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https://github.com/shenweichen/AlgoNotes

【浅梦学习笔记】文章汇总:包含 排序&CXR预估,召回匹配,用户画像&特征工程,推荐搜索综合 计算广告,大数据,图算法,NLP&CV,求职面试 等内容
https://github.com/shenweichen/AlgoNotes

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【浅梦学习笔记】文章汇总:包含 排序&CXR预估,召回匹配,用户画像&特征工程,推荐搜索综合 计算广告,大数据,图算法,NLP&CV,求职面试 等内容

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# 浅梦学习笔记 公众号文章汇总
![visitors](https://visitor-badge.glitch.me/badge?page_id=shenweichen.AlgoNotes)
## 目录
- [排序&CXR预估](#排序CXR预估)
- [召回匹配](#召回匹配)
- [用户画像&特征工程](#用户画像特征工程)
- [精彩讨论&知识沉淀](#精彩讨论知识沉淀)
- [推荐搜索综合](#推荐搜索综合)
- [计算广告](#计算广告)
- [大数据](#大数据)
- [图算法](#图算法)
- [NLP&CV](#NLPCV)
- [求职面试](#求职面试)




公众号:浅梦学习笔记







微信:deepctrbot












## 排序&CXR预估
- [京东推荐算法精排技术实践](https://mp.weixin.qq.com/s/fBsDPiU1y78XLbvxrPs6xQ)
- [贝壳CVR转化率预估模型实践](https://mp.weixin.qq.com/s/Ozks-qEAWa6df01pSZEI4A)
- [强化学习在京东广告序列推荐中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/SR989rBgeEbHzdw1rwsyIA)
- [QQ音乐排序模型优化](https://mp.weixin.qq.com/s/b1DCPuO-yzR4oZpzx3xVfg)
- [重排序在快手短视频推荐系统中的演进](https://mp.weixin.qq.com/s/6uyJ9yM8lauaI3BFnXnWhw)
- [张俊林:推荐系统排序环节特征 Embedding 建模](https://mp.weixin.qq.com/s/nWAsRbND859ygPP8etKbMA)
- [美团搜索排序实践](https://mp.weixin.qq.com/s/OmLWAkwBvIwwJDVswcpyjg)
- [KDD 2022 | 快手提出基于因果消偏的观看时长预估模型D2Q,解决短视频推荐视频时长bias难题](https://mp.weixin.qq.com/s/Jg0YvlQTwVMJJPvgBP_RLg)
- [从顶会论文看2022年推荐系统序列建模的趋势](https://mp.weixin.qq.com/s/m-r7VFL4ynyYggZ7XAzXRg)
- [揭秘京东广告精排百分位AUC提升技术方案](https://mp.weixin.qq.com/s/T7o5LbbMHrUhEyFlg2fLBA)
- [[美团]基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN](https://mp.weixin.qq.com/s/3bc8VyVCr2wcaic26621-A)
- [[阿里]对抗过滤建模用户长期行为序列](https://mp.weixin.qq.com/s/If4FByZLQ7s4yJlre7CYSg)
- [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://mp.weixin.qq.com/s/q4Gp1cKjkOaxVRliwRL5Dg)
- [阿里飞猪个性化搜索排序探索实践](https://mp.weixin.qq.com/s/RSdANV3OHgGu8RXmetRZZQ)
- [京东推荐算法精排技术实践](https://mp.weixin.qq.com/s/-F4xpMbRRNH6IDVYRvCL3Q)
- [深度粗排模型的GMV优化实践:基于全空间-子空间联合建模的蒸馏校准模型](https://mp.weixin.qq.com/s/W9aftBRU0yDHflQSAUzLGw)
- [多目标推荐场景下的深度学习实践](https://mp.weixin.qq.com/s/UEmLUHFF6CkmUaxl3lNIzw)
- [主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸](https://mp.weixin.qq.com/s/LTBGQBg69Huk1rvEY3y2VQ)
- [知乎搜索排序模型的演进](https://mp.weixin.qq.com/s/QaoeztUZK2yE29tWtfjq1A)
- [网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模](https://mp.weixin.qq.com/s/Z8qFokp3O9W5pPuvDlovRA)
- [全新的深度模型在推荐系统中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/ov4scHpD-mKc7IcA9psd2A)
- [阿里新一代Rank技术](https://mp.weixin.qq.com/s/97sHUHv_6mC2VGj6tR9pxA)
- [广义多目标算法探索实践](https://mp.weixin.qq.com/s/9drnIr93QSE6hQl9KXRWhg)
- [CSCNN:新一代京东电商广告排序模型](https://mp.weixin.qq.com/s/pJRKE7ijtkvajN3erO3LOw)
- [多目标排序在58同城房源推荐中的实践探索](https://mp.weixin.qq.com/s/O2VR9-Fi4DqO8lNXg2Cutg)
- [深度时空网络、记忆网络与特征表达学习在 CTR 预估中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/tSm_6YUUkPkvsHdr_QjeFQ)
- [Attention机制在深度学习推荐算法中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/nHeIxsW2SakZzFeY0aHtjQ)
- [阿里1688直播推荐算法实践](https://mp.weixin.qq.com/s/JmaN9FlJn0JZa-oT6KPShA)
- [CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展](https://mp.weixin.qq.com/s/rD7xAWdT6Ui4cQiCABry4Q)
- [[SIGIR2021] StackRec框架:加速训练100层序列推荐模型](https://mp.weixin.qq.com/s/gTInGsPeiqTgQoiK-UrSjA)
- [腾讯音乐:全民K歌推荐系统架构及粗排设计](https://mp.weixin.qq.com/s/f61PVZ-2qlVcQE09aImpyg)
- [京东搜索在线学习探索实践](https://mp.weixin.qq.com/s/EI4_PQYHIb82Bu8HOhCL6g)
- [阿里 at SIGIR’2021 | 粗排模型如何进行性能与效率的权衡](https://mp.weixin.qq.com/s/OlTy3OrHduL9yznQ8M_cXA)
- [多目标排序在快手短视频推荐中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/t6jo5R2Q-PKdjJLeoqiGQA)
- [深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/c-hbK9eRbK-lrNJNw7RMFw)
- [深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡](https://mp.weixin.qq.com/s/RIxxtMqdb6yJKLorg_WjrA)
- [IJCAI2020 | 双重样本感知的因子分解机(附代码)](https://mp.weixin.qq.com/s/Erp3P2En_A0pLuWfpB-OaA)
- [深度排序模型在淘宝直播的演进与应用](https://mp.weixin.qq.com/s/XcyePFhN1G1rpBrouxTvyQ)
