最近阿里内网出现了一篇爆文《致阿里》，文章是一个年轻的阿里程序员写的，言辞犀利，直指阿里的种种问题，一经发出立即引发热议。
原文如下：
其实很早以前就有写这篇帖子的想法了，苦于不敢，站在现在这个时间点上终于痛痛快快地和大家一起交流下一些关于公司的想法了。
首先我觉得大家基本上进到阿里之初，多少是带有一些憧憬的。不论我们来到以后如何去评价阿里，但我觉得当我们在围城外的时候，对这家公司的规模业绩以及庞大的体量多少都有点敬佩，公司在国际上可能规模有限但放之国内互联网绝对算超一流公司。
所以这就造成了我进阿里以后的第一次迷茫，如此体量的公司，为何一直在不停的贩卖焦虑？
关于焦虑，我相信每个阿里人都深有体会，毕竟361的制度本身就是为了制造焦虑。
讲到这里可能有些高P同学会出来圆场诶呀我们361不是为了剥削同学是为了更好地让同学成长，说句正儿八经的话，这种话说出来你们这些新来的高管自己信么?如果你一个P9干了一年拿个35-你会觉得公司是在帮你成长还是公司是傻x呢？
马上就出现了我在阿里的第二次迷茫，就是这样天天宣传真实不装的公司，我从未见过一句真话。我觉得很搞笑，我不知道是管理层年龄太大了还是说他们懒得去思考，我们为什么不能堂堂正正公开公平的去谈论这些事情而是一定要扯什么帮你成长帮你进步甚至向社会输送人才呢？
就简单说，你搞361，我们不反对，我们也反对不了对吧，接受你就留下，不接受你就另谋高就，ok，我觉得其实一切都还好。
公司就明目张胆的公开说，我们阿里就是要奋斗逼，我们就是一家很焦虑的公司，我们的目的就是不让员工过得舒服因为舒适会让公司发展滞后，我们阿里的理想是超越亚马逊成为全球第五大经济体创造一亿个就业机会养活2000w人这都ok，但是请你把新六脉里面那个员工第二拿掉可好？
你可能好奇，这有什么区别？我着你剥削你，跟我直接剥削你，不都是剥削你？那真的区别大了。可能高层大部分都是7080后，不了解90后以及马上到来的00后，这批人是年轻人，是成长在自由文化之风下的年轻人，我们不喜欢什么官话客套阳奉阴违那一套。
你就假设我是一头拉磨的驴，你就一直在拿鞭子抽我，我觉得很正常啊，没人觉得不正常，那我是驴你是主人嘛，我想偷懒，驴之常情，你不想我偷懒，人之常情，大家都是按照常情办事，你给我饭吃。
所以你抽我几下逼我干苦力，我觉得也是人之常情，大家都可以理解，可是问题是， 你不能一边抽我，一边问我爱不爱你吧？
我相信到这为止，所有底层P6789里面的年轻人都已经知道我在表达什么，但我觉得对高层他们还是看不懂，我有必要再解释一下。
20年前，阿里刚刚起步，那时候阿里是正儿八经的创业公司，阿里面临着所有创业公司都面临的风险，典型的例如发不起工资，我相信公司刚起步的时候必然是这个月算计下个月下个月算计下下个月，那个时候的阿里，招人，必须招那种哪怕我半年不给你钱你都要跟着我干的那种人。
也就是马老师所谓的，你不认可马云没问题，但你一定要认可马云想做的事，你要认可阿里巴巴。
但是大佬们呀，时代变了，清朝亡了呀，阿里已经发展20年了，这中间中国经济都发展二十年了呀，当时给你们干活的人，祖辈一半以上吃不饱吧。
现在给你们干活的人，祖辈80%以上都养得活自己的儿子闺女吧，现在你如果去问一一个人，我让你来一家公司干，这家公司很好，文化很牛逼，能培养你的能力，但是呢，半年不给你钱，你觉得人家会搭理你么？
所以20年前，你买一头驴，你一定要确认驴爱不爱你，因为你不一定能给驴稳定的饭吃，驴要是不爱你，你又喂不饱驴，驴很可能就撂挑子跑路了。
但是20年后，你买一头驴，你就给饱饭吃就可以了啊，市场上的驴都聪明了，而且市场也多了，哪家给饭去哪家就好了，你这时候区别来了，给同样的饭，挨同样的鞭子，你这边还逼着人说爱你，另外一边就明摆着告诉你你别爱我我也不爱你你干活我给饭就行，换你们是驴，你们干哪家。
所以真实不装，我是没看出来公司哪里真实了。
马上可以说的话题有很多，我先说下驴的问题吧。我把阿里的员工比喻成驴，我相信聪明的孩子都不会怪我，我没说成狗就很给面子了，重点给一些玻璃心傲娇心或者不觉得自己是驴的高管们解释一下。
我就说一件事， 驴都不用被逼着背价值观，你觉得阿里员工比驴强在哪。说来好笑，阿里的价值观的第一项的第二条，叫做员工第二，仅次于客户第一。
马老师讲话说，公司要给底层人涨工资，因为你给高管涨5000，他们不在乎，你给底层员工涨5000，他很开心他可以改善家人。我想问问各位阿里人，有多少人的工资一涨涨5000了。
阿里每年只有一次调薪，而且调的幅度嘛大家都心知肚明，哪怕你是375，你能涨多少。
ok调薪政策过去，我们直接谈待遇，且不说阿里的工作压力工作方式工作强度，阿里人的工资待遇在业界是个什么水平呢?这时候估计好多人开始想提375股权激励政策。
再说一句大实话，375给你的股权难道不是让你去跳槽时候谈总包用的么？4年，再扣税，再算下通胀，你觉得那很多？
如果你还是坚持觉得，ok， 这很多这不少，毕竟有些人眼里这是笔巨款，那我再告诉你件事，经济学上有个词叫机会成本，如果你第一次听说你可以详细看看，如果你已经深入研究过那你自己算下，阿里给你的待遇是多少。
诸位阿里人，诸位能看到这个帖子的阿里人，阿里对待人的待遇虽然不怎么样，但是阿里招人的标准却是高的一批这个大家都知道。
如今可能唯一能让阿里在人才方面可以吹嘘一下的就是我们招人标准高，非常高，我为什么说这个，对普通人，他们的机会成本很低，因为他们不上班干别的也很困难。
但是对于诸位985211硕士海归各行业工作精英们来说，你们的机会成本无限高，你们有没有想过，在你们身边，你们的师兄师弟身边，潜伏着无数个黄峥程维王兴，而且脱开阿里这个圈子。
你们本身的实力资源也都远远超越同龄人甚至超越中国大部分，毕竟从高考开始你们就已经淘汰了很大一批，研究生，履历，工作经验你们都在不停的淘汰中脱颖而出，所以你们一定要把自己毕业后十年的宝贵时间浪费在日复一日的推磨写PPT上么？
阿里给了员工什么呢？尊重？待遇？福利？我感觉随便拿出一条阿里都会轻松被人完爆，对于一家小市值公司，被完爆很正常。
可对于阿里巴巴这样一家自诩全球第五大经济体的公司，三条连家小市值公司，被完爆很正常，可对于阿里巴巴这样一家自诩全球第五大经济体的公司，三条连一条都拿不出手不觉得可悲可笑甚至是遗臭万年么？
这就是阿里人的情怀吗？我想问问在座的低P阿里人，你们上一次休10天以上的年假是什么时候？什么你说这不重要？
前年我记得马老师退休后没多久，跑回内网来发帖，说要救大象。
