数智洞察 | 企业背后的驱动力——探索阿里的超大团队管理秘籍
编者按：
当一群高智商、高薪酬的人聚在一起，是脑力的风暴还是角力的漩涡？是在冥思苦想还是在浑水摸鱼？这很大程度上决定了一家公司的生产力。
本文揭秘阿里巴巴的研发团队，看阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋(花名行癫)如何管理超大规模开发团队。
Python动物图像分割API简单调用实例演示，阿里达摩院视觉智能开放平台使用步骤
图像分割的目标是将图像中的像素分成不同的组或区域，使具有相似特征的像素属于同一组，从而实现目标对象的提取。常见的图像分割方法之一是语义分割（Semantic Segmentation）。
语义分割通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），学习图像的特征表示，并生成像素级的分割结果。通常，语义分割使用全卷积网络（FCN）或其改进版本作为网络结构。编码器用于提取图像的特征表示，而解码器通过上采样操作将特征图还原到原始图像的尺寸，并生成分割结果。
数据缓存系列分享(六)：通义千问Qwen-14B大模型快速体验
阿里达摩院近期对通义千问大模型 Qwen-14B 进行了开源（之前开源的是Qwen-7B模型），目前在ModelScope和HuggingFace上均可直接下载。关于Qwen-7B的搭建可以参考我们之前的文章：数据缓存系列分享(五)：开源大语言模型通义千问快速体验版，本文将使用一样的方式打开Qwen-14B，快速体验一下。
解决背包问题：组合优化的应用与建模方法
组合优化是数学优化的一支，专注于从有限集合中选取元素的最优化问题。它涉及将一组对象组合在一起，以满足特定条件并优化某个目标函数，即在所有可能的组合中找到最有利的一个。
本文将以一个简化的背包问题为例，来讲解采用数学规划的方法来解决背包这个组合优化问题。
Qcon演讲实录 | XQUIC与多路径传输技术Multipath QUIC
大家好，我是阿里巴巴淘系技术部的刘彦梅（花名喵吉），今天给大家介绍的演讲内容是<XQUIC与多路径传输技术>, 下面是我在Qcon 2020上海站大会上的演讲内容，收录于专题<5G+人工智能>。这个演讲内容围绕XQUIC与多路径传输技术Multi-path QUIC，其中面向5G的多路径传输协议，算法和技术由淘系架构团队与达摩院XG实验室/阿里云AIS网络研究团队的研究人员共同研发(XG实验室/网络研究主要参与同学包括：马云飞，郑智隆，刘洪强)，之前有一篇介绍XQUIC的相关内容<面向5G的阿里自研标准化协议库XQUIC>，大家有兴趣可以对照阅读。
