谷歌搜索引擎优化指南：图像识别为什么很难取得好成绩

　　谷歌搜索引擎优化指南：图像识别为什么很难取得好成绩

　　谷歌搜索引擎优化指南适用于web网站或者移动客户端，在线app可以参考。只不过比较琐碎，文档总结的有些晦涩。yannlecun大神就是靠写paper致富的。-us/papers/papers_dissertation_knowledge_of_usability_engineering这篇文章是比较翔实地描述了架构和性能优化对于web网站和移动客户端的意义，且对于paper里出现的技术点有清晰地论述。仅供参考，再次感谢谷歌搜索引擎优化指南。

　　性能方面的优化文章，推荐几个文章，都写的不错，

　　建议看看这两篇比较好：paperhowtomakelifeeasier原创源自imagenet图像识别比赛:图像识别为什么很难取得好成绩？imagenet:2015imagenet图像识别挑战赛,2016understandingimagenetclassificationchallenge(premium)。

　　allinone（uber相关的）

　　日志通道的标签，引用，操作日志的缺失值数据合并，lda分层聚类这些是传统的做法。面对大流量，整个分布式的架构也是不错的选择。加入一个scheduler作为单点分布式计算，同步处理多个数据中心的数据。可以考虑考虑视觉和图像相关的方向。基本是machinelearning的要么是传统的编程解决方案，mrfcbd都可以尝试。相关的问题可以跟我探讨。