还不会写OKR？别人都靠它脱单了！
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混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科, 目的是建立对系统抵御生产环境中失控条件的能力以及信心，最早由Netflix及相关团队提出。
如果说以“不断提升插件能力和可扩展能力”的 “基础设施开源项目民主化”进程是 Kubernetes 在2017-2018年的核心主题的话，那么在2019年，这个技术社区的发展脉络又是怎样的呢？
本文的作者是滴滴出行数据科学部负责人宋世君，曾在 Facebook 、Google 核心部门就职，是知名的华人数据分析总监。经世君老师授权在此分享给大家，希望让大家理解数据分析师的背后——数据对于一个产品的核心价值，无论把握数据的是DS，还是研发、产品同学。希望能够帮到你。
希望通过一组漫画，能够使大家快速了解Elasticsearch原理。
一图胜千言。
“智慧交通”系统是解决交通发展瓶颈的有效手段之一，是当今世界城市发展的趋势和特征。随着移动出行业务的高速发展，数据的不断积累，很多行业公司也取得了丰富的实战经验。
在设计服务框架时，我期望服务框架对使用者完全不侵入，于是做了一个在外部放一个.xml文件来描述spring里的哪些bean发布为服务的设计....
随着智能技术的发展，AI应用在业务研发占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致其开发慢，严重影响了业务灵活性。针对这种情况，能否基于中台化思想对业务中AI研发工作进行专门支持，提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能，从而提升企业创新能力？
Stack Overflow 年度开发者调查是面向全球开发者进行的规模最大、最全面的调查。调查涵盖了从开发者喜爱的技术到工作偏好等内容。2019 年是 Stack Overflow 发布年度开发者调查报告的第九年，有近 90000 名来自世界各地的开发者参与了这个约花费 20 分钟的调查。
作者两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏，转眼两年过去了，这套架构发展的如何，遇到了什么新的挑战和收获，本文主要整理回顾下有赞订单搜索AKF架构演进之路。
技术传播的价值，不仅仅体现在通过商业化产品和开源项目来缩短我们构建应用的路径，加速业务的上线速率，也体现在优秀工程师在工作效率提升、产品性能优化和用户体验改善等经验方面的分享，以提高我们的专业能力。
本篇文章大致梳理一下机器学习应用调优的原则、方法，同时自顶而下介绍机器学习性能调优遇到的技术和工具，全局纵览，深入毫末，希望读者能有一个全局的认识。
当前业界主流的推荐系统其核心模块一般分召回和排序两个部分。召回模块负责从数百万乃至数十亿数据里以一定的策略或算法模型过滤出量级在数百的相关数据，而后由排序模块结合用户画像、上下文等特征进行精排序，确定最终展示给用户的内容。
随着人工智能技术在多媒体领域的广泛应用， 深度学习算法的部署对计算平台资源的需求也在飞速增长。如何提高深度学习应用部署效率，降低云平台运行成本，成为云计算公司和互联网公司需要解决的问题。
阿里资深技术专家何勉带你找到研发效能提升的关键点。
PPT这个东西对搞技术的人是否必要？
每个数据集都是一个小型社区，用户可以在其中讨论数据、查找公共代码或在内核中创建自己的项目。包含各式各样的真实数据集。
面对新一轮的人工智能创新大潮，人们最该思考的五件大事。
现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台，冠以之名虽然形形色色，但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术价格和选型也差不太多，比如都会使用 GPU 集群、采用 Spark/K8S 平台等。所谓小异是指各家规模不同，各家都在结合自己的情况、所处的阶段并根据自己的特点解决平台化的问题。以下就滴滴的机器学习平台做一些介绍，侧重于介绍机器学习平台不同阶段所要解决的问题，以及解决问题的思路和技术方案。滴滴机器学习平台的治理思路主要是：减少重复，提高效率。
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在团队管理过程中，沟通往往是大多数管理者非常困惑和头疼的问题。作为链接上级与下属的纽带，面临着如何与员工布置任务、如何做好辅导、如何做激励、如何与同级团队leader做好协作、如何向上级做好工作汇报等诸多问题。这些向上、向下、同级之间的协作少不了关键的对话和交流。 本课程主要面向腰部技术管理者，通过成为 leader、影响他人、团队协作、使众人行、向上支撑5大版块， 介绍管理沟通的方法论。通过管理过程中的一些方法和工具，提升学员对管理沟通的认识水平和实际操作能力。
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