机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et.al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBSCAN，OPTICS）。
PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
史上最全！阿里智能人机交互的核心技术解析
过去20多年，互联网及移动互联网将人类带到了一个全新的时代，如果用一个词来总结和概括这个时代的话，“连接”这个词再合适不过了。这个时代主要建立了四种连接：第一，人和商品的连接；第二，人和人的连接；第三，人和信息的连接；第四，人和设备的连接。
【大量干货】史上最完整的Tengine HTTPS原理解析、实践与调试
本文邀请阿里云CDN HTTPS技术专家金九，分享Tengine的一些HTTPS实践经验。内容主要有四个方面：HTTPS趋势、HTTPS基础、HTTPS实践、HTTPS调试。
一、HTTPS趋势
这一章节主要介绍近几年和未来HTTPS的趋势，包括两大浏览器chrome和firefix对HTTPS的态度，以及淘宝天猫和阿里云CDN的HTTPS实践情况。
当下流行架构中的一些技术思考
地点：北京ArchSummit会场
人物：行业内的讲师&参会人员
## 总体趋势
ArchSummit全球架构师峰会，在初冬的北京举行。我们一伙人奔着雾霾和技术前沿的理想追逐而去。我先聊聊这次的一个整体情况。两天行