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@所有人 2023 IT 行业项目管理调查问卷,邀您参与!

2023年,行业飞速发展,在这一年里,新技术、新趋势带来了一波又一波创新浪潮,人工智能、物联网、云计算等技术正也在重塑我们的生活、工作方式。 作为项目管理工具厂商,禅道深知项目管理过程的困难与不易,也紧跟管理方式的迭代与更新。为共同探索行业趋势,推动项目管理的进步与创新,我们联合多方合作伙伴,发起了2023年IT行业项目管理调查问卷,现诚挚地邀请您参与填写本问卷。 我们希望通过这次调查,了解不同公司和个人在项目管理中面临的现状与挑战,为行业提供宝贵的数据、经验,推动行业发展。 您的参与、转发就是对行业的支持~问卷所填内容仅用于报告分析及礼品发放,不会对外披露或对第三方提供。问卷将于2024年2月20日截止,届时我们将基于问卷数据生成调查报告,与您共享。、 认真完成问卷填写,即可参与中奖率百分百的抽奖,超多惊喜好礼在等您! 点击填写问卷:https://www.zentao.net/redirect-index-23598.html

英特尔AMX助力阿里云提升推荐模型性能

背景 推荐系统在电商、短视频、新闻、广告等行业都有着广泛的应用。推荐系统能够比较准确理解终端用户的兴趣,提升终端用户的浏览体验。典型的工业界推荐系统一般采用多阶段漏斗的方式,通常包括召回、粗排、精排、重排等阶段,每个阶段要处理的商品数量是依次递减的,而对应的模型的参数量和计算复杂度通常是依次递增的。随着深度学习的发展,现在主流的推荐系统都是用深度学习模型来预估用户对于不同商品的偏好。深度学习大幅度提升了模型预估的准确度,并且能够支持多任务多场景的联合建模。但随之带来的问题是模型参数量和计算复杂度的大幅度增加,这给模型训练和在线推理服务都带来了巨大的挑战。为了提升模型的准确度,推荐模型通常需要在千亿规模的样本和特征上进行训练。即便采用分布式训练,训练一个推荐排序模型也要持续数天的时间。这给算法工程师探索和优化模型结构带来了巨大的压力。在线推理服务通常需要在有限的时间内返回结果(< 500ms),而现代推荐模型的巨大参数量和复杂的模型结构需要的计算量通常难以满足这样要求。 为了解决这些挑战,帮助用户更好的落地深度学习推荐算法,阿里云PAI团队研发了PAI-REC全链路解决方案,帮助用...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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