天池新人实战赛——阿里移动推荐算法大赛(御膳房、DTPAI、ODPS初体验)

本文介绍了参与阿里移动推荐算法大赛的经历,探讨了ODPS(开放数据处理服务)在大数据处理中的作用,以及DT时代的PAI(人工智能平台)和ODPS SQL的特性。作者提到ODPS能有效处理PB级数据,而PAI的使用需要进一步学习,同时分享了面对11亿多条数据的震撼体验。

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几个名词:

ODPS(OpenData Processing Service):开放数据处理服务由阿里云自主研发,提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力,应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。

DT(data technology):数据时代

PAI(Platform of Artificial Intelligence):人工智能平台

ODPS SQL:

ODPS SQL适用于海量数据(TB级别),实时性要求不高的场合,它的每个作业的准备,提交等阶段要花费较长时间,因此要求每秒处理几千至数万笔事务的业务是不能用ODPS SQL完成的。

ODPS SQL采用的是类似于SQL的语法,可以看作是标准SQL的子集,但不能因此简单的把ODPSSQL等价成一个数据库,它在很多方面并不具备数据库的特征,如事务、主键约束、索引等。目前在ODPS中允许的最大SQL长度是2MB。

开始正文:

PAI使用手册:http://yushanfang.com/portal/help/doc.html?spm=0.0.0.0.5D6cWZ&file=SuanFaPingTai

开始玩了会PAI,结果没玩明白,回头还得认真看看使用手册。

然后又用了下御膳房

看到这个表有多少条数据了吗,1165522826,11亿多条!!!长这么大第一次见这么大的表,当时眼泪就留下来了0.0

还好阿里的ODPS够给力,分分钟出计算结果。

ODPS SQL:https://help.aliyun.com/document_detail/odps/SQL/summary.html?spm=5176.docodps/summary/welcome.6.145.DibfTa

用了一会ODPS SQL,感觉它和HIVE SQL语法差不多。

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
### 阿里天池大赛赛题解答与参赛经验分享 #### 赛题概述 阿里天池平台提供了多种类型的竞赛,涵盖了机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等多个领域。这些竞赛不仅提供丰富的奖金和奖品,还为参与者提供了宝贵的学习机会和技术交流平台[^1]。 #### 数据获取与预处理 对于特定的赛题,如NLP新闻分类挑战,数据是以匿名化形式提供的,这增加了任务难度,因为无法直接应用传统的中文分词技术来处理文本。因此,在准备阶段,重点应放在如何有效地理解和转换输入数据上[^3]。 #### 技术选型与实现方法 针对不同的赛题场景,选择合适的技术方案至关重要。例如,在解决语义分割问题时,可以采用卷积神经网络(CNN),特别是U-Net架构,它非常适合于像素级分类的任务;而在面对大规模文本数据分析,则可能更倾向于使用像BERT这样的预训练模型来进行特征提取和分类工作[^4]。 #### 实践案例展示 以下是利用Python编写的简单示例代码片段,用于加载并查看部分样本图片: ```python import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os def show_sample_images(image_dir, num_samples=5): fig, axes = plt.subplots(1, num_samples, figsize=(20, 4)) sample_files = os.listdir(image_dir)[:num_samples] for ax, file_name in zip(axes.flatten(), sample_files): img_path = os.path.join(image_dir, file_name) image = Image.open(img_path).convert('RGB') ax.imshow(image) ax.axis('off') show_sample_images('./data/train/images/') plt.show() ``` 此段脚本可以帮助参赛者快速浏览训练集中的一些实例图像,从而更好地了解所面临的具体情况。 #### 结果评估与优化策略 为了提高模型性能,除了不断调整超参数外,还可以尝试集成多个不同结构的基础模型形成更强的整体解决方案。另外,积极参与社区讨论也是获得灵感的好途径之一。
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