阿里天池

在电商领域， “人货场”理论是构建成功的基石。阿里天池平台拥有海量真实数据，为深度理解“人货场”提供了绝佳的机会。 “人”：用户洞察借助天池数据，我们可以分析用户的行为模式、消费偏好、人口统计学特征等，从而精准描绘用户画像。 “货”：商品分析通过对商品数据的挖掘，可以洞察商品的生命周期、流行趋势、价格敏感度等，为商品的生产、营销提供数据支撑。 “场”：场景搭建阿里天池数据涵盖了丰富的电商场景，通过分析不同场景下的用户行为和商品表现，可以优化场景布局，提升用户体验。

2015年3月23日，阿里云计算宣布推出新一季天池大数据竞赛。这项竞赛吸引全球年轻数据科学家，以开发更精准的数据分析模型，预测消费者购物偏好、余额宝资金流动和时尚穿衣趋势。

根据学习天池训练营MySQL课程所做的初学笔记，整理了相关内容。

天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不

深入探索阿里数据奥秘 这份资料将带领您进入阿里大数据的核心，揭示其如何驱动业务增长和创新。 您将了解到： 阿里如何构建和管理海量数据 数据在阿里生态系统中的应用 大数据分析技术与实践案例 阿里云数据产品的应用场景 通过学习这份资料，您将能够： 掌握大数据处理的核心技术 了解阿里数据中台的架构和运作 应用大数据分析解决实际业务问题 探索数据驱动业务增长的无限可能 立即获取资料，开启您的数据之旅！

这份指南详细阐述了阿里妈妈平台接口的规范和使用方法，涵盖了接口的功能、参数说明、调用方式以及返回结果解析等方面。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实

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

为Ubuntu系统17.04和16.04提供脚本，一键将官方源切换为阿里源，以提升网络速度。

阿里云医院预约服务系统是一款基于阿里云服务器的在线医疗服务软件，提供实时的预约服务和高效管理医疗资源。系统采用JSP技术作为前端开发语言，配合MySQL数据库进行数据存储与管理，构建了一个稳定、高效的医疗信息化解决方案。JSP（JavaServer Pages）是Java平台上的动态网页技术，允许开发者在HTML或XML页面中嵌入Java代码，实现动态内容的生成。在该系统中，JSP主要负责用户界面的展示和业务逻辑的处理，通过请求响应模型与服务器交互，接收用户的预约信息并返回相应的结果。MySQL作为流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于web应用中，以其高性能、高可靠性和易用性著称。系统中，M