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各位同学,感谢百忙之中剁手之余收看本期推送,我是今天的主播“心想事橙”~~双11进入倒计时,阿里是什么样的场景呢?
这几天的阿里园区,是酱婶儿的~
11月4日,阿里合伙人MM(戴珊)和Sam(曾松柏)为勇救轻生女孩的零售通小二迈进颁发「感动阿里大奖」。这是阿里巴巴从2006年启动该奖项以来颁出的第13个感动阿里大奖。
在一年中最炎热的季节,橙子有一群同事用周末时间实地探访了蚂蚁森林——库布齐沙漠,这也是离北京最近的沙漠,相距800公里。
上周连续三天,阿里巴巴为2198名五年陈同学举办了隆重的五年陈授戒仪式,多位阿里巴巴合伙人来到现场,分享了他们的故事与经历。橙子给大家摘录了3个小片段……
最近一周我、强子、Y哥三人,根据自身如何入门推荐系统,再结合三人分别在腾讯做广告推荐、字节做视频推荐、百度做信息流推荐的经历,整理出了这份万字入门推荐系统。内容十分详细,涵盖了推荐系统基础、进阶、实战的全部知识点,并且每一块都给出了我们自己看过且觉得高质量的参考资料,所以不管你是科班还是非科班,按照这条路线走下去,找到推荐系统相关工作是完全没问题的。
天池读书会之《机器学习算法竞赛实战》,由阿里云天池和图灵社区联合举办,本次邀请到图书作者本人,先就职于小米商业算法部的王贺大佬(鱼遇雨欲语与余)解读图书《机器学习算法竞赛实战》内容,以天池平台开放的二手车交易价格预测为例从实战入手了解机器学习竞赛的流程和几个核心的算法竞赛方向。
大家好,我是展翅高飞hhh,一个正在努力转算法的Java程序员,今天给大家分享下天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测参赛的感受和我的解决方案,希望对大家学习有所帮助。
阿里云天池团队在推出了国内第一本针对竞赛实操的图书之后重新出发,立足实际案例、剖析解决方案再次推出了深度学习好书:《阿里云天池大赛赛题解析——深度学习篇》。
近年来,大规模神经网络模型以及预训练等技术的成功实践推动着计算机视觉和自然语言处理等领域快速发展,同时也推动了多模态表征学习的研究。2020年Jeff Dean就曾指出,多模态研究将会是未来研究一大趋势。在国内,目前阿里巴巴达摩院智能计算实验室也在深度探索中文多模态预训练及超大规模预训练,近期相继推出了百亿、千亿和万亿参数M6模型 [1],实现了当前最大规模的多模态预训练模型,并将其应用到各大下游任务,广泛落地到搜索、推荐、服饰设计、智能文案等真实场景中。
Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一,几乎每个和数据打交道的人都不可避免,还有大量可视化工具是基于它的二次开发。
大家好,我是王岳泽,天津大学研究生,数据竞赛爱好者。 我有幸取得了阿里云天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测第一名,特将经验分享给大家~ 但由于水平、精力有限,难免存在谬误,请大家海涵!
赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。
高德启动Go业务建设已经有段时间了,主要包含Go应用落地,Go中间件建设,云原生三个部分。经过持续的发力,在这些方面取得了不错的进展。高德Go业务落地过程是如何实现的,遇到过哪些问题,如何解决?本文将为大家介绍相关经验,希望对感兴趣的同学有所帮助。
高精地图、高精采集车,是做地图和出行领域同学经常挂在嘴上的一些常用词儿。但是,圈外的同学可能会问,到底什么是高精?
最近,笔者有幸对高德打车订单Push项目进行了重构,与大家分享一下代码重构相关的工作经验,希望对大家有所启发。
地图采集车上有相机、激光、惯导等多种传感器设备,采集的数据为图像、激光点云、轨迹等,生成地图数据的流程中,需要将这些数据关联起来,但是这些设备都是各自独立运行的,而能完成这个任务的就是时间同步系统。
高精地图(High Definition Map)作为自动驾驶安全性不可或缺的一部分,能有效强化自动驾驶的感知能力和决策能力,提升自动驾驶的等级。对于自动驾驶来说,高精地图主要是给机器用的,但是在制作和分析过程中依然需要人能够理解。本文将为大家简单介绍下,在过去的一段时间里高德高精地图业务团队,在WEB三维引擎技术方面的一些探索和实践,如何让复杂抽象的地理数据呈现在人们面前,满足其业务编辑和分析的诉求。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德高精地图业务中心 向哲 为大家带来的《自动驾驶高精地图技术的现状和未来》。
高精地图(High Definition Map,HD MAP),和普通导航电子地图的主要区别是精度更高、信息更丰富。精度更高主要体现在高精地图的绝对坐标精度更高(指的是地图上某个目标和外部的真实世界事物所在位置之间的精度),可以精确到厘米级别;信息更丰富主要体现在高精地图不仅包含了道路信息,还涵盖了几乎所有与交通相关的周围静态信息。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德视觉技术中心 蔡炀 为大家带来的《超火爆的AR & 车道级导航背后的黑科技》。
作为DAU过亿的国民出行服务平台,高德地图每天为用户提供海量的检索、定位和导航服务,实现这些服务需要有精准的道路信息,比如电子眼位置、路况信息、交通标识位置信息等。读者是否会好奇,高德是如何感知到现实世界的道路信息,并提供这些数据给用户呢?
