本文内容参考《深度学习计算机视觉实战》，该书内容包括深度学习与计算机视觉基础介绍、常用的OpenCV进行模型训练前处理与后处理算法、计算机视觉案例实战、Windows/Linux/Android/国产化平台的模型部署，学习路线如下：
2025年07月07日
本文内容参考《深度学习计算机视觉实战》，该书内容包括深度学习与计算机视觉基础介绍、常用的OpenCV进行模型训练前处理与后处理算法、计算机视觉案例实战、Windows/Linux/Android/国产化平台的模型部署，学习路线如下：
2025年07月07日
阿里妹导读：本文来自蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队，文章提出一整套创新算法与架构，通过对TensorFlow底层的弹性改造，解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题，并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性，在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升，并较大地提升了链路效率。
0.综述
在线学习(Online learning)由于能捕捉用户的动态行为，实现模型快速自适应，进而成为提升推荐系统性能的重要工具。然而它对链路和模型的稳定性，训练系统的性能都提出了很高的要求。但在基于原生TensorFlow，设计Online推荐算法时，我们发现三个核心问题：