- [阿里粗排技术体系与最新进展](https://mp.weixin.qq.com/s/TVCgH_B_d5T0hWuXfgnRQA)
- [TensorFlow Estimator 模型从训练到部署](https://mp.weixin.qq.com/s/ZNs0eEOCSR-0HOd5lM3ekg)
- [多任务学习在推荐算法中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/4e7gwpP3XHBAMNX9M0nRgw)
- [浅谈Learning to Rank中的RankNet和LambdaRank算法](https://mp.weixin.qq.com/s/AWXD21HU8gFSbX6F5fHmtQ)
- [线上线下效果一致性杂谈](https://mp.weixin.qq.com/s/Lwnl5W2ZS3CjxrA46yMwyw)
- [多目标推荐场景下的深度学习实践](https://mp.weixin.qq.com/s/gY3fIkCjuMOS4iEUlu2Cwg)
- [推荐系统中模型训练及使用流程的标准化](https://mp.weixin.qq.com/s/mFWhv6ykGFc6g40GGuzYOQ)
- [增量学习在CTR模型训练中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/Fig--BPEu4BQWA29eJS8yQ)
- [深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践](https://mp.weixin.qq.com/s/w8kHpVFMJp9uS-txsRIiWQ)
- [UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展](https://mp.weixin.qq.com/s/pcykXIVYw9-hvobpcDANyA)
- [序列检索系统在淘宝首页信息流重排中的实践(文末下载重排经典论文合集)](https://mp.weixin.qq.com/s/jL6Cp31DG_3H9IK5xEjPQQ)
- [大幅提升训练性能,字节提出新型分布式DNN训练架构](https://mp.weixin.qq.com/s/kNX0P5BSFNbxgzMZuI51AQ)
- [腾讯FAT | 未来感知的多样化趋势推荐框架](https://mp.weixin.qq.com/s/jvWJuC0O9eVUb-o2PUSe8w)
- [推荐系统rerank模型梳理&论文推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/Xc38VtbzAzyHL8Idfs4iyA)
- [DCN-M:Google提出改进版DCN,用于大规模排序系统的特征交叉学习(附代码)](https://mp.weixin.qq.com/s/0qidwbxyfTkODTw2DIiRWw)
- [分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析](https://mp.weixin.qq.com/s/pM2dDVT7gLWbAxxMU011BQ)
- [推荐系统中的排序学习](https://mp.weixin.qq.com/s/qQGFthzM5NAwk-8Wpgg_Rg)
- [CIKM20 | 阿里MiNet:跨域点击率预估混合兴趣模型](https://mp.weixin.qq.com/s/jkGb_qkfmEOEs030ZRIJIw)
- [KDD19 | 微软DeepGBM:使用树蒸馏提升在线预测任务下深度模型效果](https://mp.weixin.qq.com/s/NBVPlFGO12PhMTF0dUL2hw)
- [推荐系统rank模块-Online Learning](https://mp.weixin.qq.com/s/eKoFhICd45B8hSsEWXO4Gw)
- [IJCAI19 | 推荐系统论文DSIN:Deep Session Interest Network](https://mp.weixin.qq.com/s/kGWiRH6ntSmNTLhAG49AbQ)
- [Life-long兴趣建模视角CTR预估模型:Search-based Interest Model](https://mp.weixin.qq.com/s/1bfgx2syzt-ol-Qw3ZO7Yg)
- [Ctr 预估之 Calibration](https://mp.weixin.qq.com/s/pWmxVhN77W10UrHgCiffGA)
- [AAAI20 | 阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型](https://mp.weixin.qq.com/s/48yKFGtV0_Jo4ntGfNUR7w)
- [线下auc涨,线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
](https://mp.weixin.qq.com/s/0NnJ4a87sTwJjfcMcEFVjg)
- [【视频讲解】DeepCTR中的xDeepFM原理和实现](https://mp.weixin.qq.com/s/t4gwYkw3yoxAwhLGeqsh7g)
- [【视频讲解】DeepCTR中的Deep&Cross Net原理和实现
](https://mp.weixin.qq.com/s/f-cCowZAM5mQbkwFkrC8VA)
- [【视频讲解】DeepCTR中的Wide&Deep原理和实现
](https://mp.weixin.qq.com/s/FQairytK3xqlDG2nDwEY1g)
- [【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现](https://mp.weixin.qq.com/s/Xa9rxEC4IGhaAFRJ5HdPfw)
- [常见CTR论文挑刺
](https://mp.weixin.qq.com/s/4Jbqp0z7y4G5yF4EFJMamw)
- [万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱
](https://mp.weixin.qq.com/s/TEi9SzeKh7YK84oO1v2wFA)
- [Evolution of CTR prediction models
](https://mp.weixin.qq.com/s/3CP_CZp8GcDwjluOq1tEVg)
- [AAAI19 | 谷歌SNR: 灵活参数共享的多任务学习网络
](https://mp.weixin.qq.com/s/FN4MjH9AmgfcjnZBHeRAKw)
- [CIKM19 | 如何刻画用户的多样兴趣——阿里MIND阅读笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/kgkw4INFbcf98gwHUAfimw)
- [CIKM19 | Fi-GNN 通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测
](https://mp.weixin.qq.com/s/lVTteAO4zULPcJitfsD8LQ)
- [WWW18 | TEM:结合GBDT叶节点嵌入的可解释推荐模型](https://mp.weixin.qq.com/s/SEvfWmaoJKLChRZhlbECIg)
- [教你玩转deepctr的FLEN模型& Kaggle Avazu实验对比
](https://mp.weixin.qq.com/s/EO49-cKEPtEBTrj3GR49yw)
- [浅谈流式模型训练体系](https://mp.weixin.qq.com/s/Me1WAMdNaTURwOoYx3djRQ)
- [【CTR预估】FLEN: 一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型
](https://mp.weixin.qq.com/s/zChpiwv3RCILlaqEKmB8Og)
- [【CTR预估】CTR模型如何加入稠密连续型和序列型特征?
](https://mp.weixin.qq.com/s/ECn5kCrx7WtD0wpuGF_YwQ)
- [【CTR预估】你真的需要 pairwise LTR吗?速览搜索推荐中pointwise和pairwise方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/EBRbZebLdLRx5R_ZwQwioA)
- [Learning to rank基本算法小结
](https://mp.weixin.qq.com/s/KDWuTQof-ma36aC1UB_34g)

