降本 60%！小熊油耗使用阿里云 SAE 更加稳定可靠
小熊油耗在进行架构升级时，进行了广泛的市场调研，深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略，他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为，阿里云能给他们提供更强的安全感，安全感来自于阿里云是一个更大的平台：历史最悠久，用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟，阿里云 SAE，不仅在稳定性上表现卓越，在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色，而且免运维，完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
为你的网站打造一个AI助手
通过简单四步，即可在网站中集成AI助手，提升客户咨询体验。首先点击“立即部署”，创建大模型问答应用并获取API凭证；接着利用函数计算快速搭建示例网站；随后解除代码注释，引入AI助手；最后配置知识库，上传文档并建立索引，使AI助手能提供更精准的回答。新用户可享受免费额度，降低初期成本。
探索云原生技术：从基础架构到应用实践
本文深入探讨了云原生技术的各个方面，包括其定义、核心原则、关键技术组件以及在现代企业中的应用。通过分析云原生如何推动数字化转型和提高业务敏捷性，文章旨在为读者提供对这一领域的全面了解和实际应用的指导。
阿里云中小企业扶持权益！
阿里云为中小企业提供全面扶持，涵盖云资源、技术服务、建站营销、算力补贴及出海支持等，助力企业数字化转型与国际化发展。
如何计算损失函数关于参数的梯度
计算损失函数关于参数的梯度是深度学习优化的关键，涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新等多个步骤。首先，输入数据经由模型各层前向传播生成预测结果；其次，利用损失函数评估预测与实际标签间的差距；再次，采用反向传播算法自输出层逐层向前计算梯度；过程中需考虑激活函数、输入数据及相邻层梯度影响。针对不同层类型，如线性层或非线性层（ReLU、Sigmoid），梯度计算方式各异。最终，借助梯度下降法或其他优化算法更新模型参数，直至满足特定停止条件。实际应用中还需解决梯度消失与爆炸问题，确保模型稳定训练。
【数据结构】哈希表&二叉搜索树详解
本文详细介绍了二叉搜索树和哈希表这两种数据结构。二叉搜索树是一种特殊二叉树，具有左子树节点值小于根节点、右子树节点值大于根节点的特点，并且不允许键值重复。文章给出了插入、删除和搜索等方法的具体实现。哈希表则通过哈希函数将键名映射为数组下标，实现快速查找，其插入、删除和查找操作时间复杂度理想情况下为O(1)。文中还讨论了哈希函数的设计原则、哈希冲突的解决方法及哈希表的实现细节。