一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
前言
2017 年中，有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是 FaceBook 的 Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的 Attention is All You Need，它们都算是 Seq2Seq 上的创新，本质上来说，都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。
SLS机器学习介绍（03）：时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性，但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行，因此，对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志，业务运行日志的能力，并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常，一旦发现异常，能第一时间将信息送到相关人员手中。
【上报纸啦】95后大学生用机器学习PAI大战老年痴呆
中国青年报原文链接：http://zqb.cyol.com/html/2017-07/28/nw.D110000zgqnb_20170728_2-06.htm
燕山大学信息科学与技术专业出身的95后大学生谭创创，没想到自己会与阿尔茨海默症（俗称“老年痴呆症”）为“敌”。
OneModel体系能给数据中台的建设带来什么？
作者：柯根 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com重要地位造成企业大数据建设的痛点原因，概括起来就是“烟囱式”开发造成数据不标准、不规范。所以数据中台建设的切入点需要以“数据公共层建设”消除因“烟囱式”开发给业务带来的困扰和造成的技术上的浪费。
阿里云工业大脑是什么新物种？曾震宇7000字详解
对于企业而言，数字化转型不在于你做了什么，重要的是你比你的竞争对手多做了什么。制造业转型升级的攻坚战，显然不只是「胜」与「负」，更关乎「生」与「死」。6年前，面对“工业互联网”这一闯入传统制造业的全新概念，厂商还在想“做与不做”的问题。
