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搜索,推荐,广告系统架构及算法技术资料大合集吐血整理——2020年终分享_在线广告 互联网广告系统的架构及算法 pdf

在线广告 互联网广告系统的架构及算法 pdf

算法学习资料: AI_Tutorial

架构、搜索、推荐、广告系统优质资源

你还在为学习算法摸不着头脑么?你还在为技术调研各种Google么?AI的牛b吹不上去?盯紧了,这里就是你的2020女朋友~。本项目会持续关注AI落地的一些优质技术资料。大家也可以去网站投稿。
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后端架构、AI架构、搜索系统、推荐系统、广告系统技术资料整理。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。
以下整理的内容大致根据来源进行分类。@AIQ-人工智能

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

个人视角有限,谢谢。


开源相关

Lucene

Solr

Elastic

中文分词

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

京东

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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  1. 毕业 10 年才懂,解决问题的能力原来这么重要
  2. 跨境电商 Etsy 如何使用交互行为类型进行可解释推荐
  3. 机器学习模型的可解释性
  4. 个性化海报在爱奇艺视频推荐场景中的实践
  5. 华为招聘
  6. 华为人才招聘
  7. Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
  8. 推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排
  9. 程序员必知必会的零拷贝技术
  10. 推荐系统的发展与简单回顾
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  12. NLP 技术在微博 feed 流中的应用
  13. 机器学习 - 一文理解 GBDT 的原理 -20171001
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  18. CTO 被裁,离职前给组了的高级开发们 8 个建议。
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  21. 解密淘宝推荐实战,打造 “比你还懂你” 的个性化 APP
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  23. 解密商业化广告投放平台技术架构
  24. 深入理解 AQS 之 Condition 源码
  25. 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
  26. Hi, xiaolongnk
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  28. 知识结构化在阿里小蜜中的应用
  29. 万字长文!推荐系统算法岗校招面试经验 & 学习心得
  30. 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)​
  31. 经验:一个秒杀系统的设计思考
  32. 视频:美图个性化 push AI 探索之路
  33. 优酷 DSP 广告投放系统架构实践
  34. 浅谈微视推荐系统中的特征工程
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  36. 美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现
  37. 腾讯信息流内容理解技术实践
  38. 深度 |58 商业流量排序策略优化实践
  39. 美团点评 Kubernetes 集群管理实践
  40. 张一鸣:如何应对公司变大之后的管理挑战
  41. 如何提升「会议效率」
  42. 【有赞】数据资产,赞之治理
  43. 搜索引擎中的 Web 数据挖掘
  44. 几十亿数据查询 3 秒返回,ES 性能优化实战!
  45. 基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐
  46. Walrus- 一个轻量级 olap 查询框架
  47. 微服务高可用利器——Hystrix 熔断降级原理 & 实践总结
  48. 【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
  49. 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的
  50. 在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践
  51. 【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐?
  52. 机器学习在 58 二手车估价系统实践
  53. 萌新想请教一下 特征选择 的问题
  54. 实时计算引擎在贝壳的应用与实践
  55. 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
  56. 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
  57. 知识图谱与语义分析技术介绍(附前沿论文解读)
  58. 网络图模型知识点综述
  59. 360 展示广告召回系统的演进
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  61. 陈曦:性能与稳定并存 Elasticsearch 调优实践
  62. 3000 台服务器不宕机,微博广告系统全景运维大法
  63. 由 Finalizer 和 SocksSocketImpl 引起的 Fullgc 问题盘点
  64. 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
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  67. Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
  68. 美团配送交付时间轻量级预估实践
  69. 58 招聘推荐排序算法实战与探索
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  78. UC 信息流视频标签识别技术