## 召回匹配
- [图神经网络在快手推荐召回中的应用和挑战](https://mp.weixin.qq.com/s/9nWFMR2LMdzLQATY5oHpBQ)
- [深度学习下的京东搜索召回技术](https://mp.weixin.qq.com/s/JM9o7p61xM3-fQbGFkMm5Q)
- [Embedding技术在商业搜索与推荐场景的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/_JYnyZ2ZDrfy2BUTwyg9bw)
- [字节跳动高伟豪:训练目标不一致?损失无法学习?深度召回解难题!](https://mp.weixin.qq.com/s/lZQ8GL483K-vXRE0ErH_-w)
- [多序列融合召回在新用户冷启动上的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/6RC6XZNRvuV68h0lfDemqQ)
- [内容推荐场景下多模态语义召回的若干实践](https://mp.weixin.qq.com/s/Sj7N7JSRu1cN4o9Cmo0aXQ)
- [淘宝逛逛召回算法实践总结](https://mp.weixin.qq.com/s/fN9s5Ml4GjGK2xLOeAUN4w)
- [全民K歌内容挖掘与召回](https://mp.weixin.qq.com/s/j6kAImadVaCFfynYAT4PCA)
- [阿里深度树匹配召回体系演进](https://mp.weixin.qq.com/s/q05W-eGm67po0rTdEv3Bfg)
- [Hulu在Content Embedding的探索与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/fbHJ2hHBpeEsCyPUNRirxQ)
- ["全能选手"召回表征算法实践](https://mp.weixin.qq.com/s/rQSn7_LThzB8VT9ccHg3ww)
- [张俊林:从对比学习视角,重新审视推荐系统的召回粗排模型](https://mp.weixin.qq.com/s/lf3XT3FDDe4xyrmnMLQOnA)
- [阿里飞猪个性化推荐:召回篇](https://mp.weixin.qq.com/s/XxgYlt_o7PSeollP1X_Kkw)
- [深度召回在招聘推荐中的挑战和实践](https://mp.weixin.qq.com/s/pCIoyxJEgDniziG71Hg7lA)
- [Embedding技术在房产推荐中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/ZXRBQpvcCM1_v68f36YmpQ)
- [模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索](https://mp.weixin.qq.com/s/TqKWhY-rr7l51h2WqG0CQw)
- [第四范式自动化推荐系统:搜索协同过滤中的交互函数](https://mp.weixin.qq.com/s/hIGxDMXV3OXOGuLtw38XnA)
- [阿里深度树匹配召回体系演进](https://mp.weixin.qq.com/s/2qFFkBUwcS1SqqPxKDhZxQ)
- [RALM: 实时 Look-alike算法在微信看一看中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/doCEZLrGjcioVJvxIe7Lgw)
- [推荐场景中召回模型的演化过程](https://mp.weixin.qq.com/s/MnH8aEhzFzbzfb4SajjRyg)
- [360展示广告召回系统的演进](https://mp.weixin.qq.com/s/s5HMqEmjhklMItpD-p0G8w)
- [字节跳动Deep Retrieval召回模型笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/u8-iUcrWWVG8uWR5o-Wugg)
- [Embedding 技术在民宿推荐中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/yCugvGJw9-6-WLZumtJ-TA)
- [EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践](https://mp.weixin.qq.com/s/8Mx8CznNBlJ6adlwXbcHXQ)
- [KDD18 | 阿里新一代召回系统TDM读后感](https://mp.weixin.qq.com/s/TgmVBA3SBmCvM8Z2jkjdrw)
- [再评Airbnb的经典Embedding论文](https://mp.weixin.qq.com/s/RF3g-6ecfpetbvEfA97YrA)
- [推荐系统召回层做离线评估的一种姿势](https://mp.weixin.qq.com/s/ECXz_GyVVsZdDJJeVPq4gA)
- [SIGIR20 | 一文综述Learning to Match各种方法对比](https://mp.weixin.qq.com/s/zDGPpwBdQrVOMG3lLjjXOw)
- [推荐系统主流召回方法综述](https://mp.weixin.qq.com/s/Kxf_VX8cyN4vvveEPB1mcg)
- [一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践](https://mp.weixin.qq.com/s/2JuyVJos2RrqGKcVgZRZvA)
- [Faiss - 常见问题总结](https://mp.weixin.qq.com/s/Id1XVK86uabbXNRIuqWYLw)
- [CIKM18 | CFGAN:基于生成对抗网络的协同过滤框架](https://mp.weixin.qq.com/s/ltkCK0cbNWZjGSHXjaH29w)
- [从 Triplet loss 看推荐系统中文章Embedding](https://mp.weixin.qq.com/s/iJwNuaBm7TrEo2FEJPqx4w)
- [SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路](https://mp.weixin.qq.com/s/FRh5iHrd6HfZ4-pF3bRxnw)
- [RecSys19 | 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景
](https://mp.weixin.qq.com/s/u-W3r0qgSejozdooERW9hg)
- [向量化召回在360信息流广告的实践
](https://mp.weixin.qq.com/s/LDcULfWi3ryYvUVtrp6Q7g)
- [DeepMatch :用于推荐&广告的深度召回匹配算法库
](https://mp.weixin.qq.com/s/sMSMmobMJ8WLiGxhFWvp0Q)
- [【DeepMatch教程】YoutubeDNN在MovieLen1M数据集上进行向量召回
](https://mp.weixin.qq.com/s/sMSMmobMJ8WLiGxhFWvp0Q)
- [KDD19 | 算法调研-微信看一看Embedding
](https://mp.weixin.qq.com/s/TWq5m_E6EUEtCeL7ma6Peg)
- [CIKM18 | Ripple Net:融合知识图谱的推荐模型
](https://mp.weixin.qq.com/s/-pzY_7lsmDzPC-REWp7zKA)
- [跨境电商Etsy如何使用交互行为类型进行可解释推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/D9-jm4-cwcNjGGOfCyCtZg)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/4M1OkxeSC200qhlqequb2w)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)--基于表示学习的深度学习方法](https://mp.weixin.qq.com/s/qd_qSdqnxwL55_S55OW3Fg)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(三)--基于匹配函数学习的深度学习方法](https://mp.weixin.qq.com/s/dWvnqp5ZLe4rU_pWH2bnNQ)

