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| R&S[28] | 有关用户理解的思考 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/262167155 |
| R&S[27] | 用户画像初探 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/261957299 |
| R&S[26] | 搜索领域算法需要掌握的知识 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/261697891 |
| R&S[25] | 搜索中的意图识别 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/261367997 |
| R&S[24] | 浅谈Query理解和分析 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/136313695 |
| NLP.TM[31] | 2018年的一篇NER综述笔记 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532858 |
| NLP.TM[30] | ner自动化打标方法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532494 |
| NLP.TM[27] | bert之我见-positional encoding | https://zhuanlan.zhihu.com/p/125677470 |
| NLP.TM | 近期做NER的反思 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/125676493 |
| ML&DEV[13] | 快速从无到有建模完成思路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/115303824 |
| R&S[23] | 搜索中的纠错问题初探 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/111788847 |
| ML&DEV[13] | bad case分析 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/108680134 |
| ML&DEV[12] | 再谈数学学习 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/108679402 |
| ML&DEV[11] | 浅谈模型的局限性 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/108678940 |
| NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/104310177 |
| ML&DEV[10] | gRPC的应用 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/104148001 |
| ML&DEV | gRPC初体验 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/104070248 |
| NLP.TM[25] | CS224N学习小结 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/104021631 |
| R&S[22] | 搜索系统中的召回 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/102428847 |
| 学习周报 | 变形金刚-Transformer | https://zhuanlan.zhihu.com/p/102427576 |
| NLP.TM[24] | TextCNN的个人理解 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/102426363 |
| 学习周报 | CS224N | https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567948 |
| 学习周报 | charNER，bert系列的NER | https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567876 |
| 学习周报 | NER综述 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567788 |
| 学习周报 | BILSTM-CRF，BERT | https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567734 |
| NLP.TM[23] | NLP学习线路推荐 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567371 |
| 算法在岗一年的工作总结 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/95922161 |
| 学习周报 | 语义相似度，Tensorflow | https://zhuanlan.zhihu.com/p/95922039 |
| R&S[21] | 搜索系统中涉及的算法问题 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/95921738 |
| 学习周报20191124 | BART，紧密度分析 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/93396052 |
| NLP.TM[22] | 如何修正NLP问题的bad case | https://zhuanlan.zhihu.com/p/93395595 |
| NLP.TM[21] | 语言模型发展思路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/92221449 |
| 学习周报20191109 | LM，term weighting | https://zhuanlan.zhihu.com/p/90957967 |
| NLP.TM[20] | 词权重问题 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/90957854 |
| NLP.TM[19] | 条件随机场知识整理（超长文） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/88748460 |
| NLP.TM[18] | 搜索中的命名实体识别 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/87607185 |
| NLP.TM[1] | （老文）NLP.TM系列正式开始 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/86494256 |
| ML&DEV[7] | 所谓算法工程师的工程能力是什么意思 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/86493797 |
| ML&DEV[6] | 算法工程师Linux必知必会 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/85506375 |
| ML&DEV[5] | 系统理解特征工程 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/84770828 |
| R&S[19] | 学习排序入门级概述 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/82769645 |
| ML&DEV[4] | 机器学习进阶线路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/81846917 |
| ML&DEV[3] | 机器学习入门线路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/80522576 |
| R&S[18] | SIGIR2018：深度学习匹配在搜索与推荐中的应用 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/79600106 |
| ML&DEV[2] | 机器学习开发技能入门线路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/78597669 |
| ML&DEV[1] | 机器学习数学基础入门线路 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/77458593 |
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| 语义分割之FCN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/379325978 |
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| 骨干网络搜索之NAS-FPN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/377039792 |
| 损失函数之Focal-EIoU Loss | https://zhuanlan.zhihu.com/p/375745293 |
| 损失函数之DIoU Loss和CIoU Loss | https://zhuanlan.zhihu.com/p/374907266 |
| 损失函数之GIoU Loss | https://zhuanlan.zhihu.com/p/374398128 |
| 双向融合：PANet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/373907181 |
| 全连接？：MLP-Mixer | https://zhuanlan.zhihu.com/p/371738694 |
| 单阶段检测之YOLO v4 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/370460827 |
| Anchor Free之CornerNet Lite | https://zhuanlan.zhihu.com/p/369144105 |
| Anchor Free之CenterNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/368186188 |
| Anchor Free之CornerNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/367215492 |
| 模型结构搜索之MobileNet v3 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/365119654 |
| BERT魔改之MT-DNN，RoBERTa，XLM，ALBERT | https://zhuanlan.zhihu.com/p/363548937 |
| 模型搜索之EfficientNet v2 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/362767467 |
| CV+Transformer之Swin Transformer | https://zhuanlan.zhihu.com/p/361366090 |
| 词向量之ERNIE（百度）和ERNIE 2.0 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/360351761 |
