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摘要: 摘要: 阿里巴巴资深技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的笔试真题这一次将陆续放出(面试题答案将在专辑分享结束后统一汇总分享)。并通过这些笔试真题开放阿里巴巴工作机会,让更多的开发者加入到阿里这个大平台。 为帮助开发者们提升面试技能、有机会入职阿里,云栖社区特别制作了这个专辑——阿里巴巴资 阅读全文
posted @ 2019-05-20 14:56 zhaowei121 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 点击订阅新品发布会! 新产品、新版本、新技术、新功能、价格调整,评论在下方,下期更新!关注更多内容,了解更多 最新发布 DataWorks Stream Studio重磅发布 2019年5月15日15时,阿里云DataWorks Stream Studio: 一站式流任务开发平台重磅发布,介绍实时计 阅读全文
posted @ 2019-05-20 14:48 zhaowei121 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线、实时双计算领域的数据中台。 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与S 阅读全文
posted @ 2019-05-20 14:45 zhaowei121 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 专有宿主机是一台用户独享的部署了阿里云虚拟化平台的物理服务器,可以直接创建ECS实例,开箱即用。同时物理机可用资源对用户完全透明,用户可以自主的部署不同规格的ECS实例,对部署有绝对的自主权。 在专有宿主机上创建ECS实例时,用户获得了指定宿主机创建实例的自由。但是当具有多台宿主机的时候,每次创建实 阅读全文
posted @ 2019-05-17 16:51 zhaowei121 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本系列将利用阿里云容器服务,帮助您上手Kubeflow Pipelines. 第一篇:在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇:开发你的机器学习工作流 第三篇:利用MPIJob运行ResNet101 从上篇文章中,我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline运行单节点任务 阅读全文
posted @ 2019-05-17 16:47 zhaowei121 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打通TensorFlow持续训练链路 第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现, 阅读全文
posted @ 2019-05-17 16:35 zhaowei121 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 5月16日,阿里云“电子政务云平台系统”正式通过网络安全等级保护三级测评。这是等保2.0正式国家标准GB/T 22239-2019 《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》发布后全国首个通过等保2.0国标测评的云平台。2016年阿里云成为全国首家等保2.0试点示范单位,是全国首个符合国家等级保护制 阅读全文
posted @ 2019-05-17 16:32 zhaowei121 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 笔者代表闲鱼参加了Facebook在4月30日举行的为期二天的F8大会,地点加州。将会议概括和一些收获分享给大家。对国内开发者而言,Facebook的产品设计、社区、VR/AR等有一些借鉴意义;对海外开发者而言,Facebook是连接用户,规模增长必不可少的产品。 除有限的技术热点外,F8带来的更多 阅读全文
posted @ 2019-05-17 16:28 zhaowei121 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.背景 在《UI2CODE——整体设计篇》中,我们介绍了UI2CODE工程的整体流程: 在组件识别这个环节,需要有一种处理布局信息的方法,来解析和计算控件间的布局关系(比如识别业务组件(BI组件)和查找重复布局),以此来提高最终代码的可用性。 在这篇文章,我们将介绍一种布局信息的结构化方法:“连线 阅读全文
posted @ 2019-05-16 15:12 zhaowei121 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点。气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题。 传统的方案常常 阅读全文
posted @ 2019-05-16 15:08 zhaowei121 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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