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3月前
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Python
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经济生产批量(Economic Production Quantity,EPQ)

经济生产批量(Economic Production Quantity,EPQ)

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3月前
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机器学习/深度学习 数据采集 算法
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Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

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来自: 人工智能平台PAI  版块
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3月前
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数据采集 机器学习/深度学习 算法
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Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

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来自: 人工智能平台PAI  版块
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4月前
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文字识别 异构计算 Python
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关于云端Jupyter Notebook的使用过程与感想

在自学Python时,由于家庭电脑使用冲突和设备老旧,转向云端平台。体验了多个服务:1. 魔搭modelscope(最喜欢,赠送资源丰富,社区活跃),2. Colaboratory(免费GPU,但有时重启,建议用阿里云),3. Deepnote(免费环境有限,但GPT-4代码生成功能强大),4. 飞桨aistudio(适合PaddlePaddle用户),5. ModelArts(曾有免费实例,现难找)。综合来看,阿里云的稳定性与服务更优,尤其是魔搭的自动代码修正功能。对于AIGC,推荐魔搭和付费版PAI-DSW。欢迎分享更多云端Jupyter平台体验。

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4月前
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分布式计算 大数据 数据处理
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浅谈几个经典大数据处理框架

【6月更文挑战第15天】本文介绍企业如何在数据洪流中保持竞争力需借助可扩展平台和数据策略。数据管道整合多元数据源,便于分析和流转。Kappa架构专注于实时处理(如通过Kafka、Spark Streaming),适合实时响应场景;Lambda架构结合批处理与实时处理(如Spark、Hadoop与Flink),平衡实时性和批处理,易于开发和维护。Apache Beam提供统一模型,适用于流处理和批处理,提升代码复用和效率。这两种架构满足现代应用对数据一致、性能和灵活性的需求。

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4月前
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机器学习/深度学习 监控 数据挖掘
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数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

这篇文章除了介绍线性模型在减肥app预测中的不切实际性,还探讨了不同统计分布在体重管理和数据分析中的应用。文章提到了正态分布和泊松分布,前者常用于描述围绕平均值对称分布的连续数据,如体重;后者适合计数数据,如体重变化次数。正态分布以其钟形曲线闻名,泊松分布则描述独立事件的数量。文章还简要介绍了卡方分布在检验分类变量关系时的作用。最后,文章指出了在线性回归中假设数据正态分布的原因,包括便于统计推断和最小化估计误差。

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4月前
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数据采集 中间件 调度
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Scrapy:高效的网络爬虫框架

Scrapy是Python的网络爬虫框架,用于快速构建和开发爬虫。它提供简单API和全功能环境,包括请求调度、HTML解析、数据存储等,让开发者专注爬虫逻辑。Scrapy工作流程包括发起请求、下载响应、解析数据、处理数据和发送新请求。其核心组件有调度器、下载器、解析器(Spiders)和Item Pipeline,广泛应用于数据挖掘、信息监测、搜索引擎和自动化测试。有效技巧包括合理设置请求参数、编写高效解析器、使用代理和防反爬策略,以及利用中间件。随着大数据和AI的发展,Scrapy在爬虫领域的地位将持续巩固。【6月更文挑战第6天】

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4月前
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Serverless SQL 容灾
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实时数仓Hologres V2.2发布,Serverless Computing降本20%

实时数仓Hologres V2.2发布,Serverless Computing降本20%

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来自: 实时数仓 Hologres  版块
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4月前
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存储 虚拟化 数据库
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蓝易云 - 什么是云服务器?个人拥有一台云服务器能干什么?

云服务器,也称为虚拟私有服务器(VPS),是一种提供在线服务的服务器,它在物理服务器上虚拟化并分配给用户。云服务器可以提供与物理服务器相同的功能和性能,但是用户可以根据需要调整其资源配置,如CPU、内存和存储等。

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5月前
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计算机视觉
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【YOLOv8改进】动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)用于管状结构分割任务

YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet,它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构,多视角融合策略增强全局形态理解,且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法,实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8,提升对管状结构的检测效果。

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5月前
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消息中间件 关系型数据库 MySQL
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Maxwell 概述、安装、数据同步【一篇搞定】!

