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本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 目前相关活动视频、整理文章即将出炉,所有用户还可以通过以下两种途径下载所有嘉宾的讲义!
诚然,每届双11对阿里来说都是一次大考,然而,1207亿的背后,考校的绝不仅是阿里的系统支撑能力,比如:
  • 17.5万笔/秒的交易订单数峰值,2015年是14.05万笔;12万笔/秒的支付峰值,2015年是8.59万笔
  • 无线交易额占比83.72%;100%的服务能力;秒级的终端体验;VR&3D互动体验
  • 全球195个国家和地区,参与了此次双11狂欢
还包括更多背后的英雄:
  • 1207亿,如何让用户最快地发现商品,如何给用户推荐最需要的商品
  • 780秒!第一单签收;6.57亿包裹,如何做好物流预测;花呗授信额度评估如何在数亿买家完成;智能语音客服,97%的电话客服由智能语音机器人接听……
  • 数据大屏,如何将各种数据第一时间展示
因此,为了更为全面解读2016双11背后的技术创新,12月6日-7日,阿里巴巴集团、阿里巴巴技术发展部、阿里云云栖社区将联合主办阿里巴巴技术论坛,设置大数据、人工智能、VR、Docker、前端、网络等众多议题,带大家窥视阿里技术创新的冰山一角。 目前相关活动视频、整理文章已经出炉,所有用户还可以通过以下两种途径下载所有嘉宾的讲义!

1.  所有已完成预报名的小伙伴可以通过 下方地址直接下载!
2. 关注“云栖社区 ”公众号
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实在来不及报名的同学,你也可以扫描上方二维码并关注“云栖社区”微信公众号,这里也会发送本次会议的所有讲义和整理内容。此外,欢迎分享本微信公众号给您的朋友,后续更多干货也将由此推送,比如《不一样的双11技术创新》电子书收录的接近40篇技术干货!

12月6日议题

阿里双11背后的网络自动化技术——张铭(阿里巴巴研究员)
阿里大规模数据计算与处理平台——林伟(阿里巴巴资深技术专家)
在线AI技术在搜索与推荐场景的应用——徐盈辉(阿里巴巴研究员)
揭秘阿里虚拟互动实验室——袁岳峰(阿里巴巴高级技术专家)
12月7日议题

阿里超大规模Docker化之路——林昊(阿里巴巴研究员)
双11媒体大屏背后的数据技术和产品——罗金鹏(阿里巴巴高级技术专家)
数据赋能商家背后的AI技术——魏虎(阿里巴巴资深技术专家)
面对双11的前端“极限挑战”——舒文亮(阿里巴巴高级技术专家)
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相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
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动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
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植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
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乐器识别系统。使用Python为主要编程语言,基于人工智能框架库TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对30种乐器('迪吉里杜管', '铃鼓', '木琴', '手风琴', '阿尔卑斯号角', '风笛', '班卓琴', '邦戈鼓', '卡萨巴', '响板', '单簧管', '古钢琴', '手风琴(六角形)', '鼓', '扬琴', '长笛', '刮瓜', '吉他', '口琴', '竖琴', '沙槌', '陶笛', '钢琴', '萨克斯管', '锡塔尔琴', '钢鼓', '长号', '小号', '大号', '小提琴')的图像数据集进行训练,得到一个训练精度较高的模型,并将其
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鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
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交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
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【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
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【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
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【9月更文挑战第11天】中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种基于内生复杂性的新型类脑网络模型,通过模拟人脑内部神经元间的复杂互动来提升AI系统的智能与适应性。此模型利用图神经网络(GNN)并设计分层图结构对应人脑不同功能区,引入自适应机制根据输入数据调整结构。实验表明,此模型在图像分类及自然语言处理等任务中表现出显著提升的性能,并且处理复杂数据时更具备适应性和鲁棒性。论文链接:https://www.nature.com/articles/s43588-024-00674-9。
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【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
眼疾识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对眼疾图片4种数据集进行训练('白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'),最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
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