| 词向量之ERNIE-T（清华大学） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/359379784 |
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| 模型搜索之EfficientNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/355698666 |
| 词向量之XLNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/354886906 |
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| DPN详解（Dual Path Networks） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/351198007 |
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| 物体检测之YOLOv2 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42861239 |
| 物体检测之R-FCN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42858039 |
| 物体检测之SSD | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42795805 |
| 物体检测之YOLO | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42772125 |
| 物体检测之MaskX R-CNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42749621 |
| 物体检测之FPN及Mask R-CNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42745788 |
| 物体检测之Faster R-CNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42741973 |
| 物体检测之Fast R-CNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42738847 |
| 物体检测之SPP-Net | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42732128 |
| 物体检测之R-CNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42731634 |
| Attention in RNN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42724582 |
| RNN Encoder-Decoder and GRU | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42722623 |
| 详解CTC | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42719047 |
| 详解LSTM | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42717426 |
| DenseNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42708327 |
| 详解残差网络 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477 |
| GoogLeNet, Maxout and NIN | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42704781 |
| VGG | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42695549 |
| LeNet5 and AlexNet | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42692344 |
| Spatial Transformer Networks | https://zhuanlan.zhihu.com/p/42692080 |
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| EMNLP2021主会议-191篇短文分类-附论文链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/430197671 |
| EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接（下） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/429161700 |
| EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接（上） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/429144912 |
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| 写在前面 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/458067297 |
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| CIKM2023 | 序列推荐中的自适应多模态融合 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/654281143 |
| WWW2023 | 基于去噪对比学习的序列推荐 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/651925497 |
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| IJCAI2023 | 当符号学习遇到推荐系统: 基于概率逻辑推理的序列推荐方法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/639584630 |
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| 生成式推荐: 迈向下一代推荐系统新范式 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/621252860 |
| WWW2023 | 高效自监督多模态推荐算法BM3 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/621178341 |
| 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展，含SIGIR、AAAI、CIKM等顶会论文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/621176821 |
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| 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展，含WWW、AAAI等顶会论文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/603669316 |
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| 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/556275248 |
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| 350篇文献总结可信推荐系统前沿进展 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/548089130 |
| 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/548335873 |
| WWW2022 | 基于交叉成对排序的无偏推荐算法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/506167780 |
| KDD2022推荐系统论文集锦(附pdf下载) | https://zhuanlan.zhihu.com/p/545374876 |
| TransRec: 基于混合模态反馈的可迁移推荐系统 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/541387375 |
| RecSys2022推荐系统论文集锦 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/539925973 |
| 推荐系统相关资源介绍（书籍、代码、综述、教程等内容） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/537566024 |
| 上交最新深度元学习推荐算法综述 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/527315188 |
| SimpleX: 一个简单且有效的协同过滤框架 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/526138302 |
| SIGIR2022 | UCCR: 以用户为中心的对话推荐系统 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/515893047 |
| WWW2022 | Recommendation Unlearning | https://zhuanlan.zhihu.com/p/523683205 |
| SIGIR2022 | 基于Prompt的用户自选公平性推荐算法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/519355409 |
| SIGIR2022 | SimGCL: 面向推荐系统的极简图对比学习方法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/509511858 |
| 论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展（0410-0417） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/500570998 |
| 论文周报(0404-0410) | 推荐系统领域最新研究进展 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/496341317 |
| 首篇自监督学习推荐系统综述: 150篇文献概述四大类方法(含开源算法库SELFRec) | https://zhuanlan.zhihu.com/p/493464153 |
| TKDE2022 | 最新深度学习推荐系统综述：从协同过滤到信息增强的推荐系统 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/488613439 |
| SIGIR2021@Elliot | 一个全新且全面的推荐系统Benchmark | https://zhuanlan.zhihu.com/p/464948417 |
