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能力说明:
掌握封装、继承和多态设计Java类的方法,能够设计较复杂的Java类结构;能够使用泛型与集合的概念与方法,创建泛型类,使用ArrayList,TreeSet,TreeMap等对象掌握Java I/O原理从控制台读取和写入数据,能够使用BufferedReader,BufferedWriter文件创建输出、输入对象。
能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
能力说明:
基本的计算机知识与操作能力,具备Web基础知识,掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性,掌握HTML与CSS的入门知识,可进行静态网页的制作与发布。
能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
阿里云技能认证
详细说明
本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口,在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图,这部分容易出错,第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。
本文介绍如果通过postman调用阿里云通义千问API,然后介绍如果使用多语言集成,最后介绍了快速使用postman压测创建的API请求。
在Ubuntu上设置Python Flask应用为开机启动服务,需要通过Systemd进行管理。首先,创建并编辑Systemd服务单元文件,指定`ExecStart`为Python解释器及Flask入口脚本,`WorkingDirectory`为应用目录,`User`和`Group`为运行用户,以及必要的环境变量。然后,使用`systemctl`命令进行daemon-reload,启用并启动服务。最后,检查服务状态以确保启动成功。重启机器测试,确认应用能自动启动。
本文通过在国外Region ECS创建ECS,通过ECS部署应用,然后使用CDN加速部署应用,全链路测试体验阿里云CDN通过IP加速服务的功能。
开通阿里云灵积服务并创建API-KEY,添加Java依赖`dashscope-sdk-java`版本2.11.0。示例代码展示如何使用SDK进行多模态对话,调用`MultiModalConversation`进行交互,并打印结果。测试结果显示输出对一张图片的描述。参考链接提供通义千问VL快速入门指南。
阿里云通义百炼平台流程编排使用教程。
本文以魔搭数据的模型为例,演示在DSW实例中如何快速调用模型,然后通过Python SDK将模型部署到阿里云PAI EAS服务,并演示使用EAS SDK实现对服务的快速调用,重点针对官方关于EAS模型上线后示例代码无法正常调通部分进行了补充。
本文主要演示如何使用阿里云Ubuntu20.04,并使用阿里云DMS工具登录MongDB。
以阿里云ECS为服务器,搭建FTP服务并在本机使用FileZilla连接服务。
针对官方教程中省略和易出错的部分进行了补充,在使用过程中如果有更多问题,建议工单或者任务单咨询阿里云售后服务人员。
针对阿里云最新推出的大模型平台:百炼,试用其应用中心的功能,通过Step By Step详细演示该产品的使用。
Java基于easyexcel,写入结果至Excel。
在 Linux 操作系统中,经常需要检查文件的大小,文件实际的大小和文件占用磁盘的大小往往是不一致的,下面梳理记录集中常见的查看文件大小的方法。
本文以CIFAR10数据集为例,通过自定义神经元网络,完成模型的训练,并通过Flask完成模型的在线部署与调用,考略到实际生产模型高并发调用的述求,使用service_streamer提升模型在线并发能力。
PAI提供的云原生基础AI平台,提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。本文演示如何在DLC上面运行Pytorch DDP任务。
因为网络及python包版本的原因,dsw实例在使用git指令下载hugging face资源的时候,总是会出现这样或那样的问题,本文基于实际测试遇到的情况,给出对应的解决方案。
wandb是一个免费的,用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具,有更加丰富的用户管理,团队管理功能,更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。
DashScope灵积模型服务以模型为中心,致力于面向AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择,并为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务API。DashScope灵积模型服务依托达摩院等机构的优质模型,在阿里云基础设施之上构建。灵积服务4.11号刚刚开通公测,目前提供Paraformer语音识别API能力,后续通义千问也将通过该服务对外提供API能力。本文演示如何快速通过Python SDK接入服务。
ModelScope是阿里巴巴打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!本文演示如何将模型部署到阿里云的EAS,对外提供服务。
ModelScope是阿里巴巴打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!本文通过Docker Image的方式演示服务的快速使用。
物联网平台通过设备分发实现设备跨地域、跨实例或跨账号的分发。分发后,物联网平台下发新的连接地址给设备,设备本地固化收到信息之后,直接连接新的地址,免去二次烧录设备信息。本文主要演示指定地域的分发方式,设备完成分发后,通过向认证中心请求新的连接地址,重新建立连接。
阿里云账号可以通过创建并授权用户角色的方式赋予其他云账号一定的资源权限,其他云账号扮演该角色,并为其名下的RAM用户授予AssumeRole权限之后,其他云账号或其子账号可以通过访问STS接口获取临时AK和Token函数,调用日志服务API接口。
DSW默认并未安装中文字符集,在使用matplotlib换图图标使用到中文的时候,往往无法正常显示中文字符。下面通过下载字符集及代码指定的方式提供一种DSW作图支持中文字符集的方法。