说大象的生存空间被挤压了，和人类冲突日益严重，阿里这么多人这么多资源能不能做点什么，我就觉得好笑。
马老师，马总，麻烦您百忙之余抽空看一下您的员工，您的员工的生存空间也被挤压，和理想生活的冲突日益严重，阿里这么多人，这么多资源，能不能为您自己的员工做点什么？
马老师一句话，底下一帮人倾巢而出我记得还发过ata搞过总结，估计最后实施起来也要花点心思，我就在想，这些心思要是能分到阿里13w员工头上会是个什么场景，您老现在时不时冲击个国内首富。
您去救大象我靠大善形象一等一的棒，公司股价没准都可以涨了，对我们而言，有用？
大象活不下去了，跟我的孩子上不了学区房，孰轻孰重？为什么同样同龄的孩子，人家的孩子就可以早到家半小时每天早睡觉半小时，我的孩子就要比人天生少半小时？您是觉得阿里的员工过得多自在了还是觉得阿里的各方面关怀多完善了？
我至今都记得来公司的第一个端午节，食堂自发地给去吃饭的同学一人一个粽子，公司啥表示都没有，是阿里体量大，13w人，一人发100块钱的购物卡就要1300w了，可是对员工来说呢？那是公司能记住自己的体现。
哪怕我没本事，我不敢创业，我辛辛苦苦给你当一头磨盘上的驴我还要一边干活一边说我爱你我觉得都可以，起码公司在大节小节都可以记住我，你哪怕给员工发个带阿里标志的贺卡都比你啥都不干强吧？
哦，端午节也不重要，那行吧当我没说。
男生追一个女孩子，女孩子总会说很多事情虽然小，但是不代表你就能不做了，你不做只能代表你懒对我不上心，我希望公司高层真的能听得进去。13w人的公司，福利体系自然不好做，但是不难，要你们干嘛呢？
所以归根结底，阿里对我而言，就是个没长大的巨婴。论体量，阿里巴巴在国内互联网首屈一指，论自信，阿里巴巴毛的自信都没有。
你当然可以说，诶呀公司要发展就不能自信，要焦虑，但这是你一个劲的往底层员工那里灌输制造焦虑的理由么？阿里内部重复造轮子的现象有多严重，这到底带来的是百花齐放的竞争力还是抄来抄去的人力浪费？造成这种现象的本质是什么？
程序员你可以说是一种很普通又不普通的工作，因为每个程序员内心深处多多少少都有点对自己职业的认可度，什么意思呢，简单讲，对程序员而言，加班其实本质上问题不大，这句话我相信任何一个喜好编程的人都会认可，有时候写出自己想要的代码真的会忘乎时间。
但问题是，361制度的摧残下，你是会选择写你喜欢的代码还是要选择写能给你带来真金白银报酬的代码呢？为什么集团总是喜欢重复造轮子，本质上是创新的成本太高了所以大家尽可能地都会去选择眼前的既得利益。
说到这里可能阿里巴巴会很委屈，因为我说的这些问题，有些是所有互联网公司的通病，但是有句话叫做我们是阿里巴巴，阿里的体量不可能小，阿里每年财报的增速也一直在一条很稳健的赛道上阔步向前。
这么一家体量又大增长又好正值青壮年的公司，为什么一定要甘于平庸拒绝尝试拒绝做那个行业的领头人呢？所有人都这样做，就是对的么？
所有互联网企业都在压榨员工贩卖焦虑，这就是阿里可以和所有市面上的公司一样的理由么？
是，我承认，如果把文中我说的这一切放到其他几百人的小公司里面去，我觉得：我不会有这么多牢骚，因为小公司它小呀，它不需要有什么行业使命感责任感，它本身就是乱世中的一只蜉蝣，别人怎么样它就怎么样就好了，可是这句话放到阿里巴巴身上，不觉得令人绝望么？
如果一个行业的老大都不肯站出来说点什么做点什么，依旧跟其他小老弟一样随波逐流放任不管，这个行业的希望和未来又在哪里？
阿里巴巴整天要解决一千万中小商家经营问题创造一亿个就业岗位，然后呢？类似的标语只能让阿里大，能让阿里好么？马老师曾经慷慨激昂我们不追求大我们只追求好，做到了么。
时至今日，招聘市场上对阿里的热度如何我相信在座的每一位阿里人都深有感受，大家自己自行回顾一下，五年前阿里招人，和现如今阿里招人，是一个感觉么？
五年前我相信阿里是家好公司我愿意让其他人来到阿里得到充分的锻炼和成长，五年后的今天，扪心自问，我们凭什么去让人进来？抛去那个可笑的每个人都要背的招聘KPI？
讲到这里说一点题外话，关于经济体和政治体的区别，我想阿里巴巴实在是给出了现实版的答案。一个经济体无论做到多大，其本质依旧是商业行为，商业，就是成本+利益。
在商言商这句话实在是放之四海而皆准的大实话，我在想如果阿里是个13w人的政治体，阿里能维持多久？当然你可以说我们就是商业体，那就请不要假模假样地搞什么员工第二这些虚头巴脑的口号好吧，忽悠谁呢。。。
可能很多人觉得我怨气很重，但是坦白讲，我有的不是怨气，而是失望。
任何一家公司，一家企业，一家民营企业，做到今天，不容易，很不容易，非常之不容易，除了这公司创始人和员工的共同打拼和努力以外，这中间还需要无数的天时地利人和缺一不可。
但是无论怎样，阿里做到了，阿里完完整整健健康康地活到了二十岁，而且可以共识的是下一个二十年阿里大概率也可以撑到，这就是这样一个身高190体重200斤的壮硕青年小伙，面对肮脏的世道他选择沉默选择无视甚至，选择顺从。
这种选择从本质.上就让人不屑让人悲哀，阿里一直在贩卖焦虑，贩卖增长的焦虑，然而我们抛去阿里如今看起来大而不倒的体量，我想问问在座的各位阿里人尤其是阿里的高P，你们究竟是想要这样一个大而无用的光环，还是去做一些能让后人世人铭记在心的挑战与改革来的痛快？
诚然，阿里每年好几百亿的净利润绝对养得活一众高P，可是活在这样的光环下的你终究也只是个高P，若干年后提起如今P10P11的名字有谁能记得住？
阿里做出改革做出改变做出挑战必然面临风险，搞不好真的有一天这家公司会分崩离析悄然逝去，但是，这重要么？
是选择烟花一般灿烂的死去还是要选择匍匐在暗无天日的人类历史进程下当一粒莫须有的尘埃？而且真的就是动了，改了361改了公司文化改了公司制度，公司就一定要倒了？
像阿里今天这般行尸走肉的活着，风评每日俱下，所有人都想着来分一杯羹而不是添一把火，有意义？这样的公司真的好，活着并不比死了有意义多少。
无数次我在杭州总部的时候，晚上十点到一点多看着灯火通明的办公楼，就仿佛一个个烧得通红的火炉，多少阿里人燃烧着自己的青春和热血，试图在这片纷杂的国度找到自己的理想，然而公司回馈给我们的，除了糊弄就是敷衍。
文中我多次谈到待遇，调薪，绩效考核，员工福利，是因为我从进入阿里以来就一直试图去找到公司重视员工正式员工的证据，诚然，待遇重要，但是对一家真正有文化有热血有骨有肉有情有义的公司而言，待遇反而就真的没有那么重要。
