《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)PyTorch版是一本开源的技术书籍，书籍和涉及的样例代码遵守apache2.0开源协议。本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是使用PyTorch进行深度学习。不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率...

watch:{picker:{//为对象名handler(){//对象内数据变化会执行此方法document.getElementById('nowColor').style.color=this.picker.color},deep:true//深度监听申明字段}} ...

 点击下载《不一样的双11技术：阿里巴巴经济体云原生实践》本文节选自《不一样的双11技术：阿里巴巴经济体云原生实践》一书，点击上方链接即可下载！/导读：2019年阿里巴巴核心系统100%以云原生方式上云，完美地支撑了双11大促。这次上云的姿势很不一般，不仅是拥抱了Kubernetes，而且还以拥抱Kubern...

开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据，而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型，因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题，更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据，开发者可以通过使用QuickBI建立起多层次多粒度的取数模型。在构建取数模型前，简单介绍一下数据集的概念。QuickBI目前已...

根据Gartner对全球CIO的调查结果显示，人工智能将成为2019年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用Docker和Kubernetes代表云原生技术为AI提供了一种新的工作模式，将GPU机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要...

/本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——《TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘》 自修——阿里云智能数据库产品事业部高级专家第一代时序时空数据处理工具虽然通用关系数据库可以存储时序数据，但是由于缺乏针对时间的特殊优化，比如按时间间隔存储和检索数据等等，因此在处理这些数据时效率相对不高。第...

Flink的API大体上可以划分为三个层次：处于最底层的ProcessFunction、中间一层的DataStreamAPI和最上层的SQL/TableAPI，这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。时间属性是流处理中最重要的一个方面，是流处理系统的基石之一，贯穿这三层API。在DataStreamAPI这一层中因为封装...

2019年7月26日，在上海举办的阿里云合作伙伴峰会上，阿里云正式发布SaaS生态战略，计划用阿里云的品牌、渠道、资本、方法论、技术加持伙伴，成就亿级营收独角兽。该生态战略计划招募10家一级SaaS合作伙伴，通过SaaS加速器为合作伙伴提供应用开发、集成、上云、售卖的全链路解决方案，提升开发效率和集成效率，缩短商业化的...

自去年年初开始放风Helmv3将要开始开发，到去年年底KubeConn上海被一堆人追问到底啥时候发版本。今年五月份，Helmv3终于发布了第一个alpha版本，让我们来一窥新版本的Helm到底带来了什么。Helm3最大的期待莫过于移除掉Tiller。很难想象一个开源项目，移除其中的一个核心组件会受到如此巨大的欢迎，其实...

/摘要：分布式事务是分布式数据库最难攻克的技术之一，分布式事务为分布式数据库提供一致性数据访问的支持，保证全局读写原子性和隔离性，提供一体化分布式数据库的用户体验。本文主要分享分布式数据库中的时钟解决方案及分布式事务管理技术方案。混合逻辑时钟（HLC）可以实现本地获取，避免了中心时钟的性能瓶颈和单点故障，同时维护了跨实...

5月8日，阿里云召开区块链服务（BaaS）商业化发布会，会上再次表明阿里云BaaS只做平台基础设施，并欢迎更多生态伙伴共创垂直行业解决方案。区块链技术具备不可篡改的分布式账本，确保了信息的透明与共享，从而使得商业活动中点对点之间建立信任、达成共识的成本大幅下降。阿里巴巴集团学术委员会主席曾鸣提到过，区块链提供了“网状协...

/阿里妹导读：近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。AI科学家贾扬清如此评价道：“与Tensorflow、Caffe2等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。这和服务器端TensorRT等推理引擎的想...

在深度学习中，使用归一化层成为了很多网络的标配。最近，研究了不同的归一化层，如BN，GN和FRN。接下来，介绍一下这三种归一化算法。BN层是由谷歌提出的，其相关论文为《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariat...

深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化方式，模型最终达到的效...

在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss，L1/L2损失函数，IOULoss，GIOU，DIOU，CIOU图像识别：T...