| AAAI2022推荐系统论文集锦 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/455292971 |
| 一文梳理联邦学习推荐系统研究进展 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/408689514 |
| RecSys2021推荐系统论文集锦 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/402517085 |
| RSPapers | 基于自监督学习推荐系统论文合集 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/380700263 |
| WWW2021 | 最新深度学习推荐系统教程 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/368259989 |
| 推荐系统中的对抗机器学习技术总结 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/355340856 |
| AAAI2021推荐系统论文清单 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/341716240 |
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| DiffCSE：结合对比学习和ELECTRA的句子表示 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/503491410 |
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| OpenAI ChatGPT（四）：十分钟读懂 GPT-3 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/614597581 |
| GPT-4技术文档 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/614271969 |
| OpenAI ChatGPT（三）：Tensorflow实现GPT-2 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/614003576 |
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| 推荐系统(二) XCrossNet：面向特征结构学习的CTR模型 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/463484924 |
| 推荐系统(一) FINT：基于特征域交叉的CTR模型 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/463335052 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#king-james |
| https://zhuanlan.zhihu.com/p/561585077；。 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/561585077%EF%BC%9B%E3%80%82 |
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| 双塔召回模型的前世今生（上篇） | https://zhuanlan.zhihu.com/p/430503952 |
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| 蒸馏技术在推荐模型中的应用 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/386584493 |
| 推荐中的多样性与生态建设 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/381545437 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#tang-ai |
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| 推荐系统(5):粗排工程实践与思考 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/474874372 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#王峰 |
| http://happynear.wang/。 | http://happynear.wang/%E3%80%82 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#亚马逊 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1655309164106 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#苏宁 |
| 苏宁 11.11：一种基于神经网络的智能商品税分类系统 | https://www.6aiq.com/article/1542473775853 |
| 苏宁 11.11 ：苏宁大数据离线任务开发调度平台实践 | https://www.6aiq.com/article/1542368352760 |
| 苏宁 11.11：苏宁易购订单搜索系统架构及实现 | https://www.6aiq.com/article/1542367560717 |
| 苏宁 11.11：搜索引擎 Solr 在苏宁易购商品评价系统中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1542192071013 |
| 苏宁 11.11：仓库内多 AGV 协作的全局路径规划算法研究 | https://www.6aiq.com/article/1541756162539 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#丁香园 |
| 丁香园大数据基于 Apache Kyuubi / Celeborn 的实践 | https://www.6aiq.com/article/1701477911872 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1672748102417 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1672575138124 |
| 丁香园技术｜从文本匹配到语义相关——新闻相似度计算的一般思路 | https://www.6aiq.com/article/1659538733972 |
| 丁香园 | 电商搜索的语义理解问题 | https://www.6aiq.com/article/1645488641498 |
| 丁香园基于 Milvus 的向量召回应用 | https://www.6aiq.com/article/1624402033133 |
| 丁香园 | 图表示学习 实践与思考 | https://www.6aiq.com/article/1605644288853 |
| 丁香园 | 搜索中的 Query 扩展技术（二） | https://www.6aiq.com/article/1605633072404 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#作业帮 |
| 复杂场景下作业帮的深度学习模型部署实践 | https://www.6aiq.com/article/1668688806603 |
| BERT 能否被“平替”？作业帮文本分类场景下的一次尝试 | https://www.6aiq.com/article/1663339879175 |
| 作业帮基于 Apache Doris 的数仓实践 | https://www.6aiq.com/article/1602420268311 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#vivo |
| 2021 年 11 月初，VIVO & 地平线视觉工程师面经 | https://www.6aiq.com/article/1637000994296 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#oppo |
| 算法&大数据如何赋能？OPPO推荐领域降本增效指南 | https://www.6aiq.com/article/1709642101237 |
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| OPPO 数智技术 | 大数据 SQL 优化之数据倾斜解决案例全集 | https://www.6aiq.com/article/1641470595723 |
| OPPO 小布助手算法系统探索、实践与思考 | https://www.6aiq.com/article/1640650220926 |
| OPPO 大数据离线计算平台架构演进 | https://www.6aiq.com/article/1635205226188 |
| OPPO 数据湖统一存储技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1629152485752 |
| OPPO | 统一预估引擎的设计与实现 | https://www.6aiq.com/article/1623753789862 |
| OPPO 在 A/B 实验分析平台的建设与实践 | https://www.6aiq.com/article/1614352337264 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#58同城 |
| 58 大数据任务调度和智能运维实践 | https://www.6aiq.com/article/1670155591037 |
| 【干货篇】58 同城：视觉定位技术在室内 VR 中的应用（附视频回放 +PPT 下载） | https://www.6aiq.com/article/1660460977544 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1656585917361 |
| 58 同城 | 商业数据仓库建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1606440340970 |
| 58 同城 AI 算法平台的演进与实践 | https://www.6aiq.com/article/1605975942974 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#知乎 |
| 知乎埋点平台建设升级 | https://www.6aiq.com/article/1697766003286 |
| Flink 实时计算平台在知乎的演进 | https://www.6aiq.com/article/1672735455961 |
| 基于 Doris 的知乎 DMP 系统架构与实践 | https://www.6aiq.com/article/1663900241491 |
| 知乎 Flink 数据集成平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1620953681156 |
| 知乎搜索排序模型的演进 | https://www.6aiq.com/article/1611707324680 |
| 知乎 | 搜索文本相关性与知识蒸馏 | https://www.6aiq.com/article/1610819003661 |
| Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1577969687897 |
