深度 | 两个案例，掌握AI在大数据领域的前沿应用
近日，全球技术学习技术大会首次在京举行，阿里巴巴数据技术及产品部资深算法专家杨红霞（鸿侠）作为特邀嘉宾出席并发表主题演讲。鸿侠从什么是数据新能源说起，接着介绍了阿里目前比较成功的两款数据产品，一个是是自动化标签生产，另外一个是大规模分布式知识图谱，以及在此之上的一些重要应用。
YOLOv10的改进、部署和微调训练总结
YOLOv10在实时目标检测中提升性能与效率，通过无NMS训练解决延迟问题，采用一致的双任务和效率-精度驱动的模型设计。YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-B比YOLOv9-C延迟减少46%。新方法包括一致性双标签分配，优化计算冗余和增强模型能力。实验结果显示YOLOv10在AP和延迟上均有显著改善。文章还提供了部署和微调YOLOv10的示例代码。
精选：15款顶尖Python知识图谱（关系网络）绘制工具，数据分析的强力助手
这里有15款免费工具推荐：NetworkX（Python基础），Graph-tool（C++速度），Graphviz（可视化库），ipycytoscape（Jupyter集成），ipydagred3，ipySigma（NetworkX + Web），Netwulf（交互式），nxviz（Matplotlib绑定），Py3plex（复杂网络分析），Py4cytoscape（Python+Cytoscape），pydot（Graphviz接口），PyGraphistry（GPU加速），python-igraph，pyvis（交互式图形），SNAP（大规模网络分析）。绘制和理解网络图从未如此简单！
聊一聊计算机视觉中的KL散度
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布差异的非对称度量，在计算机视觉中有广泛应用。本文介绍了KL散度的定义和通俗解释，并详细探讨了其在变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、知识蒸馏、图像分割、自监督学习和背景建模等领域的具体应用。通过最小化KL散度，这些模型能够更好地逼近真实分布，提升任务性能。
如何增加用户的参与感？交互式推荐来了！
一方面，互动能让用户感受到更多的参与感，并能一定程度上干预推荐结果，而不只是被动接受推荐结果；另一方面，系统通过与用户的互动能更加了解用户的偏好，从而提升推荐效果。那么，我们是如何让用户和推荐系统互动起来的呢？且看下文。
盒马鲜生，快而准确的秘密！
在6月9日的“全速重构”2020阿里云·线上峰会中，阿里云智能数据库事业部的资深产品专家斗佛开启了全球首发4款云数据库新产品——云数据库专属集群、图数据库GDB、云数据库Cassandra版、云数据库ClickHouse。今天小编为大家深度揭秘图数据库GDB助力盒马构建商品图谱知识引擎的案例。