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【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现
阅读这个文章可能的收获：理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
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云上应用系统数据存储架构演进
前言回顾过去二十年的技术发展，整个应用形态和技术架构发生了很大的升级换代，而任何技术的发展都与几个重要的变量相关。一，应用形态的变迁，产生更多的场景和需求。整个应用形态从企业应用、互联网服务再到移动应用，历经了几个不同阶段的发展。从最早企业内应用系统，到通过移动互联网技术覆盖到每个人生活的方方面面，这个过程中产生了大量的场景和需求。而新的场景和需求，是推动产品和技术发展的主要因素。二，更复杂的场景
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动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN
DQN 算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在 DQN 之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和 Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在 DQN 的基础上稍加修改，它们能在一定程度上改善 DQN 的效果。
云原生离线工作流编排利器 -- 分布式工作流 Argo 集群
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AI 绘画平台难开发，难变现？试试 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案
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云栖重磅｜从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库
在9月20日2024云栖大会上，阿里云智能集团副总裁，数据库产品事业部负责人，ACM、CCF、IEEE会士（Fellow）李飞飞发表《从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库》主题演讲。他表示，数据是生成式AI的核心资产，大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时分析能力。阿里云瑶池将数据+AI全面融合，构建一站式多模数据管理平台，以数据驱动决策与创新，为用户提供像“搭积木”一样易用、好用、高可用的使用体验。
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