阿里去年新增12亿行代码；即将开源自研科学计算引擎、图学习框架；行人重识别算法斩获世界第一 | 周博通...

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周 博 通

阿里巴巴脱贫基金年报发布 感受脱贫攻坚中的工程师力量

2017年12月，马老师宣布成立阿里巴巴脱贫基金，将脱贫作为阿里的战略性业务，5年投入100亿元，用于电商、教育、生态、健康、女性等五个方向。

2019年1月，阿里巴巴脱贫基金年报发布，其中工程师成为脱贫中坚力量。数据显示，过去一年时间里，有数百名阿里工程师带技术下乡；3871名贫困大学生参加了阿里云的工程师认证培训；2741名外部工程师在“码上公益”平台注册成为志愿者，参与了24个技术脱贫项目。比如：报告！这群阿里工程师在偷偷养猪
一起来看看这份新鲜出炉的《阿里巴巴脱贫工作报告（2018年）》：

关键数据：

2018年，国家级贫困县在阿里巴巴平台网络销售额超过630亿元。

截至2018年底，“顶梁柱健康扶贫公益保险项目”帮助425万人次建档立卡贫困户获得健康保险。

2018年，阿里巴巴超过1000名员工投入脱贫业务，实地走访贫困县超过100个。

2018年，共有200万商家、4.2亿用户通过阿里巴巴公益和蚂蚁金服公益双平台进行公益捐赠，累计帮扶贫困人口超过774万人次。

报告全文下载地址：

http://i.aliresearch.com/img/20190110/20190110154134.pdf

12亿行代码，阿里巴巴这一年的技术报告和梦想报告

近日，《阿里巴巴代码数据报告》正式发布。报告显示，阿里工程师在2018年共写下了12亿行代码，总代码长度可绕地球4.49圈。

除此之外，这份报告还有不少你关心的数字：

阿里妈妈计划再开源：图学习框架 Euler

继开源阿里首个深度学习框架 X-Deep Learning之后，阿里妈妈计划在近期再度开源一个图深度学习框架Euler，这也是国内首个在核心业务大规模应用后开源的图深度学习框架。

过去几年，深度学习技术在工业界被广泛应用并产生了巨大的技术红利，图神经网络的深入应用有希望形成下一波技术红利。Euler作为一个大规模分布图深度学习框架，在阿里妈妈核心业务场景中进行了锤炼。实践证明，Euler不但取得了出色的业务效果，而且在训练规模、性能和易用性上都表现出色，同时内置了大量的业内常用算法和阿里妈妈自研的创新算法。

阿里妹将会持续关注，第一时间为你送上最新消息，敬请期待~

阿里首款自研科学计算引擎即将开源！

在去年的云栖大会上，阿里巴巴通用计算平台团队宣布将开源阿里首款自研科学计算引擎。目前阿里妹得到可靠消息，这个千呼万唤的开源日期将会是本周之内。

近年来，虽然张量的概念随着机器学习/深度学习的热潮逐渐为人所熟知，对张量进行通用计算的规模需求也与日俱增，但现实是业界一流的科学计算库仍旧停留在单机时代，无法突破规模瓶颈。同时，现在流行的分布式计算引擎却并非为科学计算而生，上层接口不匹配导致科学计算任务很难用传统的 SQL/MapReduce 编写，执行引擎本身没有针对科学计算优化也使得计算效率难以令人满意。

阿里即将开源的计算引擎正是针对这样的背景设计的：通过提供基于张量的统一计算框架 ，一方面普惠科学计算进入分布式时代，另一方面可以让大数据进行高效的科学计算。

阿里行人重识别(ReID)算法效果取得世界第一

近日，阿里巴巴机器智能技术实验室在行人重识别（Person Re-identification）算法上获得突破性成果。该技术团队通过最新算法，在不使用任何时序信息的情况下，在行人重识别主流数据库（Market1501，DukeMTMC-reid和CUHK03）上各项指标均取得第一的好成绩，刷新了业内的最好成绩。

其性能的提高主要来源于技术层面的创新：该团队通过局部信息的挖掘，致力于解决行人在识别过程中表观姿态变化剧烈，不容易对齐的问题。一方面，通过人体语义分割得到具有强语义信息的部件，并利用注意力机制在其中寻找最具有区分性的区域。另一方面，使用了基于金字塔的水平分块策略，得到行人固定区域的可辨识信息。在训练中，同时采用两种策略相结合的方式，达到行人图片的对齐，从而实现更精准的匹配识别。通过技术上的改进，该方法在三个公开数据库上的效果均优于之前最好方法，特别是mAP指标，分别提升了2%，1.87%，3.39%。

原文发布时间为：2019-01-14
本文作者： 技术创造新商业
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