MaxCompute Mars开发指南
Mars 算法实践
人脸识别
Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架 ，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。
深度学习(11)：序列模型
深度学习(11)：序列模型
2018-03-09
采用循环神经网络能够建立各种各样的序列模型（Sequence Model）。加入一些注意力机制，能够使这些序列模型更加强大。
Seq2Seq模型
2014年Cho等人在论文[Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation]中首次提出了Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型。
从输入 URL 到页面加载完成的过程中都发生了什么事情?
wuduoyi.com
背景
本文来自于之前我发的一篇微博：
不过写这篇文章并不是为了帮大家准备面试，而是想借这道题来介绍计算机和互联网的基础知识，让读者了解它们之间是如何关联起来的。
为了便于理解，我将整个过程分为了六个问题来展开。
第一个问题：从输入 URL 到浏览器接收的过程中发生了什么事情？
从触屏到 CPU
首先是「输入 U
跨越语言鸿沟-跨境电商多语言翻译实现电商全球化
2018云栖大会上海峰会，阿里云高级技术专家太武对跨越语言鸿沟-跨境电商场景多语言翻译应用和实践进行了讲述。机器翻译助力跨境电商全球化。本文主要从机器翻译的背景，具体翻译跨境电商以及搭建跨界电商场景语言翻译技术条件以及运营的技术挑战及创新。
上帝的巴别塔在崩塌？阿里翻译一年2500亿次调用，节省25亿美元
神经网络机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)模型自2013年在学术界首次被提出后，就不断快速发展，目前在某些语种和场景下，译文质量甚至可以达到人工翻译的水平。
阿里翻译团队自2016年10月起正式开始自主研发NMT模型，2016年11月首次将NMT系统的输出结果应用在中英消息通讯场景下的外部评测中并取得了不错的成绩，翻译质量有了大幅度提升。
PaperWeekly 第二十一期 --- 多模态机器翻译
引
多信息融合是一个重要的研究趋势，尤其是对于训练数据缺乏的任务来说，如何融入其他相关信息来提高本任务的准确率是一个非常值得研究的问题。机器翻译是一个热门的研究领域，随着训练数据规模地增加，各种NN模型的效果也取得了突破的进展，google和百度均已部署上线NMT系统；融合图像、音频、视频、文本.
7月19日科技联播：欧盟罚款谷歌43.4亿，谷歌回应：我不服！
你只知道AI造福人类却不知道AI也能毁灭人类吧，这回科技圈的网红“马斯克”可做了一回造福人类的好事儿！欧盟罚款谷歌，谷歌表示：我不服！我要上诉！纳什叫上林书豪投了一家华人AI公司，是什么让篮球运动员也对创投圈也感兴趣了？今天的科技圈可不平静，来看看发生了哪些大事儿！