技术在内容推荐的实践总结
1025. 网易云音乐广告 CTR 预估模型演进过程
1026. 干货 | Elasticsearch 向量搜索的工程化实战
1027. 九章云极 DataCanvas 公司实力荣登「WISE 2021 新经济之王」年度硬核企业榜
1028. 【下载】AIQ 人工智能技术学习资料年度整理大合集电子书 PDF
1029. 贝壳找房 | Flink 运维体系在贝壳的实践
1030. 伴鱼基于 Flink 构建数据集成平台的设计与实现
1031. 百度搜索中台海量数据管理的云原生和智能化实践
1032. 九章云极 DataCanvas 荣获“2021 真榜•**最具价值创新企业榜单”
1033. 网易严选实时计算平台建设实践
1034. TDM 到二向箔：阿里妈妈展示广告 Match 底层技术架构演进
1035. 淘系技术 | 端智能技术体系概述
1036. 普渡大学李攀：好的图表示到底是什么？
1037. 58 技术 | 推荐算法在商业化场景中的探索实践
1038. TensorFlow 在推荐系统中的分布式训练优化实践
1039. 《ModelOps 技术应用及趋势白皮书》正式发布
1040. 九章云极 DataCanvas 发布 2021 AutoML 自动机器学习白皮书
1041. 腾讯技术 | Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用
1042. 华为云苏嘉：如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理？
1043. 美团 | 预训练技术在美团到店搜索广告中的应用
1044. 百度搜索 | 详解预训练模型在信息检索第一阶段的应用
1045. vivo 敏感词匹配系统的设计与实践
1046. KDD'21 | 揭秘 Facebook 升级版语义搜索技术 Que2Search
1047. Facebook 全新电商搜索系统 Que2Search
1048. 阿里技术 | 双 11 实时物流订单最佳实践
1049. 去哪儿网 BI 平台建设演进与实践
1050. 推荐系统系列 01： 详解曝光去重设计与实践
1051. Uber 大规模广告处理实践： Apache Flink、Kafka 和 Pinot 进行实时广告事件处理！
1052. 图像检索在高德地图 POI 数据生产中的应用
1053. 腾讯 | 互联网知识图谱的构建及应用
1054. QQ 音乐推荐系统的精细化调控
1055. 爱奇艺智能内容中台｜无人值守的应用与实践
1056. 58 本地服务少无结果场景下的推荐算法实践
1057. 微信 ClickHouse 实时数仓的最佳实践
1058. 百度商业大规模高性能全息日志检索技术揭秘
1059. 王元：新一代人工智能算法平台设计和背后的逻辑
1060. 搜索系统，推荐系统，广告系统架构及人工智能算法技术资料最全整理
1061. 58 技术 | 招聘商业智能搜索召回体系搭建
1062. 排得更好 VS 估得更准 VS 搜的更全「推荐、广告、搜索」算法间到底有什么区别？
1063. 美团搜索多业务商品排序探索与实践
1064. 百度技术 | 短视频个性化 Push 工程精进之路
1065. 陈小天：时间序列模型在金融领域应用实践
1066. NLP 高频面试题：参数更新、bert 训练、扩充样本、layer&batch 等
1067. 58 技术 | 韩伟：黄页商家智能聊天助手用户体验深度优化
1068. 阿里飞猪林睿：从核心因子预估 > 实体识别，如何实现文本和空间的搜索相关性？
1069. 2021 年 11 月初，VIVO & 地平线视觉工程师面经
1070. 通用排序框架在爱奇艺推荐的应用
1071. AI 应用时代：用 ModelOps 打造模型的全生命周期管理
1072. 2021 年 9 月中旬，百度 NLP 岗位面试题分享（二）
1073. 2021 年 9 月中旬，百度 NLP 岗位面试题分享（一）
1074. 1.1 机器学习概述——机器学习的发展
1075. 2021 年 9 月底 -- 字节跳动 NLP 岗位（抖音）面试题分享
1076. 美团知识图谱问答技术实践与探索
1077. 2021 年 9 月底，百度 NLP 岗位精选面试题
1078. 贝壳技术 | 响应式编程和协程在 Java 语言的应用
1079. 腾讯金融研究院 | 寻找最优数字规则框架
1080. 百分点大数据技术团队：基于多 Spark 任务的 ClickHouse 数据同步方案实践
1081. 美团基于知识图谱的剧本杀标准化建设与应用
1082. 5 年迭代 5 次，抖音基于 Flink 的实时推荐系统演进历程
1083. OPPO 大数据离线计算平台架构演进
1084. AI 在度小满征信解读中的应用
1085. 兴趣搜索在腾讯看点的探索与实践
1086. 新东方在线教育实时数仓的落地实践
1087. 高德打车稳定性建设
1088. 情感分析技术在美团的探索与应用
1089. 借助 Flink 与 Pulsar，BIGO 打造实时消息处理系统
1090. 阿里飞猪推荐算法探索实践
1091. 从零开始掌握 tensorflow 算子开发 (1)：tensorflow 架构以及编译构建
1092. 图对比学习的最新进展
1093. 网易 | Hive SQL 迁移 Spark SQL 在网易传媒的实践
1094. 推荐系统全链路（4）：打压保送重排策略 - 拍不完的脑袋
1095. 推荐系统全链路（3）召回粗排精排 - 级联漏斗下篇
1096. 推荐系统全链路（2）召回粗排精排 - 级联漏斗上篇
1097. 推荐系统全链路（1）：召回粗排精排 - 各有所长
1098. 腾讯 CTR 建模过程中的实践总结
1099. KDD'21 | 淘宝搜索中语义向量检索技术
1100. 百度 NLP 技术在智能招聘中的应用研究
1101. 深入互联网广告中的出价模式 — 再谈 oCPX 中的双出价
1102. 淘系技术 | 分钟级在线深度学习在手淘信息流排序模型中的探索与实践
1103. 开奖了 | 揭秘 2022 届美团和腾讯校招薪资，香水团完全不输鹅厂！
1104. 百度｜图谱相关技术在风控反作弊中的应用和探索
1105. 腾讯 | 智能批改技术实践与探索
1106. 推荐系统中粗排扮演的角色和算法发展历程
1107. 阿里 | 流计算引擎数据一致性的本质
1108. 推荐广告模型的降本提效：压缩策略
1109. 网易云音乐实时数仓 2.0 进阶之路
1110. 广告分析：常用的广告效果评估指标大全（广告主 + 媒体）
1111. 线上广告：用户营销触达的重要渠道与手段（移动端）
1112. 美团 | 广告深度预估技术在美团到店场景下的突破与畅想
1113. 蜻蜓 FM 实时推荐系统的发展和演进
1114. 实体链接在小布助手和 OGraph 的实践应用
1115. 2021 年网易云音乐实时计算平台发展和挑战
1116. 百度信息流推荐系统智能交付解决方案探索
1117. 想了解百度搜索核心技术？来这！
1118. 从零开始掌握 tensorflow 算子开发
1119. 机器学习 - 特征工程分享 PPT（可下载）
1120. 萨摩耶云 | 深度迁移学习技术在金融风控中的应用
1121. 灵数科技 | 图在异常流量识别中的应用和演进
1122. 来也 | 自监督学习在计算机视觉中的应用
1123. 阿里小蜜多模态知识图谱的构建及应用
1124. 贝壳找房 | 人机耦合在贝壳新居住服务的应用
1125. 58 技术 | 广义多目标算法探索实践
