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一个自学资源库,分门别类,适合收藏阅读
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Yvan0329
02-06 08:38
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一个自学资源库,分门别类,适合收藏阅读
00 开篇寄语:缓存,你真的用对了吗?.md
01 业务数据访问性能太低怎么办?.md
02 如何根据业务来选择缓存模式和组件?.md
03 设计缓存架构时需要考量哪些因素?.md
04 缓存失效、穿透和雪崩问题怎么处理?.md
05 缓存数据不一致和并发竞争怎么处理?.md
06 Hot Key和Big Key引发的问题怎么应对?.md
07 MC为何是应用最广泛的缓存组件?.md
08 MC系统架构是如何布局的?.md
09 MC是如何使用多线程和状态机来处理请求命令的?.md
10 MC是怎么定位key的.md
11 MC如何淘汰冷key和失效key.md
12 为何MC能长期维持高性能读写?.md
13 如何完整学习MC协议及优化client访问?.md
14 大数据时代,MC如何应对新的常见问题?.md
15 如何深入理解、应用及扩展 Twemproxy?.md
16 常用的缓存组件Redis是如何运行的?.md
17 如何理解、选择并使用Redis的核心数据类型?.md
18 Redis协议的请求和响应有哪些“套路”可循?.md
19 Redis系统架构中各个处理模块是干什么的?.md
20 Redis如何处理文件事件和时间事件?.md
21 Redis读取请求数据后,如何进行协议解析和处理.md
22 怎么认识和应用Redis内部数据结构?.md
23 Redis是如何淘汰key的?.md
24 Redis崩溃后,如何进行数据恢复的?.md
25 Redis是如何处理容易超时的系统调用的?.md
26 如何大幅成倍提升Redis处理性能?.md
27 Redis是如何进行主从复制的?.md
28 如何构建一个高性能、易扩展的Redis集群?.md
29 从容应对亿级QPS访问,Redis还缺少什么?.md
30 面对海量数据,为什么无法设计出完美的分布式缓存体系?.md
31 如何设计足够可靠的分布式缓存体系,以满足大中型移动互联网系统的需要?.md
32 一个典型的分布式缓存系统是什么样的?.md
33 如何为秒杀系统设计缓存体系?.md
34 如何为海量计数场景设计缓存体系?.md
35 如何为社交feed场景设计缓存体系?.md
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158个子项
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index.html
00 开篇词 用好A_B测试,你得这么学.md
01 统计基础(上):系统掌握指标的统计属性.md
02 统计基础(下):深入理解A_B测试中的假设检验.md
04 确定指标:指标这么多,到底如何来选择?.md
05 选取实验单位:什么样的实验单位是合适的?.md
06 选择实验样本量:样本量越多越好吗?.md
07 分析测试结果:你得到的测试结果真的靠谱吗?.md
08 案例串讲:从0开始,搭建一个规范的A_B测试框架.md
09 测试结果不显著,要怎么改善?.md
10 常见误区及解决方法(上):多重检验问题和学习效应.md
11 常见误区及解决方法(下):辛普森悖论和实验组_对照组的独立性.md
12 什么情况下不适合做A_B测试?.md
13 融会贯通:A_B测试面试必知必会(上).md
14 举一反三:A_B测试面试必知必会(下).md
15 用R_Shiny,教你制作一个样本量计算器.md
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56个子项
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index.html
加餐 试验意识改变决策模式,推动业务增长.md
导读 科学、规范的A_B测试流程,是什么样的?.md
结束语 实践是检验真理的唯一标准.md
000 开篇词 你的360度人工智能信息助理.md
001 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.md
002 精读2017年KDD最佳研究论文.md
003 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.md
004 精读2017年EMNLP最佳长论文之一.md
005 精读2017年EMNLP最佳长论文之二.md
006 精读2017年EMNLP最佳短论文.md
007 精读2017年ICCV最佳研究论文.md
008 精读2017年ICCV最佳学生论文.md
009 如何将深度强化学习应用到视觉问答系统?.md
010 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?.md
011 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?.md
012 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?.md
013 WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.md
014 WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息.md
015 WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?.md
016 The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.md
017 The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.md
018 The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?.md
019 SIGIR 2018论文精读:偏差和流行度之间的关系.md
020 SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?.md
021 SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?.md
022 CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?.md
023 CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?.md
024 CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?.md
025 ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉.md
026 ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的公平性问题.md
027 ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了不公平?.md
028 ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.md
029 ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.md
030 ACL 2018论文精读:什么是端到端的语义哈希?.md
030 复盘 7 一起来读人工智能国际顶级会议论文.md
031 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.md
032 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).md
033 经典搜索核心算法:语言模型及其变种.md
034 机器学习排序算法:单点法排序学习.md
035 机器学习排序算法:配对法排序学习.md
036 机器学习排序算法:列表法排序学习.md
037 查询关键字理解三部曲之分类.md
038 查询关键字理解三部曲之解析.md
039 查询关键字理解三部曲之扩展.md
040 搜索系统评测,有哪些基础指标?.md
041 搜索系统评测,有哪些高级指标?.md
042 如何评测搜索系统的在线表现?.md
043 文档理解第一步:文档分类.md
044 文档理解的关键步骤:文档聚类.md
045 文档理解的重要特例:多模文档建模.md
046 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.md
047 多轮打分系统概述.md
048 搜索索引及其相关技术概述.md
049 PageRank算法的核心思想是什么?.md
050 经典图算法之HITS.md
052 机器学习排序算法经典模型:RankSVM.md
053 机器学习排序算法经典模型:GBDT.md
054 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.md