| 用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进 | https://www.6aiq.com/article/1550456648032 |
| 58 技术沙龙——云搜 知乎 58 同城 搜索架构 | https://www.6aiq.com/article/1549118463410 |
| 「回顾」知乎推荐页 Ranking 经验分享 | https://www.6aiq.com/article/1546015792766 |
| 【转自知乎】当下（2018 年）腾讯的技术建设是否处于落后同体量公司的状态？ | https://www.6aiq.com/article/1538026693169 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#贝壳找房 |
| 方阳：贝壳找房推理服务 MLOPS 实践 | https://www.6aiq.com/article/1656647122886 |
| 贝壳找房智能投放技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1647734426054 |
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| 贝壳找房 | 端到端模型在贝壳经纪人流失预警场景的实践 | https://www.6aiq.com/article/1625870973660 |
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| 贝壳找房基于 Druid 的 OLAP 引擎应用实践 | https://www.6aiq.com/article/1617065714002 |
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| 贝壳找房 | 复杂订阅条件下，如何实时准确的向用户推送新上房源？ | https://www.6aiq.com/article/1611957959517 |
| 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（三） | https://www.6aiq.com/article/1608547494451 |
| 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（二） | https://www.6aiq.com/article/1607727190023 |
| 贝壳找房 | 商业化算法中台架构实践 | https://www.6aiq.com/article/1607643871637 |
| 贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践（一） | https://www.6aiq.com/article/1607121375101 |
| 贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳 OLAP 平台架构演进 | https://www.6aiq.com/article/1605882289229 |
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| 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 简介篇 | https://www.6aiq.com/article/1586914360530 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1586913224622 |
| 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一：从 one-hot 到 Word2vec | https://www.6aiq.com/article/1586815086168 |
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| 贝壳找房一镜到底：FM 们的原理及在贝壳搜索的实践 | https://www.6aiq.com/article/1562247779512 |
| 【贝壳找房】贝壳搜索平台实时流总体架构设计 | https://www.6aiq.com/article/1552233110275 |
| 【贝壳找房】读“懂”用户找房需求：贝壳语义解析技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1552148262585 |
| 回顾·知识图谱在贝壳找房的从 0 到 1 实践 | https://www.6aiq.com/article/1535890320749 |
| 回顾·HBase 在贝壳找房的实践经验 | https://www.6aiq.com/article/1535076050271 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#第四范式 |
| 第四范式｜如何选择架构中的底层工具？ | https://www.6aiq.com/article/1661524874287 |
| 第四范式 | OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征计算平台 | https://www.6aiq.com/article/1651104872432 |
| 知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究 | https://www.6aiq.com/article/1631836765123 |
| 第四范式 | 如何构建一个好的电商搜索引擎？ | https://www.6aiq.com/article/1604528566808 |
| 第四范式 | 推荐系统架构治理 | https://www.6aiq.com/article/1599342117931 |
| 第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程 | https://www.6aiq.com/article/1599059997953 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#明略科技 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#uc |
| 京东 618 广告精排百分位 AUC 提升技术方案 | https://www.6aiq.com/article/1656647831516 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#联想 |
| 联想基于Apache DolphinScheduler构建统一调度中心的应用实践 | https://www.6aiq.com/article/1678100401156 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#今日头条 |
| 今日头条搜索品质优化 - 端到端篇 | https://www.6aiq.com/article/1640455266251 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1573185369725 |
| 今日头条算法原理（全文） | https://www.6aiq.com/article/1522748336680 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#陌陌 |
| 2021 年 7 月底，“陌陌”推荐算法 5 道面试题分享！ | https://www.6aiq.com/article/1631724273373 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#货拉拉 |
| 货拉拉用户埋点体系建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1701599142006 |
| 货拉拉全链路监控体系的落地与实践 | https://www.6aiq.com/article/1677916801200 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#去哪儿网 |
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| 去哪儿网｜国内酒店交易 DDD 应用与实践——理论篇 | https://www.6aiq.com/article/1652457838293 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#vivo-1 |
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| 异构广告混排在美团到店业务的探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1646950622315 |
| GPU 在美团外卖场景精排模型预估中的应用实践 | https://www.6aiq.com/article/1646351901765 |
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| 美团酒旅数据治理实践 | https://www.6aiq.com/article/1614352231236 |
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| 美团智能问答技术探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1608634818386 |
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| 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 | https://www.6aiq.com/article/1641513425523 |
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| 干货 | 携程酒店推荐模型优化 | https://www.6aiq.com/article/1618010432289 |
| 携程技术 | 时间序列预测的常见方法及思考 | https://www.6aiq.com/article/1608410498309 |
| 携程 | “深耕内容”背景下，携程如何做景酒优质内容的挖掘 | https://www.6aiq.com/article/1607627782758 |
| 干货 | 携程 Elasticsearch 数据同步实践 | https://www.6aiq.com/article/1604599208289 |
| 携程 | 机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1604533652066 |
| 携程 | 响应速度与智能化如何平衡，携程酒店搜索系统实践 | https://www.6aiq.com/article/1604530710213 |
| 携程 | 用户画像在携程商旅的实践 | https://www.6aiq.com/article/1604530409834 |
| 携程技术 | 为什么我们要从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse？ | https://www.6aiq.com/article/1602549388435 |
| 干货 | 查询耗时降低 2/3，携程度假搜索引擎架构优化 | https://www.6aiq.com/article/1593723900741 |
