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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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架构、搜索、推荐、广告系统优质资源整理

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

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

资源网站地址: https://cbamls.github.io/AI_Tutorial/

个人视角有限,还望各位大佬进行PR补充、丰富,谢谢。


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Lucene

大公司

阿里

阿里搜索事业部技术团队 阿里集团搜索、推荐、图像技术的大本营,大数据时代的创新主场。

阿里中间件团队博客 2012 年期间,阿里中间件博客记录了 20 多篇 Lucene、Solr 相关博文,主要记录了一些在项目开发过程中遇到的问题,以及部分源码解读。内容丰富、实用,但不是很系统。

百度

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美团点评

美团点评技术团队博客 在国内互联网公司中,个人认为“美团点评技术团队博客”是最持之以恒的,而且非常干货。

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  177. Walrus- 一个轻量级 olap 查询框架
  178. 微服务高可用利器——Hystrix 熔断降级原理 & 实践总结
  179. 【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
  180. 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的
  181. 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践
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  386. 机器学习中如何处理不平衡数据?
  387. 【58 同城】语言模型及其应用
  388. 测试机器学习降维之线性判别模型 (LDA)
  389. GBDT+LR 算法解析及 Python 实现
  390. 网易杭研 分享 图数据库基础
  391. 用 Flink 取代 Spark Streaming,知乎实时数仓架构演进
  392. 国美 11·11:大促场景下的国美智能推荐系统演进之路
  393. 58 精准推送实践
  394. 《美团机器学习实践》—— 思维导图
  395. 「回顾」强化学习:原理与应用
  396. 详解 GAN 的谱归一化(Spectral Normalization)
  397. 「回顾」机器学习在反欺诈中应用
  398. 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践
  399. 一文让你彻底理解准确率,精准率,召回率,真正率,假正率,ROC/AUC
  400. HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
  401. Flink 在有赞实时计算的实践
  402. 语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起
  403. 「回顾」百度智能写作如何通过人工智能技术为媒体内容创作赋能?
  404. 58 技术沙龙——云搜 知乎 58 同城 搜索架构
  405. 「回顾」基于金融智能风控的实时指标处理技术体系
  406. 「回顾」阿里妈妈:定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络
  407. 深入剖析 Netty 源码设计(二)——BIO NIO AIO Reactor 模式到底干了啥
  408. 「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
  409. 毕玄:我在阿里的十年技术感悟
  410. 使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec
  411. 「回顾」蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用
  412. 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
  413. Google 重叠实验框架:更多,更好,更快地实验
  414. 58 招聘推荐系统介绍——AB 实验框架
  415. 深入剖析 Netty 源码设计(一)——深入理解 select poll epoll 机制
  416. 从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
  417. 中文分词技术及在 58 搜索的实践
  418. 58 搜索列表页连接效率优化实践
  419. 「回顾」58 同城 综合排序框架 连接效率优化实践
  420. 「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
  421. 推荐系统遇上深度学习 (二十九)-- 协同记忆网络理论及实践
  422. 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
  423. 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
  424. 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
  425. 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
  426. 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!
  427. 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
  428. 推荐系统遇上深度学习 (二十二)--DeepFM 升级版 XDeepFM 模型强势来袭!
  429. 推荐系统遇上深度学习 (二十一)-- 阶段性回顾
  430. 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
  431. 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
  432. 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
  433. 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
  434. 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
  435. 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
  436. 推荐系统遇上深度学习 (十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
  437. 推荐系统遇上深度学习 (十三)--linUCB 方法浅析及实现
  438. 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
  439. 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
  440. 推荐系统遇上深度学习 (十)--GBDT+LR 融合方案实战
  441. 推荐系统遇上深度学习 (八)--AFM 模型理论和实践
  442. 推荐系统遇上深度学习 (七)--NFM 模型理论和实践
