随着双12的落幕，2019也接近尾声了。经过了一年的奋（tuō）斗（fà），你是否还有遗憾和未尽的目标呢？
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开发手册类：
华山版《Java开发手册》
网红级的开发手册，始于阿里内部规约，在全球Java开发者共同努力下，已成为业界普遍遵循的开发规范，涵盖编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程规约、设计规约七大维度。修炼一年终出关，这个版本将会给开发者带来更多惊喜。马上下载>>
《大数据工程师必读手册》
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《阿里云AIoT开发手册》
物联网开发全路径讲解，从设备端到云服务器再到应用端，适合嵌入式、服务开发、应用开发等各种背景开发者学习，助你迅速了解物联网解决方案的架构和实现。点击查看>>
《0代码，搭应用：宜搭开发手册》
宜搭是阿里巴巴自主研发的，人人都能使用的0代码应用搭建平台。任何一个没有编码能力的人，通过宜搭可视化拖拽的方式，都能轻松搭建出自己想要的应用。传统模式下需要13天完成的应用，用宜搭2小时便可完成。开始学习>>
《Knative 云原生应用开发指南》
自 2018 年 Knative 项目开源后，就得到了广大开发者的密切关注。Knative 在 Kubernetes 之上提供了一套完整的应用 Serverless 编排服务，让应用开发者可以不用为底层的基础设施分心，把更多的精力投入到业务逻辑上。点击查看>>
《视觉计算开发者系列手册 · 第一期》
从简单的图像分类到3D姿势识别，计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。通过肉眼我们可以检测出一张宠物照中的猫和狗，可以识别出梵高作品《星夜》中的星星和月亮，那如何通过算法赋予机器“看”的智能，就是这本书将要讲到的。点击查看>>
技术解析类：
《Flutter in action：闲鱼Flutter企业级实践精选》
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《长安十二时辰背后的技术秘籍》
《长安十二时辰》一经播出便红遍全网，从智能算法到音视频创新技术，从智能档的技术挑战到高可用的媒资平台，成就这华丽视效的爆款背后，阿里文娱都用到了哪些“武林秘籍”？马上了解>>
《双 11 背后——支付宝技术升级战》
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《5G+AI 阿里文娱技术实践》
如何用技术带给用户更加流畅且个性化的体验，这是阿里文娱一直在突破的关卡。本书将通过窄宽高清革新、大麦物联网技术、6DoF视频技术等5大板块，带你全面了解阿里文娱独具魅力的思考。点击查看>>
《阿里巴巴云原生实践15讲》
从 2011 年起，阿里巴巴通过容器实践云原生技术体系，在整个业界都还没有任何范例可供参考的大背境下，逐渐摸索出了一套比肩全球一线技术公司并且服务于整个阿里集团的容器化基础设施架构。阿里巴巴的技术团队完整的经历了云原生技术浪潮里的所有关键节点，作为这场技术革命的见证者和实践者，阿里在本书中聚集一线技术专家全面揭秘阿里巴巴云原生之路上的探索与实践。立刻获取>>
《不一样的 双11 技术，阿里巴巴经济体云原生实践》
2019 双11，订单创新峰值达到 54.4 万笔/秒，单日数据处理量达到 970PB，面对世界级流量洪峰，今年的阿里巴巴交出了一份亮眼的云原生技术成绩单，并实现了100% 核心应用以云原生的方式上云。马上了解>>
《蚂蚁金服在线金融技术解读》
过去十五年来蚂蚁金服在数字金融领域持续创新，打造”BASIC”技术战略布局并对外开放。随着人工智能时代的到来，蚂蚁金服积极拥抱新技术，面向金融场景打造面向未来的金融级技术。点击查看>>
《阿里巴巴大数据及AI实战》
在阿里云提供的统一技术平台上，阿里巴巴的各个业务部门沉淀了很多优秀的方法论。通过这些最佳实践的分享，我们希望能够和企业，和开发者一起探索，进一步推动数据智能领域的创新和落地。立刻阅读>>
《优酷 APP “暗黑模式”设计与技术完整总结》
随着iOS 13和Android 10的正式发布，一个名词“暗黑模式(Dark Mode)”逐渐走入了大家的视野。我们邀请了参与优酷App暗黑模式设计/开发/测试的同学们编写《 优酷APP全量支持“暗黑模式” 设计与技术完整总结》，全面介绍了整个项目的实施流程和经验教训，也是对整个项目做一个完整的总结。了解详情>>
《高德技术2019年刊合辑》
回首2019 年，作为首个日活过亿的国民出行平台，高德地图 to C 和 to B 的用户数都再攀新高。在背后支撑和驱动业务快速发展的，正是数千名日夜奋战的高德技术人。现在《高德技术2019年刊合辑》免费推出，6大章节全年盘点，为你揭晓有“温度”的科技！立刻下载>>
职业发展类：
《阿里工程师的自我修养》
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《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》
阿里云已大规模实践产业AI，将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践，在白皮书里提出了中国企业应用人工智能技术的成熟度分析和阶段性演进路径，总结出人工智能为企业创造价值的7大模式，为企业应用人工智能提供指导。点击查看>>
《Elasticsearch 中国开发者调查报告》
为了了解 Elasticsearch 中国开发者群体，结合1186位开发者的调研数据和18位社区专家的深度访谈，那么，这个群体是谁？他们在怎样使用 Elastic Stack ？他们又将如何进阶成长？马上了解>>
学术论文类：
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Learning Disentangled Representations for Recommendation | NIPS 2019 论文解读
近年来随着深度学习的发展，推荐系统大量使用用户行为数据来构建用户/商品表征，并以此来构建召回、排序、重排等推荐系统中的标准模块。普通算法得到的用户商品表征本身，并不具备可解释性，而往往只能提供用户-商品之间的attention分作为商品粒度的用户兴趣。在这本书中，想仅通过用户行为，学习到本身就具备一定可解释性的解离化的用户商品表征，并试图利用这样的商品表征完成单语义可控的推荐任务。了解更多>>
Understanding and Improving Layer Normalization | NIPS 2019 论文解读
作者们认为，前向归一化并非LN起作用的唯一因素，均值和方差也是重要原因。它们改变了后向梯度的中心和范围。同时，作者还发现，LN的参数，包括bias和gain，并非总是能够提升模型表现，甚至它们可能会增加过拟合的风险。因此，为了解决这个问题，作者们提出了自适应的LN（简称AdaNorm）。AdaNorm将LN中的bias和gain替换成线性映射函数的输出。这个函数能够自适应地根据不同的输入调整权重。作者们在七个数据集上做了实验都表明AdaNorm能够取得更好的效果。同时可以看到，AdaNorm缓解了过拟合的问题，并且给训练带来更好的收敛效果。了解更多>>
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