1126. 从技术到体验：vivo 机器翻译落地实践
1127. Bilibili 基于 Flink 的优化与实践
1128. Impala 在腾讯金融大数据场景中的应用
1129. 百度数据联邦平台及其应用研究
1130. CV 精选知识点：什么是 NMS（Non-maximum suppression 非极大值抑制）
1131. 字节跳动是怎么做全链路压测的？
1132. 百度信息流和搜索业务中的 KV 存储实践
1133. 神策数据 | 从技术视角看什么才是值得拥有的 A/B 测试？
1134. Apache Flink 在汽车之家的应用与实践
1135. 2021 年 8 月，字节秋招算法 5 道面试题分享
1136. 爱奇艺 TensorFlow Serving 内存泄漏优化实践
1137. 腾讯技术 | QQ 浏览器智能问答技术探索实践
1138. ​度小满金融大数据架构实践
1139. CV 精选知识点：DPM（Deformable Parts Model）算法流程详解
1140. 金融场景下的模型可解释性应用探索
1141. 无监督算法在虎牙风控的探索实践
1142. 2021 年 8 月，Shopee- 算法工程师 5 道面试题分享
1143. 知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究
1144. 百度技术 | 云原生架构下的持续交付实践
1145. 字节技术 | 火山引擎 A/B 测试的思考与实践
1146. 百分点认知智能实验室：智能校对的技术原理和实践
1147. 阿里巴巴 CTO 鲁肃独家自述：CTO 就是要给 CEO 扫清障碍和风险
1148. 干货 | 携程 AI 推理性能的自动化优化实践
1149. 百度 | 持续交付方法与实践
1150. 美团 | 新一代 CTR 预测服务的 GPU 优化实践
1151. 2021 年 7 月底，“陌陌”推荐算法 5 道面试题分享！
1152. 面试题精选 | 风控建模流程、分箱法的目的及第三方数据评估！
1153. 金融风控大厂 10 道精选面试题分享！
1154. 腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践
1155. 2021 年七月中旬，百度算法面试 5 道题分享
1156. 融 360 金融风控系统开发实践
1157. 百度短视频推荐系统的目标设计
1158. 百度 | 一年数十万次 ABTest 实验背后的架构与数据科学
1159. 金融风控精选 5 道面试题分享 ! 文末彩蛋
1160. 由于幸存者偏差，导致强变量在后续迭代中逐渐削弱甚至相反怎么办 | 文末有福利
1161. 2021.09.05 AIQ-ChangeLogs
1162. 2021 年七月中旬，虾皮北京提前批 - 算法工程师 5 道面试题
1163. 闲鱼是如何做个性化商品选品及人群画像分析的
1164. 腾讯基于兴趣点图谱的内容理解
1165. 美团智能客服技术实践
1166. AI 开源项目精选：GPT2.0、激活可视化、全面基本面分析包
1167. 去哪儿网库存搜索在高并发场景下的探索
1168. 伴鱼：借助 Flink 完成机器学习特征系统的升级
1169. AI 精选开源项目：处理 fMRI 数据、检测卫星图像、GPT2 生成模型
1170. 张俊林：对比学习在微博内容表示的应用
1171. 汽车之家离线计算平台建设实践
1172. Apache Flink 在京东的实践与优化
1173. 2021 年 7 月中旬，腾讯 PGB,NLP 算法面试题 6 道！
1174. 快手基于 Flink 构建实时数仓场景化实践
1175. 伴鱼用户画像平台：设计篇
1176. 伴鱼技术 | 机器学习预测服务：设计篇
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1178. 伴鱼技术 | 机器学习特征系统在伴鱼的演进
1179. 百度技术 | 图数据库在百度汉语中的应用
1180. AI 开源项目分享：pytorch 增强图像数据、Tensorflow 2.0 实现...
1181. 如何支持亿级用户分流实验？AB 实验平台在爱奇艺的实践
1182. AI 精选开源项目：构建向量应用程序、YOLO 存储库、多语言语料库
1183. 2021 年 7 月中旬 蔚来 NLP 算法工程师 面试题 4 道！
1184. 阿里技术 | 如何设计可靠的灰度方案
1185. 万物皆为向量：爱奇艺在线向量召回工程服务化实践
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1187. AI 开源项目分享：时间序列预测模型、图像监督的 python 库...
1188. 归因分析：淘宝直播数据助理及其价值研究
1189. AI 开源项目精选 | 基于 pytroch 的 ORC 算法库及 python 高性能 CPU 分析等
1190. NER 技术在对话系统中的应用实践
1191. OPPO 数据湖统一存储技术实践
1192. 斗鱼风控算法体系建设
1193. 百度技术 | 千亿级模型在离线一致性保障方案详解
1194. 21 年 7 月底，字节推荐算法（DATA-EDU）面试题 5 道
1195. 去哪儿网数据同步平台技术演进与实践
1196. 基于 PaddlePaddle 的出色多语言 OCR 工具包、钢琴 MIDI 数据集
1197. 2021 年 7 月初，深圳 TPlink 图像算法工程师面试题分享
1198. 淘系技术 | 淘宝视频的跨模态检索
1199. 阿里妈妈展示广告预估校准技术演进之路
1200. 网易有数机器学习平台批调度与 k8s 调度系统的深度解析
1201. 58 技术｜改进的 Wide&Deep 在文本分类中的应用
1202. 闲鱼技术 | 如何实现卖家增长任务的 AB 实验
1203. 数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
1204. 腾讯技术 | 揭秘 Feed 信息流推荐背后的系统设计
1205. 大厂面试题分享：K 近邻、kmeans 聚类算法、随机森林、SVM 算法
1206. 滴滴数据挖掘工程师招聘
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1209. Flink 在爱奇艺广告业务的实践
1210. 阿里技术 | 基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
1211. 多类目 MoE 模型在京东电商搜索中的应用
1212. 58 技术 | 文本表征模型在风控场景下的应用实践
1213. 机器学习建模中的 Bagging **
1214. 爱奇艺搜索排序算法实践
1215. 2022 届 360 校招提前批推荐算法面试题总结
1216. 面经分享：零基础从数据分析成功转行推荐算法成功上岸
1217. 腾讯技术 | 自动化接口测试实践经验
1218. 微拍堂 | 深度召回在文玩个性化推荐中的实践
1219. 2021 年 6 月底，明略科技算法岗 7 道面试题分享
1220. AI 开源项目分享：PyTorch 的语义分割及最快的非结构化数据集等
1221. 美团商品知识图谱的构建及应用
1222. 爱奇艺娱乐行业完备的知识图谱库落地实践
1223. 特征存储及计算在 CRM 商机智能分配中的实践
1224. 「技术人生」第 5 篇：浅谈如何成为技术一号位?
