大資料、演算法專案在任何大廠無論是面試還是作業運用都是非常廣泛的，我們精選了50個百度、騰訊、阿里等大廠的大資料、演算法落地經驗甩給大家，千萬不要做收藏黨哦，空閑時間記得隨時看看！
如果你沒有大廠專案經驗，對大廠演算法、大資料的專案運用不了解建議你看看！
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大資料
基于知識圖譜的語意理解技術及應用-百度
知識圖譜在人工智能應用中的重要價值日益突顯，百度構建了超大規模的通用知識圖譜，并在搜索、 推薦、智能互動等多項產品中廣泛應用，同時,隨著文本、語音、視覺等智能技術的不斷深入,知識圖譜在復雜知識表示、多模語意理解技術與應用等方面都面臨新的挑戰與機遇，本文將介紹百度基于知識圖譜，從文本到多模態內容的理解技術及應用的最新進展，
騰訊資訊流內容理解技術實踐
目前資訊流推薦中使用的內容理解技術,主要有兩部分構成：
1.門戶時代和搜索時代遺留的技識訓累:分類、關鍵詞以及知識圖譜相關技術;
2.深度學習帶來的技術福利: embedding.但是分類對于興趣點刻畫太粗，物體又容易引起推薦多樣性問題,而embedding技術又面臨難以解釋的問題，
這次主要介紹在資訊流推薦中,騰訊是如何做內容理解克服上述問題的，
主要包括：專案背景、興趣圖譜、內容理解、線上效果，
阿里媽媽：電商預估模型的發展與挑戰
內容提綱：
- 1.電商資料個性化預估的特性
- 2.阿里媽媽模型迭代路徑
- 3.Where to Go
優酷DSP廣告投放系統架構實踐
隨著RTB網路在線展現廣告交易模式的興起，各大公司都紛紛搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)廣告投放系統進行獲客，優酷在近幾年也搭建DSP系統，并且在持續迭代，在這一程序中 ，經歷哪些技術探索?趟過哪些坑？有怎樣的技術方案沉淀?下面我將從技術視角分享出來，希望對大家有啟發，
京東電商推薦系統實踐
京東電商推薦系統實踐方面的經驗
- 1.排序模塊
- 2.實時更新
- 3.召回和首輪排序
- 4.實驗平臺
從演算法到應用：滴滴端到端語音AI技術實踐
隨著AI科技的發展,智能語音互動技術正在被國內外巨頭公司逐步落地和規模化應用，滴滴出行作為移動出行領域的一家領先的移動互聯網企業，也正積極布局和利用智能語音互動相關技術，如語音識別、語音對話理解、語音合成等,以便更好的為司機和乘客提供高質量服務，具體地，包含有司機智能助手和滴滴智能客服系統等應用產品，
美團對話理解技術及實踐
智能客服是一種使用自然語言與用戶互動的人工智能系統，通過分析用戶意圖,以人性化的方式與用戶溝通，向用戶提供客戶服務，
本議題首先介紹美團智能客服的對話互動框架，然后就我們在其中意圖挖掘、意圖理解、情緒識別、對話管理等核心模塊中用到的機器學習演算法進行詳細的介紹，
網易新聞推薦：深度學習排序系統及模型
攜程金融大資料風控演算法實踐
微博基于Flink 的機器學習實踐
微博作為國內比較主流的社交媒體平臺，目前擁有2.22億榷訓用戶和5.16億月活用戶，如何為用戶實時推薦優質內容,背后離不開微博的大規模機器學習平臺，
YARN在位元組跳動的優化與實踐
阿里巴巴雙十一千萬級實時監控系統技術揭秘
從底層的機器監控到直面用戶的應用，都離不開時序性的業務場景，而時序性的資料一般都由專業的時序資料庫來存盤分析，下面主要介紹TSDB覆寫的業務場景以及面臨的挑戰
螞蟻資料分析平臺的演進及資料分析方法的應用
主要分享資料分析平臺的平臺演進以及我們在上面沉淀的一些資料分析方法是如何應用的，
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