## 用户画像&特征工程
- [王志杰:如何构建好的用户画像?](https://mp.weixin.qq.com/s/GJLZQ2TxdVyfnnQdtpzBdA)
- [推荐算法中的特征工程](https://mp.weixin.qq.com/s/W0cIU0JZArA2Jwuaf5sI8w)
- [网易大数据用户画像实践](https://mp.weixin.qq.com/s/Nr-suyRQQdjywqjJ5YXBvg)
- [用户画像在阅文的探索与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/SvKUTV0N7KHV3__c--KPGw)
- [美团实时特征平台建设实践](https://mp.weixin.qq.com/s/3ri726hKD4024z3d0zgrXg)
- [网易严选画像建设实践](https://mp.weixin.qq.com/s/8r3hoQlD6SG83irT0YHtCA)
- [⾼维特征的哈希技巧总结](https://mp.weixin.qq.com/s/mOTfkA_BIg0tx0p1S4hT1Q)
- [SIGIR20 | 超越用户embedding矩阵:用哈希对大型用户建模
](https://mp.weixin.qq.com/s/h0pK8b82rrerTwzDzOUW7A)
- [浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模:Hema Embedding解读](https://mp.weixin.qq.com/s/iMU2LPDadmVMgzUifw3-XA)
- [用户画像必会的行为偏好计算方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/orT91nj1Xz3Lxe22--PqCw)

