滴滴技术公众号-算法文章汇总

是TA，让我们更懂用户！滴滴的神秘工具，Apollo！(2017-05-22)

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• 什么是 A/B 实验和灰度发布?
  • A/B 实验的核心就在于：对比验证，择优使用。
  • 灰度发布则是一种通过选择特定目标用户（例如指定性别、城市、年龄层次等），进行功能投放，通过持续观测数据逐步放量，直到全量部署的过程，是目前业内通用的规避版本迭代风险的手段。
• 实验设计要注意的点
  • 确认要实验的变量
  • 实验前明确关键指标
  • 控制实验运行时间
  • 实验分组要保证受控(比如AB实验别影响到别的变量)
  • 实验结果分析要关注置信度

获得更好用户体验的必杀器——A/B实验统计学秘籍（上）（2017-07-10）

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获得更好用户体验的必杀器——A/B实验统计学秘籍（下）（2017-08-10）

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浅谈滴滴派单算法（2019-09-13）

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强化学习在小桔车服用户运营中的实践（2019-12-02）

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拼车日滴滴派单的那些事（2020-02-18）

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搜索相关性算法在 DiDi Food 中的探索（2020-05-15）

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从算法到应用：滴滴端到端语音AI技术实践（2020-05-25）

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滴滴数据驱动利器：AB实验之分组提效（2020-05-28）

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滴滴司机调度系统实践（2020-07-16）

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DiDi Food中的智能补贴实战漫谈 （2020-08-11）

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机器学习在滴滴网络定位中的探索和实践（2020-09-17）

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数据挖掘技术在轨迹数据上的应用实践（2020-9-24）

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浅谈滴滴需求响应式公交背后的技术（2020-9-25）

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信息公交服务在滴滴的应用实践（2020.9.27）

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滴滴导航若干关键功能的技术突破与实践 2020.9.29

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深度强化学习在滴滴路径规划中的探索实践 2020.10.10

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深度模型压缩技术在智能座舱方案的探索与实践 2020.10.21

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为客服构建更加智能的对话机器人：多轮应答时机触发模型 2020.10.22

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滴滴翻译技术探索与实践 2020.10.27

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滴滴单通道语音分离与目标说话人提取和抑制技术进展 2020.11.03

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滴滴语音交互自然语言理解探索与实践 2020.11.18

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滴滴治理算法探索与实践 2021.04.16

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小样本学习在滴滴治理和安全场景应用 2021.4.20

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连续因果森林模型的构造与实践 2021.5.11

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数据驱动增长 895% 背后的理论与实践 2021.5.19

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小白也能懂的因果推断科普 2021.5.21

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共享两轮车供需算法浅谈 2021.6.4

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