1225. 「技术人生」第 4 篇：技术、业务、组织的一般规律及应对策略
1226. 「技术人生」第 3 篇：解决问题的规律总结
1227. 「技术人生」第 2 篇：学会分析事物的本质
1228. 「技术人生」专题第 1 篇：什么是技术一号位？
1229. 2021 年 6 月底，拼多多搜索广告算法暑假实习面试题 2 道
1230. 「干货」YOLOv5 的 PyTorch 实现、多视图 3D 人体数据集等 AI 开源项目
1231. yolov4 火灾检测，烟雾检测、 古文预训练语言模型等 AI 开源项目分享
1232. vivo 2022 届提前批数据挖掘 面试题 | 文末免费送书
1233. 复杂语境下的实体关系抽取
1234. 58 技术 | 王焱：58 同城流式语音识别引擎应用实践
1235. 腾讯 | 布隆过滤器原理与应用
1236. 丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving
1237. 去哪儿网 | Lucene 倒排索引原理
1238. 本周 AI 开源项目分享！多对象跟踪、电影推荐系统、神经网络...
1239. 2021 年 6 月 9 日，CVTE NLP 算法岗面试题 5 道
1240. 2021 年 6 月，CVTE NLP 算法岗 4 道面试题分享
1241. 网易云音乐大 Flow 任务优化实践
1242. 分享 7 个 AI 优质开源项目！文本生成、自动化数据搜集...
1243. 浅谈有赞搜索质量保障体系
1244. 2021 年 4 月份 3 道伴鱼 AI 算法岗面试题
1245. 58 同城 CRM 多目标排序算法
1246. 阿里技术 | Serverless 时代下大规模微服务应用运维的最佳实践
1247. eBay | 图神经网络在支付风控中的应用
1248. 美团本地生活综合性需求知识图谱的构建及应用
1249. 2021 年 4 月份，阿里蚂蚁金服算法岗实习面试题 6 道
1250. 【阿里妈妈数据科学系列】第二篇：在线分流框架下的 ABTest
1251. vivo | 深度解析 Lucene 轻量级全文索引实现原理
1252. 闲鱼大规模实时数仓搭建实践
1253. 闲鱼商品理解数据分析平台——龙宫
1254. 闲鱼搜索相关性——体验与效率平衡的背后
1255. 2021 年 4 月份，京东算法岗面试题 4 道
1256. WAIC| 高精准、低成本，九章云极 DataCanvas 突破 AutoML 难题
1257. 【阿里妈妈数据科学系列】第一篇：认识在线实验 (ABTest)
1258. 汽车之家湖仓一体架构实践
1259. 贝壳找房 | 端到端模型在贝壳经纪人流失预警场景的实践
1260. 2021 年 6 月 6 日 -6 月 16 日，拼多多算法面试 8 道
1261. 爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践
1262. 干货 | 如何将知识图谱引入推荐系统？
1263. Flink + Iceberg + 对象存储，构建数据湖方案
1264. 多业务建模在美团搜索排序中的实践
1265. PPT+ 视频回放 | 来也科技《知识图谱及智能问答系统构建》
1266. 2021 年 6 月份，TPLINK22 提前批网络安全算法工程师面试题 3 道
1267. NLP 从业者拿到 BAT50 万 offer 的提升历程：分享近 100 道 NLP 面试题
1268. 融 360 | 智能风控模型的自动化迭代
1269. 58 同城本地服务《虚拟类目 - 标签》体系构建
1270. 百度搜索稳定性问题分析的故事（下）
1271. 2021 年 4 月底，腾讯应用研究岗暑期实习面试题 12 道
1272. 2021 年 6 月份：vivo 推荐算法工程师一面 · 5 道题 | 福利
1273. 网易云音乐数仓治理之数据任务重构实践
1274. 多标签分类中的损失函数与评估指标
1275. 万字解读：预训练模型最新综述
1276. 推荐系统中的长尾物品（Tail Items）推荐问题方案
1277. 小米在知识表示学习的探索与实践
1278. 同程旅行网基于 RocketMQ 高可用架构实践
1279. 58 同城 HBase 平台 ZGC 应用实践
1280. 百度搜索稳定性问题分析的故事（上）
1281. 邀请函 |7 月 10 日，九章云极 DataCanvas 邀您相约世界人工智能大会
1282. TP-LINK 提前批（图像算法岗）6 月 7 日 -6 月 8 日 面试题 6 道
1283. 多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用
1284. eBay | 亿展宏图 第二篇 | 图算法在 eBay 支付风控领域的应用
1285. 算法在哈啰顺风车中的实践应用
1286. 算法工程师：肩上扛是脑子，不是皮球（NLP 最新面试 35 题）
1287. 自然语言处理 (NLP) 精选 13 道面试题
1288. 好未来暑期算法实习面试题 5 道
1289. Qunar | Flink+ 数据湖 Iceberg 的体验
1290. 唯品会：在 Flink 容器化与平台化上的建设实践
1291. 丁香园基于 Milvus 的向量召回应用
1292. 阿里 | 全链路压测体系建设方案的思考与实践
1293. 深度学习大厂面试题汇总（31 - 40）
1294. 深度学习精选面试题：涵盖深度学习所有考点（15-30）
1295. 金融资管领域知识图谱的构建和应用
1296. 标签数据——用户 LBS 位置标签及 POI 数据如何从生产到应用？
1297. eBay | 亿展宏图 第一篇— 两张图入门图算法
1298. 飞猪 | 拼接召回在飞猪交通域的实践
1299. 阿里妈妈应用系统大规模异步交互治理方案
1300. 阿里云 | 深入理解领域驱动设计中的聚合
1301. 5 月 24 日 -5 月 27 日，好未来算法实习岗面试题 8 道
1302. 性能优化：关于缓存的一些思考
1303. 深度学习面试 79 题：涵盖深度学习所有考点（66-79）
1304. OPPO | 统一预估引擎的设计与实现
1305. 数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了
1306. 基于 Flink 打造的伴鱼实时计算平台 Palink 的设计与实现
1307. 【干货篇】平安银行推荐系统介绍（专题）
1308. 58 同城 | 智能问答机器人问答引擎架构实践
1309. 基于 Lucene 实现万亿级多维检索与实时分析
1310. 大规模图算法在京东广告的实践
1311. 阿里妈妈搜索广告 CTR 模型的“瘦身”之路
1312. 2021 年 4 月份 ，NLP 算法岗面试题总结
1313. 精选机器学习面试题，斩获一线互联网公司机器学习岗 offer
1314. 机器学习高频面试真题整理
1315. Flink + Iceberg 在去哪儿的实时数仓实践
1316. 阿里飞猪个性化搜索排序探索实践
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1319. 向广大网友请教一个可能比较低智商的问题，万分感谢！
1320. 美团外卖美食知识图谱的迭代及应用
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1322. 2021 年 CV 岗位精选面试题（21-31）
1323. CV 岗位精选面试题（11-13）
1324. 蜻蜓 FM 信息流推荐探索与实践
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1326. 阿里妈妈是如何做品牌风险管理的
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1329. Flink 和 Pulsar 的批流融合
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1331. Flink 在有赞的实践和应用
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1335. 因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践
1336. Apache Flink 在 bilibili 的多元化探索与实践
1337. Flink 实时计算在微博的应用
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1340. 贝壳基于 Flink 的实时计算演进之路
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1343. 视频内容理解在手淘逛逛中的应用与落地
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1351. 贝壳找房 | 基于事理图谱的应用与实践
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1353. 向广大网友请教一个可能比较弱智的问题，万分感谢！