毕竟人的精神需求是不停向上发展的，温饱只是最基本的需求，可问题是一家文化拉垮待遇也拉垮的公司，只会不断地抹黑消耗阿里巴巴这个曾经让人看起来羡慕和憧憬的光环，光环都是需要不断维护的，否则再伟大的光环终究也会暗淡的一天。
最后再说点关于我，阿里也应该是我人生中最后一段职场经历，我个人还是很感恩能在阿里走一遭，虽然时间不长，但是不得不说，能来阿里巴巴对我个人成长而言非常重要。
我不太像各位在看的阿里精英哈，没有贬义，我本身只是个二本普通院校毕业的学生，没读研，所以我是真的觉得阿里确实是大佬云集，当然对很多高校硕士来说阿里不过是一众选择中很普通的一个，但是对我而言阿里是我从毕业之时就一直想来的地方。
其实阿里教会了我很多，得益于阿里这样的平台我在阿里也看到了很多学到了很多，但怎么说呢，还是那句话，机会成本吧。
如今的阿里并不是机会成本最低的选择，尤其是996的工作模式，耗尽人的青春换来的大概率只是一副空壳，很多时候你的很多成就都不是你的，那都是平台的，抛开这个平台，有可能你真的不过是十年如一日的在重复做一件事。
可能职场终究还是不适合我，但是这句话也是只有在我经历过阿里以后才敢说，打工嘛，IT 圈跳来跳去也就是那么几家大公司了，我觉得我真的已经做到头了，当然也可以去外企，但是外企的月亮应该也没那么远，打工其实在哪都是打工，只能说我个人性格不合适吧。
我说这些的目的是想告诉大家一件事,我喷阿里不代表我否认阿里，我个人本身对阿里是没有太多偏见的，我相信我控诉的这几点也一直都是很多人想说不敢说的，毕竟大家都有一大家子等着吃饭，若不是我真的到了这一天了我以前也是万万不敢。
怎么说呢，政治人，讲官话做面子工程，是因为政治本身并不产生利益，政治的利益都是附加来的，政治本身搞的是权利，权利，说白了就是听话不听话，而且权利有个最大的特点是唯一性。在任何圈子里，权利都是唯一的， 不可能出现两股势均力敌的权利长期共存。
这是什么意思呢，搞经济，就不要学搞政治那一套，学不来，玩不转，效果也差得很呐。经济体是多样的，例如我是阿里的员工我辞职了我可以去腾讯，但是政治允许你这么玩么？
你离开了一个组织扭头去加另一个组织么？因为权利的唯一性，所以权利玩的就是人心和尊严，所以公务员国企一类的可以搞得花里胡哨的，但是经济体是不具备这种特性的，你玩花活，人家可以不配合。。。更何况经济本身是会直接产生利益的，是需要实干的。
所以最后的最后，我是真的忍不住想吐槽一句，什么果汁会聆听音乐一类的形式主义， 就停了吧。
青山不改，绿水常流，各位阿里的英雄好汉，相识一场全靠缘分，既来之则安之，实在待不下去就别勉强自己，每个人都只能活一次，仅此一次，是选择安安稳稳日复一日还是轰轰烈烈辉煌一时，本身并无优劣。
只希望各位大佬都能真真正正地认清本心并且坚持本性，山高路远，我们，江湖再见！
他们非常牛，很有本领。这些年轻人有较新的思维，掌握先进的技术。因此被龙头企业增强。
应聘阿里是一个相对较长的流程，涉及岗位选择，简历投递，简历评估，技术面试，HR面试，背景调查，入职材料准备等环节。其中，关于技术面试，网上有很多优秀的攻略，但普遍聚焦于“纯知识点”总结，而阿里的技术面试并非单纯的知识点问答，单从技术层面做准备并不可取，此外，应聘流程中还有很多需要注意的点。 本场聊聊将从招聘者和面试官的角度，详细解读应聘阿里全流程，主要内容如下： 岗位选择与简历投递; 初见之下：不可忽视的一页纸简历; 不“单纯”的技术面试：基础+熟悉的领域+应变能力+逻辑思维+学习方式+技术热情与兴趣等; 不要高兴太早：HR面试; 出来混总要还：背景调查; 入职材料准备与入职; 常问问题。 1.岗位选择与简历投递 大型互联网公司的岗位是非常多的，阿里自然也不例外，在阿里社招官网，每天都有大量岗位发布，作为应聘者，可以保持关注，以便及时获取最新的岗位信息。 1.1岗位选择 由于不同部门的业务侧重点存在差异，即便是同样类型的岗位，具体的要求往往也相差甚远。以Java工程师为例，以下是几个不同部门的岗位要求： 岗位1： 岗位2： 岗位3： 鉴于上述情况，在选择岗位的时候一定要仔细阅读岗位描述和岗位要求，结合自身的特点选择最合适的岗位。 什么岗位算是合适？ 根据岗位介绍能够洞见的关键信息并不多，基于有限的信息，所谓合适通常需满足以下几点：1。自身的核心竞争力与所应聘的岗位具有较高的匹配度; 2对岗位的工作内容感兴趣，至少不排斥; 3岗位所在的业务具有良好的前景; 4工作地点可接受。 在招聘中常遇到这样的情况：应聘者所选择的岗位与其工作经验相去甚远，之前做后端开发，应聘的却是算法工程师问其原因，答曰：我对算法特别感兴趣，自学了XXX算法，上过XXX的课，做过XXX项目，我觉得自己可以胜任。 这类应聘者忽视了一个重要的问题：自身的核心竞争力与岗位要求是否匹配毕竟兴趣不等同于能力，社招不同于校招，不可能花大量的时间来培养你？ 关于工作年限要求 阿里的社招岗位通常是P6起步（P6对应高级工程师，P7对应技术专家，P8对应高级专家），而校招应届硕士也只能给P5（特例除外），因此，社招岗位对工作年限要求通常是3年以上，P7通常5年以上，P8通常8年以上。 事实上，工作年限要求只是一个概数，因人而异。对于优秀的应聘者，只要能力达到岗位要求，工作年限是可以适度放宽的。我曾经成功内推过一个只有1.5年工作经验的应聘者到P6岗位，他具有以下属性：国内一流高校硕士学历，国内大型互联网公司1。5年工作经验，作为核心成员参加过较大项目开发，基础扎实，沟通能力良好。 关于学历和专业的要求 目前，阿里的正式岗位对学历的要求基本都是本科及以上，这个要求并不高，出发点是避免因学历限制而错过优秀的人才。 经常有应聘者向我咨询：专科学历或者非全日制本科是否可以应聘阿里对于这个问题，我无法给出准确答案，不过，据我所知，少数学历低但特别优秀的应聘者也成功加入了阿里。作为一名应聘者，你要相信一点：只要你足够优秀，“世界”没有理由不对你和颜悦色。 1.2简历投递 阿里系的所有公司（包括淘宝，天猫，菜鸟，钉钉，蚂蚁等）共用一个招聘系统，应聘者的所有应聘记录都会“记录在案”，鉴于此，若未经充分准备，不要贸投投简历，否则，除了留下“被拒”记录，收获并不会很多。 避免连续投递简历 应聘A部门的X岗位失败后，马不停蹄地去应聘B部门的Y岗位。这种连续投递简历的方式非常不可取，因为阿里系采用的是同一个应聘系统，面试官可以看到你之前的应聘记录，为了提高效率，自然会参考之前的面试评价。