JavaScript与HTML关系及其嵌入方式：新手常犯错误与规避策略
【4月更文挑战第1天】本文介绍了JavaScript与HTML的关系，强调了理解它们的分工和协作对于初学者的重要性。文中列举了新手在嵌入JavaScript时常见的错误，如嵌入位置不当、异步与延迟属性混淆、内联脚本与HTML混杂、忽略浏览器兼容性以及缺乏错误处理。提供了避免这些错误的策略，包括合理安排script标签、使用事件监听器、关注浏览器兼容性、学习调试技巧，并提倡遵循“结构-样式-行为”分离原则和使用错误处理机制。遵循这些最佳实践，有助于提高代码质量和开发效率。
【手把手教教学物联网项目】01 视频大纲
《手把手教教学物联网项目》是一系列视频教程，旨在引导初学者掌握物联网技术。视频涵盖物联网基础，如物联网概述、架构和技术；STM32微控制器的介绍、编程及外设使用；网关开发，涉及ESP8266和ESP32；物联网通信协议如TCP、MQTT、Modbus等；物联网总线协议如单总线、CAN、IIC和SPI；OLED显示原理与驱动；MQTT服务器搭建；物联网云平台介绍，包括阿里云平台的使用；微信小程序开发入门及前端VUE项目实践。此外，教程还涉及UniAPP和SpringBoot后台开发，最后通过“智能取餐柜”项目将理论知识付诸实践。视频可在B站找到，适合学生、爱好者和开发人员学习物联网技术。
【实战】PHP代码逆向工具，轻松还原goto加密语句的神器！
`goto解密工具`是一款针对PHP的在线神器，能有效解密和还原goto加密代码，提升代码可读性和可维护性。支持单文件及50M压缩包一键解密，提供全效解决方案。通过实际案例展示了解密报错和理解复杂代码的能力，是PHP开发者解决goto难题的得力助手。立即体验：[在线PHP解密大师](https://copy.kaidala.com/dala/goto/index.html)。
探索变量世界的奥秘：全面理解与有效避坑
【4月更文挑战第2天】探索编程基础：变量。本文详述变量的定义、作用，如数据存储、信息传递，以及声明与赋值。讨论变量类型（如整型、浮点型）和作用域（全局、局部），并列举常见错误及防范策略，如未声明使用、类型不匹配。最后提出最佳实践，如明确命名、避免冗余和适时复用变量，以提升代码质量。通过本文，深化你对变量的理解，让编程更加得心应手！
深入探索C++中的变量世界：理论与实践
【4月更文挑战第5天】本文介绍了C++变量的基础知识，包括声明、数据类型、const和volatile限定符。通过示例展示了变量在用户输入、计算、控制流程和函数参数中的应用，并列举了常见错误及避免方法，如未声明、作用域混淆、类型不匹配、未初始化和拼写错误。最后提出了变量命名、避免冗余、适时复用、注释说明和利用现代C++特性的最佳实践。
Kafka与大数据：消息队列在大数据架构中的关键角色
【4月更文挑战第7天】Apache Kafka是高性能的分布式消息队列，常用于大数据架构，作为实时数据管道汇聚各类数据，并确保数据有序传递。它同时也是数据分发枢纽，支持多消费者订阅，简化系统集成。Kafka作为流处理平台的一部分，允许实时数据处理，满足实时业务需求。在数据湖建设中，它是数据入湖的关键，负责数据汇集与整理。此外，Kafka提供弹性伸缩和容错保障，适用于微服务间的通信，并在数据治理与审计中发挥作用。总之，Kafka是现代大数据体系中的重要基础设施，助力企业高效利用数据。
Flink 流批一体在模型特征场景的使用
本文整理自B站资深开发工程师张杨老师在 Flink Forward Asia 2023 中 AI 特征工程专场中的分享。
