我不是一个机器学习专家，本来是一名软件工程师，与人工智能的互动很少。我一直渴望深入了解机器学习，但一直没有找到适合自己的入门方式。这就是为什么，当谷歌在2015年11月开源TensorFlow时，我非常兴奋，知道是时候开始学习之旅了。不想过于夸张，但对我来说，这就像是普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山上将火种赠予人类。在我脑海中，整个大数据领域，以及像Hadoop这样的技术，都得到了极大的加速，当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时。这一次不仅是论文，而是实际的软件，是他们在多年的发展之后所使用的内部工具。 因此，我开始学习机器学习基础知识，发现初学者需要更通俗易懂的资源。这是我尝试提供的。
用户激励体系是促进用户增长和活跃的常用手段，无论是节假日的各类运营活动，还是各种等级、积分体系，都称作激励体系。因此很多人会困惑：为什么有的产品有 “积分” 又有“金币” ，好像重复了？其实不然，它们是两套并行的激励体系，各自发挥着重要作用。激励体系复杂多样，因此笔者基于最近的实践经验和理论积累，将论述常见的用户激励方式，以及针对好看视频APP人群分层设计激励体系的思路。
近些年，以机器学习为代表的人工智能技术逐渐被大家认识并在很多方面得到普及，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。运筹学作为一个看似古老的学科，科学家和工程师在过去开发了各种启发式或精确的求解方法，能够在有限的时间内返回一个尽可能好的结果。值得注意的是，上述算法均诞生于这轮AI大爆发之前，在AI时代，如何将最新的机器学习技术应用在运筹和组合优化，正在受到越来越多的关注。在芯片设计、求解器等“卡脖子”领域，基于机器学习的组合优化方法很可能成为将来的基础性技术。本博客以路径规划为例，探讨了传统的优化方法、深度强化学习类方法的研究现状和交叉融合趋势，分析了各自的特点以及在实际落地亟需解决的若干问题，也希望能探索相关算法在得物供应链场景的落地实践。
PC Web 端、手机 H5 端、小程序端、App 安卓端、App iOS 端......在多端时代，一个应用往往需要支持多端。若每个端都独立开发一套系统来支持，将消耗巨大的人力和经费！腾讯视频团队想到一个“偷懒”的方法——能不能只开发一套基础系统，通过兼容不同平台的特性，来快速编译出不同平台的应用呢？本篇特邀腾讯视频团队为你分享快速编译出支持多端的应用、一套代码行走天下的“偷懒”历程。欢迎阅读。
分布式共识算法是保证分布式一致性的基础，本文主要以简化类比的方式阐述了Paxos算法中的单法令教会会议（The Single-decree SYNOD）的算法。
在哈啰的APP中，活动、大促、周年庆等都需要我们能够拥有更快捷的响应速度、更高效的人力来缩短试错周期，而且流量区域运营位为了能够做到千人千面，又迫切的需要有一种可以根据不同的人群达到展示不同效果的目的。UI 可定制化、快速迭代、高性能体验一直以来都是移动端开发领域的核心诉求，随着哈啰业务的不断拓展，越来越多的业务线对上述三点提出了更高的要求，但由于移动端 App 发版的天然限制，无法很好满足业务方的诉求。 基于以上一些业务痛点，我们结合 Native 黄金流量业务区域对于性能极高的要求，输出了一套 Native 局部动态化方案 Wukong（悟空），截止到目前，已在App内部多个业务模块中得到验证。
AI算法复杂度逐年上升，需要高效的方式支持AI模型的推理和部署。 随着应用规模的扩大，算力资源消耗也在快速增长，对线上资源产生极大的压力。 B站AI涉及计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音等多个场景，服务于内容安全审核、内容理解和创作的上百个应用场景。