不难想见，如果距离你上一次应聘不到一个月，面试官没有理由相信你在这么短的时间内会有“质的飞跃”，因此，切勿连续投递简历，被拒后要认真总结失败的原因，并有针对性地学习，提升自己，而后再战。 如何高效投递简历 。投递简历通常有以下几种方式：1阿里系内部人士推荐; 2阿里招聘官网投递; 3智联，拉钩，猎聘之类的求职网站投递。 从效率来看，内部人士推荐是最好的选择，因此，如果能够获取到内推途径，尽量通过内推投递简历。 2.初见之下：不可忽忽的一页纸简历 在招聘过程中，我发现应聘者普遍存在一个问题：简历不合格具体表现为：格式放纵不羁，关键信息缺失或不明确，项目描述冗长，与所应聘岗位无关的信息过多等。 2.1简历的生命周期 不要以为简历只是一个“敲门砖”，事实上，它将伴随你走过应聘流程中的几个关键环节：简历评估，技术面试，HR面试。 一份优质的简历有助于应聘者展示自己的能力域和优势，同时，也可以为面试官提供“提问指导”（通常面试官会根据简历内容有针对性的提问，有的放矢），此外，从简历的格式，内容也可以看出应聘者的表达能力。 2.2简历应该包含哪些要点 一份合格的简历须包含以下要素，同时，应注意清晰明确地表达。 基本信息：姓名，性别，年龄，籍贯，邮箱，手机号; 教育背景：起止时间，学校，专业/学位，排名（非必须）; 工作经历：起止时间，公司，职位，工作内容简述; 项目经历：起止时间，项目名，项目描述，我的职责，取得成果; 研究经历：起止时间，项目名，项目描述，我的职责，研究成果; 相关技能：语言方面（主要指英语），计算机方面，其它; 获奖情况：比较重要的奖项; 2.3简历中常见的问题 关于教育背景 最常见的问题就是“刻意”回避起止时间，以便将实习经历“包装成”工作经历，增加自己的工作年限。这是非常幼稚的想法，切勿尝试。原因：在应聘阿里的过程中，简历初评通过后会上传到系统，系统会自动识别应聘者的简历信息并自动填充到阿里简历系统的模板中，之后，对于未能自动填充的信息，需要上传简历的人手动补充完整。其中，个人基本信息和学历信息是不可以缺省的，必须明确，所以，不要试图蒙混过关。 关于工作经历 常见问题：职位不明确，工作内容冗余职位完全可以用很简洁的词语描述，如：。开发工程师，测试工程师，产品经理等工作内容简述，突出重点即可，避免写成项目经历般的“长文”。 关于项目经历 常见问题：项目描述不清楚，未能以简洁的文字刻画一个项目的本质，自己在项目中的职责表述含糊，是核心开发人员项目领导者或者只是普通角色;项目成果或者项目亮点不突出？。 就社招而言，项目经历当属最为重要的信息，一方面可以反映出应聘者的经验丰富程度和技术深度，另一方面可以为面试官提供“面试提问指导”。通常，技术面试都会问项目相关的问题，恰当的项目经历描述在突出应聘者能力的同时，也可避免置应聘者于不利处境。 何为不利处境？通常缘自“不诚实”的项目经历描述，在专业的提出中露出马脚，无法自圆其说。这里有点善意的提示：不要低估阿里技术面试官的水平（其它公司也一样），项目的真实性在“连珠炮”似乎的提问下，很难不显出原形。下面的做法都是不可取的： 项目描述夸大，比如，将3W QPS夸大为30W QPS; 项目职责夸大，比如，本为非核心研发人员，夸张为核心成员; 项目成果夸大，比如，人为杜撰项目获得XXX奖项; 另一个陷入不利处境的原因：在项目经历描述中，或者在回答项目相关的问题中，应用了自己并不清楚的技术关键词，一旦面试官就此展开提问，应聘者只能“笑着跳下自己亲手挖的坑了”。 关于研究经历 一些研究生历历的应聘者，在校期间可能曾发表过高质量的论文，如，SCI检索的期刊论文，国际顶级会议论文（通常为EI检索）。如果研究成果与所应聘的岗位有关联，哪怕只是“细微”的关联，都可作为加分项，不妨单列出来。 不过，对于那些“跨行业”进入IT领域的应聘者，如果曾经的研究成果与所应聘的岗位毫无关联，就不要占用过多篇幅了。我曾经面试过化学，植物学，物理学，昆虫学等专业转行而来的应聘者，其中不乏论文质量和数量兼优者，不过，这些成果通常很难和所应聘的岗位关联上，自然也就无法作为竞争优势。鉴于此，不建议在一页纸简历“有限的空间中占用过多篇幅。 关于相关技能 相关技能包括但不限于：英文水平，计算机水平，数学功底，文案功底，绘画功底。那么，重点突出哪些“相关技能”呢？三个字：看岗位。相关技能中的“相关”二字是指与所应聘的岗位相关，如果应聘者有相应的特长，自然可以突出一下。 获奖情况 特别优秀的应聘者，在过往的求学生涯和职业生涯中通常是有“高含金量”获奖经历的，比如，ACM，MCM / ICM（Meritorious Winner及以上），企业奖项，省级以上荣誉称号，校内顶级奖项等。这些奖项是对应聘者过往经历的认可，作为招聘方，自然也会关注。 需要注意的是，不同的岗位看重的奖项存在差异，应聘者可根据岗位属性酌情列举奖项。 2.4简历样板 在此，我提供一份同事们比较认可的简历样式模版，当然，这肯定不是最好的，仅作为参考。 3.不“单纯”的技术面试 不同于一般的技术面试，阿里的技术面试并不是单纯的技术知识点问答，而是从多个维度对应聘者进行考查，因此，作为应聘者，在做应聘准备时，不能单单局限于岗位相关技术知识点的梳理。 3.1面试须知 阿里的技术面试通常有三轮，相互间隔一周左右，算上HR面，整个面试流程大约一个月才能走完。当然，特殊情况下，比如团队特别缺人，应聘者特别优秀，一天就可以把流程走完。 第一轮面试 ： 第一轮面试通常是电话面，面试官会提前给你打电话约定面试时间，在接到面试官电话时，不要紧张，如果自己尚未准备好面试，或者时间不方便，可以将时间约靠后一点，留下足够的时间缓冲。 面试的时候不用太紧张，面试你的工程师通常就是你所应聘岗位所在团队的成员，他是在为自己的团队挑选队友，因此，没有理由为难你。 第二轮面试： 如果你顺利通过第一轮面试，那么，大约一周后，将进行第二轮面试。第二轮面试的面试官通常是团队主管（不一定是你所应聘岗位所在的团队，因为存在“交叉面“防作弊）。 第三轮面试： 在通过第二轮面试后，通常就进入到了技术“终面”，本轮通常由部门总监来面。 3.2基础知识 阿里的技术面试通常是一个由浅入深的过程，起初，面试官会根据岗位要求问一些技术相关的基础问题。当然，“基础”二字的含义并不是简单，如果没有充分的准备和足够的积累，也是很容易挂掉的。根据我的面试经验，超过一半的应聘者在这个环节挂掉，因此，建议应聘者切勿“裸考”，否则留下一个“基础不扎实”的面试记录，短期内再应聘阿里的成功率就很低了。 