目录
第16章 大规模机器学习
16.1 并行计算编程技术
向量化、多核并行OpenMP、GPU编程、多机并行MPI
16.2 并行计算模型
BSP、SSP、ASP、参数服务器
16.3 并行计算案例
XGBoost并行库Rabit，MXNet并行库PS-Lite
16.4 美团并行计算机器学习平台
Ginger架构的组成包括存储部分 ( Stores、 Tensor )、模型组建部分( Layer、 Net、 Model)、控制部分 ( Engine、 Updator )、并行库( Parallel Lib )和在线预测 ( Online Pred )。
第17章 特征工程和实验平台
17.1 特征平台
（1）特征生产
（2）特征上线
健值特征加载框架、服务特征加载框架、复合特征加载框架
（3）在线特征监控
17.2 实验管理平台
（1）实验平台概述
A/B测试的作用及场景
（2）美团实验平台：Gemini
架构设计：静态缓存服务器 (Vamish) 中的Cookie Filt町、 业务Web服务器中的ClientLib、 实验配置平台、 日志收集与数据中心。
一般业界的A/B测试方案有两种：两套代码；一套代码，多个分支。
美团选择了第一种，两套代码。