| 携程实时智能检测平台实践 | https://www.6aiq.com/article/1581320019169 |
| 携程金融大数据风控算法实践 | https://www.6aiq.com/article/1555856447226 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#唯品会 |
| 唯品会：在 Flink 容器化与平台化上的建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1624402299325 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#华为 |
| 华为｜联邦学习在广告行业上的探索及应用 | https://www.6aiq.com/article/1661848974049 |
| 华为史佳欣：基于知识图谱的复杂问题推理问答 | https://www.6aiq.com/article/1653827147921 |
| 华为朱杰明：预训练模型在信息流推荐中的应用与探索 | https://www.6aiq.com/article/1653715398604 |
| 华为云苏嘉：如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理？ | https://www.6aiq.com/article/1638494486035 |
| 华为云细粒度文本情感分析及应用 | https://www.6aiq.com/article/1614383585667 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#360 |
| 360 数科｜基于沉淀数据的尾部流量建模方法 | https://www.6aiq.com/article/1672735030249 |
| 万亿数据秒级响应，Doris 在 360 数科实时数仓中的最佳实践 | https://www.6aiq.com/article/1669614719587 |
| 融 360 金融风控系统开发实践 | https://www.6aiq.com/article/1631225280655 |
| 2022 届 360 校招提前批推荐算法面试题总结 | https://www.6aiq.com/article/1628276420249 |
| 融 360 | 智能风控模型的自动化迭代 | https://www.6aiq.com/article/1625664740686 |
| 360 展示广告智能化演进 | https://www.6aiq.com/article/1604192697376 |
| 360 展示广告召回系统的演进 | https://www.6aiq.com/article/1571971895488 |
| 360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现 | https://www.6aiq.com/article/1565759838842 |
| 深度学习在 360 搜索广告 NLP 任务中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1563534203590 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#神策数据 |
| 神策数据营销策略引擎的技术演进 | https://www.6aiq.com/article/1667879312834 |
| 神策数据 | 从技术视角看什么才是值得拥有的 A/B 测试？ | https://www.6aiq.com/article/1632793691807 |
| 干货篇 | 神策数据：机器学习在用户画像中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1618917659814 |
| 用户画像实践：神策数据标签生产引擎架构 | https://www.6aiq.com/article/1600384604366 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#哔哩哔哩 |
| Trino 在哔哩哔哩湖仓一体化平台中的实践 | https://www.6aiq.com/article/1695786346052 |
| 哔哩哔哩｜游戏中心个性化推荐系统实践 | https://www.6aiq.com/article/1690272134493 |
| 哔哩哔哩数据服务中台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1688377832991 |
| B 站数据服务中台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1672026069255 |
| 哔哩哔哩｜推荐算法在用例排序优化上的应用 | https://www.6aiq.com/article/1671626902722 |
| Apache Flink 运行时在 B 站的稳定性优化与实践 | https://www.6aiq.com/article/1669864686624 |
| 哔哩哔哩｜百亿数据个性化推荐：弹幕工程架构演进 | https://www.6aiq.com/article/1669350720155 |
| B 站大数据建设之路—数据开发篇 | https://www.6aiq.com/article/1669284894820 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#爱奇艺 |
| 爱奇艺数据链路治理 | https://www.6aiq.com/article/1688378659784 |
| Apache Kyuubi 在爱奇艺的实践 | https://www.6aiq.com/article/1687007840943 |
| 爱奇艺数据湖平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1686133211980 |
| 爱奇艺统一实时计算平台建设 | https://www.6aiq.com/article/1677689285799 |
| 爱奇艺数据湖实战 | https://www.6aiq.com/article/1675516126478 |
| 猎户座 - 持续打造爱奇艺在用户画像之上的策略引擎！ | https://www.6aiq.com/article/1649074601057 |
| 爱奇艺智能内容中台｜无人值守的应用与实践 | https://www.6aiq.com/article/1637958668987 |
| 通用排序框架在爱奇艺推荐的应用 | https://www.6aiq.com/article/1636720506676 |
| 爱奇艺 TensorFlow Serving 内存泄漏优化实践 | https://www.6aiq.com/article/1632697545247 |
| 如何支持亿级用户分流实验？AB 实验平台在爱奇艺的实践 | https://www.6aiq.com/article/1630073648836 |
| 万物皆为向量：爱奇艺在线向量召回工程服务化实践 | https://www.6aiq.com/article/1629469017765 |
| Flink 在爱奇艺广告业务的实践 | https://www.6aiq.com/article/1628447652193 |
| 爱奇艺搜索排序算法实践 | https://www.6aiq.com/article/1628288752070 |
| 爱奇艺娱乐行业完备的知识图谱库落地实践 | https://www.6aiq.com/article/1627689023891 |
| 丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving | https://www.6aiq.com/article/1627091893598 |
| 爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1625844999513 |
| 多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1624916831286 |
| 爱奇艺短视频推荐：多兴趣召回篇 | https://www.6aiq.com/article/1621123836297 |
| kaggle 爱奇艺视频版权检测全流程（附代码、数据集和课件） | https://www.6aiq.com/article/1618503490727 |
| 爱奇艺数据中台的建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1618011810715 |
| 支持频繁更新、即席查询：ClickHouse 在爱奇艺视频生产的应用 | https://www.6aiq.com/article/1618010679357 |
| 爱奇艺视频推荐领域的 ANN 检索实践 | https://www.6aiq.com/article/1617925964976 |
| 爱奇艺大数据生态的实时数仓建设 | https://www.6aiq.com/article/1617062552612 |
| 爱奇艺短视频推荐：粗排篇 | https://www.6aiq.com/article/1614422394959 |
| 爱奇艺数仓平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1608412224358 |
| 爱奇艺机器学习平台的建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1607644866535 |
| 基于 Apache Flink 的爱奇艺实时计算平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1595550476879 |
| i 技术会 | 爱奇艺效果广告探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1586708957622 |
| 让 AI“读懂”短视频，爱奇艺内容标签技术解析 | https://www.6aiq.com/article/1583079469781 |
| 个性化海报在爱奇艺视频推荐场景中的实践 | https://www.6aiq.com/article/1578051599330 |
| 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1574147863075 |
| 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1571312686403 |
| AI 在爱奇艺视频广告中的探索 | https://www.6aiq.com/article/1568791882275 |
| 爱奇艺短视频软色情识别技术解析 | https://www.6aiq.com/article/1551150755371 |
| 「回顾」爱奇艺搜索排序模型迭代之路 | https://www.6aiq.com/article/1545838182882 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#大疆 |
| 写在博士旅程之前——前大疆创新技术总监杨硕 | https://www.6aiq.com/article/1535425620363 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#新浪 |
| 内容理解在新浪微博广告中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1592002116244 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#搜狗 |
