天池-基于预训练任务的泛化能力背景流程Linux平台（模型部分）MAC平台(docker提交部分) 背景这是基于Datawhale的一次学习机会，其中涉及到了transformer,torch,以及docker的应用。流程由于本地的计算资源有限，所以是会有切换平台(mac, linux)进行操作，不同平台承担的工作如下Linux平台（模型训练部分） 根据提供的额baseline结果，跑通对应的模
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2023-10-29 20:21:50
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# 天池架构技术科普文章
## 引言
近年来，云计算和大数据的迅猛发展为企业提供了全新的技术架构选择。其中，天池架构技术以其独特的设计理念和优越的性能表现，逐渐成为越来越多企业的首选架构。本文将深入探讨天池架构技术的基本概念、特点及其实际应用案例，并配有代码示例，帮助读者更好地理解这一创新技术。
## 什么是天池架构技术？
天池架构技术最初由阿里巴巴提出，旨在为高并发、高可用和高扩展性的需
【这里只讲快速入门——即破题，正负样本不平衡、特征数量等问题就自己多看论文或者其他资料吧~~如果还有数据挖掘相关基础知识不了解的，建议看看《数据挖掘导论》】
【以下是理解错误案例】：错误的根本原因是不能保证训练集的构建逻辑与赛题目标保持一致，不能保证训练集和测试集的构建逻辑保持一致，不能保证离线评测的逻辑和线上保持一致！
1. 有同学在构建训练集的时候，为了给样本（即ui对）标上正负，不是
1.天池notebook简介和使用 天池实验室是基于PAI DSW探索版开发的，PAI DSW (Data Science Workshop)是为算法开发者量身打造的云天池实验室是基于PAI DSW探索版开发的，PAI DSW(数据科学研讨会)是为算法开发者量身打造的云 端开发环境，用户可在DSW中利用阿里云提供的CPU/GPU算力资源实现云端编程，无需任何运维配置即可直接开端开发环境，
DBMSDBMS：管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统。DBMS分类：层次数据库（Hierarchical Database，HDB）关系数据库（Relational Database，RDB）面向对象数据库（Object Oriented Database，OODB）XML数据库（XML Database，XMLDB）键值存储系统（Key-Value Store，KVS），举例：MongoD
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2024-07-13 07:30:29
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Docker是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署，包括VMs（虚拟机）、 bare metal、OpenStack 集群和其他的基础应用平台。Docker通常用于如下场景：web应用的自动化打包和发布； 自动化测试和持续集成、发布； 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用； 从头编译或
该竞赛详情：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531871/introduction思路： 1.实践序列分析的题目，由于数据量太大，弃用机器学习的方法，选定深度学习LSTM模型 2.了解数据结构，编写模型代码， 3.理解数据形式，data_loader，评价函数，训练，验证，测试的代码编写遇到的困难和解决办法： 理解题意，测试集的格式，
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231576/information
https://github.com/cloudinwalk/tmall-repeat-buyer-prediction
原创
2021-08-04 10:26:56
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一：赛题理解1.1：数据说明数据可以直接在阿里云天池官网下载。其格式如下： 上图所示为训练数据，其中V0-V37共38个特征变量，target字段是目标变量。1.1：评估指标预测结果以均方差MSE为评判标准： from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(y_true, y_pred）1.2：赛题模型在机器学习中
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2024-04-23 16:26:41
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因原数据集过大，电脑和MySQL跑不动，故截取前一百万条数据进行实战演练、1、导入数据利用navicat软件直接导入下载好的Excel文件（较大数据集可用kettle导入） 2、数据预处理use aori;
desc userbehavior;
select * from userbehavior limit 5;
--更改字段名
alter table userbehavior c
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2024-04-19 13:27:07
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天气预报是气象台(站)预先发出关于未来一定时期内的天气变化和趋势的报告。气象台运用现代科学技术(如卫星、雷达等)收集了全国甚至全世界的气象资料，根据天气演变规律，进行综合分析，科学判断，然后作出大范围的天气预报。气象站、哨根据大范围天气预报，结合本地区地形、天气特点、群众测天经验，作出单站补充预报。可分为短期、中期和长期预报。天气预报有什么作用？准确及时的天气预报可以让经济建设、国防建设趋利避害，
