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蚂蚁金服开源的机器学习工具 SQLFlow,有何特别之处?

阿里妹导读:近日,蚂蚁金服副 CTO 胡喜正式宣布开源机器学习工具 SQLFlow,他在大会演讲中表示:“未来三年,AI 能力会成为每一位技术人员的基本能力。我们希望通过开源 SQLFlow,降低人工智能应用的技术门槛,让技术人员调用 AI 像 SQL 一样简单。” SQLFlow 能够抽象出端到端从数据到模型的研发过程,配合底层的引擎及自动优化,具备基础 SQL 知识的技术人员即可完成大部分的机器学习模型训练及预测任务。 SQLFlow 由何而来?蚂蚁金服对于 SQLFlow 未来还有哪些规划?一起来深入了解。 SQLFlow 的目标是将 SQL 引擎和 AI 引擎连接起来,让用户仅需几行 SQL 代码就能描述整个应用或者产品背后的数据流和 AI 构造。其中所涉及的 SQL 引擎包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkS

Python的C/C++扩展——Python的C语言接口

Python语言最初是用C语言实现的一种脚本语言,后来被称为CPython,是因为后来又有其它语言实现的Python,比如Python实现的Python——PyPy,Java语言实现的Python——Jython,.Net实现的Python——IronPython。 CPython具有优良的开放性和可扩展性,并提供了方便灵活的应用程序接口(API),从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。 Python的C语言接口很适合封装C语言实现的各种函数,如果要封装C++的类,使用boost_python或者SWIG更方便和合适。 1 模块封装 假设我们有一个C函数: /* 文件名: mylib.c */ int addone(int a) { return a+1; } 如果想在Python解释器中调用该函数,则应该首先将其实现为Python中的一个模块,这需要编写相应的封装接口,如下所示: /* wrap_mylib.c */ #include <Python.h> #include "mylib.h" PyObject* wrap_addon...

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