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1361. 推荐系统召回全能模型之：FM 模型
1362. 干货篇 | 观远数据：可解释机器学习原理及应用
1363. 爱奇艺数据中台的建设实践
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1386. 腾讯音乐：全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计
1387. 58 同城 | 搜索引擎实时索引实现和重构
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1390. 快手基于 Flink 的实时计算持续优化与实践
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1468. 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
1469. 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
1470. 腾讯 | 大幅降低存储成本，Elasticsearch 可搜索快照是如何办到的？
1471. 京东 Flink 优化与技术实践
1472. 《学会提问》读书笔记
1473. 微信看一看：推荐系统用户画像构建指南
1474. FreeWheel | 实时数据系统弹性伸缩实践
1475. 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（一）
1476. 有赞 | 领域建模在有赞客户领域的实践
1477. ​阿里 | ClickHouse 在手淘流量分析业务实践
1478. 阿里 | 信息流推荐的用户增长机制
1479. 谁也不必告别北京
1480. 书单 | 搜索领域大牛都读什么书？
1481. 【功能升级】优化搜索体验
1482. 可解释机器学习发展和常见方法！
1483. 特征工程｜文本特征处理的四大类主流方法
1484. 基于 Flink+Iceberg 构建企业级实时数据湖
1485. 陌陌直播如何做到推荐系统的从 0 到 1
1486. vivo 技术 | 分布式搜索引擎 Elasticsearch 的架构分析
1487. 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”
1488. 58 同城 | 商业数据仓库建设实践
1489. 百度事件知识图谱技术与应用
1490. 论文｜Airbnb Embedding 的实践和思考
1491. 阿里 | 优酷大数据 OLAP 技术选型
1492. 干货 | 你想知道的 ABTest 实验知识全在这里了
1493. 干货 | 中文分词技术详解
1494. 阿里 | 我看技术人的成长路径
1495. 美团本地生活场景的短视频分析
1496. 网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模
1497. Linux I/O 原理和 Zero-copy 技术全面揭秘
1498. 58 同城 AI 算法平台的演进与实践
1499. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳 OLAP 平台架构演进
1500. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳一站式大数据开发平台实践
1501. 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳智能推荐平台建设实践
1502. 滴滴技术 | 滴滴语音交互自然语言理解探索与实践
1503. 58 同城 | 58 同镇下沉市场中的推荐技术实践
1504. 腾讯技术 | 用万字长文聊一聊 Embedding 技术
1505. 语义向量召回之 ANN 检索
1506. Apache Doris 在京东搜索实时 OLAP 中的应用实践
1507. 阿里文娱深度语义搜索相关性探索
1508. 丁香园 | 图表示学习 实践与思考
1509. 丁香园 | 搜索中的 Query 扩展技术（二）
1510. 阿里 Alink：基于 Flink 的机器学习平台
1511. 58 同城 | 槽位识别与纠错在智能语音机器人中的实践
1512. 诸葛越：关于算法工程师职业发展的思考
1513. 知识图谱在小米的应用与探索
1514. 漫谈语义相似度与语义向量表征
1515. 菜鸟网络实时数仓 2.0 进阶之路
1516. 百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch 篇
1517. 解读：为什么要做特征归一化 / 标准化？
1518. 腾讯看点视频推荐索引构建方案
1519. 深度学习在 58 同城首页推荐中的应用
1520. 蘑菇街首页推荐多目标优化之 reweight 实践：一把双刃剑？
1521. 58 同城搜索云 -- 云搜核心技术揭秘
1522. 阿里高级技术专家：成长路上如何破局？
1523. 生产实践 | Flink + 直播（二）| 如何建设实时公共画像维表？
1524. 生产实践 | 基于 Flink 的直播实时数据建设 （一）| 需求和架构篇
1525. 干货 | 携程 Elasticsearch 数据同步实践
1526. 数据增强在贝壳找房文本分类中的应用
1527. 腾讯 | 搜你所想，从 Query 意图识别到类目识别的演变
1528. 携程 | 机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用
1529. 携程 | 响应速度与智能化如何平衡，携程酒店搜索系统实践
1530. 携程 | 用户画像在携程商旅的实践
1531. Flink 流量控制与反压机制完全总结
1532. 深入理解推荐系统：超长用户行为序列建模
1533. 深入理解推荐系统：推荐系统中的 attention 机制
1534. 深入理解推荐系统：Fairness、Bias 和 Debias
1535. 第四范式 | 如何构建一个好的电商搜索引擎？
1536. 干货 | 用户画像在用户生命周期中的应用
1537. 腾讯技术 | 新一代搜索引擎项目 ZeroSearch 设计探索
1538. 推荐系统中如何做多目标优化
1539. 360 展示广告智能化演进
1540. 文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用
1541. 《领域驱动设计 DDD》核心知识梳理笔记
1542. 网易严选 | "全能选手"—Embedding 召回表征算法实践
1543. 滴滴 Elasticsearch 集群跨版本升级与平台重构之路
1544. 京东推荐系统中的兴趣拓展如何驱动业务持续增长
1545. 美团智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践
1546. 机器学习中的特征工程总结！
1547. 阿里深度召回模型实践
1548. 腾讯技术 | 交互式分析领域，为何 ClickHouse 能够杀出重围？
1549. 用户画像在阅文的探索与实践
1550. 阿里 | 自然语言处理在开放搜索中的应用
1551. 搜索引擎新架构：与 SQL 不得不说的故事
1552. Angel：深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践
1553. 知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络
1554. 蘑菇街 DSP 广告实践
1555. 贝壳找房 | 基于内容热度的推荐
1556. 美团外卖实时数仓建设实践
1557. 携程技术 | 为什么我们要从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse？
1558. 如何维持搜索系统的迭代和运转？
1559. 网易数据湖探索与实践
1560. 深度强化学习在滴滴路径规划中的探索实践
1561. 滴滴技术 | Presto 在滴滴的探索与实践
1562. 基于 Apache Doris 的小米增长分析平台实践
1563. 作业帮基于 Apache Doris 的数仓实践
1564. 58 同城 | 多样性算法在 58 部落的实践和思考
1565. 网易严选 - 数仓规范和评价体系
1566. 亿级用户，腾讯看点信息流推荐系统的架构挑战
1567. 贝壳找房 | 降本提效，贝壳搜索推荐架构统一之路
1568. 浅谈性能优化与稳定性保障实践
1569. 即刻技术 | 推荐系统 Embedding 向量召回在即刻的工程实践
1570. 网易 | 向量体系 (Embedding) 在严选的落地实践
1571. 滴滴技术 | 数据挖掘技术在轨迹数据上的应用实践
1572. 腾讯 | 从零开始了解推荐系统全貌
1573. 向量召回在阿里躺平 APP 的实践
1574. 字节跳动 Flink 单点恢复功能实践
1575. 同义变换在百度搜索广告中的应用
1576. 前沿重器 [2] | 美团搜索理解和召回
1577. Java 编程方法论：响应式 Spring Reactor 3 设计与实现