掌握网络抓取技术：利用RobotRules库的Perl下载器一览小红书的世界
本文探讨了使用Perl和RobotRules库在遵循robots.txt规则下抓取小红书数据的方法。通过分析小红书的robots.txt文件，配合亿牛云爬虫代理隐藏真实IP，以及实现多线程抓取，提高了数据采集效率。示例代码展示了如何创建一个尊重网站规则的数据下载器，并强调了代理IP稳定性和抓取频率控制的重要性。
Apache Spark：提升大规模数据处理效率的秘籍
【4月更文挑战第7天】本文介绍了Apache Spark的大数据处理优势和核心特性，包括内存计算、RDD、一站式解决方案。分享了Spark实战技巧，如选择部署模式、优化作业执行流程、管理内存与磁盘、Spark SQL优化及监控调优工具的使用。通过这些秘籍，可以提升大规模数据处理效率，发挥Spark在实际项目中的潜力。
AIGC创作活动 | 跟着UP主秋葉一起部署AI视频生成应用！
本次AI创作活动由 B 站知名 AI Up 主“秋葉aaaki”带您学习在阿里云 模型在线服务（PAI-EAS）中零代码、一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用，快速实现文本生成视频的AI生成解决方案，帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。制作上传专属GIF视频，即有机会赢取乐歌M2S台式升降桌、天猫精灵、定制保温杯等好礼！
大数据&AI产品月刊【2024年3月】
大数据&AI产品技术月刊【2024年3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。
深入理解React Hooks：原理、应用与最佳实践
【4月更文挑战第6天】React Hooks是16.8版引入的更新，允许在函数组件中处理状态和生命周期。useState用于添加状态，返回状态值和更新函数。useEffect处理副作用，根据依赖项执行和清理。其他Hooks如useContext和useReducer进一步扩展功能。Hooks适用于状态管理、生命周期逻辑、性能优化和跨组件共享。最佳实践包括明确依赖、避免滥用、编写自定义Hook和遵循规则。它们提高了代码可读性和复用性，通过理解原理和实践，开发者能更好地掌握React开发。
超越常规：用PHP抓取招聘信息
使用PHP和爬虫代理IP，自动化采集51job网站的招聘信息，关注公司、职位和待遇，数据存储为CSV，提升招聘效率，节省资源。示例代码展示如何设置代理、解析HTML并提取所需信息。此方法有利于人才市场情报获取和企业招聘策略制定。注意实际应用需考虑错误处理和适应网站结构变化。
阿里云 MaxCompute MaxFrame 开启免费邀测，统一 Python 开发生态
阿里云 MaxCompute MaxFrame 正式开启邀测，统一 Python 开发生态，打破大数据及 AI 开发使用边界。
JavaScript 中前置自增与后置自增：区别、应用场景
【4月更文挑战第6天】JavaScript中的前置自增`++a`先增后用，返回新值，适合复合赋值和循环计数；后置自增`a++`先用后增，返回原值，适用于保留变量原值的操作。二者差异在于运算时机和返回值，选择时要考虑递增时机和表达式中使用的值。在复杂表达式中应避免混用，注重代码清晰度和一致性。理解这些差异能提高代码效率，避免逻辑错误。
大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解：为什么它比绝对或相对位置编码更好?
