[图片] 烛衡 阿里云开发者 利用缓存做性能优化的案例非常多，从基础的操作系统到数据库、分布式缓存、本地缓存等。它们表现形式各异，却有着共同的朴素的本质：弥补 CPU 的高算力和 IO 的慢读写之间巨大的鸿沟。 和架构选型类似，每引入一个组件，都会导致复杂度的上升。以缓存为例，它带来性能提升的同时， ....

前言 人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。”。 8 月 11 日，2011 年诺贝尔经济学奖获得者 Thomas J. Sargent 在由厚益控股和《财经》杂志联合主办主题为“共享全球智慧 引领未来科 ....

爱奇艺技术产品团队 今天分享的主要内容分为以下四块内容：爱奇艺效果广告产品介绍，主要是介绍爱奇艺效果广告的主要资源位以及对应的售卖形式；二是效果广告排序算法实践介绍，这里主要介绍在排序算法过程中使用的精排模型和粗排模型；三是效果广告业务策略实践，该模块主要介绍针对新广告的冷启动策略以及针对于出价实行 ....

AI 算法团队 zacbai 平安寿险 PAI 一、 全文框架概览 [图片] 一、关键短语抽取简介 关键短语抽取 (keyphrase extraction)，指从文章中提取典型的、有代表性的短语，期望能够表达文章的关键内容。 关键短语抽取对于文章理解、搜索、分类、聚类都很重要。而高质量的关键短语抽 ....

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文末彩蛋：七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送！ [图片]

文末彩蛋：七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送！ 31、什么是 RNN？ RNNs 的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句 ....

[图片] 作者 | 嵩华 阿里云云栖号 聚合模式是 DDD 的模式结构中较为难于理解的一个，也是 DDD 学习曲线中的一个关键障碍。合理地设计聚合，能清晰地表述业务一致性，也更容易带来清晰的实现，设计不合理的聚合，甚至在设计中没有聚合的概念，则相反。 聚合的概念并不复杂。本文希望能回到聚合的本质，对 ....

作者：厉辉，腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧，介绍 systemtap 的原理机制，如何使用火焰图快速定位性能问题原因，同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下，曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的？通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙，稍微有些经验 ....

[图片] 作者 | 周博 文章来源 | 阿里巴巴中间件团队 在阿里淘宝 双 11 的过程中，长期以来都是在生产环节做全链路压测的，通过实践我们发现在生产环境中做压测，实际上会和一个 IT 组织的结构、成熟度、流程等紧密相关，所以我们把全链路压测从简单的制作范围内脱离出来，变成整个业务连续性的方案。 ....

书籍是人类文明进步的阶梯。对于学习来说，要系统全面学习一个新的领域知识，书籍是必不可少，特别是那些经典书籍，作者本身花费大量时间精力，力求对读者产生价值以及启发，并且经典书籍通过时间洗礼，历久弥新。是我们成长必不可少养分，本身也能带给我们很多体验以及感悟。 [图片] 《人月神话》软件工程“圣经”，值 ....

翰学 阿里妈妈技术 阿里妈妈广告应用团队在平台化支撑业务发展的思路下，启动了对应用系统架构、研发模式、组织阵型各个维度的改革和升级，以期通过打造全新的“广告业务平台”来提升应用系统的工程建设能力、沉淀广告业务资产、建设专业的人才梯队、赋能营销业务的创新发展。 其中，业务中心化是推进应用平台化建设最重 ....

Introduction Google 是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在 Web 的语境下，一个实验是由一股流量（比如，用户的请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修 ....

分享一份对于书籍《美团机器学习实践》的思维导图总结。 第一章 问题建模 [图片] 第二章 特征工程 [图片] 第三章 常用模型 [图片] 第四章 模型融合 [图片] 第五章 用户画像 [图片] 第六章 POI 实体链接 [图片] 第七章 评论挖掘 [图片] 第八章 O2O 场景下的查询理解和用户引导 ....

[图片] 分享嘉宾：**陈德建 **新浪金融 高级模型算法研究员 整理编辑：侯美娟 内容来源：DataFun AI Talk《机器学习在反欺诈中应用》 出品社区：DataFun 当前机器学习在金融行业已经运用非常广泛，尤其在金融业的信贷领域。在实践中，欺诈与信贷业务强相关，所以，反欺诈变成机器学习在 ....

来源： Flink 前言 笔者最近回顾自己对 Flink 技术栈细节的理解，发现对 Flink 的网络栈、流控与反压这一套机制存在比较大的盲区。虽然平时多次处理过作业反压的问题，但是不完全理解背后的实现显然说不过去。于是专门写一篇总结，站在大佬们的肩膀上彻底搞清楚 Flink 是怎么做流控与处理反压 ....

丁香园大数据 NLP 丁香园大数据 背景 随着 BERT，GNN 等模型在 NLP 领域的发展，DNN 类模型的语义提取能力又得到进一步提升，我们对文本语义向量也有了更高的期待，期望语义向量或其他模型特征向量可以在召回段发挥更大作用；约 2019 年初，我们就尝试在推荐业务中引入基于 Faiss 的 ....

[图片] 欢迎加入 AIQ，与 22000+ 人工智能算法爱好者共同书写中国人工智能新篇章。在这里会分享人工智能在企业落地上的一些实践、AI 智能领域的资讯、知识及教育培训、会议活动；鼓励技术写作和问答互助。大家在这里相互信任，以平等 • 自由 • 奔放的价值观进行分享交流。 ChangeLogs ....

作者简介 大卫，携程资深算法工程师，关注计算广告和推荐系统。 发表于： 2020 年 7 月 16 日 一、用户画像 用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父 Alan Cooper 提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析 ....