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阿里云技能认证
详细说明2023年07月
2023年06月
2023年05月
2021年10月
阿里云Pairec是一个用于搭建推荐系统的云原生解决方案,它可以帮助用户快速搭建高性能、高可用的推荐系统,并提供了代码生成、ab test服务、实验报表后台等多种功能和工具,使得搭建过程更加简单和高效。
以下是一些使用阿里云Pairec来搭建推荐系统的原因:
快速搭建:阿里云Pairec提供了丰富的召回组件、排序模型、推荐系统诊断工具,可以快速搭建出推荐系统的基础架构和核心算法,减少了开发人员的重复劳动和调试时间,提高了开发效率。
高性能:阿里云Pairec采用了先进的计算和存储技术,如hologres、graphcompute等,可以支持大规模数据的处理和实时推荐,能够提供高效的推荐算法和用户交互体验。
高可用性:阿里云Pairec提供了高可用性的设计和容错机制,能够保证推荐系统的稳定性和可靠性,避免因系统故障或数据丢失导致服务中断或数据损失。
降低成本:使用阿里云Pairec可以降低搭建推荐系统的成本,避免了开发、维护和管理大规模基础设施的费用和精力,同时也可以根据实际需求进行按需购买机器资源(如PAI-EAS打分资源),有效控制成本。
总之,使用阿里云Pairec来搭建推荐系统可以大大提高开发效率、推荐系统性能和可靠性,同时也可以降低成本,对于需要搭建推荐系统的企业和机构来说,是一种非常有吸引力的选择。
1、统计浙江省销量大于某量的销售城市排名:
select city, SUM(amt) AS total_amt
from table1
where province = '浙江省'
group by city
having count(*) > 1 and sum(amt) > 2000
order by total_amt desc
limit 10;
应该是用dcg 和ndcg 两个loss type来训练的时候需要
提工单,带上 logview的url
刷新页面试试呢
把数据置为表t,然后t * t 做笛卡尔积,然后对两两图片的标签+权重字段计算相似度,相似度可以写一个udf来实现。
增加sql 组件,select 这10个特征
用shell 脚本,把pai 命令包在for 循环里面
还支持pytorch https://help.aliyun.com/document_detail/148437.html
参考这个:https://help.aliyun.com/document_detail/154188.html
dataworks 中,或者odpscmd 命令行中使用。
alter Table aaa DROP COLUMN xxx
示例数据 假设已有一张表pageAds,它有三列数据,第一列是pageid string,第二列是col1 array,第三列是col2 array,详细数据如下。 pageid col1 col2 front_page [1, 2, 3] [“a”, “b”, “c”] contact_page [3, 4, 5] [“d”, “e”, “f”]
使用示例 单个Lateral View语句 示例1:拆分col1。命令示例如下: select pageid, col1_new, col2 from pageAds lateral view explode(col1) adTable as col1_new;
返回结果如下: ±-----------±-----------±-----------+ | pageid | col1_new | col2 | ±-----------±-----------±-----------+ | front_page | 1 | [“a”,“b”,“c”] | | front_page | 2 | [“a”,“b”,“c”] | | front_page | 3 | [“a”,“b”,“c”] | | contact_page | 3 | [“d”,“e”,“f”] | | contact_page | 4 | [“d”,“e”,“f”] | | contact_page | 5 | [“d”,“e”,“f”] | ±-----------±-----------±-----------+ ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「vthinkwen」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_24836169/article/details/113886217
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