## 精彩讨论&知识沉淀
- [学习交流小组每周主题摘要 No.125](https://mp.weixin.qq.com/s/1ZJAEB3XW_bbQb-o34N84Q)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.124](https://mp.weixin.qq.com/s/sNsKYcgkT4kxyR5MQHQ2Pw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.123](https://mp.weixin.qq.com/s/8r5w47cxu2zuzkTskyw6NA)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.122](https://mp.weixin.qq.com/s/ba8EoliNJnwNCAvs8mSApw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.121](https://mp.weixin.qq.com/s/EfmiH6mw2NhPpqHSWe0yxw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.120](https://mp.weixin.qq.com/s/OZuPvZZfmsxreLaszRDm6Q)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.119](https://mp.weixin.qq.com/s/cgZMML37hWDM_VufzWGT1w)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.118](https://mp.weixin.qq.com/s/g_VB8R5SgbG7ezoYEelcMA)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.117](https://mp.weixin.qq.com/s/fHdMlvYLjs7QcTam8xaRWg)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.116](https://mp.weixin.qq.com/s/XSqddw9-d9U0PmFXE9Jg2g)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.115](https://mp.weixin.qq.com/s/RPU19p2QFX4jCTQHG4Cfig)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.114](https://mp.weixin.qq.com/s/oZ3Id25XA31KR4IrJiqUAQ)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.113](https://mp.weixin.qq.com/s/lpdZYIwVQHj8Xpz1jAYdbg)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.112](https://mp.weixin.qq.com/s/6qj9AnaDL_xZVRgy-fuk6Q)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.111](https://mp.weixin.qq.com/s/bK4m1yfVVOPwqAxKKAvvDQ)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.110](https://mp.weixin.qq.com/s/OezRCtdOVxSmiVwGk30QUw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.109](https://mp.weixin.qq.com/s/7iRXLaoy4-ApnDVuxmlTmQ)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.108](https://mp.weixin.qq.com/s/GPnPKYmeRDWY3dHIaI69Vw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.107](https://mp.weixin.qq.com/s/UT867QeCVVEkOOeyN9-bZg)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.106](https://mp.weixin.qq.com/s/MF6QZan81yealedskWke3g)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.105](https://mp.weixin.qq.com/s/3MVjU7USRstE67SYO_YCnw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.104](https://mp.weixin.qq.com/s/GRjyOMhuY-Z2OONoX5GraQ)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.103](https://mp.weixin.qq.com/s/bw5uYZpFJxgrRUyzUXbu_w)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.102](https://mp.weixin.qq.com/s/u2_eeurrhHY0eOwQs1xIyw)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.101](https://mp.weixin.qq.com/s/TE9nIkir2uqVrvscvrskjg)
- [学习交流小组每周主题摘要 No.100](https://mp.weixin.qq.com/s/gUwLt7eglOoeFZ29MurDzQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.99](https://mp.weixin.qq.com/s/wMjx8qpmW4ArCUKrfMOEzA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.98](https://mp.weixin.qq.com/s/OlmbsHfbT7Pd6qFkq3R6JQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.97](https://mp.weixin.qq.com/s/og9HLgLPMu6lyDKw-Ew3Tw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.96](https://mp.weixin.qq.com/s/N5SjIQNQQmEVwhB4wKyw6Q)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.95](https://mp.weixin.qq.com/s/u0Xk-pA_a2UKoRoWCjKTeA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.94](https://mp.weixin.qq.com/s/yBhyuxX_dFRONPZr1mkejA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.93](https://mp.weixin.qq.com/s/WsnOC064LjKyEZim7oODuA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.92](https://mp.weixin.qq.com/s/vlTP4e2VtLUWWZ89YYauBQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.91](https://mp.weixin.qq.com/s/gLu52jt4JDeRXoHVxQAbqw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.90](https://mp.weixin.qq.com/s/pXg9yHsyb-2P_2RtwSpAPw)
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- [PID控制算法原理(抛弃公式,从本质上真正理解PID控制)](https://mp.weixin.qq.com/s/i8WryZOjMhEMp7Gno3dXcw)
- [广告和推荐排序中消除position bias的方法](https://mp.weixin.qq.com/s/WyztaAiciTWoNl5ODFWJyA)
- [oCPC:计算广告出价策略](https://mp.weixin.qq.com/s/LgZ3aWlXtvC41mv3ThJPAQ)
- [广告点击率CTR修正-Wilson CTR
](https://mp.weixin.qq.com/s/vUwtVwdozsYBV0GI2wWtPg)

## 大数据
- [ClickHouse在手淘流量分析业务实践](https://mp.weixin.qq.com/s/PdSzg2BKXaUdhYyGtiCU0g)

- [贝壳一站式大数据开发平台实践](https://mp.weixin.qq.com/s/WPZtHRTm2LbPJgpWkUnOOw)
- [Flink如何支持特征工程、在线学习、在线预测等AI场景?](https://mp.weixin.qq.com/s/1RddsscO515zhkJ1X9WBvQ)
- [实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析](https://mp.weixin.qq.com/s/FX7wFly3CpFEpwWLBlFQeQ)
- [Spark 的一些人生经验](https://mp.weixin.qq.com/s/rff5AAd9w85N-MFVxyNKbg)
- [大数据kafka理论实操面试题](https://mp.weixin.qq.com/s/847kcDXE-Iq8JXjG_-Fehg)
- [Kafka 应用实践与生态集成](https://mp.weixin.qq.com/s/YcLk_5kIoIc1ho6RB7FcpQ)
- [Flink 中文社区年度文章合集](https://mp.weixin.qq.com/s/hVfCbiWAwgjAAMmAwNNrVA)

