本文，我们以氛围业绩双轮驱动为起点，带领大家了解一下我们是如何“以OKR之名行管理之实的”。

本文主要介绍vivo商城库存系统发展历程、架构设计思路以及应对业务场景的实践。

OKR执行过程不是一成不变的，团队和个人在执行中不断优化执行的具体行动，保障OKR的高效执行。

本文从零开始介绍了游戏推荐项目的发展历程，阐述了大型项目建设中遇到的业务与架构问题以及开发工程师们的解决方案，描绘了游戏推荐项目的特点以及业务发展方向，有着较好的参考与借鉴意义。

本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。

基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。

随着无纸化逐渐成为趋势，在我们平时的工作、学习以及生活当中，越来越多物理世界里的纸质文档被转换成电子文档，通过手机进行存储、处理和分享。

自AlphaGO击败围棋高手之后，不管在学术界还是工业界，强化学习的热度一直居高不下。而随着深度学习的发展，NLP的传统难题也得到一定的解决。如今强化学习的发展，也进一步推进了NLP各个方向的研究。

vivo人工智能技术 提醒您：技巧千万条，呈现第一条。写P不规范，读者两行泪。

本文主要介绍对话生成，首先介绍它的发展历程，第二部分介绍vivo对话生成技术的探索，第三部分是总结。

本文主要介绍vivo自研计算加速平台VCAP中采用的一些GPU加速思想。

为了帮助用户提高垃圾分类的效率,我们紧急启动了Jovi图像垃圾分类的项目, 我们采集了大量的高质量实拍数据，共包含4大类400个细粒度垃圾图片。

算法人员需根据标注的细粒度垃圾标签建立算法，对垃圾图片输出细粒度标签400类,中间粒度标签45类和粗粒度标签4类. 细粒度标签是object level标签, 比如易拉罐, 饮料瓶, 奶瓶等; 中间粒度是多个类似的细粒度标签聚类, 比如易拉罐, 饮料瓶, 奶瓶可以聚合成瓶罐; 粗粒度是指可回收垃圾, 有害垃圾, 湿垃圾和干垃圾。

本文简单介绍了知识蒸馏技术的原理和概念，并详细讲解了如何在BERT上进行知识蒸馏，其中包括一些技巧和指导。

在数据隐私保护的大背景下，联邦学习受到了学术界和工业界越来越多的关注。

本文首先介绍联邦学习的基本概念，以及联邦学习中的数据安全，并探讨如何在vivo实际业务场景中，使用联邦学习技术，保护用户隐私。

本文首先介绍Embedding召回框架和封装的算法，然后介绍Embedding召回在vivo手机的阅图锁屏、以及内置i主题App这2个推荐场景中的应用效果。

本文探讨了VCAP如何采用不同的内存复用策略，对不同类型的模型进行内存优化。