1578. 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
1579. 深度学习之表示学习（理论结合实践的思考）
1580. 用户画像实践：神策数据标签生产引擎架构
1581. 贝壳找房 |【知识图谱系列】开篇：基于 KBQA 的经纪人咨询助手
1582. 腾讯信息流热点挖掘技术实践
1583. 超详细：完整的推荐系统架构设计
1584. 淘系技术 | 单元测试实践篇：Mock 框架
1585. 如何基于 Flink 生成在线机器学习的样本？
1586. 阿里定向广告新一代 Rank 技术
1587. 蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与 wide&deepFM 实践（工程 + 算法）
1588. 网易大数据用户画像实践
1589. 如何实现一个搜索自动补全器？
1590. 让推荐系统会“说话”，达观数据推荐理由设计实践
1591. 贝壳找房 | Thrift 中 TNonblockingServer 工作流程解析
1592. 阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓演进之路
1593. 算法工程师之路—搜索召回策略篇
1594. 使用 SQL 窗口函数进行增长数据分析
1595. 第四范式 | 推荐系统架构治理
1596. 腾讯 | 深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索
1597. 58 同城 | 深度学习在商业排序的应用实践
1598. CSCNN：新一代京东电商广告排序模型
1599. Elasticsearch 性能调优
1600. 第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程
1601. 滴滴 | 数据仓库指标体系建设实践
1602. 滴滴 | 实时数仓在滴滴的实践和落地
1603. 58 同城 | 本地服务场景下的流量分发算法实践
1604. 淘宝搜索模型核心技术：用户建模篇
1605. 阿里飞猪个性化推荐：召回篇
1606. 有赞 | 为什么技术同学需要有更多的业务思考？
1607. 微博推荐算法实践与机器学习平台演进
1608. 优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架，系统架构概览
1609. Embedding 在腾讯应用宝的推荐实践
1610. 阿里定向广告最新突破：面向下一代的粗排排序系统 COLD
1611. Elasticsearch 的查询毛刺问题原因分析
1612. 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！
1613. 【社招】美团点评 Java 开发工程师
1614. Elasticsearch DSL 语法中 queries/filters 执行顺序探秘
1615. 基于内容和上下文的音乐推荐
1616. 滴滴 ElasticSearch 千万级 TPS 写入性能翻倍技术剖析
1617. ES 在十几亿的数量级下如何提升查询效率？
1618. 汽车之家电商平台秒杀系统架构实现
1619. 网站日志实时分析之 Flink 处理实时热门和 PVUV 统计
1620. 第三十九期人工智能深度学习 DeepLearning----Tensorflow 核心技术实战培训班
1621. 电商知识图谱
1622. 预训练语言模型在网易严选的应用
1623. 基于机器学习的文本分类！
1624. 搭建企业级 AB/Testing 平台实践
1625. PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践
1626. 微博基于 Flink 的机器学习实践
1627. 什么时候值得去使用上下文嵌入 (Embedding)？
1628. 深入互联网广告中的出价模式（补充篇）
1629. 深入互联网广告中的出价模式 (上中下完整版)
1630. 用户画像方法论与工程化解决方案
1631. 微信 "看一看" 内容理解与推荐
1632. 58 同城 | 多业务融合推荐策略实践与思考
1633. 文字识别在高德地图数据生产中的演进
1634. 基于 Apache Flink 的爱奇艺实时计算平台建设实践
1635. 58 技术 | 金融数仓体系建设
1636. 美团搜索中 NER 技术的探索与实践
1637. 如何快速入门大数据
1638. 机器学习中算法与模型的区别
1639. 详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回
1640. 滴滴司机调度系统实践
1641. 美团点评 | 智能搜索模型预估框架的建设与实践
1642. 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
1643. 基于 BERT 的 ASR 纠错
1644. 有赞 ABTest 系统：数据驱动增长实践
1645. 救火必备！问题排查与系统优化手册
1646. 淘系技术 | 极简而高效的沟通管理法
1647. 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
1648. 所有机器学习项目都适用的检查清单
1649. ​【特征工程】时序特征挖掘的奇技淫巧
1650. 平安寿险 AI 团队 | 文本纠错技术探索和实践
1651. 微信「看一看」 推荐排序技术揭秘
1652. TensorFlow 中最大的 30 个机器学习数据集
1653. BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践
1654. 医疗搜索中的 query 词权重算法探索
1655. 优酷视频元素内容召回系统：多级多模态引擎探索
1656. 【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
1657. 如何用 OKR 促进跨团队协同
1658. 【综述】基于知识图谱的推荐系统综述
1659. 一文总结词向量的计算、评估与优化
1660. 深入浅出词嵌入技术
1661. [详解] 一文读懂 BERT 模型
1662. Elasticsearch 遇上 BERT：使用 Elasticsearch 和 BERT 构建搜索引擎
1663. 机器学习数学基础：常见分布与假设检验
1664. 细粒度实体分类论文综述：（二）
1665. 命名实体识别 NER 论文综述（一）
1666. 图文并茂带你了解依存句法分析
1667. 机器学习模型评估与超参数调优详解
1668. 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
1669. 干货 | 查询耗时降低 2/3，携程度假搜索引擎架构优化
1670. NLP 模型的产品化
1671. 汽车之家机器学习平台的架构与实践
1672. 腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
1673. IDC 再评**机器学习开发平台市场，九章云极位列三甲！
1674. 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？
1675. 主流推荐引擎技术及优缺点分析
1676. 塔勒布《反脆弱》读后感
1677. 趣头条基于 Flink+ClickHouse 的实时数据分析平台
1678. 58 同城 | 深度召回在招聘推荐系统中的挑战和实践
1679. 异常检测
1680. 拼多多创始人黄峥：我的人生经历和创业理念
1681. 算法工程师如何应对业务方和老板的灵魂拷问？
1682. 程序员精进之路：性能调优利器 -- 火焰图
1683. 深度学习在高德 POI 鲜活度提升中的演进
1684. 关键短语抽取及使用 BERT-CRF 的技术实践
1685. 内容理解在新浪微博广告中的应用
1686. 医疗健康领域的短文本解析探索（三 ) ---- 文本纠错
1687. 医疗健康领域的短文本解析探索（二）
1688. 医疗健康领域的短文本解析探索（一）
1689. 谈谈医疗健康领域的 Phrase Mining
1690. 58 同城 | Embedding 技术在房产推荐中的应用
1691. 来阿里 6 年，我是如何快速成长的？
1692. 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用
1693. 腾讯万亿级 Elasticsearch 内存效率提升技术解密
1694. 五年磨一剑：滴滴顺风车服务端之稳定性规范
1695. 深入理解推荐系统：排序
1696. 深入理解 YouTube 推荐系统算法
1697. 京东电商搜索中的语义检索与商品排序
1698. 滴滴数据驱动利器之 AB/Test 实践
1699. 美团配送 A/B 评估体系建设与实践
1700. 谈一谈NLP中语言模型的发展
1701. 见微知著，你真的搞懂 Google 的 Wide&Deep 模型了吗？
1702. 用户画像技术及方法论
1703. 【布道师系列】杨健——30 天到 3 分钟的改变！下篇
