如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
618购物狂欢节前后，网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现，同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据。
最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”，做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招，发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆，一共发布了16款新机。11月28日这天，更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立：抓住全面屏热点，连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者，iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此，许多手机厂商都推出了全面屏手机，11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机：M7 Plu
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
找到工作社群会员（现在是分析部门的一个负责人）招了一个面霸，面霸面试期间懂各种机器学习理论等，但是入职以后，之前没有认真做过项目，却连一份基础的分析报告都做不好。
中国男人外表配不上中国女人，这是最近在各大社交网络掀起热烈讨论的话题。不管你是否认同这个结论，你都要承认，中国大多数男人并不注重仪表着装，与女人们在“美丽事业”上花费大把时间和金钱的现状截然相反。 男人不注重形象，影响电商格局？ 爱美之心人皆有之。女性用户生来就知道装扮自己，服装、美妆、美容、健身、减肥以及整容产业基本是由女性用户在支撑。男人更多是崇尚硬实力的比拼，权势、财富、学问、才艺、魄力等等，大多数男人认为只要着装整洁顺眼即可，知道如何搭配，保养，塑造形象的男人是小众群体。 于是乎，大街上，写字楼，
机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
本文介绍了在零售商工作的数据科学家、项目经理和业务主管利用自动机器学习和Azure机器学习服务来减少产品库存过剩的具体过程。
去年11月，我写了一篇关于使用自动机器学习来进行AI民主化（democratization）的文章（见下面链接）。
在机器学习服务器中，计算上下文是指处理给定工作负载的计算引擎的物理位置。默认为本地。但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python)函数的执行推送到另一个系统上的计算引擎。例如，在 R 客户端中本地运行的脚本可以将执行转移到 Spark 集群中的远程机器学习服务器以在那里处理数据。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
当下，已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称，10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内，3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
电商行业一年一度的双十一、双十二“庆典”刚刚过去没多久，接下来还有“双旦”促销等一系列的网购活动。可以说，人们在享受网购带来便利的同时，也经历过太多假货、野蛮快递等各种问题。 就在今天，经过三年深入调
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
今天在移动端，尤其是像手机淘宝这样的 app 中，动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性，就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页，它允许商家实时装修自己的店铺，更新自家的商品、活动等信息；再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面，要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态，确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏，应对各种突发情况。
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
苹果的市值前不久刚刚破了万亿美元，但是最近，iPhone上的垃圾信息却遭到了一大波国内用户的吐槽：
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 在感恩节、“黑五”、Cyber Monday、圣诞节的一系列促销活动结束后，12月26日，亚马逊公布了全球亚马逊销量最高的商品——Echo Dot。 亚马逊并未发布具体销量数据，而仅仅表示“销量为百万级”，“在所有种类和来自所有供应商的商品中销量最大”。 Echo智能音箱家族今年表现亮眼，成了购物季的“明星礼物”。亚马逊表示，Echo Spot、Echo Dot和Echo Buttons在圣诞季的库存都已售罄，接下来顾客仍可购买，不过将转为预订模式，按预订顺序排队发货。 大数
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集，由消费者提供，他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
双11结束了，1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时，但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论：“马云改变了中国”。马云在双11晚会上的总结是，双十一的成交
随着移动互联网用户红利下降，获客成本变高，营销欺诈问题日益凸显。企业品牌开展的抢红包、送积分、秒杀、拼团、砍价等活动频频遭遇“攻击”。黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……
第一年天猫双十一只有5000万销售额，2018年达到了1682亿。如果算上京东、苏宁等电商平台的交易额，这个数字将更加可观。
双十一来临前，正是各电商如火如荼备战的时候，引领零售革新的苏宁易购更是厉兵秣马，加紧为消费者准备这一场盛宴。10月16日，苏宁在南京总部举行““不止所见嗨购11天-苏宁易购O2O购物节媒体发布会”，率先打响了双11购物节战役。
Tech 导读 本文面向受众可以是运营，可以是产品，也可以是研发、测试人员，希望通过如下思路（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）帮助大家了解电商大促系统的高可用保障，减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调，而希望以体系化的知识让读者有所得。
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
首先介绍下Sqlserver 机器学习服务： 机器学习服务介绍： https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/machine-learning/sql-server-m
报告显示，在10月份，不仅国庆长假带来小程序活跃用户的放量增长，同时各大平台也在不断释放新的能力。
大多数企业的高管谈到如何利用新技术，节省成本，创造新的收入流以及提高敏捷性和性能时，很多时候“云”都是讨论的一部分。各种规模的企业都在增加对云平台的投资，并且期望看到收益。实际上，到2020年，全球公共云服务市场预计将增长到3,310亿美元。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。
7月21日（周六）下午14:30，量子位与NVIDIA英伟达开发者社区联合举办线下交流会，拥有丰富一线开发经验的NVIDIA开发者社区经理Ken He，将手把手教你搭建TensorFlow & Caffe深度学习服务器。（无法来到现场的同学可以观看线上直播） 如何选择最适合的GPU 服务器，如何配置好开发硬件设备，如何更方便地管理深度学习模型训练过程，如何加速推理的过程，过程中会有哪些坑，该如何避免，这些问题都将在现场一一作答。 分享结束后还设有交流环节，欢迎来到现场与NVIDIA、还有其他业界开发者伙伴共
这届双十一显得有些疲，我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久，对应内容就已出现多篇。一方面，在新的市场竞争环境中，头部平台变得更加低调，不再有“二选一”这样的口水战，对GMV等数据的公布变得低调了许多，甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面，因为疫情的原因，各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上，进一步降低了声量。总而言之，今年的双十一，平台低调多了。
摘要 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自
现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
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