| 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用 | https://www.6aiq.com/article/1548405118595 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#搜狐 |
| 【搜狐】新闻推荐系统的 CTR 预估模型 | https://www.6aiq.com/article/1555562786886 |
| 搜狐新闻推荐算法原理 | “呈现给你的，都是你所关心的” | https://www.6aiq.com/article/1536211854979 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#小红书 |
| 小红书应对万亿社交网络关系的图存储实践 | https://www.6aiq.com/article/1703676341466 |
| 小红书推搜场景下如何优化机器学习异构硬件推理突破算力瓶颈！ | https://www.6aiq.com/article/1701686721505 |
| 小红书基于数据湖的流批统一存储实践 | https://www.6aiq.com/article/1681711494089 |
| 小红书高时效推荐系统背后的技术升级 | https://www.6aiq.com/article/1679451572481 |
| 小红书广告智能创意能力构建过程详解 | https://www.6aiq.com/article/1676566788990 |
| 小红书社区反作弊探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1675613098825 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1672576858765 |
| 小红书近线服务统一调度平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1670557381807 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#cvte |
| 2021 年 6 月 9 日，CVTE NLP 算法岗面试题 5 道 | https://www.6aiq.com/article/1626982085596 |
| 2021 年 6 月，CVTE NLP 算法岗 4 道面试题分享 | https://www.6aiq.com/article/1626890696739 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#拼多多 |
| 2021 年 6 月底，拼多多搜索广告算法暑假实习面试题 2 道 | https://www.6aiq.com/article/1627669377448 |
| 2021 年 6 月 6 日 -6 月 16 日，拼多多算法面试 8 道 | https://www.6aiq.com/article/1625855860892 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#科大讯飞 |
| AI 开放平台 - 科大讯飞 | https://www.6aiq.com/article/1652181795356 |
| 【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 | https://www.6aiq.com/article/1583735744394 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#微众银行 |
| 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用 | https://www.6aiq.com/article/1591456163075 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#蘑菇街 |
| 浅谈蘑菇街大数据标签平台 | https://www.6aiq.com/article/1612616259776 |
| 蘑菇街增量学习番外篇三：deepFM 的动态正则实践 | https://www.6aiq.com/article/1608409617918 |
| 蘑菇街增量学习番外篇二：优化器设计理论篇（AdamW、AdaDeltaW、FTRL） | https://www.6aiq.com/article/1608249273073 |
| 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） | https://www.6aiq.com/article/1608248865078 |
| 蘑菇街首页推荐多目标优化之 reweight 实践：一把双刃剑？ | https://www.6aiq.com/article/1605050284291 |
| 文本相关性在蘑菇街搜索推荐排序系统中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1604192286943 |
| 蘑菇街 DSP 广告实践 | https://www.6aiq.com/article/1602787186172 |
| 蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与 wide&deepFM 实践（工程 + 算法） | https://www.6aiq.com/article/1599695935343 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#新东方 |
| 新东方在线教育实时数仓的落地实践 | https://www.6aiq.com/article/1634858018319 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#快手 |
| 快手数据成本白盒化治理实践 | https://www.6aiq.com/article/1710046203068 |
| 快手推荐系统海量模型数据处理实践 | https://www.6aiq.com/article/1708562068179 |
| 快手短视频推荐中的因果推断实践 | https://www.6aiq.com/article/1708325761071 |
| 深入浅出快手图数据库：看架构如何让推荐召回更高效 | https://www.6aiq.com/article/1706521531544 |
| 快手关于因果科学及其工业界应用落地 | https://www.6aiq.com/article/1703670011695 |
| 如何成为好的数据产品经理？-快手数据平台负责人 | https://www.6aiq.com/article/1702989322036 |
| 快手 Dragonfly 策略引擎的设计与应用 | https://www.6aiq.com/article/1702896931474 |
| 快手指标体系的管理驾驶舱场景应用实践 | https://www.6aiq.com/article/1701251105460 |
| 快手3D数字人直播互动解决方案 | https://www.6aiq.com/article/1700355815551 |
| 快手强化学习与多任务推荐 | https://www.6aiq.com/article/1699440301242 |
| Flink on K8s在快手的实践 | https://www.6aiq.com/article/1698109231654 |
| 快手内容冷启动推荐模型实践 | https://www.6aiq.com/article/1697108121186 |
| Blaze：SparkSQL Native 算子优化在快手的设计与实践 | https://www.6aiq.com/article/1684655112016 |
| 快手流批一体数据湖构建实践 | https://www.6aiq.com/article/1684130674439 |
| 快手增长渠道数据产品实践 | https://www.6aiq.com/article/1680759250464 |
| 快手双边市场的复杂实验设计问题 | https://www.6aiq.com/article/1678514401484 |
| 快手商业化数据产品建设经验 | https://www.6aiq.com/article/1678359601840 |
| 快手指标中台系列 - 快手指标中台发展史及经验教训 | https://www.6aiq.com/article/1675612766523 |
| 快手推荐系统精排模型实践 | https://www.6aiq.com/article/1675233759039 |
| 基于表征学习的因果推断技术在快手的实践 | https://www.6aiq.com/article/1674628506319 |
| 快手分布式高性能图平台 KGraph 及其应用 | https://www.6aiq.com/article/1674627459316 |
| 快手异质性因果效应模型构建及应用 | https://www.6aiq.com/article/1667044053579 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1666358567268 |
| 快手单机千万 QPS 的分布式图数据库 KGraph 的实践 | https://www.6aiq.com/article/1663500281088 |
| 「繁星」：快手搜索在向量检索方向的探索和实践 | https://www.6aiq.com/article/1663498700156 |
| Flink 引擎在快手的深度优化与生产实践 | https://www.6aiq.com/article/1657360082522 |
| 宛言：爆款素材识别在快手的应用与实践 | https://www.6aiq.com/article/1657116210341 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1654101558810 |
| 罗清：对比学习在快手推荐排序的应用 | https://www.6aiq.com/article/1653712690576 |
| 渠江涛：重排序在快手短视频推荐系统中的演进 | https://www.6aiq.com/article/1644883063745 |
| 快手基于 Flink 构建实时数仓场景化实践 | https://www.6aiq.com/article/1630198378731 |
| 快手基于 Flink 的实时计算持续优化与实践 | https://www.6aiq.com/article/1614731672830 |
| Flink 在快手的实践与创新 | https://www.6aiq.com/article/1613168983154 |
| 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 | https://www.6aiq.com/article/1607458709963 |
| 快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践 | https://www.6aiq.com/article/1563816249571 |
| 快手万亿级别 Kafka 集群应用实践与技术演进之路 | https://www.6aiq.com/article/1558077716919 |
| AIQ - AI | 快手 AI 技术副总裁郑文：为什么说 AI 是短视频平台的核心能力 | https://www.6aiq.com/article/1532522291362 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#小米 |
