# 函数计算 #
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通过函数计算节点实现GitHub实时数据分析与结果发送
开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件，GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息，并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板，通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析，并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后，您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。
用户画像分析（MaxCompute简化版）
通过本教程，您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析，并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
超值选择：阿里云Elasticsearch Serverless在企业数据检索与分析中的高性能与灵活性
本文介绍了阿里云Elasticsearch Serverless服务的高性价比与高度弹性灵活性。
《C 语言神经网络中激活函数计算的深度剖析》
在神经网络中，激活函数如同神经元的“激发阈值”与“转换开关”，引入非线性因素，使网络能够处理复杂问题。C 语言实现时需注意数值稳定性、计算效率和代码可维护性，通过优化技术提高性能，确保神经网络在图像识别、自然语言处理等领域发挥强大作用。
AI助手测评 | 3步快速构建主动式智能导购AI助手
本文介绍了如何利用阿里云的百炼平台构建主动式智能导购AI助手。在当前经济形势下，企业通过AI技术可以有效降低成本并提升服务质量。主动式智能导购AI助手不仅具备专业知识和耐心，还能24小时不间断服务用户，帮助企业节省夜班客服费用。通过创建API-KEY、部署函数计算应用和集成百炼商品检索应用，企业可以在短短几步内快速构建这一智能系统。此外，文章还提供了详细的部署步骤和测评建议，确保企业在实际应用中能够顺利实施。
主动式智能导购 AI 助手构建方案评测
《主动式智能导购 AI 助手构建方案评测》详细评估了该方案在部署体验、技术原理理解及生产环境应用指导等方面的表现。方案在智能导购领域展现出一定潜力，但文档的详细程度和技术细节的阐述仍有改进空间，特别是在复杂操作和高级功能的指导上。总体而言，该方案具备优势，但需进一步优化以更好地满足企业需求。
云上金融量化策略回测方案与最佳实践
【飞天技术沙龙—阿里云金融量化策略回测Workshop】在上海诺亚财富中心正式举行，汇聚多位行业专家，围绕量化投资的最佳实践、数据隐私安全、量化策略回测方案等议题进行深入探讨。
主动式智能导购 AI 助手构建解决方案深度评测
《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案通过 Multi-Agent 架构，结合百炼大模型和函数计算，实现了精准的商品推荐。部署流程清晰，但在数据类型选择和配置优化方面存在不足。方案在生产环境应用中提供了基础指导，但仍需完善前端开发指南和数据管理机制，以更好地满足企业需求。
评测：《主动式智能导购AI助手构建》解决方案
这个解决方案为商家提供了一个强大的工具，可以显著提高顾客的购物体验。通过自动化和智能化的方式，商家可以更有效地满足顾客的需求，提高销售效率。
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