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Serverless 在大规模数据处理的实践

? 低成本:丰富的计量模式,无需再为“闲置资源”买单,Serverless 起来更简单; ? 高可用高并发:多可用区容灾、毫秒级弹性伸缩,解决高并发; ? 开箱即用的强大监控系统:监控函数实时详情,可快速定位问题,以及提供业务分析能力等 ? 更轻量更灵活:与 OSS 等云产品天然集成,支持NAS、ECS云盘等多种存储类型,快速实现音 视频转码、NLP 分词提取等;也可满足各种类型定制性的高级需求,多种操作组合流程,如:转 码+ 加水印 + 记录转码详情到数据库、制作视频首页 GIF、预热 CDN 等等

  • 2021-05-06
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serverless云开发助力前端行业升级

未来十年基于云的开发者增长规模巨大,传统开发方式研发体系建设成本巨大,云时代开发方式将让雇主有机会专注业务。 云时代开发原住民特征:所有的创新创业,应用开发,全部基于云计算,并将此视为理所当然。

  • 2021-05-06
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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦,业务更聚集于自身而加速创新,基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理,收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力,完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准,通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略,加速中国社会的数字化转型

  • 2021-05-06
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阿里巴巴代码缺陷检测探索与实践

? 开发者往往在commit message中记录了修复意图 ? 75%的修复提交包含删除缺陷代码和新增修复代码的模式 ? 修复相关文件数往往少于三个,commit会引入修复无关文件 ? 常见的修复缺陷:故障点,重构点,代码风格问题,性能问题

  • 2021-05-06
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阿里巴巴云原生实践15讲

全世界的架构师们都在对“云原生”侃侃而谈,描绘多云时代的应用治理方式,不经意间就把“sidecar”这种容器组织方式当做了默认选项。在“云”已经成为了大众基础设施的今天,我们已经习惯了把“容器”当做现代软件基础设施的基本依赖。这就像我们每天打开 Eclipse 编写 Java 代码一样自然。

  • 2021-05-06
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组网雷达协同干扰资源分配模型及算法_赵忠凯

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。

  • 2021-05-06
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型_刘渝根

为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。

  • 2021-05-06
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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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