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  80. 阿里妈妈:品牌广告中的 NLP 算法实践
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  108. 360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现
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  114. hello, 初次见面请多关注
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  126. 快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
  127. 数据老是错误,不知道为什么
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  131. 深度学习在 360 搜索广告 NLP 任务中的应用
  132. 消息中间件—RocketMQ 消息存储(二)
  133. 消息中间件—RocketMQ 消息存储(一)
  134. 消息中间件—RocketMQ 消息消费(三)(消息消费重试)
  135. 消息中间件—RocketMQ 消息消费(二)(push 模式实现)
  136. 消息中间件—RocketMQ 消息消费(一)
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  150. 系统架构系列 (三):业务架构实战上篇
  151. 系统架构系列 (二):应对这一概念的方法
  152. 系统架构系列(一):如何用公式定义该概念?
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  154. 流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践
  155. 一文读懂深度学习:从神经元到 BERT
  156. 基于内容的推荐算法
  157. Embedding 技术在民宿推荐中的应用
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  159. 深度学习在 Airbnb 中的探索与应用
  160. 【贝壳智搜】标签:月老手中那一根根红线
  161. Xavier 论文疑惑(论文标题:Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks)
  162. TCP 报文格式高清图
  163. 从 Word Embedding 到 Bert 模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
  164. Bert 时代的创新(应用篇):Bert 在 NLP 各领域的应用进展
  165. Netflix 推荐系统模型的快速线上评估方法——Interleaving
  166. 【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息?
  167. YC 中国创始人陆奇:人工智能时代,芯片和底层软件基本都要重做
  168. 从 MySQL 高可用架构看高可用架构设计
  169. abtest- 数据分析 - 假设检验基础
  170. 程序员面试最常见问题 TOP 48
  171. abtest 那些事儿(下)—数据跟踪和效果评估
  172. list1 与 list2 求交集的方法总结!
  173. 当你打开天猫的那一刻,推荐系统做了哪些工作?
  174. 高并发架构消息队列面试题解析
  175. Embedding 在深度推荐系统中的 3 大应用方向
  176. 使用 ElasticSearch 的 44 条建议
  177. Elasticsearch 技术分析(七): Elasticsearch 的性能优化
  178. 适合程序员用的笔记本电脑
  179. 怎样写网站优化方案
  180. 马蜂窝 ABTest 多层分流系统的设计与实现
  181. ES 查询性能调优实践,亿级数据查询毫秒级返回
  182. 小米移动搜索中的 AI 技术
  183. LSTM 原理与实践,原来如此简单
  184. 基于 “ 滴滴 KDD 2018 论文:基于强化学习技术的智能派单模型 ” 再演绎
  185. 阿里妈妈:电商预估模型的发展与挑战
  186. Attention in RNN
  187. 详解 Transformer (Attention Is All You Need)
  188. SVM 优化出来支持向量点的不等式约束不等于 1 是为什么?
  189. 机器学习:K 折交叉验证的问题
  190. 滴滴基于 ElasticSearch 的一站式搜索中台实践
  191. 快手万亿级别 Kafka 集群应用实践与技术演进之路
  192. 微软 AB/Testing EXP 实验管理平台
  193. 揭开 YouTube 深度推荐系统模型 Serving 之谜
  194. 深度学习中不得不学的 Graph Embedding 方法
  195. 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】
  196. FTRL 公式推导
  197. 个性化推荐技术
  198. 分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
  199. 阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路
  200. 从 FFM 到 DeepFFM,推荐排序模型到底哪家强?
  201. 在 faster-RCNN 中,最后一层输出的 bbox_pred 是什么
  202. 有赞百亿级日志系统架构设计
  203. 打造工业级推荐系统(一):推荐算法工程师的成长之道
  204. 面试官:如果让你设计一个消息中间件,如何将其网络通信性能优化 10 倍以上?【石杉的架构笔记】
  205. 机器学习与深度学习常见面试题(上)
  206. ABtest 和假设检验、流量分配
  207. 【三. 推荐系统的必备要素 -2】ABtest 框架
  208. 复旦邱锡鹏教授公布《神经网络与深度学习》,中文免费下载
  209. 携程金融大数据风控算法实践
  210. 拯救 996 的配方
  211. 【一. 概述 -2】什么样的产品推荐效果明显
  212. 【一. 概述 -1】推荐系统简介
  213. 万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好
  214. 【搜狐】新闻推荐系统的 CTR 预估模型
  215. 阿里妈妈新突破:深度树匹配如何扛住千万级推荐系统压力
  216. 计算广告中主要模块、策略及其场景(上篇)
  217. 有赞订单搜索 AKF 架构演进之路
