深入浅出：利用Python与机器学习优化数据库性能
本文介绍了一种创新的方法，结合Python编程语言和机器学习技术，来优化数据库性能。传统的数据库性能优化方法往往依赖于数据库管理员(DBA)的经验和直觉，而本文所提出的方法通过自动化的方式，利用机器学习模型对数据库查询进行分析和优化，从而实现更高效、更智能的数据库性能管理。本文首先介绍了使用Python进行数据库操作的基础知识，然后详细阐述了如何应用机器学习算法来预测和改善数据库查询性能，最后通过一个实际案例展示了该方法的有效性。本文旨在为数据库管理员、开发者以及对数据库性能优化感兴趣的读者提供一种全新的视角和工具。
利用机器学习优化数据中心能效的策略
【5月更文挑战第15天】
在数据中心管理和运营中，能效优化是减少能源消耗、降低运营成本及减轻环境影响的关键因素。本文将探讨如何应用机器学习技术，通过实时数据分析与智能决策支持系统，提升数据中心的能源使用效率。我们将分析当前数据中心面临的能效挑战，并展示机器学习算法如何辅助发现节能减排的潜在机会。文中还将介绍一套完整的机器学习框架，该框架结合预测建模和优化控制策略，以实现数据中心的能效最优化。
大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践
工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架，这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式，来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题，目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架，并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持，以求更好的解决用户建模的效率问题。
解决方案应用实例 |“数智”合作，阿里云助力良渚古城建设智慧景区
在如今文旅融合大背景下，如何运用技术手段加强对文化遗产保护和利用已成为重要课题。阿里云所沉淀的云计算、数据驱动、人工智能等方面的先进技术，协助良渚古城遗址公园实现了数据资源的综合应用、深度应用和本地化应用，为游客提供全方位的便捷服务和体验，不断提高智能决策及精细化管理水平。良渚古城遗址公园与阿里云的“数智”合作，充分说明了只有运用云计算、大数据、互联网和物联网等技术，加快景区数字化进程，才能够更好地实现古代与当下的交相辉映。