Kaggle&天池比赛经验
夏至&未至
写在前面 Kaggle的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛，做了两个这种类型的比赛了，Jdata用户商品购买预测和用户位置精准预测，积累了相当多的比赛经验了，虽然两次成绩都不是特别好，59/4590 和 179/2844 。这些比赛的套路从根本上都是一毛一样的，我
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2023-08-23 23:10:00
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天池数据竞赛docker提交操作学习由于最近天池的比赛都要求使用docker来提交结果，所以在此记录一下docker提交到天池的整个流程。目前正在做的，全球人工智能技术创新大赛【热身赛二】比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531865/introduction?spm=5176.12281976.0.0.293d22c674I
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2024-06-21 13:52:33
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第五届阿里天池中间件比赛经历分享本文记录了作者与队友们参加2019年第五届阿里天池中间件的经历。初赛排名175/4000+队伍，幸运进入决赛。虽然最终方案比较简单，但是过程很是曲折。最后通过高分选手开源的代码，总结下不足与经验。决赛正在进行中，本文会不断更新。初赛 自适应负载均衡算法题目三个provider，200:450:650，一个consumer。provider内部通过信号量模拟处理能力的
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2024-05-05 15:46:15
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写在前面2018年底，OPPO于天池平台举办OGeek算法挑战赛，此次赛题来自OPPO手机搜索排序优化的一个子场景，并做了相应的简化，意在解决query-title语义匹配的问题。简化后，本次题目内容主要为一个实时搜索场景下query-title的ctr预估问题。比赛虽然过一段了，可是我们的学习是不能停的，需要做的就是对比赛进行一个完整的总结，去学习更多优秀的方案。在这里我也将对本次
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2023-08-14 14:24:34
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Jupyter Notebook 使用教程基本操作顶部的三个选项卡 顶部的3个选项卡是：Files(文件)、Running(运行)和 Cluster(集群)Files(文件)显示当前 notebook 工作文件夹”中的所有文件和文件夹点击 Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的 notebook，可以在该选项卡中管理这些 notebookClusters一般不会用到，因为过去
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2024-03-19 10:38:17
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天池Docker入门是一个技术性较强的主题，针对这一主题我们将详细介绍Docker的基本配置与应用，确保读者能通过该文档快速入门并理解Docker的基本功能。下面是详细的内容安排。
## 环境准备
在开始Docker入门之前，需要确保以下软硬件环境的准备。
### 软硬件要求
#### 硬件资源评估
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
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# 使用Docker实现天池比赛环境
在这篇文章中，我将带领你了解如何利用Docker来创建天池比赛的环境。Docker可以帮助我们快速构建、部署和运行应用程序，尤其在比赛中，我们常常需要在相同的环境下进行测试和部署。接下来，我们将通过以下步骤来实现这一目标。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 完整指南：在天池中提交Docker项目
在当今的开发环境中，Docker为构建、测试和部署应用程序提供了极大的便利。特别是在阿里云的天池（Aliyun Tianchi）平台上，Docker作为一个重要的组件，可以帮助我们更加高效地管理和提交我们的项目。接下来，我将为你详细说明在天池中提交Docker的整个流程。
## 提交Docker的步骤
以下是整个提交过程的简要流程：
| 步骤 |
1. 任务描述本题目主要是为了练习docker的基本操作， 题目描述如下：2. 开始干活首先分析一下要准备的东西：docker环境镜像仓库需要pull的镜像文件
Dockerfile程序代码（py文件）run.sh2.1 搭建docker环境下面开始准备，本文使用的docker环境搭建在centos 7服务器上，其他操作系统命令可能有所不同搭建docker环境可以参考官方链接2.
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2024-09-25 16:58:52
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