基础知识的考查，答得好不会加分，答不好则会减分，某种意义上这是一个“粗筛”的过程。 以Java工程师（服务端）岗位为例，以下是部分基础问题纲要： 关于Java相关的面试题，网上的攻略非常多，如果应聘者准备充分，不至于止步“基础考查”环节，然而事实往往“打脸”。在我面试过的应聘者中，大概20％的应聘HashMap，ConcurrentHashMap的原理和差异都回答不清楚。 3.3熟悉的领域 如果顺利通过上一个环节，那么，恭喜你，你已经成功勾起了面试官继续面试的欲望。 在面试中，我们会尽可能问应聘者最熟悉的领域，避免挑应聘者不知道的领域来问一些认知型的问题，因为认知型的问题不是能力决定的，而是经历决定的。我们可以通过简单的几个问题了解应聘者对知识的掌握程度，比如对于细节的了解，是不是知其所以然等等。 这类问题通常会问好几个，从容易到复杂，一个不会可以换另外一个，不会因为应聘者不会某个问题就否定应聘者。当然，这种提问的方式也需要面试官有比较宽的知识面，这样才能正确地判断答案是否正确。 接下来，面试官通常会询问应聘者在过去的工作中碰到过的一个项目或者解决过的问题。 这类问题的主要目的是通过一个具体的案例考查应聘者对于自己业务的熟悉和理解程度，以及碰到业务问题的时候是如何面对问题的。通常，面试官会按照STAR（情况，任务，动作，结果）的技巧来组织对话，了解问题背后的信息，应聘者本人的贡献，以及反映出来的能力。 需要说明的是，不同的面试官提问的方式存在差异，我在面试的时候，通常会将上述问题放在最前面。因为对于这类问题，应聘者比较熟悉，回答的时候不会过于紧张。另外可以通过这个问题引出后续的一些具体的技术问题。 这个问题可以有很多变形，比如你做过的失败的项目是什么，最成功的项目，最难的项目，印象深刻的项目等等，提问的时候要考虑应聘者对于回答的内容记忆是比较清楚的，这样有助于挖出很多细节的信息。 3.4应变能力 通常，我们会通过设计类问题来考查应聘者的“应变能力”。例如，给一个具体的问题，要求应聘者给出设计方案，比如设计一个交通信号灯系统，一个中国象棋系统，一个问答系统，一个在线购物网站等等。要求画出模块图，给出关键的API的定义或者类和类之间的关系。
他们之所以被阿里腾讯争抢，是因为他们的技术特别的厉害，可以达到推进一个行业发展的地步，所以这群90后是我辈之楷模
目前为止没有令人赞叹的比较好的成就，只是有一些边边角角的帮助。比如说5G开发啊，还有一些其他的类似于航天航空的部分研究。其他的没有什么特别能拿得出手的。
创造了淘宝，还有支付宝等支付平台，使人们实现了网购，实现了在网上支付等功能。
阿里作为我们互联网上的领军人物，他的科研员，可以想象得到能够有多么大的高科技在里面，可以说是互联网当中的领军人物，也会为我们推出很多的新品种。也是一个研究的机构。
问题一：简历中的论文情况怎么写 这个比较简单，因为论文这种东西多半是自己在网上到处找的资料，自己再处理过的。在简历上面，尽量写好点，只要不提到是否发表过论文就行，因为如果发表过的话，必须找到报社或者出版社。 问题二：论文发表情况怎么写 就写上你发表过的论文，包括别人发表的带上你名字的都行。 问题三：攻读学位期间论文发表情况怎么写 这里主要是把你在攻读学位期间发表的论文再论文的后面附录中罗列出来就可以。 注意需要按照文献的格式著名发表的期刊或杂志、日期等 问题四：论文发表情况怎么写 论文发表情况，写这个更干什么？ 问题五：招聘表中论文发表情况一栏怎么写 你有发表过期刊论文吗？没有的话，那就不用填写，有的话，你就可以填写你安排的刊物情况三 问题六：中级职称论文论著发表情况怎么填写 论文天堂网上说，专业论著――是指你对这个专业，或是这个研究，这个课题发表过的论文或是你写的著作， 也就是你有无发表过这些，我个人更倾向于理解为，你发表的论文，因为写一本书的难度相对太高。 问题七：论文评审表中国家认定收录情况怎么填 一种剖析事物、论述事理、发表意见、提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非等方法，来确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。议论文应该观点明确、论据充分、语言精炼、论证合理、有严密的逻辑性。 问题八：论文索引情况怎么填 普刊一般是写 知网/万方/龙源/维普 如果有发表在核心期刊上的文章就写 中文核心/CSSCI 如果是被SCI、EI、ISTP检索的就写对应的检索就好 问题九：申请表如果没有发表论文,但是要求填,应该怎么写 5分 随着宏观经济环境的改善，中小企业面临着新一轮巨大的发展机遇。同时伴随经济开放程度的提高，中小企业面临的的竞争也迅速加剧。人才已成为企业确立竞争优势，把握发展机遇的关键。“重视人才，以人为本”的观念已颇受关注。因此，中小企业的管理者不仅依靠企业规章制度进行人力资源管理，也应该因地制宜、合理地运用激励机制，根据内外环境的实际情况不断的改进、完善和调整激励机制的方式，使企业在一个良好的轨道内运行。 对于刚迈出创业步伐的小企业来说，在起步时能够组建一支高素质的销售队伍是十分关键的，因为这支队伍是保证企业能够运营下去的根本因素。于是如何建立一支这样的队伍就显得尤为重要。管理者若能把握好激励机制运用的时效性和运用程度，将会吸引优秀的人才，将其智慧和力量为己所用，使其聪明才智为企业的发展和进步起到良好的促进作用。与此同时，管理者的精力也将从繁杂的日常事务中解脱出来，思考和解决更重要的问题 问题十：毕业推荐表写作或发表论文情况 论文的写法 1、时间 2、地点 3、人物 4、事件与事件背景 5、反映的道理（主题） 6、自己在这个事件中的顿悟，体会，感想。 这些都同样重要，如果少了其中任意一点，就不是论文了。
