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使用MongoTemplate 对 mongodb数据进行分组、排序、分页、连表查询
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打造算法在线服务领域极致开发体验与性能 — 阿里TPP图化框架技术实践
TPP图化致力于打造一个算法在线服务领域易用、性能极致、迭代效率远超普通方式的产品。本文将介绍TPP图化以及2021年在性能、开发体验上的改进，并介绍未来TPP图化的规划。
云栖全程回顾|搜索推荐工程技术专场（附视频与文档）
2019年9月26日在云栖大会《搜索推荐工程技术专场》上，介绍了阿里巴巴搜索推荐与广告，淘系推荐算法云上赋能的分享。基于阿里巴巴十几年搜索与推荐引擎的技术沉淀，承载了包括淘宝、天猫、菜鸟、盒马、钉钉、优酷乃至海外电商在内的整个阿里集团业务，同时由搜索推荐体系支撑起的云产品矩阵已服务于全球的开发者。本次分享邀请到了阿里巴巴搜索和推荐最核心的资深技术专家，为大家带来搜索和推荐领域最前沿、专业、深度的技术内容盛宴。
AIRec个性化推荐召回模型调参实战（电商、内容社区为例）
本文是《AIRec个性化推荐召回模型调参实战（电商、内容社区为例）》的视频分享精华总结，主要由阿里巴巴的产品专家栀露向大家分享AIRec个性化推荐召回模型以及针对这些召回模型在电商和内容行业下进行的实战调参演示。
大数据&AI实战派 第2期
《大数据&AI实战派》系列电子书由阿里云开发者社区与阿里灵杰共同打造，覆盖数据计算、数据分析、数据湖/湖仓一体、机器学习等多个领域，解读各技术领域基础原理，剖析行业实践案例，培养大数据开发者从“生产-采集-存储-分析-开发-治理-价值体现”的技术能力。
阿里云智能推荐AIRec产品介绍
本文中，来自阿里云搜索推荐技术团队的三秋为大家介绍了阿里云智能推荐AIRec产品的技术架构、核心功能，并与大家分享了使用阿里云智能推荐AIRec的实际案例以及技术场景。
阿里巴巴飞天大数据平台智能推荐AIRec最新特性
本文主要分享：
一、智能推荐（AIRec）简介
二、核心功能介绍
三、案例及场景
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AIRec个性化推荐召回模型调参实战（电商、内容社区为例）
本文从个性化推荐用到的召回模型，以及针对于这些召回模型我们如何去进行实战调参，进行的偏向于电商和内容行业的最佳实践的分享。主要从四个方面展开：典型推荐场景、经典算法模型简介、电商行业优化最佳实践、内容行业优化最佳实践。
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