| 小米 OLAP 引擎在 Trino 的应用实践 | https://www.6aiq.com/article/1709201451791 |
| 小米数据生产平台的产品设计方法与实践 | https://www.6aiq.com/article/1701866141364 |
| 小米指标体系的建设及管理最佳实践 | https://www.6aiq.com/article/1701169233772 |
| 小米数据中台建设实践赋能业务增长 | https://www.6aiq.com/article/1700045111985 |
| 小米数据开发平台架构实践——数据开发的生产环境隔离 | https://www.6aiq.com/article/1689326702023 |
| 数据湖 Iceberg 在小米的应用 | https://www.6aiq.com/article/1688027706366 |
| 小米大数据存储服务的数据治理实践 | https://www.6aiq.com/article/1676784093020 |
| 小米电商推荐算法 CVR 模型实践 | https://www.6aiq.com/article/1670428451105 |
| 干货 | 小米 A/B 实验场景查询提速：数据预聚合方案 | https://www.6aiq.com/article/1669863822888 |
| BI 平台在小米的实践 | https://www.6aiq.com/article/1669187231913 |
| NLP 技术在小米语音助手中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1668957690145 |
| 干货 | CTR 预估技术在小米海外广告的探索与应用 | https://www.6aiq.com/article/1668689352788 |
| 图谱问答在小米小爱中的实践探索 | https://www.6aiq.com/article/1663743157596 |
| Apache Flink 在小米的稳定性优化和实践 | https://www.6aiq.com/article/1663339170413 |
| Flink 流批一体在小米的实践 | https://www.6aiq.com/article/1650413489842 |
| 崔世起：小米小爱同学无效 Query 识别 | https://www.6aiq.com/article/1647822608206 |
| 小米在知识表示学习的探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1625104157237 |
| 知识图谱在小米的应用与探索 | https://www.6aiq.com/article/1605447622411 |
| 基于 Apache Doris 的小米增长分析平台实践 | https://www.6aiq.com/article/1602420868165 |
| 小米移动搜索中的 AI 技术 | https://www.6aiq.com/article/1558597039005 |
| 雷军：小米创业 8 年内部影像首次公开 看完我心里边都是一团火 | https://www.6aiq.com/article/1532870252757 |
| AIQ - 深度 | 市值 465 亿美元的小米八年往事 | https://www.6aiq.com/article/1531226827263 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#金山 |
| 网络安全就是金山银山，你的企业做到了吗？ | https://www.6aiq.com/article/1664428852700 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#hulu |
| Hulu 在 Content Embedding 的探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1611957527221 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#优酷 |
| 万字长文 | 详解优酷视频质量评价体系 | https://www.6aiq.com/article/1617926511225 |
| 阿里 | 优酷大数据 OLAP 技术选型 | https://www.6aiq.com/article/1606261598965 |
| 优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架，系统架构概览 | https://www.6aiq.com/article/1597963956231 |
| 优酷视频元素内容召回系统：多级多模态引擎探索 | https://www.6aiq.com/article/1594262153836 |
| 阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考 | https://www.6aiq.com/article/1587427764655 |
| 优酷 DSP 广告投放系统架构实践 | https://www.6aiq.com/article/1575911166898 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#ebay |
| “亿”论 AI 之四 | eBay 离线特征仓库的构建与应用 | https://www.6aiq.com/article/1666926365105 |
| “亿”论 AI ｜eBay 统一在线特征服务 | https://www.6aiq.com/article/1665729282419 |
| “亿”论 AI ｜eBay 近实时特征工程 | https://www.6aiq.com/article/1664519275746 |
| “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 | https://www.6aiq.com/article/1663338411775 |
| eBay | 图神经网络在支付风控中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1626394899555 |
| eBay | 亿展宏图 第二篇 | 图算法在 eBay 支付风控领域的应用 | https://www.6aiq.com/article/1624800419787 |
| eBay | 亿展宏图 第一篇— 两张图入门图算法 | https://www.6aiq.com/article/1624052925752 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#虎牙 |
| 虎牙平台数据驱动业务实践，破局在即！ | https://www.6aiq.com/article/1702030211978 |
| 虎牙“数据服务+自助”产品化实践 | https://www.6aiq.com/article/1677754801102 |
| 虎牙直播用户增长中台算法与工程实践 | https://www.6aiq.com/article/1661955836992 |
| 虎牙大数据平台的成本把控和 SLA 技术实践经验 | https://www.6aiq.com/article/1660220006397 |
| 张枫：计算机视觉技术在虎牙直播中的实践 | https://www.6aiq.com/article/1657949363566 |
| 虎牙 | 刘柏芳：弹性分布式训练在虎牙的实践 | https://www.6aiq.com/article/1651105483689 |
| 陈剑：虎牙实时计算平台服务的 SLA 之路 | https://www.6aiq.com/article/1650206141534 |
| 李茶：虎牙直播推荐系统架构详解 | https://www.6aiq.com/article/1646267319366 |
| 无监督算法在虎牙风控的探索实践 | https://www.6aiq.com/article/1632001022244 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#字节跳动 |
| 字节跳动数据集成引擎 BitSail 开源架构演进和实践 | https://www.6aiq.com/article/1708427470969 |
| 字节跳动A/B测试最佳实践 | https://www.6aiq.com/article/1681380622197 |
| Presto 在字节跳动的实践 | https://www.6aiq.com/article/1679307022905 |
| 字节跳动极高可用 KV 存储系统详解 | https://www.6aiq.com/article/1678875051815 |
| 字节跳动数据血缘技术实现与具体用例 | https://www.6aiq.com/article/1677391201082 |
| 字节跳动湖平台在批计算和特征场景的实践 | https://www.6aiq.com/article/1677084749165 |
| 字节跳动一站式数据治理思考及实践 | https://www.6aiq.com/article/1671014968331 |
| 字节跳动下一代 A/B 实验系统思考 | https://www.6aiq.com/article/1669615433139 |
| 字节跳动数据中台的 Data Catalog 系统搜索实践 | https://www.6aiq.com/article/1669013131069 |
| 深度解析字节跳动开源数据集成引擎 BitSail | https://www.6aiq.com/article/1667717335635 |
| 字节跳动流式数仓和实时分析服务的思考和实践 | https://www.6aiq.com/article/1666165682401 |
| 字节跳动｜初探自然语言预训练技术演进之路 | https://www.6aiq.com/article/1664282722750 |
| 字节跳动｜自研万亿级图数据库 ByteGraph 及其应用与挑战 | https://www.6aiq.com/article/1662301908875 |
| 字节跳动｜数据血缘图谱升级方案设计与实现 | https://www.6aiq.com/article/1660890321972 |
| 刘石伟：字节跳动埋点数据流建设与治理实践 | https://www.6aiq.com/article/1657080263743 |
| 字节跳动｜智能问答：基于 BERT 的语义模型 | https://www.6aiq.com/article/1654531453879 |
| 实时数据湖在字节跳动的实践 | https://www.6aiq.com/article/1653724594892 |
| 【干货篇】字节跳动：文本归一化与中文纠错 | https://www.6aiq.com/article/1653674012600 |
| 辛涛：字节跳动机器学习系统云原生落地实践 | https://www.6aiq.com/article/1645392079866 |
| 字节跳动 | 无人测试流水线建设之业务实践 | https://www.6aiq.com/article/1643750967852 |
| 2021 年 9 月底 -- 字节跳动 NLP 岗位（抖音）面试题分享 | https://www.6aiq.com/article/1636137934383 |
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| 字节跳动全链路压测 (Rhino) 的实践 | https://www.6aiq.com/article/1608565990587 |
| 字节跳动 Flink 单点恢复功能实践 | https://www.6aiq.com/article/1600725721301 |