1,阿里巴巴本身就是个例子： 阿里巴巴是全球B2B电子商务的著名品牌,是目前全球最大的商务交流社区和网上交易市场。他曾两次被哈佛大学商学院选为MBA案例，在美国学术界掀起研究热潮，两次被美国权威财经杂志《福布斯》选为全球最佳B2B站点之一，多次被相关机构评全球最受欢迎的B2B网站、中国商务类优秀网站、中国百家优秀网站、中国最佳贸易网，被国内外媒体、硅谷和国外风险投资家誉为与Yahoo， Amazon， eBay，AOL比肩的五大互联网商务流派代表之一。其创始人、首席执行官马云也被著名的"世界经济论坛"选为"未来领袖"、被美国亚洲商业协会选为"商业领袖"，并曾多次应邀为全球著名高等学府麻省理工学院、沃顿商学院、哈佛大学讲学，是50年来第一位成为《福布斯》封面人物的中国企业家。 也许是取决于“良好的定位，稳固的结构，优秀的服务”，阿里巴巴如今巳成为全球首家拥有210万商人的电子商务网站，成为全球商人网络推广的首选网站，被商人们评为"最受欢迎的B2B网站"，杰出的成绩使阿里巴巴受到各界人士的关注。WTO首任总干事萨瑟兰出任阿里巴巴顾问，美国商务部、日本经济产业省、欧洲中小企业联合会等政府和民间机构均向本地企业推荐阿里巴巴。 "倾听客户的声音，满足客户的需求"也许是阿里巴巴生存与发展的根基，根据相关的调查显示：阿里巴巴的网上会员近五成是通过口碑相传得知阿里巴巴并使用阿里巴巴；各行业会员通过阿里巴巴商务平台双方达成合作者占总会员比率近五成。 在产品与服务方面，阿里巴巴公司为中国优秀的出口型生产企业提供在全球市场的"中国供应商"专业推广服务。中国供应商是依托世界级的网上贸易社区，顺应国际采购商网上商务运作的趋势，推荐中国优秀的出口商品供应商，获取更多更有价值的国际订单。截至2003年5月底加盟企业达到近3000家。目前已经有70%的被推荐企业已在网上成交，众多类别市场名额已满。2002年3月开始为全球注册会员提供进入诚信商务社区的通行证-"诚信通"服务。阿里巴巴积极倡导诚信电子商务，与邓白氏、ACP、华夏、新华信等国际国内著名的企业资信调查机构合作推出电子商务信用服务，帮助企业建立网上诚信档案，通过认证、评价、记录、检索、反馈等信用体系，提高网上交易的效率和成功的机会。每月赢收以双位数增长。 阿里巴巴以50万元人民币创业资本起步，吸纳了国际资本2500万美元，经过3年的发展，于2001年底实现当月盈利，2002年实现每月收入双位数的增长，实现全年盈利，从而保证对客户的持久服务能力。 下面是对阿里巴巴公司商业的模式进行分析。 阿里巴巴的营运模式是遵循一个循序渐进的过程。首先抓住基础的，然后在实施过程中不断捕捉新出现的收入机会。从最基础的替企业架设站点，到随之而来的网站推广，以及对在线贸易资信的辅助服务，交易本身的订单管理，不断延伸。出色赢利模式符合：赢利的强有力，可持续，可拓展。 1、架设企业站点 很少有企业把它理解为是一项重要的业务，理由在于这是一个高度离散的行业。你可以很从容的获得一个或者几个制作企业站点的机会，但不等于能够获得很多。这里存在收入收集上的困难。有一些公司主营这项业务，它们往往将业务定格在高端客户。阿里巴巴是一个很大的商业社区站点，这就是说它有与许多潜在顾客频繁接触的机会。更重要的是它能顺利的把潜在机会转化为现实收入。阿里巴巴的目标受众每年都要参加许多类似广交会之类的展销会议，这时候阿里巴巴的工作人员就出现了，有一些低成本的推广活动。线上与线下的营业推广相结合，实践证明能有效的收集商业机会。中小企业存在很大的伸缩性，这是说业务流程和业务规模都在迅速的发生变化。有时候它或许会找邻居帮助设计一个主页，这在当时可能已经足够了，但是很快它就有了更高的需求，这就超过了邻居的能力。阿里巴巴则有能力提供从低端到高端所有的站点解决方案。它能在企业的成长过程中获得全部收益。更大的优势在于制作商品交易市场型的站点。阿里巴巴只是替商品交易市场做一个外观主页，然后将其链接在自己的分类目录下。交易市场有了一个站点，实际上这和阿里巴巴的站点是同一个站点，这就提高了被检索的机会。网页设计毕竟是一项倾向于劳动密集型的业务。网站设计其实和开发应用程序没有什么不同，这是说存在国际转包的内在需求，这和印度班加罗尔的故事相同。这也解释阿里巴巴为什么把它的人手更多集中在劳动力成本相对低廉的杭州。国际转包的实现除了需要品牌，还要有对应的机构设置。无疑，阿里巴巴一直就是往这一方向走。 2、站点推广 对于网站的媒体定为一直十分模糊，它应当是广播式的，还是特定用户检索式的？其他从事于企业站点设计的公司存在一个很大的问题，没有对应的推广能力。而网站设计一旦完成，推广是自然需求。网站实际上是另一种媒体，广告收入对大多数网站都很重要。无论一些针对企业的服务是否被称之为广告。广播式的模式容易让人理解，但是逻辑上我们更倾向于检索式的。原因很简单，网站首页的空间是有限的，换句话说注意力本身是一种稀缺资源。一些站点的合适位置已经充满了形式各异的广告，我们忍不住困惑，增长的潜力在那里？如果我们定义为检索式的，这同时就表明了有几乎无限可供销售的广告位置。这好像就是最初网站在股市受到追捧的原因。跟大多数人的认识相反，中小企业存在很强烈的营销愿望。这一愿望没有更多转化为现实的理由是：首先通常营销的费用超过了中小企业可承受的范围。其次以前并不存在相应很好的方式。在阿里巴巴今天的收入中，站点推广的收入占了一半还多。“中国供应商”和“网上有名”。 “中国供应商”面对的是出口型的企业，“网上有名”则针对内销或工厂的出口主要以买断形式进行的那一种。其中的价格依据是，如果某家企业愿意以3万人民币的价格租赁两周的广交会展销摊位，那么它为似乎也会愿意以同样的价格购置一年的在线展销时段。今年这一价格已经上升到4万。对于一个新生事物，某种意义上阿里巴巴要证明服务的有效性。阿里巴巴有一个系统服务的思维。除了在网站上的页面设置，还可以通过“商情快递”邮件杂志，检索上的优先派序。至少它能证明付费的顾客要比免费的客户有更多的机会。有人愿意以6万人民币的价格，以便获得更多的服务内容。 3、诚信通 网络可能是虚拟的，但贸易本身必须是真实的。信用分析是企业的日常工作。这很好解释，网友们在拍卖网站上的交易并不是每一次都那么如意。易趣的统计表明在同通过身份认证但只有少数交易经历的所谓一星级顾客交易中，有6%最终受到了投诉。都一样，企业间交易存在相似的压力，所不同的是企业对此有更高的敏感性。在线贸易一方面体现了采购行为更充份的竞争性，另一方面企业对网络信息本身充满了质疑。“诚信通”作为一项服务不难理解。可以在“诚信通”上出示第三方对其的评估，企业在阿里巴巴的交易记录也有据可循。问题是这项服务本身是否会非常成功。阿里巴巴显然是希望所有的注册会员都使用这项付费的服务，最起码新注册的用户是如此。这个问题的确非常有趣。如果这一预想符合了现实，大多数的企业都购买了“诚信通”，那么意味剩下少数也会购买，即便不购买也不再重要。每个“诚信通”的价格都很便宜，但对网站而言几乎不存在成本。