Transformer的基石自2017年后历经变革，2022年RoPE引领NLP新方向，现已被顶级模型如Llama、Llama2等采纳。RoPE融合绝对与相对位置编码优点，解决传统方法的序列长度限制和相对位置表示问题。它通过旋转矩阵对词向量应用角度与位置成正比的旋转，保持向量稳定，保留相对位置信息，适用于长序列处理，提升了模型效率和性能。RoPE的引入开启了Transformer的新篇章，推动了NLP的进展。[[1](https://avoid.overfit.cn/post/9e0d8e7687a94d1ead9aeea65bb2a129)]
JavaScript 中算术操作符：全面解读、实战应用与最佳实践
【4月更文挑战第5天】本文探讨JavaScript中的算术操作符，包括加、减、乘、除、求余、自增、自减及复合赋值等，强调理解与熟练运用它们对提升编程效率和代码准确性的重要性。文中通过示例介绍了各种操作符的用法，同时提醒注意数据类型转换、浮点数精度、除以零错误以及利用短路求值优化逻辑等问题。通过学习，读者能更好地掌握算术操作符在不同场景的应用，提升编程技能。
ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
ClickHouse是一款分析型数据库，支持基础、复合和特殊数据类型。基础类型包括数值（Int、Float、Decimal）、字符串（String、FixedString、UUID）和时间（DateTime、DateTime64、Date）类型。数值类型如Int8-64和Float32-64，Decimal提供高精度计算。字符串中的FixedString有固定长度，UUID作为主键。时间类型最高精度到秒。复合类型有数组、元组、枚举和嵌套，其中数组和元组允许不同数据类型，枚举节省空间，嵌套类型是多维数组结构。特殊类型如Nullable表示可为空，Domain封装IPv4和IPv6。
SiMBA：基于Mamba的跨图像和多元时间序列的预测模型
微软研究者提出了SiMBA，一种融合Mamba与EinFFT的新架构，用于高效处理图像和时间序列。SiMBA解决了Mamba在大型网络中的不稳定性，结合了卷积、Transformer、频谱方法和状态空间模型的优点。在ImageNet 1K上表现优越，达到84.0%的Top-1准确率，并在多变量长期预测中超越SOTA，降低了MSE和MAE。代码开源，适用于复杂任务的高性能建模。[[论文链接]](https//avoid.overfit.cn/post/c21aa5ca480b47198ee3daefdc7254bb)
基于Apriori关联规则的电影推荐系统（附python代码）
这是一个基于Apriori算法的电影推荐系统概览。系统通过挖掘用户评分数据来发现关联规则，例如用户观看某部电影后可能感兴趣的其他电影。算法核心是逐层生成频繁项集并设定最小支持度阈值，之后计算规则的置信度。案例中展示了数据预处理、频繁项集生成以及规则提取的过程，具体包括用户评分电影的统计分析，如1-5部电影的评分组合。最后，通过Python代码展示了Apriori算法的实现，生成推荐规则，并给出了一个简单的推荐示例。整个过程旨在提高推荐的精准度，基于用户已评分的电影推测他们可能尚未评分但可能喜欢的电影。
揭秘Symfony DomCrawler库的魔力：获取网易新闻热点
使用Symfony DomCrawler库，开发者能抓取和分析网易新闻热点以洞察舆情。通过识别热点、舆情分析、数据采集及引导策略研究，该库成为舆情监控的工具。示例代码展示如何采集新闻标题、评论和排名，并利用代理IP多线程抓取，将数据保存至CSV，适应网站结构变化。此方法有助于理解新闻热点对舆论的影响，支持媒体策略制定。
突破技术限制：使用 request-promise 库进行美团数据获取
本文展示了如何用`request-promise`爬取美团数据，重点是通过代理IP避免封禁。安装库后，配置含代理的请求选项，如`proxy`, `auth`和`headers`，并用`cheerio`解析HTML获取餐厅菜单。通过代理服务可以提高爬虫效率。
活动推广：跟秋葉用PAI实现AI视频生成应用（顺便作品求赞~）
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JavaScript中DOM操作：新手常犯错误与避免策略
【4月更文挑战第1天】本文介绍了JavaScript中DOM操作的基础和新手常犯错误，包括频繁查询DOM、不恰当的遍历、滥用innerHTML、忽视异步与DOM状态以及过度同步更新。建议包括缓存DOM引用、注意文本节点、慎用innerHTML以防止XSS、正确处理异步和批量更新。遵循最佳实践，开发者能提升代码质量和应用性能。
使用MergeKit创建自己的专家混合模型：将多个模型组合成单个MoE
MoE架构通过MergeKit实现新突破，允许整合预训练模型创建frankenMoEs，如FrankenMoE，区别于头开始训练的MoEs。MergeKit工具支持选择专家模型，定义正负提示，并生成MoE配置。
归一化技术比较研究：Batch Norm, Layer Norm, Group Norm
本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