日常开发过程中,html可以画出非常好看的效果图,但是很多第三方工具并不支持直接展示html,这就需要通过一些第三方工具将html转换为png。很多第三方jar包在做转换的时候,经常出现转化后因为部分css标签不支持,图片效果错位的情况。本文演示一种python html2image包转换图片的案例。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。本文介绍通过Dockerfile生成镜像,对外部署通过API接口的方式调用绘图服务。
常见问题解答记录
PAI-DSW是一款云端机器学习开发IDE,为您提供交互式编程环境,适用于不同水平的开发者。PAI-DSW集成了开源JupyterLab,并以插件化的形式进行深度定制化开发。您无需任何运维配置,即可进行Notebook编写、调试及运行Python代码。当然也可以通过Conda的方式安装R Kernel,使用jupyter运行R脚本。
本文以mnist为数据集,使用keras 构建CNN网络,将训练获取的模型通过Tensorflow Serving方式部署提供Rest Full接口,分别使用PostMan和Python调用服务,代码编辑调试使用阿里云PAI DSW实例,模型部署使用阿里云ECS虚拟机。
设备接入物联网平台之前,需通过身份认证。目前,物联网平台支持使用设备密钥、ID²和X.509证书进行设备身份认证。目前用户使用较多的是设备秘钥认证,物联平台目前提供四种设备秘钥认证方案:一机一密、一型一密预注册、一型一密免预注册和子设备动态注册。本文主要通过Code方式分别给出这几种方案的实现。
PAI-DLC(Deep Learning Containers)是基于阿里巴巴容器服务ACK(Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes)的深度学习训练平台,为您提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。本文主要演示如何在PAI DLC上面运行LeNet Sample。
PAI-DSW是一款云端机器学习开发IDE,为您提供交互式编程环境,适用于不同水平的开发者。PAI-DSW集成了开源JupyterLab,并以插件化的形式进行深度定制化开发。您无需任何运维配置,即可进行Notebook编写、调试及运行Python代码。同时,PAI-DSW提供丰富的计算资源,且对接多种数据源。通过EASCMD的方式,可以将PAI-DSW获得的训练模型部署为RESTful接口,对外提供模型服务,从而实现一站式机器学习。本文主要演示如何在DSW实例中安装Python37并创建JupyterLab。
在日常第三方地址调用过程中,很多接口时异步接口,可以使用轮询的方式基于第一次请求返回的参数查询处理的结果,这种方式往往比较麻烦,特别是对一些长时间无法处理的任务,往往需要多次轮询才能获取结果。通过配置回调地址的方式来实现调用结果的监听;部分服务如阿里云MNS Topic、腾讯云的CMQ,都支持通过配置HttpEndpoint的方式实现消息的http方式订阅监听;这两种模式都是本地启动:HTTP Server,第三方服务通过已经配置的地址来请求服务,最终实现服务的监听。下面通过一个Python3 Http Server实现对:异步长文本语音合成和mns topic演示相关功能。
DSW实例自带系统盘存储为临时存储,停止或删除实例后,该存储清空。如果需要永久化存储,需要选择已创建的NAS类数据集进行挂载。目前主要通过创建数据集关联创建的NAS,然后使用NAS存储。本文主要演示整个流程的操作。
为实现一站式算法应用,PAI针对在线推理场景提供了在线预测服务PAI-EAS(Elastic Algorithm Service),支持基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应。通过PAI-EAS,您可以将模型快速部署为RESTful API,再通过HTTP请求的方式调用该服务。模型部署后,可以基于http方式&认证Token的方式实现服务的Restful 方式调用。本文主要演示自定义token模型的部署方式。
PAI-Studio提供自定义Python脚本的功能,您可以使用该组件运行自定义的Python函数,并且支持自定义安装依赖包。本文为您介绍该组件的配置详情,包括自定义输入输出桩数量、脚本设置及执行配置。本文通过使用Python脚本读取ODPS上游表,演示Python脚本组件的使用。
LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别图像中的手写数字。本文主要演示在阿里云PAI DSW实例中使用GPU资源运行LetNet网络。
本文对SVD算法原理进行简要的介绍,然后在iris数据集上面测试算法的效果。
本文对PCA算法原理进行简要的介绍,然后在iris数据集上面测试算法的效果。
本文对kmeans算法原理进行简要的介绍,然后在iris数据集上面测试算法的效果。
本文主要通过:普通最小二乘发线性回归(OLS)、局部加权线性回归(LWLR)和分类回归树(CART)三类线性回归算法演示线性回归的一般使用。
本文首先对adaboost算法原理进行简要的介绍,然后在iris和mnist数据集上面测试算法的效果。
本文首先对SVM算法原理进行简要的介绍,然后在iris和mnist数据集上面测试算法的效果。
简介: 本文首先对Logistic回归算法原理进行简要的介绍,然后在iris和mnist数据集上面测试算法的效果。
本文首先对朴素贝叶斯算法原理进行简要的介绍,然后在iris数据集上面测试算法的效果。
本文首先对决策树算法原理进行简要的介绍,然后在iris数据集上面测试算法的效果。
本文首先对KNN算法原理进行简要的介绍,然后在手写体数据集上面测试算法的效果。
数字孪生是物理世界的数字化呈现,可通过构建孪生体来描述设备、流程、系统、场景等业务模型,对物理世界实体信息进行实时采集、运算分析、监控统计等,助您更精准地掌握业务模型动态变化,进而实现对实际生产过程的提效和降本目的。本文从产品创建开始,一步一步演示如何使用物联网平台的数字孪生功能。
ArrayList集合的四种遍历方法:for循环、迭代器、增强for循环和jdk1.8 之后增加的lambda表达式。
阿里云机器学习模型在线服务自定义Processor部署PMML模型(一)中介绍了使用EASCMD搭建环境,进行自定义processor的部署,这里介绍使用阿里云提供的镜像进行模型的在线部署,并通过Java SDK演示模型的在线调用。
Processor是包含在线预测逻辑(模型加载和请求预测逻辑)的程序包,如果PAI-EAS提供的官方通用Processor无法满足模型部署需求,则可以根据Processor的开发标准自定义Processor。本文演示如果在本地搭建环境进行测试,并通过EASCMD指令打包方式上传服务到EAS服务器,实现模型在线调用。