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零距离接触阿里云时序时空数据库TSDB
最近，Amazon新推出了完全托管的时间序列数据库Timestream，可见，各大厂商对未来时间序列数据库的重视与日俱增。阿里云TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库（面向智联网领域），在即将过去的2018年，我们对TSDB进行了多次的系统架构改进，引入了倒排索引、无限时间线支持、时序数据高压缩比算法、内存缓存、数据预处理、分布式并行聚合、GPU加速等多项核心技术，并且引入了新的计算引擎层和分布式SQL层，使得引擎核心能力有了质的提升，也基本上统一了集团内部的监控存储业务。
100TB级, 日增量1TB(100亿), OLTP OLAP混合场景数据库设计方向
标签
PostgreSQL , LLVM , JIT , 并行 , 列存储 , GPU
背景
总量100TB，日增量1TB左右。这样的体量应该可以覆盖目前绝大多数企业的数据库体量。
提到100TB级别，OLTP和OLAP的混合场景，大家可能会想到Oracle的一体机extradata，没错Oracle在这方面做得确实是非常棒的，但是价格也是很漂亮的。
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。
它实际上也是一个在线服务，我们需要考虑它的部署时刻的安装配置，运行时刻的负载均衡，弹性伸缩，高可用性以及滚动升级等问题，幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。
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含光800NPU云栖PPT回顾【芯片与软件栈系列之----剑走偏锋】
古往今来，中外各国，兵器种类繁多。中国有“十八般兵器“，还有不少奇门兵器。这是因为兵器有长短，利钝，刚柔，等各种特点，各有利弊，没有一把兵器能集齐所有优势。所谓“剑走偏锋锋芒露”，是指剑身细长轻盈，所以剑法要以快为主，以攻为主，用剑者讲求身法灵动，招式精奇，以求出奇
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手把手教你从零搭建深度学习项目（附链接）
在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。
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ElasticDL: Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统
ElasticDL项目负责人王益分享ElasticDL 项目的设计意图和现状，尤其是 ElasticDL 与 TensorFlow 2.0 以及 Kubernetes 的技术关联。
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