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阿里云文档 2026-02-27

通过OpenTelemetry上报Python应用数据

通过OpenTelemetry为应用埋点并上报链路数据至云监控2.0后，云监控2.0即可开始监控应用，您可以查看应用拓扑、调用链路、异常事务、慢事务和SQL分析等一系列监控数据。本文介绍如何使用OpenTelemetry Python Agent/SDK进行自动或手动埋点并上报数据。

阿里云文档 2026-02-11

使用tingwu-sdk-python-realtime调用通义听悟实时服务-大模型服务平台百炼-阿里云

本文介绍通义听悟 Python SDK的实时接口，帮助开发者快速调用通义听悟的实时服务。

阿里云文档 2025-10-27

MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。

AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。

阿里云文档 2025-09-12

函数计算FC应用接入Python探针

本文主要介绍使用自定义运行时为Python函数手动安装探针。

阿里云文档 2025-08-21

高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用

面向信号处理的特征保持平滑技术在数据分析领域，信号处理中的噪声问题始终是一个重要议题。无论是实验数据、金融时间序列还是其他形式的信号处理，噪声都会干扰目标模式和趋势的识别。尽管存在多种降噪方法，但在处理短时信号时，算法的性能往往比执行效率更为重要。在众多方法中Savitzky-Golay滤波器因其独特的特征保持能力而脱颖而出。 Savitzky-Golay滤波器由Abraham Savitzk....

文章 2024-11-27 来自：开发者社区

堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合，先用不同基础模型生成预测，再用元学习器整合这些预测，提升模型性能

在机器学习领域，集成学习是一种强大的技术，它通过组合多个模型来提高预测性能。其中，堆叠（Stacking）是一种较为复杂但效果显著的集成策略。本文将深入探讨堆叠集成策略的原理、实现方法以及在 Python 中的应用。一、堆叠集成策略的原理堆叠集成策略是一种多层次的集成方法。它主要由两个阶段组成：基础学习器阶...

文章 2024-04-18 来自：开发者社区

【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享

长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 ...

文章 2023-11-25 来自：开发者社区

详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧

线性回归是一种常用的统计方法，用于建立特征和目标变量之间的线性关系模型。在Python数据分析中，线性回归是一种基础技能，被广泛应用于预测分析、关联分析和特征选择等领域。本文将详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧。 1. 线性回归原理 1.1 线性回归模型线性回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系，可以用以下的数学表达式表示： $$ y = w_0 +...

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更新时间 2024-12-29 12:55:30

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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