解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关，而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。

本文整理了10个质量较好，数据集较大，比较新的，图像语义分割的公开数据集；主要服务于智能驾驶方向（辅助驾驶、自动驾驶等）。

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下 演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人 演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读 活动：2023云栖大会

有人说相关系数（correlation coefficient， r）和决定系数（coefficient of determination， R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？请听下文分解！

大数据&AI产品技术月刊【2024年5月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。

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LabelStudio是开源的数据标注工具，支持多种类型如文本、图像、音频、视频的标注任务。它具有多种标注类型、可扩展性、团队协作和版本控制等功能，并可在本地、云端或Docker中部署。通过设置环境变量`DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FILES`，可以解除上传文件数量限制。使用Docker安装时，可运行包含该变量的命令以启动容器，并通过http://localhost:8080访问。遇到文件数限制问题，可增大此变量值以解决。

该文介绍了一个批量查找PDF文件（不限于找PDF）的工具，用于在多级文件夹中快速查找并复制特定文件。通过下载提供的软件，用户可以加载PDF库，输入文件名列表，设置操作参数（如保存路径、复制或删除）及搜索模式。软件能高效执行，例如在1.1秒内完成对数千文件中的37个目标文件的复制，显著提升了工作效率，避免了手动逐个查找和复制的繁琐。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

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ClickHouse创建表有多种语法，包括在当前服务器上创建、复制已有表结构、从表函数创建和从查询创建。表引擎决定表的特性和数据存储方式，如Memory引擎仅存储内存中。分布式DDL可在CLUSTER子句中实现跨节点操作。临时表生命周期与会话绑定，仅支持Memory引擎。分区表用于优化查询性能，MergeTree系列引擎支持分区。默认值表达式（DEFAULT, MATERIALIZED, EPHEMERAL, ALIAS）影响数据插入和查询行为。主键和约束可增强数据完整性，TTL功能用于自动删除过期数据。列压缩和编码能减少存储空间。文章还提供了ClickHouse更多相关系列内容链接。

LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

随着云计算技术的日益成熟，阿里云作为国内领先的云服务提供商，不断推出适应市场需求的云服务器产品。今天，我们就来详细解析一下阿里云新版云服务器的收费价格，帮助大家更好地选择适合自己的云服务器。2024年阿里云服务器租用价格表更新，云服务器ECS经济型e实例2核2G、3M固定带宽99元一年、ECS u1实例2核4G、5M固定带宽、80G ESSD Entry盘优惠价格199元一年，轻量应用服务器2核2G3M带宽轻量服务器一年61元、2核4G4M带宽轻量服务器一年165元12个月、2核4G服务器30元3个月，幻兽帕鲁4核16G和8核32G服务器配置，云服务器ECS可以选择经济型e实例、通用算力u1实

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理

解读ROI：ERP系统的成本与投资回报分析

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

新增弹性计算组实例，解决实时数仓场景下分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，同时新增多种用户分析函数与实时湖仓Paimon格式支持，COUNT DISTINCT优化显著提升查询效率。

Linly-Talker是一个将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统,创建了一种全新的人机交互方式。它集成了各种技术,例如Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker会说话的生成系统。该系统部署在Gradio上,允许用户通过提供图像与AI助手进行交谈。用户可以根据自己的喜好进行自由的对话或内容生成。

本教程将指导开发者通过MaxCompute SQL分析，快速体验MaxCompute产品，完成开通、执行SQL语句查询数据。无需进行数据同步，可直接上手体验数据分析。

通过MaxCompute租户级别Information Schema的“TUNNELS_HISTORY”视图可以统计查看通过Tunnel通道进行数据上传下载的相关详细信息，方便您进行数据流转的审计排查。

CodeFormer是由南洋理工大学和商汤科技联合研发的AI人脸复原模型，结合VQGAN和Transformer技术，能从模糊或马赛克图像中生成清晰图像。它具备老照片修复、黑白照片彩色化、马赛克修复和低码率视频增强等功能。安装过程涉及miniconda3、Python环境配置、相关库的安装及模型训练数据下载。在测试视频增强时，虽然初期遇到ffmpeg导入问题，但通过安装ffmpeg-python得以解决，不过CPU占用率高。此外，还展示了对图片进行增强的命令行操作及结果示例。

本文介绍了5种搭建开源大型语言模型服务的方法，包括使用Anaconda+CPU、Anaconda+GPU、Docker+GPU、Modal和AnyScale。CPU方法适合本地低门槛测试，但速度较慢；GPU方法显著提升速度，Docker简化环境配置，适合大规模部署；Modal提供按需付费的GPU服务，适合试验和部署；而AnyScale则以低门槛和低成本访问开源模型。每种方法都有其优缺点，选择取决于具体需求和资源。