Maxwell 是一个由 Zendesk 开源的用于 MySQL 数据库实时数据捕获和同步的工具,支持多种数据库系统,以 JSON 格式输出变更数据。它实时监控数据库中的更新,将变化传递给其他系统,常用于实时数据管道、数据仓库和事件驱动架构。Maxwell 具有实时性、可配置性和高性能等特点。其工作流程包括 Binlog 解析、数据解析、重构、发布到消息队列(如 Kafka)以及事件处理。安装时需注意 JDK 版本,并配置 MySQL、Zookeeper 和 Kafka。此外,Maxwell 支持定向监听特定库表,并能进行历史和增量数据同步。

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5月前
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SQL HIVE
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【Hive SQL】字符串操作函数你真的会用吗?

本文介绍了SQL中判断字符串是否包含子串的几种方法。`IN`函数判断元素是否完全等于给定元素组中的某项,而非包含关系。`INSTR`和`LOCATE`函数返回子串在字符串中首次出现的位置,用于检测是否存在子串。`SUBSTR`则用于提取字符串的子串。`LIKE`用于模糊匹配,常与通配符配合使用。注意`IN`并非用于判断子串包含。

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5月前
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SQL 缓存 分布式计算
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手把手教你解决 Hive 的数据倾斜

数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象,表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均,导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化,如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数,可以有效缓解数据倾斜问题。

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5月前
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IDE Java Linux
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Java一分钟之-JavaFX:构建桌面GUI应用

JavaFX是Java用于构建桌面应用的强大力量,提供丰富的UI组件、动画、媒体播放和跨平台能力。本文简要介绍JavaFX,讨论环境配置、布局混乱和事件处理等常见问题及其解决方案。通过学习官方文档、实践和使用IDE辅助,开发者能避免这些问题。示例代码展示了一个简单的JavaFX应用,展示如何创建UI、处理事件和构建布局。

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5月前
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数据采集 Web App开发 JavaScript
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爬虫技术升级:如何结合DrissionPage和Auth代理插件实现数据采集

本文介绍了在Python中使用DrissionPage库和Auth代理Chrome插件抓取163新闻网站数据的方法。针对许多爬虫框架不支持代理认证的问题,文章提出了通过代码生成包含认证信息的Chrome插件来配置代理。示例代码展示了如何创建插件并利用DrissionPage进行网页自动化,成功访问需要代理的网站并打印页面标题。该方法有效解决了代理认证难题,提高了爬虫的效率和安全性,适用于各种需要代理认证的网页数据采集。

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5月前
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Java Shell Python
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【经验分享】Typora 设置代码块的默认语言并设置为开机启动

在Typora中设置代码块默认语言为Java(或其他语言)的自动化方法。通过下载AHK(AutoHotkey)软件,创建一个.ahk脚本,设定`Ctrl+Shift+K`快捷键触发代码块并输入指定语言。将脚本改名为.ahk扩展名并运行,确保图标出现在任务栏。要实现开机启动,使用Win+R打开"运行",输入shell:startup并粘贴.ahk文件到启动文件夹。

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5月前
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安全 Unix Go
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Golang深入浅出之-Go语言中的时间与日期处理:time包详解

【4月更文挑战第26天】Go语言的`time`包提供处理日期和时间的功能,包括`time.Time`类型、时间戳、格式化与解析。本文讨论了核心概念、常见问题(如时区处理、格式字符串混淆、超时控制和并发安全)及解决方法。推荐使用`time.LoadLocation`管理时区,熟悉时间格式规则,用`context`精确控制超时,并注意并发安全。文中通过代码示例展示了如何获取格式化时间、计算时间差以及创建定时任务。学习和应用这些知识可提高程序的健壮性和准确性。

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5月前
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Word一打开背景色全黑了,如何解决~