  218. 独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路
  219. 前深度学习时代 CTR 预估模型的演化之路
  220. 知其然,知其所以然:基于多任务学习的可解释推荐系统
  221. [NAACL19] 一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器
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  223. 知识图谱 |298 万条三元组生成方法 (一)
  224. AI 下一个拐点,图神经网络带来哪些机遇?
  225. 人脸识别如何快速工作
  226. 如何强化数据集中某个特征的影响?
  227. 强化学习系列二——应用 AlphaGo Zero 思路优化搜索排序
  228. 【58 同城】中文分词技术深度学习篇
  229. 一图胜千言: 解读阿里的 Deep Image CTR Model
  230. 推荐系统召回四模型之二:沉重的 FFM 模型
  231. Embedding 从入门到专家必读的十篇论文
  232. 深度 CTR 预估模型中的特征自动组合机制演化简史
  233. 详解 Airbnb 之深度学习在搜索业务的探索
  234. 万字长文带你解读 NLP 深度学习的各类模型
  235. 基于深度强化学习的新闻推荐模型 DRN
  236. 基于 Tensorflow 高阶 API 构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇
  237. 【贝壳网】贝壳搜索平台实时流总体架构设计
  238. 【贝壳网】贝壳搜索为什么能知道你想住哪?
  239. 百度中文纠错技术
  240. 版本控制工具——Git 常用操作
  241. 【贝壳网】ElasticSearch 相关性计算原理及实践
  242. 【贝壳网】Elasticsearch 在贝壳搜索的部署实践
  243. 【贝壳网】读“懂”用户找房需求:贝壳语义解析技术实践
  244. 【贝壳网】两种简单有效的标签选择方法
  245. 回顾 Facebook 经典 CTR 预估模型
  246. 主流 CTR 预估模型的演化及对比
  247. 推荐系统召回四模型之:全能的 FM 模型
  248. 自然语言处理基础:上下文词表征入门解读
  249. 为什么已有 Elasticsearch,我们还要重造实时分析引擎 AresDB?
  250. NLP 新秀 : BERT 的优雅解读
  251. 详解 Embeddings at Alibaba(KDD 2018)
  252. 前员工揭内幕:10 年了,为何谷歌还搞不定知识图谱?
  253. 人机交互式机器翻译研究与应用
  254. 独家揭秘:微博深度学习平台如何支撑 4 亿用户愉快吃瓜?
  255. 爱奇艺短视频软色情识别技术解析
  256. 卷积有多少种?一文读懂深度学习中的各种卷积
  257. 深度长文:中文分词的十年回顾
  258. 机器学习中如何处理不平衡数据?
  259. 【58 同城】语言模型及其应用
  260. 测试机器学习降维之线性判别模型 (LDA)
  261. GBDT+LR 算法解析及 Python 实现
  262. 网易杭研 分享 图数据库基础
  263. 用 Flink 取代 Spark Streaming,知乎实时数仓架构演进
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  268. 详解 GAN 的谱归一化(Spectral Normalization)
  269. 「回顾」机器学习在反欺诈中应用
  270. 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践
  271. 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
  272. HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
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  275. 「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?
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  278. 「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
  279. 深入剖析 Netty 源码设计(二)——BIO NIO AIO Reactor 模式到底干了啥
  280. 「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
  281. 毕玄:我在阿里的十年技术感悟
  282. 使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec
  283. 「回顾」蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用
  284. 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
  285. Google 重叠实验框架:更多,更好,更快地实验
  286. 58 招聘推荐系统介绍——AB 实验框架
  287. 深入剖析 Netty 源码设计(一)——深入理解 select poll epoll 机制
  288. 从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
  289. 中文分词技术及在 58 搜索的实践
  290. 58 搜索列表页连接效率优化实践
  291. 「回顾」58 同城 综合排序框架 连接效率优化实践
  292. 「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
  293. 推荐系统遇上深度学习 (二十九)-- 协同记忆网络理论及实践
  294. 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
  295. 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
  296. 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
  297. 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
  298. 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!
  299. 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
  300. 推荐系统遇上深度学习 (二十二)–DeepFM 升级版 XDeepFM 模型强势来袭!