## 图算法
- [郭沛东:图模型在信息流推荐的原理和实践](https://mp.weixin.qq.com/s/0xH9b1DB4hPK23waY-Dx1A)
- [华为图神经网络在推荐系统中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/g6blln7cps74Z8a-fQ-cyA)
- [什么样的图神经网络更具表达能力?](https://mp.weixin.qq.com/s/Q6g98Mrsc9FRljC_f4hk9w)
- [图算法在流量反作弊中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/rpttLQCe1lrpcRO97hv4nw)
- [梳理总结211篇论文,首篇基于图神经网络的推荐系统综述](https://mp.weixin.qq.com/s/sI6pyJ9ULJHcT5_jHSXWaA)
- [图对比学习的最新进展](https://mp.weixin.qq.com/s/NGb-IE3cVmv-rcgZtbxB4A)
- [图神经网络算法在推荐场景下的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/syJUhZmGCdCoHc5bBgTzTQ)
- [GNN在下拉推荐的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/wNnFwiOehZCeFLN7eNuh8w)
- [实现大规模图计算的算法思路](https://mp.weixin.qq.com/s/LZmmSvi8TsXb1Axl8IygoA)
- [图算法在网络黑产挖掘中的思考](https://mp.weixin.qq.com/s/j19gTTuIt2agT0gybKW5LA)
- [大规模图算法在京东广告的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/-wivl-9K-znQ31qHXW5g4A)
- [图挖掘与多关系学习:工具与应用,亚马逊与CMU-WWW2021教程,附161页ppt](https://mp.weixin.qq.com/s/Fs62rIi5AoXVkM2sSTT7JQ)
- [一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用](https://mp.weixin.qq.com/s/F9zt7eyHxTX7Gp0zpvnfcg)
- [【GraphEmbedding】DeepWalk算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484661&idx=1&sn=360ed3d2f4bb9a0d11bbd821e7ede72e&source=41#wechat_redirect)
- [【GraphEmbedding】LINE:算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484657&idx=1&sn=2c16508270ebef54000d0b272a348cef&source=41#wechat_redirect)
- [【GraphEmbedding】node2vec:算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484653&idx=1&sn=3de60375e524f4d0ef6c84eec01e709b&source=41#wechat_redirect)
- [【GraphEmbedding】GraRep:基于矩阵分解的图表示学习](https://mp.weixin.qq.com/s/aD-YbniflGUbgwiUthWNwg)
- [【GraphEmbedding】SDNE算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484587&idx=1&sn=12258faf39493f73e1c07523ff8f1145&source=41#wechat_redirect)
- [【GraphEmbedding】Struc2Vec算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s/XcnrbLeXggXiynnzpr657w)
- [【GNN】一文读懂图卷积GCN](https://mp.weixin.qq.com/s/dOD0-9oEwoFjvmb5igYSMQ)
- [【GNN】GCN 算法原理,实现和应用
](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484633&idx=1&sn=c1b33d03e05653ab62d14a9fa9c3a108&source=41#wechat_redirect)
- [二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion](https://mp.weixin.qq.com/s/hICjiAyzh-Cv6226HMvHAg)
- [node2vec随机游走优化思路和代码实现](https://mp.weixin.qq.com/s/n_EveU9G_MRwuSHW5kyWkw)
- [【斯坦福CS224W 图与机器学习(1-2)】:图模型基本介绍
](https://mp.weixin.qq.com/s/wxvFtXeQhjPhTAlDeSMPpA)
- [【斯坦福CS224W 图与机器学习 3】:Motifs and Structural Roles](https://mp.weixin.qq.com/s/czfwcklVtLpvONwXZADP0A)
- [KDD19 DGL教程:Recommender System with GNN
](https://mp.weixin.qq.com/s/lKLLzzQZfvGRtmCgbnptTQ)
- [社交图谱的标签传播算法](https://mp.weixin.qq.com/s/cqEpA-IAzh2Y5Yz0PTU4vA)