这就是说阿里巴巴的运营业绩将会非常的成功。另一种可能是只有少数企业购买了，这就存在用户流失的问题。类似于阿里巴巴模式的网站今天多如牛毛。阿里巴巴的认识是，首先他们在前期的努力已经吸纳了国际贸易中最活跃的顾客群。另一方面在线交易本身必须实现其严肃性。“如果某一商人在支付最基本的费用上都存在问题，那么他根本就没有资格从事生意本身。”我想这一逻辑应该被认为是正确的。 4、贸易通 贸易通是阿里巴巴网站新推出的一项服务，它的功能主要有以下几项：和百万商人安全、可靠地进行即时在线沟通、互动；结识、管理自己的商业伙伴，开展一对一的在线营销；强大的商务搜索引擎，搜尽天下商机；"服务热线"为诚信通会员即时解答网络贸易疑问,方便享受高质量的在线客户服务。其界面有点类似于常用的聊天工具QQ，非常友好且使用简单。不过，有关“贸易通”的收费一直没有行动起来，但这却是最初也是最重要的愿望。阿里巴巴的定义是从企业的每一次日常交易中抽取佣金，这在前期被舆论认为是不可能的，原因在于B2B贸易存在重复交易，企业通常不会一次就更换一家供应商。这样企业很容易绕开任何中介。这又是一个没有思维，就迅速下判断的例子。当然并不是这样的。“贸易通”可以理解为是一种订单管理软件。我想很多IT评论人都忽略了阿里巴巴这一项服务，实际上它对阿里巴巴未来的潜在影响最大，绝对不能看成电子邮件的豪华版。这里有一个观念上的不同，产品重要的是需求，而不是技术表述。“贸易通”则解决了这所有的问题。而且操作中存在很强的可行性，可以通过短消息捆绑按次计费。这一服务所面临的价格敏感性很小，而且存在一个很大的数量。“贸易通”则延伸了企业软件托管的思路。2， 阿里巴巴电子商务网站Linux应用案例 解决之道阿里巴巴在2003年年初开始启动是数据库升迁项目。3月底引进基于Linux平台的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)，4月初开始安装，到4月底便成功上线。新的数据库集群是以Dell 6650为硬件服务器、存储服务器采用Dell/EMC CX200存储阵列、以Red Hat Linux Advanced Server 2.1为操作系统、数据库采用Oracle9i集群数据库，采用三层架构，部署两个节点的集群系统。在从原有系统向新系统迁移数据时，按数据的不同特征进行，不仅能够快速迁移数据，并且大大减少了由于系统迁移而可能造成的停机时间。阿里巴巴数据库项目主管鲁国良先生说：“我们原有系统采用的数据库也是Oracle数据库，只不过它是基于Linux的单机数据库，因此，在数据迁移过程中，几乎没有遇到大问题。由于Oracle9iRAC在节点间信息交换的性能有了很大的改进，使得我们在从原来的单机系统升级到集群系统时，几乎不需要更改应用，新系统得到快速部署，一个月之内就能够上线。”应用效益鲁先生说：“通过采用2个节点的集群系统，我们能够很好地避免在升级Linux系统时可能出现的停机现象。Linux仍在迅速发展之中，其内核技术更新快，为了及时获得Linux更先进的功能，我们需要及时升级Linux内核技术。由于Exodus中的数据库集群采用的是2个节点的集群系统，我们可以先对集群中的一个节点升级其Linux内核，然后再升级另一个节点，在此过程中，系统完全能够正常运行。借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的强大功能，系统的管理工作变得简单得多，并且能够有效弥补Linux操作系统的一些不足，在降低应用成本的同时，获得强大的性能。”在性能与成本之间获得很好的平衡，全面满足网站的应用需求。采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为Exodus的数据库平台，阿里巴巴既能够充分利用Linux平台的低成本优势，同时能够获得Oracle9i数据库强大的性能优势，获得对网站发展至关重要的系统性能、安全性、可靠性和可扩展性。性能提高60%。以基于Linux的Oracle9i集群数据库为动力的“Exodus”投入使用后，成功地把阿里巴巴网站性能提高了60%。系统在投入使用后不久，中国部分地区遭受“非典”袭击，为了尽可能避免相互接触，企业纷纷转向网上交易，作为中国最主要的商业网站之一，阿里巴巴成为广大企业进行交易的平台，日交易从“非典”前的4千~5千笔迅速攀升到6月初的9千~1万2千笔。“Exodus”的及时投入使用，为阿里巴巴从容应对快速增长的交易量提供了强大的动力，帮助阿里巴巴及时把握住新的发展机遇。系统管理简单化。借助Oracle9iRAC先进的Data Guard技术，阿里巴巴能够简化数据库的管理工作。Oracle9i Data Guard能够维护关键数据的实时拷贝，从而能够防止由于各种原因引起的数据丢失。工作区之间强大的转接和转回能力，使得硬件和操作系统的维护更为容易，同时又降低了宕机时间。比如，在过去，当主数据库和备用数据库的网络出现异常时，往往需要采用手工方式复制Archive Log，并应用到备用系统，工作量相当大，现在，这些工作都能够自动完成。大大减少宕机时间。借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的高可用性，阿里巴巴无论是升级Linux内核还是升级应用，都不需要关闭系统，有效减少了计划内停机时间。同时，集群系统中两个节点互为备份，大幅度减少了意外停机的时间。减少测试环境和实际应用环境的差异，提高系统部署的效率。现在，Linux已成为成长型企业的首选应用开发和测试平台，比如在Linux系统上运行开发数据库，而在其它系统上运行产品数据库，结果是在开发、测试、产品应用平台之间存在着差异。这种差异往往会影响到系统部署时的投入。阿里巴巴通过采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为产品数据库，有效地缩小了这些差异，使很多测试工作变得真正有意义，直接用于产品应用平台，从而提高系统的部署效率。为什么选择ORACLE在谈及选择基于Linux的Oracle9i集群数据库的原因时，鲁先生说：“Oracle9i集群数据库在性能、安全性、24x7高可用性、稳定性方面都很好地满足了我们的应用需求，特别是它强大的易扩展性，尤其适合阿里巴巴快速发展的特点。另一方面，Oracle公司对Linux的积极态度和支持力度以及在Linux平台上不断实现的性能突破，坚定了我们采用Linux的信心，使我们既能够满足电子商务网站对性能和安全性的高要求，同时也能够很好地解决了成本控制的问题，这对我们成长型企业来说至关重要。基于Linux的Oracle9i集群数据库使我们能够以较低的成本在Linux平台上获得企业级的性能、可靠性和可扩展性，在Linux平台上运行网站的关键应用系统。其强大的集群能力，使我们能够在以后交易量上升到一定程度需要增加系统容量时，只需简单地增加节点，完全不需要更改应用，我们获得了一个真正按需部署的系统。”未来计划我们将继续关注Oracle在Linux方面的合作以及技术的发展。随着阿里巴巴业务的不断发展，我们将充分利用“Exodus”系统成功应用基于Linux的Oracle9i集群数据库的经验，改善其它应用系统，逐步把这些系统迁移到Oracle平台上。
