亚马逊是一家伟大的公司，其中有很多值得学习的地方，这篇文章的作者在亚马逊待了 5 年，这三点是他感受最深的。 [图片] 我在亚马逊工作了 5 年，只差几天就能拿到梦寐以求的“黄色徽章”。值得注意的是，亚马逊的平均任期在一到两年之间。虽然有很多关于在亚马逊工作的故事，但我觉得那里的文化比任何教程都更能 ....

分享嘉宾：付志宏 百度资深研发工程师 编辑整理：李润顺 内容来源：Baidu Brain & DataFun AI Talk《百度中文纠错技术》 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享聚焦于自然语言处理的一个传统问题－文本纠错，首先介绍文本纠错的相关背景及目前的主 ....

文章作者：张俊林 新浪微博 AI Lab 资深算法专家 内容来源：深度学习前沿笔记@知乎专栏 出品社区：DataFun 这两天，XLNet 貌似也引起了 NLP 圈的极大关注，从实验数据看，在某些场景下，确实 XLNet 相对 Bert 有很大幅度的提升。就像我们之前说的，感觉 Bert 打开两阶段 ....

导读：本次分享的主题为实时计算引擎在贝壳的应用与实践。主要内容包括： 背景介绍 流式计算平台 实时分析监控平台-FAST 后续规划 ——背景介绍—— 贝壳找房由链家网升级而来，是以技术驱动的品质居住服务平台，聚合和赋能全行业的优质服务者，打造开放的品质居住服务生态，致力于为两亿家庭提供包括二手房、新 ....

贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（一） 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（二） 摘要： 本系列文章分为三部分，第一篇主要讲基本概念、背景、选型及服务的整体架构；第二篇主要讲针对低延时、高吞吐需求，我们对 Milvus 部署方式的一种定制；本篇主要讲实现数据更新、保证数 ....

编者按：本文所有内容仅代表梁宁个人观点，不代表任何机构观点。 今天成立了八年的美团在香港上市，市值 4000 亿港币，约为 510 亿美元，成为国内前五大上市互联网公司。 借美团上市之机，梁宁在得到 App 直播间，独家解析美团的公司基因，带你看美团是如何找到破局点，后发先至的。 以下是梁宁直播的整 ....

[图片] 分享嘉宾：孙晓光 知乎 技术平台负责人 内容来源：Flink 中文社区 摘要： 本文由知乎技术平台负责人孙晓光分享，主要介绍知乎 Flink 数据集成平台建设实践。内容如下： 业务场景 历史设计 全面转向 Flink 后的设计 未来 Flink 应用场景的规划 01 业务场景 很高兴和大家 ....

分享嘉宾：杰雄 阿里巴巴 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题是浅谈 UC 国际信息流推荐。会跟大家探讨下发链路中常见的一些问题，主要包括两个场景： 列表页排序，包括：目标确定、多目标任务以及混排组合优化。 内容冷启问题，如果不做内容理解 ....

一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个 patition key，通过 patition key 的查询能够直接定位到库，但是非 patition key 上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗 ....

一些常见的 HBase 新手问题 什么样的数据适合用 HBase 来存储？ 既然 HBase 也是一个数据库，能否用它将现有系统中昂贵的 Oracle 替换掉？ 存放于 HBase 中的数据记录，为何不直接存放于 HDFS 之上？ 能否直接使用 HBase 来存储文件数据？ Region(HBase ....

很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 [图片] 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有两类行为： 1）广告设置行为：例如设置投放计划，设置地域，类别，关键字，竞价等 2）效果查看行为 ....

[图片] 1. 背景 随着公司业务的不断扩张，用户流量在不断提升，研发体系的规模和复杂性也随之增加。线上服务的稳定性也越来越重要，服务性能问题，以及容量问题也越发明显。 因此有必要搭建一个有效压测系统，提供安全、高效、真实的线上全链路压测服务，为线上服务保驾护航。 关于全链路压测的建设，业界已经有了 ....

作者：Parul Pandey 编译：ronghuaiyang 推荐系统 pipeline 的构建过程和总体架构描述。 [图片] 选择太少不好，但是选择太多也不是什么好事 你听说过著名的果酱实验吗？2000 年，哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepp ....

[图片] 作者 | 杨晓峰 出处 | 极客时间《Java 核心技术 36 讲》专栏 我发现，目前不少外部资料对 G1 的介绍大多还停留在 JDK 7 或更早期的实现，很多结论已经存在较大偏差，甚至一些过去的 GC 选项已经不再推荐使用。所以，今天我会选取新版 JDK 中的默认 G1 GC 作为重点进 ....

导读: 本文介绍当前 58 营销反作弊业务算法建设的一些实践内容，主要聚焦于各类算法在体系中的应用设计以及相关算法在体系中的实践应用。 背景 58 每年会借助 58 同城、58 同镇等平台，投入数以亿计的成本，来进行各式各样的营销活动，以此达到平台各业务线的拉新、促活、促销等目的。然而现实中存在一些 ....

[图片] 文章作者：韩宇、张跃伟 阿里巴巴 内容来源：阿里云开发者 导读： 召回结果的好坏对整个推荐结果有着至关重要的影响，最近的一系列实践和研究表明，基于行为序列的深度学习推荐模型搭配高性能的近似检索算法可以实现既准又快的召回性能；与此同时，用户在天猫精灵上还可以进行实时指令操控，利用丰富的反馈信 ....

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌，为了抓住 AI 发展的战略机遇，越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。近日，来自加拿大先进技术研究院（CIFAR）的政策研究员 Tim Dutton 对颁布了 AI 战略的一些国家进行了总结。本文在发布之后引起了 Yann LeCun ....

[图片] 本文根据阿里云技术专家郭泽晖在中国 HBase 技术社区第 3 届 MeetUp 杭州站中分享的《云上 HBase 冷热分离实践》编辑整理而成。 [图片] 今天分享的内容分为两个方面，首先会介绍下冷数据的经典场景，以及如果使用开源的 HBase 应该如何实现，最后介绍下 HBase 在云端 ....