本文意旨分享程序员在阿里学习的技术与实际业务创新现实应用，了解阿里团队解决大数据背景下实际问题思想和经验，本文抛砖引，给业界和学术界带来一些输入，共同推进深度强化学习的更好发展。第一章：基于强化学习的实时搜索排序策略调控第二章：延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析第三章：基于多智能体强化学习的多场景联合优化第四章：强化学习在淘宝锦囊推荐系统中的应用第五章：基于强化学习的引擎性能优化第六章：基于强化学习分层流量调控第七章：风险商品流量调控第八章：虚拟淘宝第九章：组合优化视角下基于强化学习的精准定向广告OCPC 业务优化第十章：策略优化方法在搜索广告排序和竞价机制中的应用第十一章：TaskBot －阿里小蜜的任务型问答技术第十二章：DRL 导购－阿里小蜜的多轮标签推荐技术
阿里工程师将至今以来的经验与心得，凝聚在《九年双11：互联网技术超级工程》。近300页、毫无保留的分享，为你展示阿里技术的崭新面貌与实力。为什么这本书值得反复阅读？ 2017天猫双11，史上最大规模的人机协同、前沿的智能技术保障、强大的互联网基础设施，创造了交易创建峰值 32.5 万笔／秒，支付成功峰值 25.6 万笔／秒的历史记录。这是人类商业史上最大规模的一次协同，也是互联网史上最大规模的一次流量并发。125个国家和地区、超过上亿的用户同时在这一天相互联系在一起。人类商业史上可能还从来没有过在同一天，那么多的人，与商家、物流、银行、海关等各个环节发生的联动，背后支撑这些的是阿里九年来的技术进步。从这本书中，你可以看到，数据智能、机器智能如何融入到阿里系统的每一个方面，整个商品推荐、整个交易链路、包括整个决策都是用机器智能来实现。这些经历实践检验的宝贵经验沉淀，相信定会对你的工作有所启发。2017年双11，实现了人类科技史上大规模的一次机器智能应用，比如：机器智能推荐系统，如何生成个性化页面，实现人见人爱的“千人千面”？阿里小蜜在过去一年如何蜕变，承担海量客服咨询量，带来传统服务行业
如果你不甘心一直在写增删改查，希望看到更广的技术世界，阿里技术团队重磅发布的《阿里技术参考图册--研发篇/算法篇》，总计600余页，现已开放下载，将为你呈现阿里技术全景，走进各个技术领域的世界。此书邀请了阿里多个重要部门的研究员、资深技术专家、资深算法专家参与撰写。内容分为研发篇、算法篇两册，全面展示了在超大规模的企业级应用需求下，阿里全新升级的大中台、小前台的技术组织架构，以及各个技术领域的突破及创新。技无止境，阿里技术团队希望将经验分享给更多人。《阿里技术参考图册--研发篇/算法篇》现已开放下载，与业界同仁一起探索未来。
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