2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。
在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。
对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！
7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！
届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！
本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：****分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 ****分享嘉宾：黄龙涛
分享内容：
属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。
分享内容：
现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。
分享主题：多领域对话动作和回复联合生成****分享嘉宾：田俊峰
分享内容： 在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。****分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型******分享嘉宾：魏相鹏**
近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。
实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。
****分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏******分享嘉宾：王新宇**
多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：
****分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练******分享嘉宾：丁宁**
完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。
7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！
论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。
土木工程类的核心期刊：1.岩土工程学报 2.建筑结构学报 3.土木工程学报 4.岩石力学与工程学报 5.建筑结构 6.工业建筑 7.哈尔滨建筑大学学报 8.中国给水排水 9.岩土力学 10.给水排水 11.施工技术 12.建筑技术 13.世界建筑 14.建筑科学 15.世界地震工程 16.建筑学报 17.混凝土 18.工程勘察 19.城市规划 20.暖通空调 21.西安建筑科技大学学报.自然科学版 22.水文地质工程地质 23.建筑机械 24.四川建筑科学研究 25.重庆建筑大学学报 26.新型建筑材料 27.空间结构 28.城市规划汇刊...在这些刊物上都可以发表工程类论文。
土木工程类的核心期刊:1．岩土工程学报 2.建筑结构学报 3.土木工程学报 4.岩石力学与工程学报 5.建筑结构 6.工业建筑 7.哈尔滨建筑大学学报 8.中国给水排水 9.岩土力学 10.给水排水 11.施工技术 12.建筑技术 13.世界建筑 14.建筑科学 15.世界地震工程 16.建筑学报 17.混凝土 18.工程勘察 19.城市规划 20.暖通空调 21.西安建筑科技大学学报.自然科学版 22.水文地质工程地质 23.建筑机械 24.四川建筑科学研究 25.重庆建筑大学学报 26.新型建筑材料 27.空间结构 28.城市规划汇刊 电气工程领域的国内和国际“权威”期刊：国内：1.《中国电机工程学报》 2. 《电工技术学报》国际权威期刊：电机领域：《IEEE T MAGN》、《IEEE T ENERGY CONVER》电力电子领域：《IEEE T POWER ELECTRMAGN》、《IEEE T ENERGY CONVER》电力系统领域：《IEEE T POWER SYST》车辆工程:焊接学报 0802机械工程 0.527 工业技术机器人 0802机械工程 0.801 工业技术机械工程学报 0802机械工程 0.578 工业技术机械强度 0802机械工程 0.567 工业技术计算机集成制造系统 0802机械工程 1.017 工业技术摩擦学学报 0802机械工程 1.296 工业技术汽车工程 0802机械工程 0.622 工业技术振动工程学报 0802机械工程 0.813 工业技术振动与冲击 0802机械工程 0.758 工业技术中国机械工程 0802机械工程 0.686 工业技术铸造 0802机械工程 0.579 工业技术
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。
论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。