  301. 推荐系统遇上深度学习 (二十一)-- 阶段性回顾
  302. 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
  303. 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
  304. 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
  305. 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
  306. 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
  307. 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
  308. 推荐系统遇上深度学习 (十四)–《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
  309. 推荐系统遇上深度学习 (十三)–linUCB 方法浅析及实现
  310. 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
  311. 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
  312. 推荐系统遇上深度学习 (十)–GBDT+LR 融合方案实战
  313. 推荐系统遇上深度学习 (八)–AFM 模型理论和实践
  314. 推荐系统遇上深度学习 (七)–NFM 模型理论和实践
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  317. 推荐系统遇上深度学习 (四)-- 多值离散特征的 embedding 解决方案
  318. 推荐系统遇上深度学习 (三)–DeepFM 模型理论和实践
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  320. 推荐系统遇上深度学习 (二)–FFM 模型理论和实践
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  322. BERT 大火却不懂 Transformer?读这一篇就够了
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  324. AutoML 在推荐系统中的应用
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  328. 深度学习在金融文本情感分类中的应用
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  332. 回顾·搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇
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  343. 「回顾」Yoo 视频底层页推荐系统 - 从 0 到 1 的实践
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  353. 全文搜索引擎,选 ElasticSearch 还是 Solr?
  354. NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型:BERT- 基于 pytorch
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  364. 「回顾」爱奇艺搜索排序模型迭代之路
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  368. Flink 实战: 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理程序
  369. Apache Flink 端到端(end-to-end)Exactly-Once 特性概览 (翻译)
  370. 《提问的智慧》中文版翻译
  371. NIPS2018 | 腾讯 AI Lab 入选 20 篇论文,含 2 篇 Spotlight
  372. 【翻译】Redis 存储揭秘
  373. 大话 Select、Poll、Epoll 机制
  374. 空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
  375. 建了个机器学习与深度学习的微信群
  376. 【美团】LruCache 在美团 DSP 系统中的应用演进
  377. 【美团】深入浅出排序学习:写给程序员的算法系统开发实践
  378. 基于 Flink 的严选实时数仓实践
  379. 百页机器学习书
  380. 基于对象特征的推荐系统
  381. 「回顾」让机器读懂人类:揭秘机器阅读理解技术及应用
  382. “IT 男等级”对照表|找找你在哪?
  383. 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
  384. 机器学习在美团配送系统的实践:用技术还原真实世界
  385. [译] 支持向量机(SVM)教程
  386. YouTube 推荐系统改进之路
  387. 「干货」YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析
  388. 实时检索 6700 亿条推文,细谈 Twitter 搜索引擎的演进历程
  389. 【 DataFunTalk】HBase RowKey 与索引设计
  390. 架构拆分原理解析
  391. 阿里开源深度学习框架 XDL,面向广告、推荐、搜索场景
  392. 我收到了斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 的博士 offer,这是我的经验
  393. BigGAN 论文解读
  394. 微软专家眼中个性化推荐系统的 5 大研究趋势
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  396. 阿里巴巴搜索引擎平台 Ha3 揭秘
  397. Java 编程方法论之响应式编程系列视频
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  401. 除了抖音和头条,字节跳动的 AI 实力有多强?
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  404. 51 信用卡的个性化推荐体系
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  410. 有赞搜索引擎从 0 到 1 技术解析
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