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"当前互联网技术早已进入了大数据、人工智能的阶段，各种计算模式，计算引擎层出不穷。同时不仅仅是数据计算，机器学习框架最近几年也是层出不穷：Keras，PyTorch，Caffe2，TensorFlow……可以说每一个计算引擎的兴起，都意味着计算技
Python程序语言与机器学习实践可以称得上是“珠联璧合”。写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python 里通常可以用很少的时间实现。Python 几乎就是 import
为了实现愿景，我们要处理好LBS大数据和用户之间的智能链接。信息检索是其中的关键技术，而搜索建议又是检索服务不可或缺的组成部分。本文将主要介绍机器学习在高德搜索建议的具体应用，尤其是在模型优化方面进行的一些尝试，这些探索和实践都已历经验证，取得了不错的效果
今天，我们就来分享阿里工程师的实践成果：将深度学习模型的大规模分布式训练框架 PAISoar应用于绿网模型后，绿网模型在128 GPU卡上取得101倍的计算加速比，效果显著。在社区版 Tensorflow 中，分布式训练是基于 Parameter Serv
围绕日志，挖掘其中更大价值，一直是我们团队所关注。在原有日志实时查询基础上，今年SLS在DevOps领域完善了如下功能：。上下文查询实时Tail和智能聚类，以提高问题调查效率提供多种时序数据的异常检测和预测函数，来做更智能的检查和预测数据分析的结果可视化强
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