金融数据智能在蚂蚁金服的现状与发展
摘要：随着金融行业越来越复杂的融合场景和海量数据的出现，新一代数据技术架构和金融计算核心引擎呼之欲出。在2019杭州云栖大会开发者峰会上，蚂蚁金服计算存储首席架构师萧河就为大家分享了金融数据智能在蚂蚁金服的现状与发展。
深度学习之上，图神经网络（GNN ）崛起
由于深度学习在可推理和可解释性方面存在比较大的局限性，结合了图计算和深度学习的图神经网络（GNNs）成为近期学术界和工业界研究热度颇高的新方向之一。业界普遍认为，GNN 恰好可以弥补前面提到的深度学习无法解决的两个缺陷。近一年 GNN 在越来越多应用场景上取得了成功，但它也仍面临着许多挑战。
一文读懂MapReduce
Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。
阿里云图数据库GDB助力钉钉构建百亿量级知识图谱
客户简介钉钉（DingTalk）是阿里巴巴集团专为中国企业打造的免费沟通和协同的多端平台，提供PC版，Web版和手机版，有考勤打卡、签到、审批、日志、公告、钉盘、钉邮等强大功能。钉钉因中国企业而生，帮助中国企业通过系统化的解决方案，全方位提升中国企业沟通和协同效率。
软考高项笔记（一）：进度类计算
本篇博文开始，笔者将分享在学习高项中所收获的知识，第一篇博文我要归纳的笔记是在软考上午选择题和下午案例题都很重要的计算题类型中的进度类计算笔记。本篇博文主要用于学习和交流。归纳总结不仅是学习的重要方法，也是一种分享的途径，我在此希望与各位准项目经理共同努力，为早日实现人生理想而奋斗！
揭秘AI的魔法：如何用机器学习预测股市走势
在金融领域，股市走势的预测一直是一个复杂而充满挑战的问题。随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为解决这一问题的有力工具。本文将介绍如何使用机器学习技术来预测股市走势，包括数据准备、模型选择和结果分析等步骤。我们将通过具体实例和数据分析，展示机器学习在股市预测中的应用，并探讨其优势和局限性。最后，我们将提出一个开放性问题，引导读者进一步思考和探索。