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2022-07-24 20:45
图神经网络训练框架的实践和探索
美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。本文介绍了模型归纳抽象、基本框架、性能优化，以及上层工具等方面的思考和关键设计，希望为从事相关工作的同学带来启发或者帮助。
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2022-06-19 22:52
TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。
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2020-06-28 21:51
《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
统计机器学习和凸优化都是现代机器学习研究和实践的重要理论基础。今天给大家带来的是由 INRIA 的 Francis Bach 主讲的 246 页《统计机器学习与凸优化》教程。
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2020-06-21 22:35
Pandas官方文档中文版下载、图形深度学习 PPT 下载
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
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2020-02-23 09:05
Flink Forward Asia 2019 PPT 下载
Flink Forward Asia 2019 在北京召开的，有主会场和几个分会场（企业实践、Apache Flink 核心技术、开源大数据生态、实时数仓、人工智能），内容涉及很多，可以查看下面的 PPT。
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2019-12-09 15:27
Flink Forward Asia 2019 - 总结和展望（附PPT下载链接）
Flink Forward 是由 Apache 官方授权举办的会议，每年在欧洲、北美洲、亚洲各举办一场。通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划，还可以了解到业界围绕 Flink 生态的生产实践经验，是 Flink 开发者和使用者的盛会。去年 12 月 Flink Forward 首次在中国举办，是规模最大、参与人数最多的 Flink Forward 大会。今年 Flink Forward China 正式升级为 Flink Forward Asia，吸引到更多的关注，并于 11 月 28 日在北京开幕。
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2019-10-30 17:00
云栖PPT下载 | 开源界大咖集体现身，开源数据库专场重点再回眸！
数据库在过去这么多年，尤其近几年发展如此迅速的核心原因之一就是开源生态做出了很大贡献。难以想象如果没有开源的MySQL、PG、HBase、MongoDB以及Cassandra等，只有Oracle、DB2、SQL Server等，今天世界会是什么样子？那必然还是寡头垄断的局面。因为核心的OLAP系统难以实现，需要经过大量试错才能不断完善。而开源生态为数据库提供这样的一个平台，帮助数据库快速迭代，使得开源数据库可以比肩商业数据库的能力。
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2019-08-02 16:12
大合集 | 9 场 Dubbo Meetup 回顾视频和PPT下载
2018年2月16日，Dubbo 加入 Apache 基金会孵化器，在随后的那个夏天，我们开始在全国（北京、上海、深圳、成都、杭州）和社区的用户们见面、认识、交个朋友，将社区的最新动态、Dubbo 的发展规划、和一些用户的最佳实践进行分享，目的是让大家在使用和共建 Dubbo 的过程中，更有参与感。
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2019-06-03 16:46
Flink 全网最全资源（视频、博客、PPT、入门、实战、源码解析、问答等持续更新）
除了《从1到100深入学习Flink》源码学习这个系列文章，《从0到1学习Flink》的案例文章也会优先在知识星球更新，让大家先通过一些 demo 学习 Flink，再去深入源码学习！
如果学习 Flink 的过程中，遇到什么问题，可以在里面提问，我会优先解答，这里做个抱歉，自己平时工作也挺忙，微信的问题不能做全部做一些解答，
但肯定会优先回复给知识星球的付费用户的，庆幸的是现在星球里的活跃氛围还是可以的，有不少问题通过提问和解答的方式沉淀了下来。
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2019-05-17 16:24
利用阿里云容器服务打通TensorFlow持续训练链路
随着google开源TensorFlow的脚步越来越迅猛，机器学习已经渐渐由昔日王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。如何把机器学习的成果，迅速转化成服务大众的产品。以TensorFlow为例，一个典型的交付流程，就是TensorFlow根据输入数据进行模型训练，待训练结束和验证确定后，模型会被发布到TensorFlow Serving，就可以为大众服务了。如果能像流水线生产一辆汽车一样来实现机器学习的产品化，听起来是不是让人激动不已？
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