【论文笔记】006 Advances and Open Problems in Federated Learning
本文主要介绍了联邦学习领域写的非常好的一篇综述（一百多页），有助于全面了解联邦学习的过去和现在，并思考未来。
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【论文笔记】005 Frustratingly Easy Domain Adaptation
本文主要介绍了这篇历史悠久的领域自适应领域非常著名的文章，只需要对数据集做简单的调整，就可以达到不错的迁移学习的效果。
【论文笔记】004e Feedback Control of Real-Time Display Advertising 代码解析
网上的文章要么偏工程，要么偏学术，如何将论文中的成果应用到工程上的文章相对偏少。本文将通过介绍分析论文中的试验代码，将工程和学术连接起来。
【论文笔记】004 Feedback Control of Real-Time Display Advertising
本文主要介绍了在实时广告投放中的流量控制问题，该技术广泛应用在程序化广告中。简单来说就是依据实时的投放反馈数据，对流量进行动态调整，以达到投放速度的均匀稳定，现在非常流行的 OCPA/OCPM 等方法背后都离不开这一算法。
【论文笔记】003 Auto-Keras - An Efficient Neural Architecture Search System
人们提出神经架构搜索(NAS)来自动进行神经网络的调优，但是现在的搜索算法对算力要求很高。本文提出一种使用贝叶斯优化的全新架构来进行网络架构搜索，采用 Network Morphism 技术极大提高搜索效率。
【论文笔记】002 Optimal RealTime Bidding for Display Advertising
本文把程序化竞价当做是一个函数优化问题，提出 optimal bid 与 impression level 特征存在非线性关系，更倾向于竞价得到更多的展示，而不是只专注于少量高价值的展示。
【论文笔记】001 A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform
来自 Google 团队在 KDD 2017 的论文，主要介绍 TFX 平台的整体思路。该平台用于机器学习模型训练和部署，包括 Learner、模型分析与验证、以及部署基础设施等核心组件。