内容简介 本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们进行的技术中台建设实践进行了全面的探讨，并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务进行了案例剖析。 本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。 推荐语（按姓氏笔画排序） 数据中台在很多企业已经得到了较好的实践并产生了巨大的收益。随着机器学习，特别是深度学习的快速发展和工业化落地，通过对算法技术与大数据技术进行统一的规划和建设，我们能够将传统的数据中台升华为智能数据中台，并进一步赋能给前台业务来进行智能化改造。本书对于智能数据中台着墨甚多，内容非常全面，从大数据的线下（offline）处理，过渡到近线（near-line）半实时模型更新，再到在线（online）实时服务，对相关解决方案进行了全景式的解析。更为难得的是，作者还介绍了在中美一流企业的亲身经历和成功实践，这些内容具有高度的可借鉴性，强烈建议互联网行业的广大从业人员阅读。 SHAREit合伙人、COO 王超 强大的中台是互联网公司的核心竞争力。本书内容由浅入深，从基础架构到核心算法，从理论到实践，再结合作者多年在Google、Facebook和新浪微博的工作经验，是难得的技术指南。 Facebook信息流中台负责人毛昀 在这个人工智能蓬勃发展的时代，一个可靠、可延展、易用的中台，对于大规模数据的处理、建模、预测及业务发展至关重要。本书深入浅出地介绍了算法和数据中台的核心基础，同时结合作者在国内外一线互联网公司的实际工作经验，系统地讲解了中台的搭…