201604 阅读笔记

技术方面

• 基于朴素贝叶斯的定位算法 来自 阿里云 云栖社区
  • 描述如何收集标注数据，原来如此容易
  • 朴素贝叶斯简直是简单又神器的模型，这里一样考虑条件独立性假设和如何平滑待估计的参数。（当然，也可以用很多其他的机器学习方法来做）
  • 在拟合分布时为减少磁盘开销，就存分布的几个关键值即可；
  • 当计算是在全部网格中去判定时，计算效率肯定不高。这时可以先做粗判定，然后做细判定。
• LBS定位技术 来自 阿里云 云栖社区
  • 这篇围绕GPS定位来介绍如何定位
  • 三角定位、为什么至少要4颗卫星、卫星数超过4颗时怎么办（最小二乘法）、为什么GPS第一次定位慢（这里受多普勒效应的影响使得搜星慢）
  • 除GPS定位之外，目前常使用的就是基于wifi或基站的定位
• ODPS—MPI机器学习编程框架 来自 阿里云 云栖社区
  • 以batch gradient descent为例（文中用上了稍微复杂点的拟牛顿法L-BFGS）
  • 按样本、按特征做数据和模型上的切分，基于MPI接口来实现
  • 给出了ODPS中的类设计
• 你刚才在淘宝上买了一件东西 来自 阿里云 云栖社区
  • 围绕“在淘宝上买了一件东西”一事，讲了相关的技术点
  • DNS域名解析、LVS、多域名下的并发加载资源、CDN、TFS、购物意图识别与检索结果返回、Tair、TimeTunnel、数据仓库、云梯。
• 大数据处理漫谈 来自 阿里云 云栖社区
  • 大数据处理领域的技术变化很快，不断的有新的开源软件出现。作者在16年3月份梳理了当前的大数据处理领域的开源软件栈
  • 由4节组成，分为 典型架构、大数据软件栈、数据量与处理时间、场景
  • 通过这篇文章了解下技术点、名词还是不错的。
• 深入FFM原理与实践
  • FM与FFM是最近几年很热的模型，在CTR预估的实际系统和比赛上都经常用到
  • 文章对FM、FFM及其应用做了一个总结，并介绍了一个开源工具的实现
  • 在360广告、美团广告都用了FM做CTR预估

地图匹配

• 地图匹配实践 来自 阿里云 云栖社区
• GeoHash核心原理解析 来自 阿里云 云栖社区
• 深入浅出空间索引：为什么需要空间索引 来自 阿里云 云栖社区
• 地理围栏算法解析 来自 阿里云 云栖社区

行业观察

• 关于 金融数据服务提供商 Kensho
  • Kensho 为什么会被高盛青睐 来自知乎
  • 大数据如何影响股市

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