阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍 一. DataX3.0概览 ​ DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。

《逐云》第三期，我们拍了阿里巴巴通用计算平台负责人关涛，记录了他的学生时代，以及为什么从美回国来到阿里巴巴做通用计算平台，以及他对未来的展望。

PyODPS，拥有对于Python用户传统的数据分析和机器学习愉快的体验，包括了DataFrame框架和机器学习模块，它们类似于pandas+scikit-learn，能用它们进行数据分析、绘图、机器学习等等。

本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。

今天是2017杭州·云栖大会的第一天，这场科技盛宴吸引了来自全球的参展商、开发者、相关从业人员以及科技爱好者。 在今天上午的主论坛，阿里云总裁胡晓明在发言中重点提及的新一代计算平台MaxCompute将在本次大会中多次亮相。

概述 在人工智能领域存在这样的现象，很多用户有人工智能的需求，但是没有相关的技术能力。另外有一些人工智能专家空有一身武艺，但是找不到需求方。这意味着在需求和技术之间需要一种连接作为纽带。 今天PAI正式对外发布了“AI市场”以及“PAI自定义算法”两大功能，可以帮助用户5分钟将线下的spark算法或是pyspark算法发布成算法组件，并且支持组件发布到AI市场供更多用户使用。

大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。

随着集团内各种离线处理、实时反馈、在线学习和分析系统的发展壮大，为算法同学使用数据提供了更多的手段和玩法，能够从数据中挖掘出更多的宝藏。但是仅仅产出数据是不够的，他们需要将数据结合算法在线服务的方式应用到业务中去，才能真正产生价值。从搜索事业部的现状来看，算法的作用方式主要有两种，一种是嵌入引擎内.

本期周刊带来了开源社区重要的产品更新，包括Flink和Alluxio等，还有互联网一线公司以及传统银行业的最新大数据应用实践。

在之前的文章中，我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这一系列的第二篇文章，本文将在第一篇的基础上更进一步，主要探讨如何监视与网络相关的指标，从而识别背压等因素带来的影响，或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。

2017/12/20 北京云栖大会上阿里云MaxCompute发布了最新的功能Python UDF，万众期待的功能终于支持啦，我怎么能不一试为快，今天就分享如何通过Studio进行Python udf开发。

5月底MaxCompute开启大数据计算技术共享计划，第一季，为大数据爱好者和企业客户带来了MaxCompute数据开发实战的四次主题分享，有1500多名用户线上参加了共享季直播。7月24日，MaxCompute开启第二季技术公开课，近6000名大数据爱好者和企业客户参加了第二季的5次主题直播，越来越多的大数据专家、技术牛人、爱好者参与到我们的技术共享活动中来，让我们一起玩大数据如烹小鲜吧。

Presto架构 Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点，一个Discovery Server节点，多个Worker节点组成，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。Coordinator负责解析SQL语句，生

基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务 从IT到DT、从电商到新商业，阿里巴巴的每个细胞都存在大数据的DNA，如何挖掘大数据的价值成为抢占未来先机的金钥匙！传统的大数据开发主要基于离线计算平台MaxCompute（ODPS）进行天级别、小时级别的批量数据分析，但近些年随着618、99.

交互搜索 交互搜索是一种新的产品形态，可以和用户对话，记住用户的购物需求和偏好，提供购物知识和建议。在搜索页面下拉就可以进入了，类似于微信的小程序的进入方式。 自然语言理解 对话和搜索的最大区别就是对话是多轮的，而搜索是单轮的。

正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。

利用多智能体强化学习技术来进行多场景的联合排序优化

峰值期间，汇合营销每天需要收集、分析和存储20多亿条的访客浏览轨迹；同时，还需要根据用户需求在亿级日志表中做秒级查询。

常见问题解决及优化指南

本周包括 全景洞察大数据全貌、数据分析师的职业规划、打造智能聊天机器人、E-Mapreduce的相关实践及动态、最近值得关注的大数据会议。

阿里巴巴分布式调度系统被命名为“伏羲”，主要负责管理集群的机器资源和调度并发的计算任务，为上层分布式应用提供稳定、高效、安全的资源管理和任务调度服务。本文将向读者展示阿里是如何使用伏羲来对5000节点集群进行调度与性能优化的。