Word一打开背景色全黑了,如何解决~

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5月前
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资源调度 供应链 监控
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深入探究:ERP系统的核心模块解析

深入探究:ERP系统的核心模块解析

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5月前
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Oracle 关系型数据库 Java
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Flink CDC产品常见问题之Flink CDC 使用jar包启动异常如何解决

Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

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来自: 实时计算 Flink  版块
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5月前
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SQL 缓存 Java
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flink cdc 同步问题之如何同步多张库表

Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

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来自: 实时计算 Flink  版块
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5月前
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存储 边缘计算 人工智能
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云计算:现代计算环境的关键力量

云计算是基于互联网的计算模式,提供IaaS、PaaS和SaaS服务,改变计算资源获取方式,赋予企业灵活、可扩展的资源调配。其优势包括可扩展性、成本效益、灵活性和效率提升,但也面临安全性、依赖性等挑战。未来趋势涉及边缘计算、混合云、AI融合以及法规遵从与数据安全的强化。企业应适应云计算发展,制定相应策略。

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5月前
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Unix Linux Go
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Golang深入浅出之-信号(Signals)处理与优雅退出Go程序

【4月更文挑战第25天】Go语言中的信号处理关乎程序对外部事件的响应,尤其是优雅地终止进程。本文介绍了信号基础,如SIGINT、SIGTERM等常见信号,以及处理流程:注册处理器、等待信号、执行清理和优雅退出。强调了三个易错点及避免方法,并提供实战代码示例展示如何监听和响应信号。信号处理应简洁高效,确保程序健壮性和用户体验。

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5月前
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算法
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MATLAB | 插值算法 | 二维griddata插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

MATLAB | 插值算法 | 二维griddata插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

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5月前
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机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
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OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

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5月前
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人工智能 文字识别 Java
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AI工具【OCR 01】Java可使用的OCR工具Tess4J使用举例(身份证信息识别核心代码及信息提取方法分享)

【2月更文挑战第1天】Lept4J和Tess4J都是基于Tesseract OCR引擎的Java接口,可以用来识别图像中的文本,本次介绍Tess4J

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5月前
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网络协议 Linux 网络安全
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linux服务器防火墙的开启及关闭

linux服务器防火墙的开启及关闭

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11月前
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传感器 算法 机器人
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基于 IMU 的位姿解算

解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关,而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。

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11月前
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并行计算 PyTorch 算法框架/工具
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关于在安装caffe2环境中遇到的坑整理(欢迎入坑讨论)

关于在安装caffe2环境中遇到的坑整理(欢迎入坑讨论)

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11月前
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存储 人工智能 分布式计算
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【云栖2023】张治国:MaxCompute架构升级及开放性解读

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成,演讲信息如下 演讲人:张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人 演讲主题:MaxCompute架构升级及开放性解读 活动:2023云栖大会

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来自: 大数据计算 MaxCompute  版块
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12月前
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SQL 存储 Java
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官宣|Apache Flink 1.18 发布公告

官宣|Apache Flink 1.18 发布公告

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来自: 实时计算 Flink  版块
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12月前
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算法 Java 决策智能
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运筹优化工具库介绍(一)

运筹优化问题有时候极其复杂,我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模,解决复杂的最优化问题,本文介绍几个常见的运筹优化工具库。

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人工智能 自然语言处理 数据挖掘
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使用LlamaIndex构建自己的PandasAI

了解如何利用 LlamaIndex 和 GPT-3.5-Turbo 轻松为 Pandas 添加自然语言功能,以进行直观的数据分析和对话

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存储 人工智能 Cloud Native
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云原生大数据架构实践与思考-DataFunTalk

导读: 作者:振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分: - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

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机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
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模型推理加速系列 | 04:BERT加速方案对比 TorchScript vs. ONNX

本文以 BERT-base 的为例,介绍2种常用的推理加速方案:ONNX 和 TorchScript,并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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LLM系列 | 00:斯坦福 Alpaca 模型介绍及其复现

