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最大化阿里云 OpenAPI 能力的方法和实践

阿里云竞价实例OpenApi入门实践 本文目标是介绍开发者如何通过阿里云ECS SDK,合理快速的创建需要的抢占实例 准备工作: 首先要熟悉了解阿里云SDK的基础知识和调

  • 2022-03-05
  • 阅读89
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玩转tablestore入门与实践

TableStore 是阿里云自研首款分布式多模型数据库,属于 NoSQL 的类别。提到 NoSQL 数据库,现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再 仅仅依赖于关系型数据库,而是会根据不同的业务场景,来选型使用不同类型的数据库, 例如缓存型 KeyValue 数据会存储在 Redis,文档型数据会存储在 MongoDB,图数据会存 储在 Neo4J 等。

  • 2022-03-07
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玩转mongodb从入门到实战

2019 年,阿里云与 MongoDB 达成战略合作,作为云厂商独家支持 MongoDB 4.0 以及后续 最新版本的服务,与 MongoDB 的关系从开源社区到商业合作全面覆盖。同年,MongoDB 4.2 版本 发布,具备了分布式事务的处理能力,覆盖传统关系型数据库的事务能力。近期,阿里云 MongoDB 的云原生技术也从生命周期的托管逐步升级到资源池化与存储计算分离的云原生架构。利用云原生技 术架构,让传统数据库具备了系统资源灵活弹性升级的云化能力,帮助用户便捷的实现数字化转型升 级,降低企业 TCO 成本。

  • 2022-03-05
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玩转hbase和lindorm大数据入门和实战

数据库诞生于二十世纪的50年代,当时的应用场景仅限于国防、科研等大型应用场景。70年代小型机开始出现,随之出现 的是我们所熟悉的关系型数据库,如IBM的DB 2、Oracle、INGRES等。90年代PC机开始普及,一些企业开始做信息化 转型,ERP/CRM/财务软件开始涌现,这些软件都是运行在廉价的X86服务器和PC机上,所用的数据库是开源或商业的 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等。2000年后进入互联网大数据时代,数据急剧膨胀,传统的单机关系数据库已 经无法满足时代处理数据的需求,因此开始涌现一些像HBase,Redis、MongoDB的NoSQL数据库。

  • 2022-03-05
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阿里玩转ecs从入门到精通

本文主要大概分为 4 个部分,第一部分介绍云服务器 ECS 的基本概念;第二部分 对 ECS 的实例规格族进行一个详细的解读;第三部分给大家实战讲解如何去做 ECS 实 例的选型;最后一部分简单介绍一下如何去省钱省力的来使用 ECS。

  • 2022-03-05
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图模型在阿里安全中的实践

2019云栖大会-图模型在阿里安全中的实践,人工智能在用户安全领域的应用,属于AI感知领域的应用场景.部攻击导致的模型风险:例如,来自外部的对抗样本攻击可诱使算法识别出现误判漏判,输出错误结果。

  • 2022-03-05
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统一召回引擎在搜索推荐场景的应用实践

统一召回引擎在推荐场景的应用 打造个性化推荐效果的召回引擎 统一召回引擎的云上实践 阿里云开放搜索 开放搜索(OpenSearch)是基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站

  • 2022-03-05
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听见创业者的声音看见科技创新的力量

从消费互联网到产业互联网,科技创新的发展从未停止,对于众多科技创新型企业 来说,如何创造客户价值、市场价值和社会价值是一直思考的命题。如今,迷雾渐散, 技术和商业创新或将成为企业走向成功的重要法宝。看见新力量所关注的创业者正是在 科技创新的浪潮下不同赛道涌现出的新生力量,这些新生力量也是阿里云创新中心的伙 伴和用户。

  • 2022-03-05
  • 阅读143
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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