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德地图数据业务中心 王登 为大家带来的《高德地图数据生产自动化技术的路线与实践》。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德在线引擎中心 张涛 为大家带来的《面向精细化、智能化出行的高精定位技术》。
过去的一段时间里,高德地图App大前端团队一直在对前端低代码搭投技术进行探索,目前已经在客户端多个业务场景落地,充分验证了搭投技术支撑业务快速迭代的潜力。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德信息业务中心研发部 李海波(花名燚火) 为大家带来的《在高德如何吃喝玩乐!LBS信息分发的AI技术应用》。
“一图胜千言”,大数据时代来临,数据与人们生活密切相关。复杂难懂且体量庞大的数据给人的感觉总是冷冰冰的,让人难以获取到重点信息,也找不出规律和特征,数据价值发挥不出来。空间数据可视化就是为了解决这些问题,用通俗易懂的图形符号还原数据,表达多纬度数据信息,让你的数据“活”起来!
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德工程技术中心 郭忍东 为大家带来的《如何玩转新技术栈!高德大前端演进历程》。
大街上经常可见各家地图公司形形色色、各种品牌的地图采集车。究竟应该用什么样的车作为地图采集车的载车,对载车选择有什么要求或讲究?是不是随便什么车都行呢?
已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由机器学习研发部崔恒斌(花名:千瞳)为大家带来的
又到春招季!作为国民级出行服务平台,高德业务快速发展,大量校招/社招名额开放,欢迎大家投递简历,详情见文末。为帮助大家更了解高德技术,我们策划了#春招专栏#的系列文章,组织各业务团队的高年级同学以业务科普+技术应用实践为主要内容为大家做相关介绍。
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高精采集车是集成了测绘激光、高性能惯导、高分辨率相机等传感器为一体的移动测绘系统。高德高精团队经过多年深耕打造的采集车,具有精度高、速度快、数据产生周期短、自动化程度高、安全性高、信息量大等特点。
阿里巴巴高德地图算法岗(方向很多:机器学习,nlp,图像,推荐),主要base北京望京。
前言:又到春招季!作为国民级出行服务平台,高德业务快速发展,大量校招/社招名额开放,欢迎大家投递简历,详情见文末。为帮助大家更了解高德技术,我们策划了#春招专栏#的系列文章,组织各业务团队的高年级同学以科普+应用实践为主要内容为大家做相关介绍
地图空间可视化作为高德智慧交通前端业务中最重要的功能之一,承担着城市交通大脑、全境智能大屏等业务中大量的地图渲染需求。作为向用户展示交通数据的窗口,我们需要展现省、市、区、商圈、自定义区域多种场景,包括所有交通事件、拥堵指数、辖区等多种维度的数据,呈现着数据量大、元素种类多、逻辑展现重等特点。
高德开放平台在2020年初推出了AMap JSAPI 2.0版本,现在版本已经稳定下来。在JSAPI 2.0版本中我们采用了新的渲染管线,在每个渲染流程中都针对性的进行了性能优化。
高德地图联合阿里云天池平台举办的AMAP-TECH算法大赛已经落幕。本次大赛以“基于车载视频图像的动态路况分析”为赛题,赛题来源于高德真实的业务场景。路况信息不仅影响用户选择出行路线、出行方式、预估到达的时间,对于交通管理部门和城市规划部门也有重要的价值。
芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。
应用速递栏目:应用速递是面向IoT厂商推荐芯片开放社区(OCC)上的典型应用案例,便于IoT厂商精准获取方案,快速实现产品落地。
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自上期开始,我们开启了YoC组件系列内容的介绍,并带大家了解了YoC的CSI组件。本期将为大家介绍的是YoC的AT组件。本文将详细阐述AT组件的使用原理,开发所需要的其他依赖组件资源,以及在网络方面的应用,以帮助广大开发者熟悉AT组件的使用。
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