今天这篇小作文主要介绍一下斯坦福 Alpaca 模型及其复现结果。

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PyTorch 算法框架/工具
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【Pytorch写代码技巧--Einsum】Einsum详解+常用写法

不知大家在看论文代码的时候是否会常常看见 torch.einsum(),这玩意儿看起来是真的抽象,但是深入了解后发现它原来这么好用。

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三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper

三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper

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存储 SQL 分布式计算
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数据湖架构及概念简介

本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。

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自然语言处理 分布式计算 搜索推荐
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专题实战 | 如何快速构建高质量电商行业搜索?

本文详细介绍如何快速接入智能开放搜索(OpenSearch)电商行业增强版,助力企业实现高质量搜索效果,提升业务转化率及用户产品体验!

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来自: 智能搜索推荐  版块
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机器学习/深度学习 分布式计算 算法
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深度解析开源推荐算法框架EasyRec的核心概念和优势

如何通过机器学习PAI实现快速构建推荐模型

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来自: 人工智能平台PAI  版块
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机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
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电商搜索能力解读--实体识别(NER)

搜索是电商行业业务转化中最重要的功能,那你了解其中的技术实现原理吗?一起来了解基于多年淘系全量数据和知识库深入优化的电商行业实体识别的能力吧,在查询分析和类目预测中能带来哪些优化效果那~

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来自: 智能搜索推荐  版块
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存储 分布式计算 Cloud Native
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Hologres揭秘:高性能原生加速MaxCompute核心原理

Hologres技术揭秘系列持续更新中,本期我们将带来Hologres高性能原生加速查询MaxCompute的技术原理解析。

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来自: 实时数仓 Hologres  版块
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存储 消息中间件 SQL
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Flink 必知必会经典课程8:Flink Connector 详解

关于Flink Connector的详解,本文将通过四部分展开介绍:1. 连接器;2. Source API;3. Sink API;4. Collector的未来发展。

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来自: 实时计算 Flink  版块
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机器学习/深度学习 人工智能 运维
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智能风控未来已来

本文主要会分享三个方面的内容,由小红书反作弊的策略和算法负责人 汪浩然讲讲他和阿里风控的故事、阿里云的风控产品赋能以及阿里的机器学习平台赋能,最后介绍一下智能风控以及智能风控依靠的云计算能力。

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存储 SQL 分布式计算
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首次公开!阿里巴巴云原生实时数仓核心技术揭秘

揭秘Hologres的核心技术优势

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来自: 实时数仓 Hologres  版块
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机器学习/深度学习 人工智能 算法
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推荐系统召回算法及架构说明

阿里巴巴技术专家傲海为大家带来推荐系统召回算法及架构说明的介绍。内容包括召回模块在推荐系统中的位置,召回算法的介绍,什么是协同过滤,以及向量召回架构的说明。

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来自: 人工智能平台PAI  版块
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SQL 分布式计算 大数据
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SparkSQL DatasourceV2 之 Multiple Catalog

SparkSQL DatasourceV2作为Spark2.3引入的特性,在Spark 3.0 preview(2019/12/23)版本中又有了新的改进以更好的支持各类数据源。本文将从catalog角度,介绍新的数据源如何和Spark DatasourceV2进行集成。

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SQL 消息中间件 大数据
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OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库

本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor。

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来自: 实时计算 Flink  版块
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新零售 机器学习/深度学习 算法
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十年磨一剑,阿里巴巴推荐与搜索深度学习服务体系AI·OS在云栖大会正式亮相

2018年9月21~22日,在以“驱动数字科技”为主题的云栖大会上,阿里巴巴搜索事业部特别推出了“搜索推荐专场”,“推荐与搜索引擎AI·OS专场”,深度参与了这场科技盛宴。   阿里巴巴推荐与搜索引擎平台支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、优酷以及海外电商在内的整个阿里集团的推荐与搜索业务,引导成交占据了集团GMV的绝大部分份额。

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大数据与机器学习

大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。

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