| 字节跳动—实习算法面经 | https://www.6aiq.com/article/1589371907339 |
| 字节跳动混沌工程实践总结 | https://www.6aiq.com/article/1588002031057 |
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| 字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践 | https://www.6aiq.com/article/1583079309385 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#汽车之家 |
| 基于 Milvus 的向量检索平台实践 | https://www.6aiq.com/article/1671337409850 |
| 汽车之家 | 广告内容自动化投放的技术思考和方案 | https://www.6aiq.com/article/1667399953849 |
| 汽车之家｜面向推荐的汽车知识图谱构建 | https://www.6aiq.com/article/1660275230621 |
| 汽车之家推荐系统架构迭代之路 | https://www.6aiq.com/article/1655983346605 |
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| 汽车之家基于 Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1646950810964 |
| Apache Flink 在汽车之家的应用与实践 | https://www.6aiq.com/article/1632793503228 |
| 汽车之家离线计算平台建设实践 | https://www.6aiq.com/article/1630369089310 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#腾讯 |
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| 腾讯 PCG 数据治理体系 | https://www.6aiq.com/article/1700736322144 |
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| 腾讯数据治理技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1675250605564 |
| 腾讯技术｜如何开发一个 Feeds 流系统——写扩散模式 | https://www.6aiq.com/article/1670156963186 |
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| Flink 在腾讯的使用与稳定性优化实践 | https://www.6aiq.com/article/1665409421592 |
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| 腾讯技术｜深度模型推理加速的术与道 | https://www.6aiq.com/article/1662281420188 |
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| 腾讯技术｜消息队列基本原理和选型对比 | https://www.6aiq.com/article/1660704780716 |
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| 腾讯音乐的新一代歌曲识别技术 | https://www.6aiq.com/article/1657948926437 |
| 无量深度学习系统在腾讯推荐类业务的应用 | https://www.6aiq.com/article/1657359666585 |
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| 腾讯信息流亿级相似视频识别技术架构优化实践 | https://www.6aiq.com/article/1655440520457 |
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| 腾讯技术 | 后台自动化测试与持续部署实践 | https://www.6aiq.com/article/1650412336148 |
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| 腾讯技术｜微信全文搜索技术优化实践 | https://www.6aiq.com/article/1647293789632 |
| 腾讯音乐 | QQ 音乐命名实体识别技术 | https://www.6aiq.com/article/1646431229793 |
| 腾讯音乐知识图谱搜索实践 | https://www.6aiq.com/article/1644176692457 |
| 杨宇鸿：腾讯多模态内容理解技术及应用 | https://www.6aiq.com/article/1643044522608 |
| 腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用 | https://www.6aiq.com/article/1642284119123 |
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| 腾讯 | 互联网知识图谱的构建及应用 | https://www.6aiq.com/article/1638144329101 |
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| 兴趣搜索在腾讯看点的探索与实践 | https://www.6aiq.com/article/1634927714018 |
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| 腾讯 | 智能批改技术实践与探索 | https://www.6aiq.com/article/1634258676656 |
| Impala 在腾讯金融大数据场景中的应用 | https://www.6aiq.com/article/1633618484453 |
| 腾讯技术 | QQ 浏览器智能问答技术探索实践 | https://www.6aiq.com/article/1632697172079 |
| 腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践 | https://www.6aiq.com/article/1631491601225 |
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| 腾讯信息流热点挖掘技术实践 | https://www.6aiq.com/article/1600300143698 |
| 腾讯 | 深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索 | https://www.6aiq.com/article/1599341548357 |
| Embedding 在腾讯应用宝的推荐实践 | https://www.6aiq.com/article/1597886208439 |
| 腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结 | https://www.6aiq.com/article/1593023333222 |
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| 每日生产万亿消息数据入库，腾讯如何突破大数据分析架构瓶颈 | https://www.6aiq.com/article/1543385235343 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#vipkid |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#好未来 |
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| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#谷歌 |
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| 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 | https://www.6aiq.com/article/1545025674447 |
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#百度 |
| 百度基云原生的推荐系统架构设计实践 | https://www.6aiq.com/article/1708427451810 |
| 百度推荐排序技术的思考与实践 | https://www.6aiq.com/article/1704698422115 |
| 百度视频推荐跨域多目标预估与融合的实践和思考 | https://www.6aiq.com/article/1701339351484 |
| 多域图大模型在百度推荐系统的实践与思考 | https://www.6aiq.com/article/1697537065809 |
| （一文读懂大数据行业）-面向百度商业数据产品的全流程 DataOps 实践 | https://www.6aiq.com/article/1696839903291 |
| 百度关于互联互通的思考与实践 | https://www.6aiq.com/article/1682589921499 |
| 百度｜精准水位在流批一体数据仓库的探索和实践 | https://www.6aiq.com/article/1679932717568 |
| 百度｜从稀疏表征出发、召回方向的前沿探索 | https://www.6aiq.com/article/1678778034196 |
| 百度基于 GPU 的超大规模离散模型训练框架 PaddleBox 与 FeaBox | https://www.6aiq.com/article/1678605301378 |
| 百度文档智能技术与应用 | https://www.6aiq.com/article/1677582000610 |
| 飞桨PaddleNLP 设计理念与产业实践 | https://www.6aiq.com/article/1677420000614 |
| 度小满自动机器学习平台实践 | https://www.6aiq.com/article/1676783545316 |
| 百度 PLATO 在大模型推动的人机交互对话中的实践 | https://www.6aiq.com/article/1674623792593 |
| 百度信息流和搜索业务中的弹性近线计算探索与应用 | https://www.6aiq.com/article/1673613734517 |
| 百度 Feed 稳定性架构实践 | https://www.6aiq.com/article/1673581413481 |
| 百度流批一体的实时多维分析实践 | https://www.6aiq.com/article/1673188017615 |
| www.6aiq.com | https://www.6aiq.com |
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Readme
| https://github.com/Jsonss/AI_Tutorial#readme-ov-file |
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