1704. 为什么 L2 正则化能够缓解模型过拟合并使得模型更简单
1705. 知识蒸馏在推荐系统的应用
1706. Embedding 技术在推荐系统中的实践总结
1707. xDeepFM 算法理论与实践
1708. Wide&Deep 算法理论与实践
1709. 推荐系统系列（二）：FFM 算法理论与实践
1710. 推荐系统系列（一）：FM 算法 理论与实践
1711. 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下）
1712. 【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
1713. 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）
1714. 算法工程师必知必会的经典模型系列一：Transformer 模型串讲
1715. 基于多任务学习和负反馈的深度召回模型
1716. 算法工程师也会遇到 35 岁这道坎么？
1717. 图解 SimCLR 框架，用对比学习得到一个好的视觉预训练模型
1718. 从算法工程师到主管的转变，需要改变的是什么
1719. NLP 技术在金融资管领域的落地实践
1720. BERT 的优秀变体：ALBERT 论文图解介绍
1721. 贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇
1722. 推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法
1723. Netflix：使用 A/B 测试来找到最佳的插图
1724. 搜索相关性算法在 DiDi Food 中的探索
1725. 菜鸟实时数仓技术架构演进
1726. Netflix 中的插图个性化推荐
1727. 推荐系统中不得不说的 DSSM 双塔模型
1728. 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型
1729. 使用嵌入来做个性化的搜索推荐：来自 Airbnb
1730. 干货 | 业界实时数据体系架构
1731. 字节跳动—实习算法面经
1732. 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
1733. 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（上）
1734. 我的 ElasticSearch 认证工程师之路
1735. 机器学习工程化模型部署的几种方式总结
1736. 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
1737. 字节游戏急招数据挖掘工程师 - 帖子
1738. 字节游戏急招数据挖掘工程师
1739. 究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？
1740. 基于强化学习的 Contextual Bandits 算法在推荐场景中的应用
1741. 超强整理，非科班硕士的算法面经 (阿里 腾讯 字节 美团)
1742. 贝壳找房【语言模型系列】实践篇：ALBERT 在房产领域的实践
1743. 一文详尽之 SVM 支持向量机算法！
1744. 搜索中的 Query 理解及应用
1745. 汽车之家如何构建用户画像
1746. 搜索中的 Query 扩展技术
1747. 各大 AI 研究院共 35 场 NLP 算法岗面经
1748. 详解图表示学习经典算法 node2vec
1749. 搜索引擎背后的经典数据结构和算法
1750. 搜索系统中的意图识别
1751. 推荐系统的未来发展趋势
1752. 实验室小师弟的新鲜春招算法面经 (阿里搜索，微信，微软等)
1753. 字节跳动混沌工程实践总结
1754. SHAP 值的解释，以一种你期望的方式解释给你听
1755. 黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性
1756. 浅谈搜索系统中 Query 理解和分析
1757. 干货! 搜索系统中的深度匹配模型
1758. 干货! 推荐系统中的深度匹配模型
1759. 线下 auc 涨，线上 ctr/cpm 跌的原因和解决办法
1760. CS224w L11. LinkAnalysis_PageRank 算法
1761. 模型剪枝技术原理及其发展现状和展望
1762. 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)
1763. 贝壳找房—置信度计算在语音识别系统中的应用
1764. 产品经理，项目经理和技术经理是如何一起协作管理的？
1765. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十二）之 dim&&dii
1766. 2020 最新版《神经网络与深度学习》中文版更新完毕！（附 pdf 下载）
1767. 阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考
1768. 贝壳找房【语言模型系列】原理篇二：从 ELMo 到 ALBERT
1769. “疫情”黑天鹅，让企业管理数字化转型迫在眉睫
1770. 算法工程师常见面试问题及相关资料汇总
1771. 用 TensorFlow Extended 实现可扩展、快速且高效的 BERT 部署
1772. 干货 | 内容型产品 Feed 流的生成、效果评估及优化
1773. 机器学习中的隐私保护
1774. 一个关于项目管理者与程序猿之间的笑话
1775. PTMs：史上最全面总结 NLP 预训练模型
1776. Apache Flink OLAP 引擎性能优化及应用
1777. 企业如何选择适合自己的项目管理软件?
1778. 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 原理篇
1779. 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 简介篇
1780. 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
1781. 阿里—飞猪的“猜你喜欢”如何排序？
1782. 你所不知道的，华为项目管理之道！
1783. 智变·未来——九章云极 COOL NEWS 发布会
1784. 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
1785. 阿里广告 CTR 预估中用户行为学习和记忆建模
1786. 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一：从 one-hot 到 Word2vec
1787. 个性化搜索的介绍，推荐和搜索的强强结合
1788. Lucene 源码系列——pos pay 索引文件
1789. Lucene 源码系列——tim tip 索引文件
1790. Lucene 源码系列——fdx fdt 索引文件
1791. Lucene 源码系列——tvx tvd 索引文件
1792. Lucene 源码系列——默认 merge 策略 TieredMergePolicy
1793. Lucene 源码系列—— LogMergePolicy
1794. Lucene 源码系列——工具类 FixedBitSet
1795. Lucene 源码系列——Automaton 有穷自动机 (DFA)
1796. Lucene 源码分析——BKD-Tree
1797. Lucene 源码系列——查询原理（下）
1798. Lucene 源码系列——查询原理（上）
1799. i 技术会 | 爱奇艺效果广告探索与实践
1800. Lucene 源码系列—— Collector 收集各个 Segment 命中的 docs
1801. Lucene 源码系列——LRUQueryCache
1802. Lucene 源码系列——多个 SHOULD 的 Query 的倒排求并集
1803. Lucene 源码系列——多个 MUST 的 Query 的倒排求交集
1804. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十一）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
1805. Lucene 源码系列——索引文件的生成（十）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
1806. Lucene 源码系列——索引文件的生成（九）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
1807. Lucene 源码系列——索引文件的生成（八）之 dim&&dii（Lucene 8.4.0）
1808. Lucene 源码系列——索引文件的生成（七）之 tim&&tip
1809. Lucene 源码系列——索引文件的生成（六）之 tim&&tip
1810. Lucene 源码系列——索引文件的生成（五）之 tim&&tip