## NLP&CV
- [张俊林:ChatGPT会取代搜索引擎吗?](https://mp.weixin.qq.com/s/VqZh8eKOR7u5kPq0JymTzg)
- [如何评价OpenAI的超级对话模型ChatGPT?](https://mp.weixin.qq.com/s/_GDlGDOCxMJsP0nIw_yO-Q)
- [美团商品知识图谱的构建及应用](https://mp.weixin.qq.com/s/i6kzpWXrIbKIjmq-hLnxng)
- [MSRA自监督学习与注意力建模研究实践](https://mp.weixin.qq.com/s/d8f4-HG3hgtyp1N5ZeLsMQ)
- [火山翻译:工业级应用与研究](https://mp.weixin.qq.com/s/9fcQbumfCT2evERVcPb8eA)
- [小米在预训练模型的探索与优化](https://mp.weixin.qq.com/s/b4Odemx3qSJmWBVxKueOHg)
- [复旦邱锡鹏组最新综述:A Survey of Transformers!](https://mp.weixin.qq.com/s/Htq0dwWRp9PmtB5FSgIqHw)
- [Transformer的一家!](https://mp.weixin.qq.com/s/qncvDw83hoTCNNEA_soUkA).
- [这20个技巧让你的NN训练事半功倍](https://mp.weixin.qq.com/s/wcHdidbk0wZOujKKgh-gTA)
- [【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet](https://mp.weixin.qq.com/s/Lnid-DFMI54Tw_oOi37mjA)
- [预训练模型系列-通用预训练MASS](https://mp.weixin.qq.com/s/noNrZK8DjQHy0FrSyEWuXA)
- [【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet](https://mp.weixin.qq.com/s/weargDvogar3fTqSDIM7LQ)
- [Transformer 超详细解读,一图胜千言](https://mp.weixin.qq.com/s/6RPxTdDcxJ050oAp34Ofdw)
- [【经典精读】Transformer模型深度解读](https://mp.weixin.qq.com/s/Cs0UDQmeqwb3dn1ivawb3w)
- [word2vec模型深度解析
](https://mp.weixin.qq.com/s/yQLL0jkk-q7PHKieF8S0bA)
- [NLP与推荐系统的比较、联系与未来
](https://mp.weixin.qq.com/s/47tGHoeqGWtpRjzRePjZxg)
- [知识图谱入门系列](https://mp.weixin.qq.com/s/LTeD9I65q3FIiFymhMhGEA)
- [知识图谱基本概念&工程落地常见问题
](https://mp.weixin.qq.com/s/AJTIkWGspauKgjB3-gdxoA)
- [本科生晋升GM记录 & kaggle比赛进阶技巧分享
](https://mp.weixin.qq.com/s/9gdxH4M_Ud7cq81rSew--g)
- [9102年入门GAN的补习
](https://mp.weixin.qq.com/s/zLyoNQLLLHx8Y_EuDcMwWA)
- [快速掌握TensorFlow中张量运算的广播机制](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247484662&idx=1&sn=cc69e90edca39539fd4cf17aeea39617&source=41#wechat_redirect)

## 算法基础
- [那些年踩过的Tensorflow的坑(二) 实现FM 10x加速](https://mp.weixin.qq.com/s/0hEvyAg0h-ZPldMLgF307A)
- [那些年踩过的Tensorflow的坑(一) 实现FM 10x加速](https://mp.weixin.qq.com/s/EyRv9KfA0rsVLQhA03eCzQ)
- [深度学习的综述的综述](https://mp.weixin.qq.com/s/4Aaa4qa8nU7mXreTimTv3g)
- [l2 regularization 和 weight decay的不同](https://mp.weixin.qq.com/s/aXe1QTZSzUCicJ-_SKuGlQ)

## 心得感悟
- [农业银行工作两个月,聊聊现状](https://mp.weixin.qq.com/s/0GnNDxdmygaBGuRW9ML8JQ)
- [应届NLPer入职华为OD一个半月,治好了我的精神内耗](https://mp.weixin.qq.com/s/HpEbQC4Ja3Zkz9qBDwvAOw)
- [43岁读NLP博士,无关年龄 ,一位70后大哥的励志人生](https://mp.weixin.qq.com/s/pnJWuRUMn0yQQSmiqFZUaA)
- [从《一个NLP算法人的困境与破局》说起](https://mp.weixin.qq.com/s/gJOtUOvy0GhkNDh62tBE2Q)
- [县城再无清华北大](https://mp.weixin.qq.com/s/WwgiyTqEeTUMiO46WqRjzQ)
- [Shopee要抛弃算法了吗?人在新加坡,刚下飞机,就被裁了。](https://mp.weixin.qq.com/s/M-EM_2U1_WGII72MgUFoNw)
- [从浙大计算机到字节算法岗!](https://mp.weixin.qq.com/s/iBbI2bvKhGtHfIg9GvuElQ)
- [跑路了!在东北国企当程序员一个月的感触](https://mp.weixin.qq.com/s/SdZs69MjcV-01c0_sm4pdw)
- [2023秋招算法岗进入地狱模式:竞争堪比考公?](https://mp.weixin.qq.com/s/qgpcCzZ66zwgYv-sQ-gZHw)
- [施一公:清华70%的高考状元都去哪了?](https://mp.weixin.qq.com/s/92CutbhGMTN5udage-esdA)
- [89岁,他拿下人生第三个博士学位](https://mp.weixin.qq.com/s/Ej8wnnlyC1BW_5uRYwbUfw)
- [你是什么时候对深度学习失去信心的?](https://mp.weixin.qq.com/s/AgoQCeYP8sxai8EJCT1Zxg)
- [润了!大龄码农从北京到荷兰的躺平生活](https://mp.weixin.qq.com/s/lssjqbRrzZ-yBYsFVBtTRQ)
- [一个算法工程师在技术方面的反思!](https://mp.weixin.qq.com/s/SoWSTKGccaDliq5q8BKSjQ)
- [CMU AI PhD 第一年总结](https://mp.weixin.qq.com/s/Ww7kzNTdBlZggZ6usRuAXA)
- [计算所与北大往事回顾](https://mp.weixin.qq.com/s/gq4w3DPCWXu4_wWFZqo9XA)
- [雷军做程序员时写的文章,太牛了!](https://mp.weixin.qq.com/s/bPZJ_TCHFnD4XBsNED6BhA)
- [清华姚班教授劝退文:​我见过太多PhD,精神崩溃、心态失衡、身体垮掉、一事无成](https://mp.weixin.qq.com/s/NBXmSVUCTwjU_ypcMsUm-A)
- [字节遭遇离职潮](https://mp.weixin.qq.com/s/fzAQY89P1W9MtE38tYMKlw)
- [一位博士在华为的22年](https://mp.weixin.qq.com/s/IbpH_ctt9h7vQ0wV6zVVyw)
- [太卷了,要跑路吗?](https://mp.weixin.qq.com/s/Ms-rmbefIdtvpVLHefvpXg)
- [三十而立,我决定从字节裸辞](https://mp.weixin.qq.com/s/G6tnhSnqCW-0IaUYoGPTow)
- [读博,我想好了!](https://mp.weixin.qq.com/s/LBmeG-jymFK1PqRpu7Eh_g)
- [大规模裁员后,计算机会成为下一个土木吗?](https://mp.weixin.qq.com/s/y0L9Aad_U18_wdNaQyv7CQ)