转载自xingbao各位好，这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第三篇，今天主要介绍针对在线服务的资源强稳定 一、FuxiMaster简介 FuxiMaster和Yarn非常相似，定位于分布式系统中资源管理与分配的角色：一个典型的资源分配流程图如下所示： 作为调度器，目前FuxiMas

更丰富的组件、更多的模板、更有智能设计AI马良加持，更多功能邀请你体验！

2019 年即将落下帷幕，这一年对于 Apache Flink 来说是非常精彩的一年，里程碑式的一年。随着这一年在邮件列表发送了超过 1 万封邮件，JIRA 中超过 4 千个 tickets，以及 GitHub 上超过 3 千个 PR，Apache Flink 迎来了快速的发展。

MaxCompute (ODPS) ( __注1__ )是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 ODPS2.0除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

本文主要介绍了在MaxCompute JDBC 2.0 beta 之后就易用性方面对配置相关变更的说明

Apache Spark 系列技术直播 Spark SQL 实践与优化 内容简介： SparkSQL介绍 基本原理 支持的DataSource介绍 Hue/Zepplin/Livy周边跟SparkSQL的集成使用等 SparkSQL优化 SparkSQL Catalyst优化 AE优化 Shuffle优化 直播时间： 2018.

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

背景 EMR Spark提供的Relational Cache功能，可以通过对数据模型进行预计算和高效地存储，加速Spark SQL，为客户实现利用Spark SQL对海量数据进行即时查询的目的。Relational Cache的工作原理类似物化视图，在用户提交SQL语句时对语句进行分析，并选出可用的预计算结果来加速查询。

其实是概念图，这是阿里巴巴搜索和推荐引擎体系在深度学习时代的新面貌，十年磨一剑，详细介绍随后就来。

去年开始涉足人工智能技术应用于证券投资领域的研究，将近两年的研究实践，发现公开资料上很多关于人工智能（AI）对证券投资业发展影响的文章都存在几个明显的思维误区：①一个是对人工智能的认识有误。人工智能是个广域笼统的概念，但基石是机器学习，以机器学习算法构建逻辑和规则为基石的人工智能与自动化程序软件及通过数据回测构建起来的以固定逻辑运行的量化投资模型是完全不同的事物，区别就好比活鸡和模型鸡，需要明白自动化软件不是人工智能，国内大多数所谓智能投顾其实还不是真正意义上的人工智能投顾；②另一个是曲解了人工智能在证券投资行业的应用。

Spark GraphX是一个比较流行的图计算框架，如果你使用了阿里云的E-MapReduce服务，可以很方便的运行图计算的作业。 下面以PageRank为例，看看如何运行GraphX作业

Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理，提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外，Spark 不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。

通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

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本文详细介绍YOLO11，包括其全新特性、代码实现及结构框图，并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进，如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头，显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别，并展示了训练过程和结果的可视化

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5月16日，2020 首场 Meetup 重磅上线。一如既往，本次 Meetup 邀请了来自袋鼠云、网易云音乐、有赞及阿里巴巴的四位技术专家为您现场直播，让您足不出户，有直播看、有干货学、有奖品拿～

在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案，描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法，并进行对比。

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摘要： 本文档详细介绍了如何使用若依框架快速搭建一个基于SpringBoot和Vue3的前后端分离的Java管理后台。教程涵盖了技术点、准备工作、启动项目、自动生成代码、数据库配置、菜单管理、代码下载和导入、自定义主题样式、代码生成、启动Vue3项目、修改代码、以及对代码进行自定义和扩展，例如单表和主子表的代码生成、树形表的实现、商品列表和分类列表的改造等。整个过程详细地指导了如何从下载项目到配置数据库，再到生成Java和Vue3代码，最后实现前后端的运行和功能定制。此外，还提供了关于软件安装、环境变量配置和代码自动生成的注意事项。

本人小白，初次学习PAI,欢迎和大家一起交流学习这个PAI学习。阿里API直播课程的“手把手在线直播实操：机器学习PAI教你如何品酒”，我这边也就是学习一下。<br />数据源:<br />数据大小:96.1 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表<br />