1811. Lucene 源码系列——索引文件的生成（四）之跳表 SkipList
1812. Lucene 源码系列——索引文件的生成（三）之跳表 SkipList
1813. Lucene 源码系列——索引文件的生成（二）之 doc&&pay&&pos
1814. Lucene 源码系列——索引文件的生成（一）之 doc&&pay&&pos
1815. Lucene 源码系列——倒排表
1816. Lucene 源码系列——DirectWriter&&DirectReader
1817. Lucene 源码系列—— PackedInts
1818. Lucene 源码系列——LZ4
1819. Lucene 源码分析——FST
1820. 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
1821. Lucene 源码系列——BytesRefHash
1822. Lucene 源码系列——BulkOperationPacked
1823. Lucene 源码系列——去重编码 (dedupAndEncode)
1824. Lucene 源码系列——IntBlockPool 类
1825. Lucene 源码系列——BooleanQuery 介绍
1826. 从罗永浩直播刷屏，来看如何做好项目管理
1827. CTR 预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
1828. 图解半监督学习 FixMatch，只用 10 张标注图片训练 CIFAR10
1829. 如何高效的进行多项目管理？
1830. 构造 IndexWriter 对象（十）
1831. 构造 IndexWriter 对象（九）
1832. 构造 IndexWriter 对象（八）
1833. 构造 IndexWriter 对象（七）
1834. 构造 IndexWriter 对象（六）
1835. 构造 IndexWriter 对象（五）
1836. 构造 IndexWriter 对象（四）
1837. 构造 IndexWriter 对象（三）
1838. 构造 IndexWriter 对象（二）
1839. 构造 IndexWriter 对象（一）
1840. 如何构建 A/B 测试系统，其核心功能有哪些？
1841. 有赞搜索中台的探索与实践
1842. 字节跳动核心竞争力到底是什么？
1843. DeepTables: 为结构化数据注入深度学习的洪荒之力
1844. 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
1845. 零基础入门数据挖掘——建模调参
1846. 零基础入门数据挖掘——特征工程实战
1847. 零基础入门数据挖掘——数据分析实战
1848. DevOps 在企业项目中的实践落地
1849. 怎样评价推荐系统的结果质量？
1850. 初探 GNN- 文本表示学习
1851. Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践
1852. 深入理解推荐系统：召回
1853. 敏捷开发流程, 您缺一个这样的协作平台
1854. 基于知识图谱的语义理解技术及应用
1855. 【腾讯】揭秘微信 "看一看" 是如何为你推荐的
1856. 揭秘微信「看一看」如何精准挖掘你感兴趣的内容
1857. 用户画像从 0 到 100 的构建思路
1858. Word delimiter graph token filter（word_delimiter_graph 词元过滤器）
1859. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（4）
1860. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（3）推理
1861. 阿里文娱多模态视频分类算法中的特征改进
1862. 通俗的理解牛顿 - 莱布尼茨公式及其证明
1863. 白话条件随机场（conditional random field）
1864. 阿里文娱算法公开课 #02：算法工程师的进阶之路（进阶篇）
1865. 阿里文娱算法公开课 #03：算法工程师的核心技能（CV 篇）
1866. 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
1867. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（2）损失函数
1868. 效果工具链之算法迭代篇
1869. 效果工具链之运营平台篇
1870. 如何设计一个 A/B test？
1871. 阿里文娱智能营销增益模型 (Uplift Model) 技术实践
1872. BiLSTM 上的 CRF，用命名实体识别任务来解释 CRF（1）
1873. 从文本中进行关系抽取的几种不同的方法
1874. 字节 AI Lab-NLP 算法热乎面经
1875. 深度学习在花椒直播中的应用—推荐系统冷启动算法
1876. 干货 | Softmax 函数详解
1877. 深度学习在阿里 B2B 电商推荐系统中的实践
1878. 对 Reformer 的深入解读
1879. Self-Attention 与 Transformer
1880. 通用的图像 - 文本语言表征学习：多模态预训练模型 UNITER
1881. 【推荐系统】协同过滤推荐算法
1882. 怎么理解基于机器学习“四大支柱”划分的学习排序方法
1883. 敏捷开发的那些事
1884. 【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
1885. 如何只使用标签来构建一个简单的电影推荐系统
1886. 信息流推荐在凤凰新闻的业务实践
1887. 机器学习加持的 Airbnb 体验搜索排序实践
1888. 理解计算机视觉中的损失函数
1889. 项目管理软件这么多，为什么我只推荐它？
1890. 知识图谱辅助的个性化推荐系统
1891. 从阿里的 User Interest Center 看模型线上实时 serving 方法
1892. 深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
1893. 百度凤巢算法面经
1894. 你们都在用什么项目管理软件?
1895. 广告算法在阿里文娱用户增长中的实践
1896. 【超详细讲解】深入理解 GBDT 二分类算法
1897. 搜索系统中的纠错问题
1898. 【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
1899. 【算法面经系列】头条 + 腾讯 算法工程师面经（NLP 实习）
1900. 如何做好项目管理，做好人人都是项目经理
1901. 微软小冰：如何构建人格化的对话系统
1902. 【论文笔记】TEM: 结合 GBDT 叶节点嵌入的可解释推荐模型
1903. 图解 Reformer：一种高效的 Transformer
1904. Flink 如何支持特征工程、在线学习、在线预测等 AI 场景？
1905. 算法在岗一年的经验总结
1906. 项目经理必备的项目管理工具——CORNERSTONE
1907. Flink Checkpoint 原理流程以及常见失败原因分析
1908. 58 同城智能语音质检系统架构实践
1909. 淘系高级技术专家的十年 | 既往不恋，纵情向前！
1910. 【贝壳找房】关系图谱在贝壳的构建和应用
1911. NLP.TM[28] | 浅谈 NLP 算法工程师的核心竞争力
1912. 机器学习的可解释性：因果推理和稳定学习
1913. 远程办公 | 适应时代的工作模式
1914. 在阿里，新人如何快速上手项目管理？
1915. 图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块
1916. 让 AI“读懂”短视频，爱奇艺内容标签技术解析
1917. 字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
1918. 水墨 - 在线 Markdown 编辑器
1919. 如何扩充知识图谱中的同义词
1920. 万字长文梳理 CTR 预估模型发展过程与关系图谱
1921. BERT 的嵌入层是如何实现的？看完你就明白了
1922. 浅谈流式模型训练体系
1923. ​“人工智能”初创公司所面临的问题
1924. 汽车之家推荐系统排序算法迭代之路
1925. “云开工”成主流，远程办公需求暴涨 663%
1926. 疫情之下 | 教你远程办公高效又安全
1927. 阿里 B 类电商用户增长实践
1928. 二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion
1929. 为什么机器学习项目非常难管理？
1930. 不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标？
1931. 工作效率低? 这个锅远程办公不背
1932. 关于使用 pytorch 能否对 SE ResNext 进行预训练
1933. 项目经理: 在家远程办公如何提高工作效率?
