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巧用云原生工具提升运维效率

云上运维问题及痛点 运维成本 ? 自研运维平台成本高 ? 传统的运维平台门槛较高,且维护 成本高 运维效率 ? 如何快速批量运维实例 ? 如何快速排查故障 运维规范 ? 如何适配云上不同的运维场景 ? 如何适配云上不同的操作系统

  • 2022-02-07
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强化学习在阿里的技术演进与业务创新

当前的机器学习算法?致可以分为有监督的学习、?监督的学习和强化学 习(Reinforcement Learning)等。强化学习和其他学习?法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到?为映射的学习,以使奖励信号函数值最?。如果智能 体的某个?为策略导致环境正的奖赏,那么智能体以后产?这个?为策略的趋 势便会加强。

  • 2022-02-07
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前端代码是怎样智能生成的

业界机器学习之势如火如荼,「AI 是未来的共识」频频出现在各大媒体上。李开 复老师也在《AI·未来》指出,将近 50%的人类工作将在 15 年内被人工智能所取 代,尤其是简单的、重复性的工作。并且,白领比蓝领的工作更容易被取代;因为蓝 领的工作可能还需要机器人和软硬件相关技术都突破才能被取代,而白领工作一般只 需要软件技术突破就可以被取代。

  • 2022-02-07
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企业物联网设备上云 解决方案

业务协议碎片化 ? 模组AT指令不兼容 ? 硬件资源受限 ? 网络不稳定 ? 无网络覆盖 ? 流量资费复杂 ? 海量设备检索 ? 瞬时消息并发 ? 设备固件升级 ? 设备增长,水平扩展 ? 设备失联,数据丢失 ? 防御攻击,数据安全

  • 2022-02-07
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企业级云网络,保障应用平滑上云

什么是应用型负载均衡ALBApplication Load BalancerVPCHTTP/HTTPS/QUIC等ALB自动伸缩Internet 应用型负载均衡ALB(Application Load Balancer)是阿里云推出的专门面向HTTP、HTTPS和QUIC等应用层负载场景的负载均衡服务,具备 超强弹性及大规模应用层流量处理能力。ALB具备处理复杂业务路由能力,与云原生相关服务深度集成,是阿里云官方提供的云原生Ingress网 关

  • 2022-02-07
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企业级数据库敏捷研发模式

敏捷开发模式是一种从1990年代开始逐渐引起广泛关注的一些新型软件开发方法,是一种应对快速变化的需求的一种软件开发能力。它们的具体名称、理念、过程、术语都不尽相同,相对于"非敏捷",更强调程序员团队与业务专家之间的紧密协作、面对面的沟通

  • 2022-02-07
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剖析公共云降低IT成本的奥秘

剖析公共云降低IT成本的奥秘 统一采购 统一供应链 基础设施规模带来的 批量成本优势 普惠科技 部署规模、覆盖度 广义弹性:云规模预铺 意味着低边际线性 扩容、容灾成本 持续增长 vs 突然峰值 狭义弹性:计算力和 业务曲线弹性伸缩包裹 极大提升资源利用率

  • 2022-02-07
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平头哥剑池cdk快速上手指南

平头哥联合阿里云社区推出了蓝牙电子书及语音电子书:《无需从 0 开发平头哥教 你 1 天上手蓝牙 Mesh 应用方案》,《无需从 0 开发 1 天上手智能语音离在线方案》,受 到了广泛好评。同时有许多用户反馈在开发过程中 SDK 的定义与生成方式的问题,为了解 决用户在剑池 CDK 开发环境中制作自定义 SDK 的问题,我们特别推出本书《平头哥剑池 CDK 快速上手指南》,方便开发者可以自定义自己平台的 SDK。

  • 2022-02-07
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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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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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