机器学习入门|支持向量机（三）-软间隔与正则化
SVM是解决线性可分问题的，如果线性不可分，那就引入核函数，使其在更高的维度上可分，虽说一定存在一个超平面使其可分（不出任何差错，这即是之前所说的“硬间隔”），但容易发生过拟合的风险，训练效果反而不好。所以，缓解的办法就是允许支持向量在一些样本上出错，这便引入了“软间隔”。
云服务器ECS共享标准型S6全新发布，行业内最具性价比
近日，阿里云弹性计算发布全新一代云服务ECS共享标准型S6，性能相对上一代实例提升15%以上，价格相对上一代最高降低42%，是目前国内云计算厂商更能够提供的最具性价比的云服务器产品。一些中小型网站、轻量数据库以及轻量企业应用的客户在阿里云有更多的产品选择，也是个人开发者和小企业的首选。
机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
(本实验会用到流式机器学习算法，正处于邀测状态，需要申请开通)PAI地址：https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请：https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端，往往会收到热点新闻推送相关的内容。
LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
阿里妹导读：近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。
AI科学家贾扬清如此评价道：“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。
浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
