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行在说 | “数据+算法”定义新世界(文末彩蛋)

今年是老阿里人张金银先生(花名:行在)第n次来到云栖大会。这一次,他以奇点云创始人的身份站在云栖大会“数智商业论坛”的讲台上,分享奇点云团队是如何为政企“造发动机”、帮助企业“提炼石油”的,正式向新朋友和老朋友们介绍了他的“新世界”。

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科技赋能零售,最终还是要消失于无形中

导读: 8月23日,“新零售论坛:零售业的再革命” 由数澜科技与华院数据在上海百联创业空间成功举办。数澜科技参谋长武凯(行竹)就“零售数据中台实践”进行了分享,并在“新零售创业的机遇与挑战”圆桌论坛中发表了独特的见解。

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让机器读懂用户——大数据中的用户画像

让机器读懂用户——大数据中的用户画像 摘要: 用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

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大数据是啥,可以吃的吗?

大数据并不一定要数据达到了多少体量才能算是大数据,但是如果数据简单量少到只需要用xlsx、SPSS等传统数据处理就能解决,就不需要再用大数据技术,有点杀鸡用牛刀的感觉。但大数据应用一定并不仅仅指分析,跳出传统数据分析的范畴,大数据应用领域可以指导使用在我们所有的生活工作业务、场景领域,例如个性化推荐、精准营销、风险监控等。

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数据人看Feed流-架构实践

关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人,所在的团队参与了阿里手淘、微淘Feed流的存储层相关服务,我们的HBase/Lindorm数据存储产品在公有云上也支持着Soul、趣头条、惠头条等一些受欢迎的新媒体、社交类产品。

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溢米教育推荐平台的效率与稳定性建设 | SOFAStack 用户说

本文来自 SOFAArk 用户—溢米教育投稿,分享其内部使用 SOFAArk 组件后极大提高内部推荐系统的开发效率和稳定性的案例。感谢溢米教育对 SOFAStack 的支持,同时也欢迎更多用户投稿 Join us。

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推荐系列(一):什么是推荐?

推荐系统基本结构介绍

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何为真正的 FaaS ?阿里舜天平台做了四大创新 | 6月3日云栖夜读

在本刊开篇文章中,讲述了:数据中心和云计算的超高增速,AI、视频、基因测序等应用对于算力的无尽渴求和摩尔定律发展事实上已经停滞的现实,均给异构加速带来了巨大的应用潜力和商机。

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机器学习工具、平台汇总

1. 平台和系统 TensorFlow — TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow PaddlePaddle — 百度研发的深度学习平台,具有易用,高效,灵活和可伸缩等特点,为百度内部多项产品提供深度学习算法支持 Apache SINGA — SINGA 是基于大型数据集训练,大型深度学习模块的常规分布式学习平台。

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当你打开天猫的那一刻,推荐系统做了哪些工作?

当年打开天猫的那一刻,它为你完成了华丽的变身,成为世上独一无二的“天猫”,这就是智能推荐的力量。今天,来自阿里巴巴搜索推荐事业部的算法工程师陈启伟为你介绍天猫如何玩转首页个性化推荐,揭开搜索推荐的神秘面纱。

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四年从P7到P9,这个阿里小二的秘诀是给自己挖坑

恶魔有一头精彩的头发。“紫色、灰色、灰色、雾霾蓝色、黄色、蓝色、紫色、绿色、灰色、绿色。”

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