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阿里工程师做了什么？90%的噪声标签原形毕露
小叽导读：获取高置信标注的大规模数据集是有监督学习算法的一个难点问题，训练集中的噪声标签会严重降低模型的精度。通过所提出的噪声标签自动识别算法，无需人工干涉就可获取高质量的干净数据集，可以充分发挥海量弱标签数据的潜力，并提升模型的精度。
本文相关工作收录于 ICCV2019（IEEE International Conference on Computer Vision，CV 领域三大顶会之首），详细介绍了淘系技术部算法团队提出的一种简单、高效的噪声标签识别算法，只需调节训练时的学习率，就可以让 90% 的噪声标签原形毕露。
CDN工作原理及其在淘宝图片业务中的应用
淘宝的图片访问，有98%的流量都走了CDN缓存，只有2%会回源到源站，节省了大量的服务器资源。
但是，如果在用户访问高峰期，图片内容大批量发生变化，大量用户的访问就会穿透cdn，对源站造成巨大的压力。
今年双11，淘宝鹿班的主图价格表达升级项目，就面临了这种挑战，让我们看看是如何解决的吧。
阿里云LOGO在线设计智能生成网址入口
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《告别传统苦码，飞算JavaAI自然语言“译”出企业级代码》
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