教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）
长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。
诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。
如何回答性能优化的问题，才能打动阿里面试官？
阿里妹导读：日常工作中，我们多少都会遇到应用的性能问题。在阿里面试中，性能优化也是常被问到的题目，用来考察是否有实际的线上问题处理经验。面对这类问题，阿里工程师齐光给出了详细流程。来阿里面试前，先看看这篇文章哦。
PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询性能
本文主要要展示的是PostgreSQL在位置信息近邻（KNN）查询方面的性能。
测试类型point，索引类型GiST。
（PostGIS同样支持KNN查询，性能和本文的测试差不多）
测试数据量大于100亿。
如何合理的规划jvm性能调优
JVM性能调优涉及到方方面面的取舍，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。但也有一些基础的理论和原则，理解这些理论并遵循这些原则会让你的性能调优任务将会更加轻松。为了更好的理解本篇所介绍的内容。你需要已经了解和遵循以下内容:
1、已了解jvm 垃圾收集器
2、已了解jvm 性能监控常用工具
3、能够读懂gc日志
4、确信不为了调优而调优，jvm调优不能解决一切
阿里OCR-图像文字的识别和理解
2018云栖大会上海峰会，阿里巴巴图像高级算法专家王永攀对阿里OCR-文字识别技术解读和应用实例分享。OCR的本质是识别图片中的文字，即在复杂的图片背景下对所需目标文字进行识别提取。主要从什么是OCR、OCR算法和读光产品及其应用进行了介绍。展示阿里OCR在文字识别中强大的应用。
性能压测工具选型对比
本文是《Performance Test Together》（简称PTT）系列专题分享的第二期，该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解，以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系，并提供有例可依的实战。
独家揭秘 | 阿里怎么做双11全链路压测？
阿里妹导读：#技术双11系列#全链路压测是阿里的首创，我们将从工作内容、操作过程、运行总结等多个方向来介绍下阿里内部典型电商活动（如双11准备），以给大家展示一个完整的压测流程，帮助更多的企业和用户更好的完成性能测试。
