阿里妈妈平台接口指南

IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化预测总结 比赛概述- 比赛目标是通过人工智能技术构建模型，预测阿里平台用户的购买意向。给定广告点击相关信息（用户、广告商品、检索词、上下文内容、商店），预测广告的转化概率（pCVR），即： $$pCVR = P(\text{conversion} = 1 | \text{query, user, ad, context, shop})$$ 赛题挑战1. 日常转化率预测2. 特殊日期的转化率预测 评估指标- 使用转化率的预测准确度（0.13966），最终获得了第53名（共5204名）。 数据挖掘流程 数据探索与特征设计：从业务逻辑和特征覆盖率角度出发，采样构

阿里云的 Hadoop 分布式平台搭建还是挺香的，尤其适合刚接触大数据的你，想练手又不想折腾太多硬件？云上搞定。像搭个Hadoop集群、跑个Hive任务，阿里云上都挺方便的。 Hadoop 的集群部署在阿里云上比较简单，资源灵活、响应也快。你只要选对镜像、配好节点，基本就能开干。推荐先看下《阿里云 Hadoop 集群操作指南》，里面步骤写得挺细，跟着搞几次就熟了。 HiveJSON格式的数据还挺常见的，尤其是网页日志。搭配JsonSerDe用起来顺，JSON 字段解析清晰不出错。想深入了解？看看这篇《高效解析 Hive JSON 数据》，顺带一起把JsonSerDe 工具也收了。 如果你对大数

阿里云的 PPAS 兼容手册，说实话还挺实用的。它专门为那些想把 Oracle 迁移上云、又不想从零折腾 PostgreSQL 的开发者准备的。PPAS本质上就是个增强版的 PostgreSQL，语法和特性上尽量往 Oracle 靠，像ROWNUM、同义词这些经典玩法它都支持。 Oracle 上云这事，其实挺多人关心。你手里有一套老系统，全是 Oracle 写的，想迁就迁不动。阿里云的PPAS就比较对路子，语法兼容、配置参数也都贴得上，比如edb_redwood_date、edb_stmt_level_tx这些，调好了能省不少事。 SQL 语言教程部分也写得蛮友好，哪怕你不是熟 Postgre

回环接口，也称为环回接口，是一种虚拟网络接口，它将传出数据包回送至同一台计算机。它通常用于网络测试、软件开发以及需要本地网络连接的服务。 配置回环接口 大多数操作系统都支持回环接口。以下是配置回环接口的一般步骤： 启用回环接口： 在某些操作系统上，回环接口默认情况下可能处于禁用状态。您需要使用操作系统提供的工具启用它。 分配IP地址： 为回环接口分配一个唯一的IP地址。通常，使用 127.0.0.1 作为回环地址，但您也可以使用其他地址。 配置子网掩码： 为回环接口配置子网掩码。 对于 127.0.0.1 地址，通常使用 255.0.0.0 作为子网掩码。 （可选）配置路

Caffe在Windows操作系统上的Matlab接口是深度学习领域中一个重要的工具。它提供了便捷的方式，使得研究人员和开发者能够在Matlab环境中利用Caffe进行高效的深度学习实验。

随着数据处理需求的增长，阿里云的Hadoop集群操作成为必要技能。介绍了如何有效管理和优化阿里云上的Hadoop集群，以应对大规模数据处理挑战。读者将了解到最佳实践和关键操作步骤，帮助他们在实际应用中取得成功。

在阿里云上部署MySQL数据库是常见操作，特别适用于基于CentOS 7的Linux系统。详细介绍了MySQL在Linux环境下的安装过程，包括前期准备、端口配置、编译安装以及设置与优化。准备阶段需要使用Xshell进行远程连接和Xftp传输文件，同时关闭防火墙以避免MySQL服务受阻。安装前需确保安装Vim编辑器和unzip工具，并开放3306端口以便远程访问。在编译安装MySQL之前，需检查系统中是否已安装MySQL或MariaDB，如有需要先卸载。安装完成后，配置MySQL的环境变量，并设置root用户密码。最后，通过测试登录验证MySQL数据库的安装和配置。

实时流计算平台Blink，是阿里集团在大数据领域的重要实践之一。它的设计目标是高效实时流数据，支撑大规模数据应用的需求。Blink的优势在于灵活、高效，支持批流一体化计算，能够在数据流入的同时进行实时和计算。适用于金融、电商、物流等需要高并发、高吞吐量的场景。如果你想做流应用，Blink是一个不错的选择，阿里在这个领域的经验也值得借鉴。 说到流计算，大部分人会想起Flink，这也是目前火的一个平台，阿里其实在其基础上做了多优化和实践。Blink的实现其实就建立在Flink之上，但它的定制化程度比较高，更加符合阿里自己的业务需求。你也可以参考阿里的一些实际场景去理解Blink的优势。 如果你有过

阿里云 ODPS，挺适合大数据的，是 PB 级别的数据时，性能相当给力。它支持用 SQL 语法操作大数据，简化了多操作门槛。比如，你可以用SELECT查询数据、JOIN合并表，还是蛮方便的。尤其对于批量数据（ETL）和复杂数据，ODPS 都能完美支持。如果你有大数据相关需求，ODPS 绝对是一个值得深度了解的工具。 此外，ODPS 还支持多扩展功能，比如UDF（用户自定义函数）和UDTF（用户自定义表函数），这两个功能能够你自定义一些复杂的操作，提升数据灵活性。 说到性能，ODPS 的并行执行强大。你可以通过合理设计表结构、选择合适的分区策略来提升查询速度。，如果你在做大数据，ODPS 能你高