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如何解决大规模机器学习的三大痛点？

阿里巴巴电商平台有上亿的用户和产品，每天产生百亿规模的用户反馈数据。比如淘宝首页的猜你喜欢场景，每天就有100亿规模的用户行为数据。如此超大规模的训练数据，给分布式机器学习带来了巨大的挑战，也引入了有趣的研究问题。

马云跟WTO总干事聊了聊：“赋能普惠全球化，我的工作就是这个”

张逸：限界上下文的边界

本文是我即将在2017年领域驱动设计中国峰会演讲《Bounded Context的实践意义》的部分内容。在本次演讲中，我将彻底对限界上下文做一个全方位的解剖，包括解读限界上下文的定义、价值，了解限界上下文的三种边界，并提出如何识别限界上下文的方法。

“汽车自动贩卖机”来啦！刷脸买车不是梦

今日，天猫汽车首家自动贩卖机门店在上海开张，仅需几分钟就能开上新车去兜风。进入汽车新零售时代，“像在自动贩卖机上买可乐一样买汽车”不是梦。

海云数据冯一村：AI能力服务平台如何在公安系统落地

北大教授邱泽奇：农村电商，为什么是菏泽？

AI根据视频画面自动配音 ，真假难辨 !（附数据集）

阿里数据库内核月报：2017年11月

数据库内核月报：2017年11月

PgSQL · 应用案例 · 流式计算与异步消息在阿里实时订单监测中的应用

MySQL · 最佳实践 · 分区表基本类型

MySQL · 引擎特性 · TokuDB hot-index机制

MySQL · 特性分析 · MySQL 5.7 外部XA Replication实现及缺陷分析

MySQL · 源码分析 · InnoDB LRU List刷脏改进之路

MySQL · 最佳实践 · 什么时候该升级内存规格

MySQL · 引擎特性 · DROP TABLE之binlog解析

MySQL · 数据恢复 · undrop-for-innodb

阿里数据库内核月报：2017年10月

数据库内核月报：2017年10月

MySQL · 捉虫动态 · 信号处理机制分析

PgSQL · 应用案例 · 经营、销售分析系统DB设计之共享充电宝

MySQL · 特性分析 · 数据一样checksum不一样

PgSQL · 内核开发 · 如何管理你的 PostgreSQL 插件

MySQL · 引擎介绍 · Sphinx源码剖析(三)

MySQL · 特性介绍 · 一些流行引擎存储格式简介

1 概述 本文简要介绍了一些存储引擎存储结构，包括InnoDB, TokuDB, RocksDB, TiDB, CockroachDB, 供大家对比分析 InnoDB InnoDB 底层存储结构为B+树，结构如下 B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为16k。

MySQL · 引擎特性 · InnoDB mini transation

MySQL · 性能优化· CloudDBA SQL优化建议之统计信息获取

PgSQL · 特性分析 · MVCC机制浅析

阿里数据库内核月报：2017年09月

数据库内核月报：2017年09月

MySQL · 源码分析 · 一条insert语句的执行过程

PgSQL · 应用案例 · 海量用户实时定位和圈人-团圆社会公益系统

MSSQL · 应用案例 · 日志表设计优化与实现

摘要 这篇文章从日志表问题引入、日志表的共有特性、日志表的设计需求、设计思路以及设计详细实现的角度，阐述了在SQL Server数据库中如何最优化设计日志表来降低系统资源的占用和提高系统吞吐量。问题引入 在平时与客户服务与交流过程中，我们不止一次的被客人问及这样的场景：我们现在面临如何设计SQL Server日志表方案，如何最优化设计数据库日志记录表。

MySQL · 源码分析 · Innodb 引擎Redo日志存储格式简介

如何在阿里云上构建高可用的跨AZ部署方案

引言 针对企业而言不管业务是不是在云上服务的稳定和连续性总归是无法回避的话题为了降低不可抗力因素对服务提供造成的影响我们有了高可用性和容灾的概念。虽然我们的产品已有很高的可用性我们仍不能忽视构建服务高可用性和容灾的重要性。

MySQL · 特性分析 · 利用gdb跟踪MDL加锁过程

MySQL · 特性分析 · 浅谈 MySQL 5.7 XA 事务改进

MySQL · myrocks · myrocks之Bloom filter

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HybridDB · 最佳实践 · 阿里云数据库PetaData

揭秘阿里小蜜：基于检索模型和生成模型相结合的聊天引擎 | PaperDaily #25

大咖丨交通运输部科学研究院：交通运输大数据的基础环境正日益成熟-清数•思享会

80%时间在灭火，普通工程师如何摆脱重复劳动？

自从无人化运维离我们有多远？阿里智能化运帷平台深度揭秘文章发布以来，就引来了众多运维从业者的关注，大家不禁思考，无人化运维离我们有多远？我们如何成为运维领域的专家，不被淘汰？阿里巴巴运维中台技术专家宋意，整合了阿里云效2.0运维产品StarOps，与你分享如何利用工具把人从日常重复工作中解脱出来，向专业垂直领域纵深发展，逐步成长为领域专家。

由参加领域驱动设计大会与自己所想的

2017首届领域驱动技术大会一直是我非常期望的，要非常感谢右军赠送的门票能够让我领略大会风采。 这届大会组织者非常用心，组织了非常多的话题可供探讨，确实大会的内容给我带来的感觉是震撼的，我之前对领域的了解也仅从《领域驱动设计》以及《实现领域驱动设计》这两本书中有过学习，以及在实现微服务生态体系的过程中有过一些接触。

别了，AlphaGo之魂——黄士杰

刚刚，DeepMind黄士杰博士发表消息，表示AlphaGo项目正式结束。如果一定要有一个人为AlphaGo的研究划上句点，黄士杰当之无愧。从AlphaGo第一次出现在公众视野时，黄世杰便是AlphaGo的最佳代言人。

双12根本不在话下，阿里首次揭秘扛过双11的千亿级特征分布式机器学习平台XPS

阿里巴巴电商平台有上亿的用户和产品，每天产生百亿规模的用户反馈数据。比如淘宝首页的猜你喜欢场景，每天就有100亿规模的用户行为数据。如此超大规模的训练数据，给分布式机器学习带来了巨大的挑战，也引入了有趣的研究问题。

高红冰：新零售成为中国数字经济的加速器

教你用Python爬虫股票评论，简单分析股民用户情绪

致研究生：一定要从这3个方面审视你的研究方向

WTO、达沃斯和eWTP宣布了一件大事，马云被夸“找到新工作”

阿里数据库内核月报：2017年08月

数据库内核月报 － 2017 / 08

PgSQL · 应用案例 · HDB for PG特性(数据排盘与任意列高效率过滤)

MySQL · 源码分析 · SHUTDOWN过程