将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景，我们将视频AI的功能分成四个大部分，视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等，利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理；视频理解功能包括视频分类、标签，人物识别、语音识别，同时也包括对视频中的文字进行识别（OCR）；视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成，同时支持新闻拆条；关于视频版权，支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(下)
今天继续谈阿里的这本书，包括数据服务平台、数据挖掘平台、数据建模、数据管理及数据应用，希望于你有启示。
1、数据服务平台
数据服务平台可以叫数据开放平台，数据部门产出海量数据，如何能方便高效地开放出去，是我们一直要解决的难题，在没有数据服务的年代，阿里的数据开放的方式简单、粗暴，一般是直接将数据导出给对方，我想，现在大多公司的开放应该也是如此吧，虽然PaaS喊了这么多年，但真正成就的又有几个？
即使如阿里，在数据开放这个方向上的探索和实践，至今也有7个年头了，任何关于数据开放毕其功于一役的做法都将失败，任何一次数据开放的改进都是伴随着对于业务理解的深入而成长起来的。
数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》
案例
1、《多字段，任意组合(0建模) - 毫秒级实时圈人 - 最佳实践》
2、《IoT(物联网)极限写入、消费 最佳实践 - 块级(ctid)扫描》
3、数据采样和脱敏实践
《PostgreSQL 数据采样与脱敏》
《PostgreSQL 巧妙的数据采样方法》
4、数据清洗和去重实践
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Linux高性能服务器设计
C10K和C10M
计算机领域的很多技术都是需求推动的，上世纪90年代，由于互联网的飞速发展，网络服务器无法支撑快速增长的用户规模。1999年，Dan Kegel提出了著名的C10问题：一台服务器上同时处理10000个客户网络连接。
阿里云机器学习平台的思考
最近读了阿里的《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》，对于其机器学习平台也蛮感兴趣，正好阿里出了本新书《解析阿里云机器学习平台》，顺便读了下，感触也不少，结合最近团队机器学习的一些思考，特别在此分享于你。
机器学习应用中的UI个性化
在这篇文章中，我们看看关于机器学习应用中的UI个性化问题，谈一谈为什么在应用程序开发的过程中交流和沟通是成功的关键。
