引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐

​ MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动

​ 本文作者 : 腾讯网络平台部服务器平台架构师，专家攻城狮。14年加入腾讯，之前在华为工作13年，多年从事平台软件和硬件的研发。加入腾讯后，在服务器平台中心负责服务器技术架构设计、新技术预研、新技术导入等工作。目前也是中国开放数据中心委员会填写3.0的项目经理，主导天蝎3.0的技术架构和标准工作。

**To knowledge是目标，手段还是mining，俗称数据民工。**每当大家讲到大数据，都会不约而同的提到大数据几个V的定义：Volume，Variety，Velocity，Veracity，Value。大部分情况下我们都是将这几个V放在PPT的introduction部分一笔带过，并无详细

与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无

1. 引言 深度学习可以说是目前机器学习和人工智能领域最热的词汇了，已经热了数年，而且有望继续热下去。深度学习技术自横空出世以来，在多个应用领域刷新了历史记录，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等，且其后劲甚足，不断有新的记录出现。近日，来自Google和Facebook的两个科学家团队又在体现高

**1.背景点击率预估（pCTR）**是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。2015年下半年微信公众号位置，在引入了多种新特征，优化已有特征的准确度和覆盖率，并使用深度学习的算法框架后，效果

作者介绍： 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）发

在内容爆炸性增长的今天，个性化推荐发挥着越来越重要的作用，如何在海量的数据中帮助用户找到感兴趣的物品，成为大数据领域极具挑战性的一项工作；另一方面，深度学习已经被证明在图像处理，计算机视觉，自然语言处理等领域都取得了不俗的效果，但在个性化推荐领域，工程应用仍然相对空白。 本文是深度学习在个性化推荐实

腾讯18周年庆当天，腾讯人工智能实验室（AI Lab）首次发布深度网络学习视频案例——《青春无畏，冲动不止》庆生视频的艺术滤镜版本 今年风靡业界的Prisma以及天天P图的“潮爆艺术画”，能够将用户拍摄的照片变换成指定的风格。它不仅仅是一个简单的图像滤镜操作，它赋予深度神经网络学习任意艺术风格的能力

新海诚“你的名字”同款滤镜着实在各社群火爆一把，朋友圈中滤镜粉们纷纷穿越到二次元，普通图片经过滤镜的渲染粉饰重获“新生”。滤镜处理图片的技术现在已经司空见惯，但是迁移到视频上，实现高质量且风格百变的效果却鲜为人知。一方面因为大规模推广的厂商不多，另一方面也因为这背后牵扯的技术难度较大。在刚刚结束的S

背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时，其高压缩性能不能被充分利用。在x265中有ultrafast、veryfast、fast

前言 在本年度的科技文投稿中，小编发现一个团队作战投稿的文章**《给AI换个大动力小心脏》，作者署名为FPGA团队。该文章一经推出在短短一天内就突破了科技文以往的阅读量记录，并获得了年度科技文超巨星奖（阅读量第一名）**。这篇文章的技术含量自然不用多说，小编也从后台读者提问中收集了很多关于作者的提问

作者 ：sileng 前言 近年来，机器学习领域取得了突破性的发展，越来越多的应用场景受益于此，也取得突破。机器学习善于解决重复性，有规律的的问题，而运维的某些业务场景也恰是被枯燥的、重复性的工作所堆积。为此作者尝试使用机器学习的方法来解决运维场景下的某些问题，记录此文。 机器学习与平时编程解决问题

2017年5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。 俞栋博士将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月