1934. BERT, ELMo, & GPT-2: 这些上下文相关的表示到底有多上下文化？
1935. 一些 NLP 的面试问题
1936. 停班不停工，远程办公助力击穿疫情下企业困局
1937. 自然语言理解（NLU）难在哪儿？
1938. 视频 | 信息流推荐技术在凤凰网的业务实践
1939. Elasticsearch 高级调优方法论之——根治慢查询！
1940. LinkedIn 招聘推荐系统中的机器学习的威力
1941. 为什么我们选择 LambdaMART 作为我们的酒店排序模型
1942. 如何（以及为什么需要）创建一个好的验证集
1943. 美团一站式机器学习平台建设实践
1944. 携程实时智能检测平台实践
1945. HMM 模型在贝壳对话系统中的应用
1946. NLP 中文分词知识梳理
1947. 阿里 B2B：融合 Matching 与 Ranking 的个性化 CTR 预估模型
1948. 部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式
1949. 视频 | 阿里文娱搜索算法实践和思考
1950. 从算法到应用：滴滴端到端语音 AI 技术实践
1951. 深入 Lucene 搜索引擎原理
1952. 掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch
1953. 如何增强推荐系统模型更新的实时性？
1954. 深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇
1955. 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
1956. 知识图谱基本概念 & 工程落地常见问题
1957. 2020 “跳槽”还是“卧槽”，你想好了吗？
1958. 敏捷开发实践之 Scrum 方法运用
1959. 机器学习在马蜂窝酒店聚合中的应用初探
1960. 项目管理软件的应用现状与发展趋势
1961. 亚马逊畅销书的 NLP 分析——推荐系统、评论分类和主题建模
1962. 推荐系统 pipeline 的构建过程和总体架构描述。
1963. 做机器学习项目的 checklist
1964. 敏捷实践经验分享，企业如何在敏捷开发中实施 DoD
1965. 推荐系统论文回顾：神经协同过滤理解与实现
1966. 阿里淘外商业化广告工程架构实践
1967. 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密
1968. 新一代海量数据搜索引擎 TurboSearch 来了！
1969. 机器学习在微博 O 系列广告中的应用
1970. 不仅仅用 CTR：通过人工评估得到更好的推荐
1971. 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
1972. 毕业 10 年才懂，解决问题的能力原来这么重要
1973. 跨境电商 Etsy 如何使用交互行为类型进行可解释推荐
1974. 机器学习模型的可解释性
1975. 个性化海报在爱奇艺视频推荐场景中的实践
1976. 华为招聘
1977. 华为人才招聘
1978. Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
1979. 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
1980. 程序员必知必会的零拷贝技术
1981. 推荐系统的发展与简单回顾
1982. 沟通的重要工具——乔哈里视窗
1983. NLP 技术在微博 feed 流中的应用
1984. 机器学习 - 一文理解 GBDT 的原理 -20171001
1985. LR+FTRL 算法原理以及工程化实现
1986. 推荐场景中召回模型的演化过程
1987. 读《影响力》这本书
1988. 系统重构的道与术
1989. CTO 被裁，离职前给组了的高级开发们 8 个建议。
1990. 记录：tf.saved_model 模块的简单使用（TensorFlow 模型存储与恢复）
1991. 淘宝如何拥抱短视频时代？视频推荐算法实战
1992. 解密淘宝推荐实战，打造 “比你还懂你” 的个性化 APP
1993. 风控特征—时间滑窗统计特征体系
1994. 解密商业化广告投放平台技术架构
1995. 深入理解 AQS 之 Condition 源码
1996. 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
1997. Hi, xiaolongnk
1998. Learning to rank 基本算法小结
1999. 知识结构化在阿里小蜜中的应用
2000. 万字长文！推荐系统算法岗校招面试经验 & 学习心得
2001. 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)​
2002. 经验：一个秒杀系统的设计思考
2003. 视频：美图个性化 push AI 探索之路
2004. 优酷 DSP 广告投放系统架构实践
2005. 浅谈微视推荐系统中的特征工程
2006. 知识图谱的自动构建
2007. 美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现
2008. 腾讯信息流内容理解技术实践
2009. 深度 |58 商业流量排序策略优化实践
2010. 美团点评 Kubernetes 集群管理实践
2011. 张一鸣：如何应对公司变大之后的管理挑战
2012. 如何提升「会议效率」
2013. 【有赞】数据资产，赞之治理
2014. 搜索引擎中的 Web 数据挖掘
2015. 几十亿数据查询 3 秒返回，ES 性能优化实战！
2016. 基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐
2017. Walrus- 一个轻量级 olap 查询框架
2018. 微服务高可用利器——Hystrix 熔断降级原理 & 实践总结
2019. 【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
2020. 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的
2021. 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践
2022. 【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐？
2023. 机器学习在 58 二手车估价系统实践
2024. 萌新想请教一下 特征选择 的问题
2025. 实时计算引擎在贝壳的应用与实践
2026. 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
2027. 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
2028. 知识图谱与语义分析技术介绍（附前沿论文解读）
2029. 网络图模型知识点综述
2030. 360 展示广告召回系统的演进
2031. Tensorflow 的 checkpoint 教程
2032. 陈曦：性能与稳定并存 Elasticsearch 调优实践
2033. 3000 台服务器不宕机，微博广告系统全景运维大法
2034. 由 Finalizer 和 SocksSocketImpl 引起的 Fullgc 问题盘点
2035. 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
2036. 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
2037. UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
2038. Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
2039. 美团配送交付时间轻量级预估实践
2040. 58 招聘推荐排序算法实战与探索
2041. 阿里如何实现秒级百万 TPS？搜索离线大数据平台架构解读
2042. 会向业务“砍需求”的技术同学，该具备哪 6 点能力？
2043. UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解
2044. 10 年 +，阿里沉淀出怎样的搜索引擎？
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2046. 老大难的 GC 原理及调优，这下全说清楚了
2047. 以 YouTube 论文学习如何在推荐场景应用强化学习
2048. 深度度量学习中的损失函数
2049. UC 信息流视频标签识别技术
2050. 常用学习算法
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2053. 降低软件复杂性的一般原则和方法
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2078. 推荐系统工程难题：如何做好深度学习 CTR 模型线上 Serving
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2185. 前深度学习时代 CTR 预估模型的演化之路
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2202. 基于 Tensorflow 高阶 API 构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇
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2209. 【贝壳找房】读“懂”用户找房需求：贝壳语义解析技术实践
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2212. 主流 CTR 预估模型的演化及对比
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2227. GBDT+LR 算法解析及 Python 实现
2228. 网易杭研 分享 图数据库基础
2229. 用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进
2230. 国美 11·11：大促场景下的国美智能推荐系统演进之路
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2234. 详解 GAN 的谱归一化（Spectral Normalization）
2235. 「回顾」机器学习在反欺诈中应用
2236. 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践
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2238. HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
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2243. 「回顾」基于金融智能风控的实时指标处理技术体系
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2246. 「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
2247. 毕玄：我在阿里的十年技术感悟
2248. 使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec
2249. 「回顾」蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用
2250. 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
2251. Google 重叠实验框架：更多，更好，更快地实验
2252. 58 招聘推荐系统介绍——AB 实验框架
2253. 深入剖析 Netty 源码设计（一）——深入理解 select poll epoll 机制
2254. 从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
2255. 中文分词技术及在 58 搜索的实践
2256. 58 搜索列表页连接效率优化实践
2257. 「回顾」58 同城 综合排序框架 连接效率优化实践
2258. 「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
2259. 推荐系统遇上深度学习 (二十九)-- 协同记忆网络理论及实践
2260. 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
2261. 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
2262. 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
2263. 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
2264. 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！
2265. 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
2266. 推荐系统遇上深度学习 (二十二)--DeepFM 升级版 XDeepFM 模型强势来袭！
2267. 推荐系统遇上深度学习 (二十一)-- 阶段性回顾
2268. 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
2269. 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
2270. 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
2271. 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
2272. 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
2273. 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
2274. 推荐系统遇上深度学习 (十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
2275. 推荐系统遇上深度学习 (十三)--linUCB 方法浅析及实现
2276. 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
2277. 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
2278. 推荐系统遇上深度学习 (十)--GBDT+LR 融合方案实战
2279. 推荐系统遇上深度学习 (八)--AFM 模型理论和实践
2280. 推荐系统遇上深度学习 (七)--NFM 模型理论和实践
2281. 推荐系统遇上深度学习 (六)--PNN 模型理论和实践
2282. 推荐系统遇上深度学习 (五)--Deep&Cross Network 模型理论和实践
2283. 推荐系统遇上深度学习 (四)-- 多值离散特征的 embedding 解决方案
2284. 推荐系统遇上深度学习 (三)--DeepFM 模型理论和实践
2285. 深度学习时代的图模型
2286. 推荐系统遇上深度学习 (二)--FFM 模型理论和实践
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2307. 《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇
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2310. 吴恩达、Yann LeCun 等大佬回顾预测 2019 年 AI 发展
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