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https://imyshare.com/article/35/
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本次开源的是《大词林》中75万核心实体和核心实体对应的1.8万细粒度概念词表，其中核心实体涵盖了包括常见的人名、地名、物品名等术语，概念词列表则包含了细粒度的实体概念信息。
同时开源的还包括由实体和概念形成的上下位关系列表（300万）和实体对应的关系三元组列表（300万）。
本批数据面向国内外大学、公益性科研机构以及个人研究者免费开放。上述开放资源无需付费使用，但不可以用于商业
据香港《南华早报》今天（29日）引述不愿具名的消息人士报道，中国官方将在“五一”假期之后，与大型科技公司举办座谈会，以向企业高管保证，监管机构将不再提出整改要求，或突然开出罚单。 受邀出席座谈会的大型科技企业包括阿里巴巴、腾讯、美团和字节跳动。 https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3175971/china-end-regulatory-storm-over-big-tech-and-give-sector-bigger-role?module=lead_hero_story&pgtype=homepage
#月光新资讯
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South China Morning Post
China to end tech clampdown as economy slows: sources
China is expected to stop its sweeping regulatory clampdown on the tech sector, giving internet platforms larger roles to help prop up the ailing economy, according to two sources briefed on the situation.
本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学。教程内容由推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面经四个部分组成。本教程对于入门推荐算法的同学来说，可以从推荐算法的基础到实战再到面试，形成一个闭环。每个部分的详细内容如下：
推荐系统概述。 这部分内容会从推荐系统的意义及应用，到架构及相关的技术栈做一个概述性的总结，目的是为了让初学者更加了解推荐系统。
推荐系统算法基础。 这部分会介绍推荐系统中对于算法工程师来说基础并且重要的相关算法，如经典的召回、排序算法。随着项目的迭代，后续还会不断的总结其他的关键算法和技术，如重排、冷启动等。
推荐系统实战。 这部分内容包含推荐系统竞赛实战和新闻推荐系统的实践。其中推荐系统竞赛实战是结合阿里天池上的新闻推荐入门赛做的相关内容。新闻推荐系统实践是实现一个具有前后端交互及整个推荐链路的项目，该项目是一个新闻推荐系统的demo没有实际的商业化价值。
推荐系统算法面经。 这里会将推荐算法工程师面试过程中常考的一些基础知识、热门技术等面经进行整理，方便同学在有了一定推荐算法基础之后去面试，因为对于初学者来说只有在公司实习学到的东西才是最有价值的。
原书前五章介绍了线程支持库的基本用法，后六章从实践角度介绍了并发编程的设计思想