  443. 推荐系统遇上深度学习 (六)--PNN 模型理论和实践
  444. 推荐系统遇上深度学习 (五)--Deep&Cross Network 模型理论和实践
  445. 推荐系统遇上深度学习 (四)-- 多值离散特征的 embedding 解决方案
  446. 推荐系统遇上深度学习 (三)--DeepFM 模型理论和实践
  447. 深度学习时代的图模型
  448. 推荐系统遇上深度学习 (二)--FFM 模型理论和实践
  449. 推荐系统遇上深度学习 (一)--FM 模型理论和实践
  450. BERT 大火却不懂 Transformer?读这一篇就够了
  451. 图解当前最强语言模型 BERT:NLP 是如何攻克迁移学习的?
  452. AutoML 在推荐系统中的应用
  453. 一朝爆发?解读知识图谱和图数据库的 2018
  454. 工作中组内遇到的 elasticsearch 使用上的踩坑总结
  455. 深度好文:2018 年 NLP 应用和商业化调查报告
  456. 深度学习在金融文本情感分类中的应用
  457. 深入剖析 ReentrantLock 公平锁与非公平锁源码实现
  458. 算法工程师必须要知道的面试技能雷达图
  459. 美团深度学习在搜索业务中的探索与实践
  460. 回顾·搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇
  461. 基于知识图谱的问答系统入门—NLPCC2016KBQA 数据集
  462. 【干货】Kafka 数据可靠性深度解读
  463. 回顾·CTR 预估系统实践
  464. 「回顾」强化学习在自然语言处理中的应用
  465. Spark 宽依赖 窄依赖 Job Stage Executor Task 总结
  466. Spark 性能调优总结
  467. Scala 下划线 (_) 用法汇总
  468. 【干货】Spark 之性能优化
  469. 《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇
  470. 《搜索与推荐中的深度学习匹配》之搜索篇
  471. 「回顾」Yoo 视频底层页推荐系统 - 从 0 到 1 的实践
  472. 吴恩达、Yann LeCun 等大佬回顾预测 2019 年 AI 发展
  473. 蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘
  474. Numerical Coordinate Regression= 高斯热图 VS 坐标回归
  475. 「回顾」AI 如何让广告投放进入“自动驾驶”?
  476. 随机变量 - 统计学核心方法及其应用
  477. 简单聊聊特征工程
  478. 近期知识图谱顶会论文推荐,你都读过哪几篇?
  479. 半监督深度学习小结:类协同训练和一致性正则化
  480. 「回顾」机器学习与推荐系统实践
  481. 全文搜索引擎,选 ElasticSearch 还是 Solr?
  482. NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型:BERT- 基于 pytorch
  483. 罗振宇 2018“时间的朋友”跨年演讲未删减全文
  484. 机器学习与数据科学决策树指南
  485. 「回顾」旅游知识图谱的构建和应用
  486. 「回顾」知乎推荐页 Ranking 经验分享
  487. 计算广告论文及资料 && 推荐系统论文及资料 && 基于 Spark 的 CTR 模型资料
  488. 万物皆 Embedding,从经典的 word2vec 到深度学习基本操作 item2vec
  489. 【下】YouTube 深度学习推荐系统的十大工程问题
  490. 【上】重读 Youtube 深度学习推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文
  491. 人脸分析:数据时代的“面像学” 一文读懂用户画像的前世今生
  492. 「回顾」爱奇艺搜索排序模型迭代之路
  493. 「回顾」NLP 在网络文学领域的应用
  494. 清华大学图神经网络综述:模型与应用
  495. Netty 学习和进阶策略
  496. Flink 实战: 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理程序
  497. Apache Flink 端到端(end-to-end)Exactly-Once 特性概览 (翻译)
  498. 《提问的智慧》中文版翻译
  499. NIPS2018 | 腾讯 AI Lab 入选 20 篇论文,含 2 篇 Spotlight
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  502. 空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
  503. 建了个机器学习与深度学习的微信群
  504. 【美团】LruCache 在美团 DSP 系统中的应用演进
  505. 【美团】深入浅出排序学习:写给程序员的算法系统开发实践
  506. 基于 Flink 的严选实时数仓实践
  507. 百页机器学习书
  508. 基于对象特征的推荐系统
  509. 「回顾」让机器读懂人类:揭秘机器阅读理解技术及应用
  510. “IT 男等级”对照表|找找你在哪?
  511. 两位拯救谷歌的超级工程师的故事:计算机界最好的结对编程榜样
  512. 机器学习在美团配送系统的实践:用技术还原真实世界
  513. [译] 支持向量机(SVM)教程
  514. YouTube 推荐系统改进之路
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  516. 实时检索 6700 亿条推文,细谈 Twitter 搜索引擎的演进历程
  517. 【 DataFunTalk】HBase RowKey 与索引设计
  518. 架构拆分原理解析
  519. 阿里开源深度学习框架 XDL,面向广告、推荐、搜索场景
  520. 我收到了斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 的博士 offer,这是我的经验
  521. BigGAN 论文解读
  522. 微软专家眼中个性化推荐系统的 5 大研究趋势
  523. 理解五个基本概念,让你更像机器学习专家
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  525. Java 编程方法论之响应式编程系列视频
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  529. 除了抖音和头条,字节跳动的 AI 实力有多强?
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  532. 51 信用卡的个性化推荐体系
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  545. 2143 亿!2018 年天猫“双 11”成交总额是这样预测的
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  548. 【杉枫】推荐引擎异步架构设计
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  587. 互联网智能广告系统简易流程与架构
  588. 【阿里】电商搜索算法技术的演进
  589. 互联网智能广告系统简易流程与架构 |
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  592. 一次生产系统 Full GC 问题分析与排查总结
  593. 推荐系统遇上深度学习 (十一)-- 神经协同过滤 NCF 原理及实战
  594. 5 种方法求解 TopK!面试不要再问我 Topk 了~
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