贾扬清：我对人工智能方向的一点浅见
阿里妹导读：作为 AI 大神，贾扬清让人印象深刻的可能是他写的AI框架Caffe ，那已经是六年前的事了。经过多年的沉淀，成为“阿里新人”的他，对人工智能又有何看法？最近，贾扬清在阿里内部分享了他的思考与洞察，欢迎共同探讨、交流。
8月1日云栖精选夜读：独家：阿里巴巴DevOps落地实践玩法及思路解析
7月26日，阿里巴巴持续集成持续交付平台——云效，在深圳阿里中心举办了一场“业务为王时代，DevOps怎么玩？”主题沙龙，由阿里巴巴技术专家从云效新概念的提出，到阿里巴巴DevOps落地实践、到企业如何利用云效进行高效研发、再到阿里巴巴CI/CD之分层自动化，帮助参会者从理念、策略、实践、效果等方面，全面深入的了解DevOps玩法，以及具体如何落地的思路。
机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标
机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线
机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具体的处理类别不平衡问题的方法。
想挑战AlphaGO吗？先和PostgreSQL玩一玩?? PostgreSQL与人工智能(AI)
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PostgreSQL , AI , 人工智能 , 神经网络 , 机器学习 , MADlib , Greenplum , 物联网 , IoT , pivotalR , R
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想必很多朋友这几天被铺天盖地的AI战胜60位围棋高手的新闻，我们不得不承认，人工智能真的越来越强了。
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AI驱动智能化日志分析 : 通过决策树给日志做聚类分析
日志自动化、智能化分析对于AI需求
通常，我们分析日志，是为了两个目标：
对数据有个整体的概览，例如，生成一天内的报表。
对异常数据进行挖掘，例如，对特殊的日志进行告警。
日志分析，通常对分析者有这些要求：
对业务数据的熟悉程度要求比较高。
大数据分析平台产品对比之MaxCompute 篇
之前尝试使用过一些国内外的云产品，特别是大数据分析型产品，例如：亚马逊的EMR、Redshift，Google的Bigquery以及阿里云的MaxCompute。相信大多数人对亚马逊的EMR、Redshift，Google的Bigquery都比较了解。