2016年，机器学习和人工智能领域有什么重大进展？（附重要论文下载链接）--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

2016年，机器学习和人工智能领域有什么重大进展？（附重要论文下载链接） (yq.aliyun.com)

由 @云栖精选 2017-01-09 09:35 / 0个评论

KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读 (tech.meituan.com)

本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。

by @技术头条 2023-08-26 21:45 查看详情

如何分享一个体面的购物链接 (type.cyhsu.xyz)

如今在大多数电商平台，简洁、可读、易懂的链接都已经绝迹了。怎么得到一个体面的链接用来保存和分享？答案是用笨办法对付聪明，用顽固对抗糟糕。

by @技术头条 2023-07-02 23:34 查看详情

CVPR 2023 | 美团技术团队精选论文解读 (tech.meituan.com)

本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。

by @技术头条 2023-06-24 09:22 查看详情

技术领域小白必不可少的工作技巧和诀窍 (linux.cn)

刚刚入职那几天确实令人害怕。我现在依然可以清晰举出很多例子，例如在第一天上班前的晚上无法入睡，因为不知道第二天将要发生什么而内心崩溃。对于大多数人来说，开始一份新工作就像踏入未知领域。即使你已是行业的资深人士，不可否认的是，你内心可能还是会对即将发生的事情感到有点害怕。

可以理解的是，刚入职的时候你的事情很多。你要认识新的人，有新的项目和技术要了解，有文档要阅读，有教程要看完，还有没完没了的人事培训和要填的文件。这可能让你感觉压力山大，再加上你还面临着相当大程度的不确定性和未知数，以上种种能引起焦虑。

促使我写这篇文章有两个原因，首先是在我还是学生的时候，大部分讨论都围绕着如何找一份技术工作，却没有人谈论接下来发生的事情。如何在新角色中脱颖而出？现在回过头来看，我想我当时认为最困难的事情是得到一份工作，之后发生什么的一切我都可以自己弄清楚。

同样的，在我开始在这个行业工作之后，我发现大部分我看到的与职业相关的内容都是讨论如何从一个高级职位升到另一个高级职位。没有人真正谈论在此中间我们要做什么。实习生和初级工程师呢？他们在早期职业生涯中如何找到方向？

在拥有了三年全职软件工程师的经验（以及之前的几次实习）之后，我将这段时间的经历进行了复盘，并整理出一份我自己在适应新技术职位时使用过的技巧和诀窍清单。我想不只局限于前面的几个月，而是优先考虑如何让这段经历帮助你实现长期的成功。

by @技术头条 2023-04-09 21:44 查看详情

在DDD中建立领域模型 (insights.thoughtworks.cn)

我们应该基于领域概念设计领域模型，然后再采用合适的模式降低领域模型的复杂度，进一步增加领域模型的表达能力。

by @Thoughtworks 2023-02-22 09:20 查看详情

ChatGPT在信息安全领域的应用前景 (blog.nsfocus.net)

既然ChatGPT能够按照用户的要求编写代码，那自然就可以用来制作安全工具（不论是用于进攻还是防御）。目前已经有人指出通过ChatGPT可以生成实际可用的漏洞利用工具。

by @技术头条 2023-02-20 22:17 查看详情

部署机器学习方案之困（下） (blog.nsfocus.net)

在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。

by @技术头条 2023-02-12 14:05 查看详情

部署机器学习方案之困（上） (blog.nsfocus.net)

近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。

本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。

by @技术头条 2023-02-12 14:04 查看详情

论文分享｜基于被动DNS流量分析的大规模IoT设备识别系统 (blog.nsfocus.net)

如何通过被动流量识别IoT设备？如何检测分配了IPv6地址、NAT后的IoT设备？本文介绍了IoTFinder系统有效解决上述问题。

by @技术头条 2023-01-04 23:42 查看详情

美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一） (tech.meituan.com)

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。

by @技术头条 2022-12-24 23:38 查看详情