使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践【Databricks 数据洞察公开课】
简介： 本文介绍如何使用Databricks进行广告效果归因分析，完成一站式的部署机器学习，包括数据ETL、数据校验、模型训练/评测/应用等全流程。 作者：冯加亮 阿里云开源大数据平台技术工程师 本文
5年磨一剑｜优酷Android包瘦身治理思路全解
简介： 稳定性、性能、包大小，在移动端基础用户体验领域“三分天下”，是app承载业务获得稳定、高效、低成本、快速增长的重要基石。其中，包大小对下载转化率、拉新拉活成本等方面的影响至关重要，这在业界已经
MMDeploy快速安装及使用说明
官网原文详细地址快速上手 — mmdeploy 0.4.0 文档在这里对快速上手进行简单说明，mmdeploy支持open-mmlab旗下的多个开源框架中模型的部署，具体如下图所示。我们为 OpenMMLab 各算法库提供了统一的模型部署工具箱。已支持的算法库如下所示，未来将支持更多的算法库MMClassificationMMDetectionMMSegmentationMMEditingMMOCRMMPose模型可以导出为多种推理引擎文件，并在对应的后端上进行推理。 如下后端已经支持，后续将
Nuxt - Universal（SSR / SSG）/ Single Page App（渲染模式）
当您创建项目时，是否记得下图这样一个选择题： 会让您选择一种渲染模式，我们接下来好好分析一下。您选择后，就包含（内置）了服务端渲染（SSR）与静态网站生成（SSG）两种渲染模式。服务端渲染（SSR）：服务端渲染是指客户端向服务器发出请求，然后运行时动态生成 内容并返回给客户端。如上图，使用 模式，任何路由请求（未启动 ）将会执行如下操作：路由：如上图，在浏览器中启动 之后，路由操作如下：静态网站生成（SSG）：这个就简单了，静态网站渲染是在构建时执行的，当发出请求时，直接将 发送回客户端。原始网
Nuxt - 超详细环境搭建及创建项目整体流程（create-nuxt-app）
首先您要确保前端环境正常，不存在装包报错等问题，否则您需要先解决这些问题。首先，我们需要使用框架提供的脚手架（create-nuxt-app）来创建一个项目，在任意位置打开 终端，执行如下创建命令：项目名称为 ，如果创建失败请改用 命令。执行成功后，会出现如下图所示界面，输入 回车：接下来耐心等待脚手架的安装即可。咱们这一步输入项目名称，完毕后回车，如下图所示：您是用 开发还是用 开发？上下箭头移动，选完回车。您使用 还是用 管理包？您使用什么 UI 框架？您选择 Nuxt.js 模块（也可
抢先报名丨新一代 HTAP 数据库如何在云上重塑？TiDB V6 线上发布会即将揭晓！
随着数字化进程的加速，云和开源扮演着越来越重要的角色： 在中国，2020 年公有云部署模式的关系型数据库超过传统部署模式 ；在全球，2021 年开源数据库的流行度首次超越商业数据库 。 2022 年 6 月 13 日，TiDB 6.1 发版；6 月 15 日，云数据库 TiDB 正式上线阿里云心选商城。此前，TiDB 上线了亚马逊云科技 Marketplace（中国区），TiDB Cloud 陆续上线了亚马逊云科技 Marketplace 和 Google Cloud Marketplace。
当线上线下的融合加速，当信息对接渠道的多样化，传统意义上的中心将没有必要
回归基础，回归产业，正在成为越来越多的玩家们的共识。无论是从顶层的商业模式上，还是从底层的基础设施上，我们都可以非常明确地感受到这一点。当线上线下的融合加速，当信息对接渠道的多样化，传统意义上的中心将不再有存在的必要。而这，正是产业互联网应该有的样子。 何谓产业互联网？笔者认为，所谓的产业互联网，就是一个产业与互联网深度融合的过程。经历了这样一个过程之后，传统意义上的互联网式的平台和中心将会不复存在，取而代之的将会是一个融合的产业特质和互联网特质的全新的产业。在这样一个全新的产业下，供求两端的对接将
TIDB监控升级解决panic的漫漫探索之路
原文来源：https://tidb.net/blog/7747fec7 故事背景 上周同事收到tidb生产集群告警，node_exporter组件发生了重启，与同事交流了一下相关历史告警，发现node_exporter组件总是时不时的重启，并触发告警，并且整个集群各个节点都有发生过这个现象。 这里先简单介绍下node_exporter组件相关背景以及它的作用：TiDB 使用开源时序数据库 Prometheus 作为监控和性能指标信息存储方案，而node_exporter是Prometheus的
WasmEdge 0.10.0 发布！新的插件扩展机制、网络 Socket 增强、LLVM 14支持
在 0.10.0 版本中，WasmEdge 提供了全新的插件（plug-in）机制，使本地扩展更易于开发和安装，提高了与 LLVM 14 的兼容性，并支持新的 WebAssembly 规范、提案和特性。 本地 host 函数的新插件系统 对 WasmEdge socket API 的增强（例如，WasmEdge 中的微服务和 Web 服务客户端） 支持新的 WebAssembly 提案和规范 WasmEdge C API 增强 其他特性以及漏洞修复 本地 host 函数的新插件系统 host
WasmEdge 0.10.0 发布！全新的插件扩展机制、LLVM 14、Socket API 增强
在 0.10.0 版本中，WasmEdge 提供了全新的插件（plug-in）机制，使本地扩展更易于开发和安装，提高了与 LLVM 14 的兼容性，并支持新的 WebAssembly 规范、提案和特性。 本地 host 函数的新插件系统 对 WasmEdge socket API 的增强（例如，WasmEdge 中的微服务和 Web 服务客户端） 支持新的 WebAssembly 提案和规范 WasmEdge C API 增强 其他特性以及漏洞修复 本地 host 函数的新插件系统 host
详解Python的元组(tuple)的10种操作方法,并附示例代码
Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，也不能增加元素或删除元素，以上操作不能进行的原因大家从其名字也可以看出嘛，“元”的意义有最小单位，不可修改之意。元组使用小括号 ( )，列表使用方括号 [ ]。关于列表的操作方法，大家可参考我的另一篇博文，链接如下：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125400072元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可，甚至不要括号也可以哦。示例代码如下：运行结果如下：
Python中ndarray对象和list(列表)的相互转换
Python的列表的功能挺多的，但是ndarray对象更强大。两个咱们都会用到，它们都可以看成是矩阵的一种形式，所以有必要了解下它们之间的互相转换操作。关于ndarray对象的基础介绍，大家可以参考博文：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124416798关于list(列表)的详细介绍，大家可以参考博文：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125400072接下来，先看ndarray
使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践
本文介绍如何使用Databricks进行广告效果归因分析，完成一站式的部署机器学习，包括数据ETL、数据校验、模型训练/评测/应用等全流程。
深度学习------tensorflow2.0:ResNet50调库实现mnist、cifar10、cifar3数据集
1. resnet-50调库实现mnist数据集import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50from tensorflow.keras import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.keras import optimizers,lossesfrom tensorflow.keras.utils im
深度学习------keras,torch对mnist,cifar2,cifar3,cifar10数据集的读取总结
1. cifar10读取2. cifar2读取def load_img(path): label=tf.constant(1,tf.int32) if tf.strings.regex_full_match(path,'.*automobile.*') else tf.constant(0,tf.int32) img=tf.io.read_file(path) img=tf.image.decode_jpeg(img) img=tf.image.resize(img,(3
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