之前我们介绍过在 PyODPS DataFrame 中使用三方包。对于二进制包而言，MaxCompute 要求使用包名包含 cp27-cp27m 的 Wheel 包。但对于部分长时间未更新的包，例如 oss2 依赖的 crcmod，PyPI 并未提供 Wheel 包，因而需要自行打包。本文介绍了如何使用 quay.io/pypa/manylinux1_x86_64 镜像制作可在 MaxCompute 上使用的 W...

计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。

Session是TensorFlow前后端连接的桥梁。用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接，并通过session.run()来触发一次计算。它建立了一套上下文环境，封装了operation计算以及tensor求值的环境。

当今的软件开发基本都是分层化和模块化的，应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel，开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外，框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口、稳定的运行时、高效的算子，以及完备的通信层和设备层管理层。因此，各大公司早早的就开始了深度...

OB君：蚂蚁金服资深技术专家虞舜将在本文为大家分享蚂蚁金服数据库所面对的业务挑战，解读OceanBase的自治数据库体系，解密OceanBase在天猫双11大促期间的稳定性解决方案，探索OceanBase在蚂蚁金服的智能运维实践之路。本文整理自OceanBase TechTalk技术沙龙杭州站上虞舜的演讲视频以及PPT。

近日，阿里云安全团队发布了《2018年云上挖矿分析报告》。该报告以阿里云2018年的攻防数据为基础，对恶意挖矿态势进行了分析，并为个人和企业提出了合理的安全防护建议。

介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作...

摘要： 不会机器学习？不会人工智能？没关系！自动化程序来了！ 在本教程中，你将学习如何使用Auto-Keras（Google的AutoML的开源替代品）来实现自动化机器学习和深度学习。 目前来说，深度学习从业者在数据集上训练神经网络时，主要正在尝试优化和平衡两个目标： 1.定义适合数据集性质的神经网络体系结构； 2.在许多实验...

函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息参考。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具...

摘要：Python是开源的，所以有很多开源固有的问题。如果你是Python新手，很难知道针对特定任务的包哪个是最好的。你需要有经验的人来告诉你。今天我要告诉你们的是：在数据科学中，有一个软件包是你们绝对需要学习的，那就是pandas。

摘要： 神经网络工具像一个黑匣子，无法知道它的中间是如何处理的。本文使用图片加代码的形式讲解CNN网络，并对每层的输出进行可视化，便于初学者理解，可以动手实践下哦！

在观看本文之前，请答应我要善良。昨天预告了下，发现很多同学对这个模型都表示出兴趣，甚至有好多同学后台发来照片让我帮他们脱裤子。授人以鱼不如授人以渔，请这些同学好自为之~

最近，在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars，基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。

Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么， 以及 Mars 分布式执行 ，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的...

大数据领域，由于 hadoop 和 spark 等，Java 等还是占据着比较核心的位置，但是在 spark 上也可以看到，pyspark 的用户占据很大一部分。

摘要： 本文简要介绍了如何从零开始使用Python中的时间序列。这包括对时间序列的简单定义，以及对利用pandas访问伦敦市居民智能电表所获取数据的处理。

在很长的一段时间里，我们表现出缺乏创造力，所做出的工作被认为是山寨、借鉴，这一点是不可否认，但随着自身的积累，厚积薄发，完成了从借鉴到创造的突破。创造力是我们工作的基本要素之一，这点在各行各业都显得很重要，在机器学习领域也无所例外。

新的一年新气象，总结过去一年，展望新的一年。站在巨人的肩膀上前行，肯定会事半功倍。因此，本文从2018年1月至12月期间挑选出近22,000篇机器学习文章，并进行比较，以挑选出能够提升2019年数据科学技能的前50名文章。

还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成...