## 求职面试
- [互联网最值得加入的173家国企汇总](https://mp.weixin.qq.com/s/HP3wjDjd6VNWNcY4nkntTg)
- [万字长文:给算法校招同学的一些建议!](https://mp.weixin.qq.com/s/hXLZTkVRfd1YsBzx1lL9Qg)
- [算法实习指南](https://mp.weixin.qq.com/s/a2yE9r34sg7ADQVnmXb89w)
- [随记:加入微软三个月后](https://mp.weixin.qq.com/s/qWs8_qHYYbvjXPiOJXHlrg)
- [内卷?谈谈AI算法人才职业发展](https://mp.weixin.qq.com/s/AYwkkdFYVccf4QlWNP_v-g)
- [Google 十年](https://mp.weixin.qq.com/s/ACrLiOVz13xjNBD3tnbo2Q)
- [2022年,算法工程师必备的能力是什么?](https://mp.weixin.qq.com/s/AppkIr3_BT_d5Zifo_ProQ)
- [诸葛越:关于算法工程师职业发展的思考](https://mp.weixin.qq.com/s/kBBvXGe33Bo-buHbCWSFCg)
- [算法工程师如何应对业务方和老板的灵魂拷问?](https://mp.weixin.qq.com/s/XgzRBGHt_cadcl6vK4t66w)
- [算法工程师也会遇到35岁这道坎么?](https://mp.weixin.qq.com/s/J13YyuvFfTNAmihW09fqNQ)
- [推荐/广告算法社招生存指南](https://mp.weixin.qq.com/s/opvxOldRG4Rhcy-Qvp6Ozw)
- [一年级算法工程师的工作总结](https://mp.weixin.qq.com/s/7qH6iBa6TIpNdSn9npi_sw)
- [谈一谈算法工程师的落地能力](https://mp.weixin.qq.com/s/1ivTBtnZGkpyyS0BowKxeA)
- [美H1-B签证改革更有利IT公司从全球招聘——聊聊国内如何找美国算法岗工作](https://mp.weixin.qq.com/s/L3OP4ppcQ5w2MIk5x7SivA)
- [北美亚麻的故事:金融数学转码农转Applied Scientist](https://mp.weixin.qq.com/s/Oe8KeIGGgTMTHsfhkKY0yA)
- [算法小白的学习路线(二)](https://mp.weixin.qq.com/s/6nvQtMn7tyJzdeKLE1RQHA)
- [算法小白的学习路线(一)](https://mp.weixin.qq.com/s/tKYPTsRsSJU9w_DTYTGRDw)
- [你见过最差的算法工程师能差到什么程度?](https://mp.weixin.qq.com/s/Z9Sczo3jYW7nJolt696slw)
- [我的求职经验总结](https://mp.weixin.qq.com/s/tcg2_UlP-hm29Rd5tgARLg)
- [求职面试 | 《剑指Offer》Python题解&常考题总结
](https://mp.weixin.qq.com/s/PdlRCvf0dRlSgkh7cO0pEw)
- [非科班如何拿到外企和国内大厂SSP Offer的?](https://mp.weixin.qq.com/s/I3mD5QbixIShti0zKKt5bw)
- [实验小师弟的新鲜春招面经(阿里搜索,微信,微软等)](https://mp.weixin.qq.com/s/sw7G6s1cgwWiiX7nTxm_YQ)
- [Facebook、AWS、Google、Microsoft面试小记](https://mp.weixin.qq.com/s/Aemb65Id4b_kKMziJF1XKw)
- [算法工程师当前选哪个方向好?1,CV;2,NLP;3,推荐系统?](https://mp.weixin.qq.com/s/O8HHeUL0D9-NNB8-MRPbdA)
- [番外篇——社招如何拿到心仪公司的offer](https://mp.weixin.qq.com/s/ppx_Y9Gg6FeDyRv9gqgCVw)