055 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.md
056 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型.md
057 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型.md
057 复盘 1 搜索核心技术模块.md
058 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.md
059 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.md
060 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.md
061 基于隐变量的模型之一:矩阵分解.md
062 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.md
063 基于隐变量的模型之三:分解机.md
064 高级推荐模型之一:张量分解模型.md
065 高级推荐模型之二:协同矩阵分解.md
066 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.md
067 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.md
068 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.md
069 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.md
070 推荐系统评测之一:传统线下评测.md
071 推荐系统评测之二:线上评测.md
072 推荐系统评测之三:无偏差估计.md
073 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.md
074 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.md
075 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.md
076 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.md
077 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.md
078 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统.md
078 复盘 2 推荐系统核心技术模块.md
079 广告系统概述.md
080 广告系统架构.md
081 广告回馈预估综述.md
082 Google的点击率系统模型.md
083 Facebook的广告点击率预估模型.md
084 雅虎的广告点击率预估模型.md
085 LinkedIn的广告点击率预估模型.md
086 Twitter的广告点击率预估模型.md
087 阿里巴巴的广告点击率预估模型.md
088 什么是基于第二价位的广告竞拍?.md
089 广告的竞价策略是怎样的?.md
090 如何优化广告的竞价策略?.md
091 如何控制广告预算?.md
092 如何设置广告竞价的底价?.md
093 聊一聊程序化直接购买和广告期货.md
094 归因模型:如何来衡量广告的有效性.md
095 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.md
096 复盘 4 广告系统核心技术模块.md
096 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.md
097 LDA模型的前世今生.md
098 LDA变种模型知多少.md
099 针对大规模数据,如何优化LDA算法?.md
100 基础文本分析模型之一:隐语义分析.md
101 基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.md
102 基础文本分析模型之三:EM算法.md
103 为什么需要Word2Vec算法?.md
104 Word2Vec算法有哪些扩展模型?.md
105 Word2Vec算法有哪些应用?.md
106 序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.md
107 基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.md
108 RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.md
109 对话系统之经典的对话模型.md
110 任务型对话系统有哪些技术要点?.md
111 聊天机器人有哪些核心技术要点?.md
112 什么是文档情感分类?.md
113 如何来提取情感实体和方面呢?.md
114 复盘 3 自然语言处理及文本处理核心技术模块.md
114 文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.md
115 什么是计算机视觉?.md
116 掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.md
117 计算机视觉中的特征提取难在哪里?.md
118 基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门.md
119 基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型.md
120 基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化.md
121 计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.md
122 计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.md
123 计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.md
124 计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.md
125 计算机视觉高级话题(二):视觉问答.md
126 计算机视觉高级话题(三):产生式模型.md
126复盘 5 计算机视觉核心技术模块.md
127 数据科学家基础能力之概率统计.md
128 数据科学家基础能力之机器学习.md
129 数据科学家基础能力之系统.md
130 数据科学家高阶能力之分析产品.md
131 数据科学家高阶能力之评估产品.md
132 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.md
133 职场话题:当数据科学家遇见产品团队.md
134 职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?.md
135 职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.md
136 如何组建一个数据科学团队?.md
137 数据科学团队养成:电话面试指南.md
138 数据科学团队养成:Onsite面试面面观.md
139 成为香饽饽的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.md
140 人工智能领域知识体系更新周期只有5~6年,数据科学家如何培养?.md
141 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题.md
142 数据科学家必备套路之一:搜索套路.md
143 数据科学家必备套路之二:推荐套路.md
144 数据科学家必备套路之三:广告套路.md
145 如何做好人工智能项目的管理?.md
146 数据科学团队必备的工程流程三部曲.md
147 数据科学团队怎么选择产品和项目?.md
148 曾经辉煌的雅虎研究院.md
149 微软研究院:工业界研究机构的楷模.md
150 复盘 6 数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?.md
150 聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.md
151 精读AlphaGo Zero论文.md
152 2017人工智能技术发展盘点.md
153 如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.md
154 在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.md
155 人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.md
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结束语 雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.md
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