本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。

本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。

本文由Hologres PD赵红梅分享，主题为Dynamic Table快速入门。内容分为三部分：一是介绍Dynamic Table，包括其在实时数仓中的应用场景及技术实现；二是讲解Dynamic Table的使用方法与实操，涵盖全量、增量及混合刷新模式的创建与操作；三是提供使用建议，如选择刷新模式、监控延迟、分区表应用及计算资源分配等。此外，还对比了Dynamic Table与其他产品（如DIS异步物化视图和Snowflake Dynamic Tables）的功能差异，并推荐下载Hologres 3.0实践手册以深入了解一体化实时湖仓平台的最新功能。

从量子芯片到纠错的漫长征途：量子计算硬件的进步与困境

时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

Python爬取某云热歌榜：解析动态加载的歌曲数据

爱回收是国内领先的电子产品回收平台，提供便捷的二手设备回收服务。开发者可通过其API接口集成询价功能，提升应用竞争力。该API采用POST请求，需传递app_id、timestamp、sign等参数，返回JSON格式的回收价格信息。示例代码展示了如何使用Python调用此API，获取并打印询价项和回收价格。请确保替换实际的app_id和app_secret，并关注官方文档以保持接口信息准确。

小红书作为社交与电商结合的平台，拥有丰富的商品信息。通过小红书商品列表API接口，用户可高效、合法地获取商品数据，支持按关键词、品类等筛选条件查询，并返回JSON格式的商品列表，包含名称、图片链接、价格等信息。该接口帮助商家分析市场、制定策略，开发者构建推荐系统。示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求并处理响应数据。

本案例设计了一个囤菜系统原型，主要方法是利用冰箱内安装的摄像头，通过目标检测算法识别食材类别，判断存取动作，增加或者减少相应的食材的数量，并记录存取时间等相关数据，设计出了具备提示清理和补货等功能的智能化囤菜系统原型。

量子计算的基本原理与传统计算的区别

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

OkHttpClient请求失败处理与网页下载成功实践

区块链在医疗数据管理中的应用：安全与隐私的新纪元

无监督学习与数据聚类：从理论到实践

阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get）允许商家通过API获取商品的详细信息，包括标题、描述、价格、销量、评价等。主要参数为商品ID（num_iid），支持多种返回数据格式，如json、xml等，便于开发者根据需求选择。使用前需注册并获得App Key与App Secret，注意遵守使用规范。

本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。

本文介绍了框架的基本概念及其在编程领域的应用，强调了软件框架作为通用、可复用的软件环境的重要性。文章分析了早期Java EE开发中使用JSP+Servlet技术的弊端，包括可维护性差和代码重用性低等问题，并阐述了使用框架的优势，如提高开发效率、增强代码规范性和可维护性及提升软件性能。最后，文中详细描述了几种主流的Java EE框架，包括Spring、Spring MVC、MyBatis、Hibernate和Struts 2，这些框架通过提供强大的功能和支持，显著提升了Java EE应用的开发效率和稳定性。

在Java编程中，“UnsupportedEncodingException”是一个常见的异常，通常发生在处理字符编码时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法，帮助开发者有效应对字符编码问题。

在大数据处理过程中，数据库表怎么高效导入到 Hadoop？这一篇我带大家实战讲解 Sqoop 全量导入 的用法，从基础命令到常用参数配置，再到导入到 HDFS、Hive 的各种格式案例，配合实操示例，帮你一步步掌握全量导入技巧。最后还有练习题，供大家动手巩固一下。

数据才是真救命的：聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度

本文介绍如何使用Node.js编写一个简单的MCP Server——“Echo”服务。通过环境搭建、项目初始化、代码实现及验证，完成MCP服务的开发与调用测试，助力快速入门MCP协议开发。

广告钱别乱烧！聊聊如何用数据分析提升投放精准度

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5G加持下的实时翻译：从“卡顿”到“秒懂”的进化之路

6G来了，智能设备会“脱胎换骨”吗？

在 PyCharm 中创建项目时，合理的目录结构有助于代码、依赖和资源的高效管理。本文详细解析了 PyCharm 的默认目录结构，如 `.idea/`（配置文件）、`venv/`（虚拟环境）、`src/`（源代码）、`tests/`（测试代码）、`data/`（数据文件）等，并提供了文件创建建议和最佳实践。同时介绍了核心代码、脚本文件、测试文件的存放位置，以及 PyCharm 的常用操作技巧，帮助开发者构建清晰、可维护的项目结构。

当手环懂你心事：未来的可穿戴情感分析设备

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第3篇，解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

本文汇总了Java学习的全面资料，涵盖Java基础、面向对象编程、核心知识、高级特性及常用框架，如Spring和Hibernate。内容包括技术详解、代码实例及学习资源推荐，助力从入门到精通Java编程，适合各阶段学习者参考。