多模态数据信息提取解决方案评测
该方案展示了如何利用阿里云的多模态大模型服务进行文本、图片和文档的信息提取。通过函数计算（FC）调用百炼模型服务API，实现信息提取功能。具体步骤包括：
1. **开通百炼模型服务**：获取API Key，确保可以调用大模型。
2. **部署应用**：使用函数计算部署应用模板，配置参数并创建环境。
3. **访问示例应用**：通过提供的域名访问示例网站，测试信息提取功能。
4. **清理资源**：删除函数计算和OSS Bucket等资源，避免产生额外费用。
此方案具备多模态推理、易于扩展、灵活调用模式和便捷安全的云产品接入等优点，适用于多种业务需求。
企业级推荐开发平台 PAI-Rec
本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。
《构建高效K近邻算法：降低计算复杂度的策略与实践》
K近邻（KNN）算法在机器学习中广泛应用，但面临计算复杂度高的问题。为提高效率，可通过以下方法优化：
1. **数据预处理**：降维（如PCA、LDA）和标准化，减少维度和尺度差异。
2. **优化距离度量**：选择合适的距离函数或自适应调整，提升相似性判断。
3. **加速搜索**：使用KD树、球树、LSH等数据结构，减少搜索范围。
4. **近似最近邻**：随机投影、基于聚类的近似算法，降低计算成本。
5. **并行与分布式处理**：利用多核、GPU或分布式框架加速计算。
6. **融合其他算法**：结合神经网络或聚类算法，先提取特征或聚类再应用KNN。
MaxFrame：链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践！
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架，提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame，涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示，MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升，代码兼容性强，适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
🚀 MaxFrame 产品深度体验评测：Python 分布式计算的未来
在数据驱动的时代，大数据分析和AI模型训练对数据预处理的效率要求极高。传统的Pandas工具在小数据集下表现出色，但面对大规模数据时力不从心。阿里云推出的Python分布式计算框架MaxFrame，以“Pandas风格”为核心设计理念，旨在降低分布式计算门槛，同时支持超大规模数据处理。MaxFrame不仅保留了Pandas的操作习惯，还通过底层优化实现了高效的分布式调度、内存管理和容错机制，并深度集成阿里云大数据生态。本文将通过实践评测，全面解析MaxFrame的能力与价值，展示其在大数据和AI场景中的卓越表现。
🚀DataWorks 深度实践与评测：数据治理新时代的全景体验。
在数字化转型中，企业不仅需要技术创新，更需完善的**数据管理和开发治理工具**。DataWorks 作为阿里云推出的一站式智能大数据平台，整合了阿里巴巴15年的大数据经验，提供从数据接入、开发、治理到资产管理的全流程解决方案。它支持湖仓一体架构，内置AI助手提升开发效率，并适用于金融、零售等多行业。本文将深入探讨 DataWorks 的功能、应用场景及性能表现，通过用户画像分析实践展示其强大潜力...