Havenask入门课程第4节：创建表
Havenask是阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎，主要专注于智能搜索和海量数据实时检索，其核心能力广泛应用于阿里巴巴内部的众多业务，如淘宝、天猫商品搜索，盒马搜索，菜鸟物流订单实时检索等。并于2022年11月对外正式开源，具有灵活的定制和开发能力，支持算法快速迭代，帮助客户和开发者量身定做适合自身业务的智能搜索服务，助力业务增长。 这次系列课程邀请了负责Havenask研发工作的技术专家们，为大家全面讲解Havenask的相关知识，通过课程可以了解到产品能力、架构原理、安装部署等内容，同时还有详细的操作演示，帮助大家更好了解和使用产品。 课程介绍： 此视频为Havenask入门课程第4节《创建表》，共讲解2部分内容。 -创建直写表 -创建全量表 我们期望通过课程可以帮助您更好的使用Havenask，欢迎广大开发者加入项目开发，共建高质量的搜索引擎，共同推进国产化开源搜索引擎技术快速发展，普惠更多的开发者和企业。 此外，对于有使用需求的企业级开发者，我们也已在阿里云上提供了基于 Havenask 打造的全托管、免运维的一站式对话式搜索服务——阿里云 OpenSearch，欢迎企业级开发者们试用体验。 阿里云 OpenSearch 官网：https://www.aliyun.com/product/opensearch 官网地址：https://havenask.net/ Github：https://github.com/alibaba/havenask 欢迎钉钉扫码加入 Havenask 开源官方技术交流群：
盘点监控系统中的告警智能降噪方案
在监控场景下，一旦出现告警风暴，告警本身就失去了意义和价值。因此需要有一套方案，帮助用户在不遗漏重要告警前提下，有效减少告警数量。本文主要调研了业界常见的监控/告警系统中使用到的智能算法降噪方案。
AI-无损检测方向速读：基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
在真实复杂的工业环境下，表面缺陷检测往往面临诸多挑战，例如存在缺陷成像与背景差异小、对比度低、缺陷尺度变化大且类型多样，缺陷图像中存在大量噪声，甚至缺陷在自然环境下成像存在大量干扰等情形，如图1所示，此时经典方法往往显得束手无策，难以取得较好的效果。