架构师必备底层逻辑：设计与建模的技术深度探索
【8月更文挑战第13天】在软件开发的浩瀚星海中，架构师如同星辰指引，他们不仅规划着系统的蓝图，更在底层逻辑上精雕细琢，确保系统的稳健与高效。其中，“设计与建模”作为架构师的核心能力之一，是连接业务需求与技术实现的桥梁。本文将深入探讨架构师在设计与建模过程中的关键思维与实践方法，为工作学习中的技术同仁提供一份宝贵的干货分享。
【机器学习】机器学习中的人工神经元模型有哪些？
本文概述了多种人工神经元模型，包括线性神经元、非线性神经元、自适应线性神经元（ADALINE）、感知机神经元、McCulloch-Pitts神经元、径向基函数神经元（RBF）、径向基概率神经元（RBPNN）、模糊神经元、自组织映射神经元（SOM）、CMAC神经元、LIF神经元、Izhikevich神经元、Spiking神经元、Swish神经元和Boltzmann神经元，各自的特点和应用领域，为理解神经网络中神经元的多样性和适应性提供了基础。
阿里云百炼|析言GBI在中国一汽上线，大模型技术融入数智化转型
中国一汽自2022年起启动数智化转型，针对传统BI系统的局限性，如报表生成慢及数据处理不灵活等问题，与阿里云合作开发GPT-BI（阿里云百炼|析言GB）。该应用基于通义千问大模型，支持自然语言查询，自动产生分析图表，覆盖九大决策场景，准确率达92.5%。显著提高了决策效率与数据治理水平，引领汽车行业数智化转型新趋势。
阿里巴巴大数据实践之数据建模：构建企业级数据湖
阿里巴巴通过构建高效的数据湖和实施先进的数据建模策略，实现了数据驱动的业务增长。这些实践不仅提升了内部运营效率，也为客户提供了更好的服务体验。随着数据量的不断增长和技术的不断创新，阿里巴巴将持续优化其数据建模方法，以适应未来的变化和发展。