Hive中日期处理函数的使用（date_format、date_add、date_sub、next_day）

人工智能与机器人的结合：智能化世界的未来

DataWorks进行全面升级，从数据治理中心转型为数据资产治理，强调业务视角下的数据分类与管理，引入Data+AI全链路数据血缘追踪，提升数据质量和安全性，促进跨部门协作。同时，提供限时优惠活动，助力企业高效利用数据资产。

本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。

确保API对接过程中的数据安全至关重要。最佳实践包括：使用HTTPS协议、强化身份验证和授权、数据加密、输入验证、访问控制、限流限速、日志记录和监控、安全测试、数据脱敏、错误处理、API网关、Web应用程序防火墙（WAF）、审计和合规性。这些措施能有效提升API的安全性，保护数据免受恶意攻击和泄露风险。

API接口是在产品和研发领域广泛应用的专业术语，主要用于公司内部系统衔接及公司间合作。本文将详细讲解API接口的概念、必要性及其核心要素。首先介绍API接口的基本原理与应用场景，随后阐述其重要性，最后解析API接口的核心组成部分，帮助读者深入理解API接口的工作机制。适合产品小白和求职者阅读，提升专业知识。

【8月更文第28天】随着人工智能的发展，语音交互系统越来越普遍。其中，情感智能技术成为提高用户体验的关键因素之一。本文将探讨 FunAudioLLM 如何利用情感识别和表达技术来增强语音交互的真实感，并提供具体的代码示例。

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。

本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。

淘宝天猫商品评论数据接口（Taobao.item_review）提供全面的评论信息，包括文字、图片、视频评论、评分、追评等，支持实时更新和高效筛选。用户可基于此接口进行数据分析，支持情感分析、用户画像构建等，同时确保数据使用的合规性和安全性。使用步骤包括注册开发者账号、创建应用获取 API 密钥、发送 API 请求并解析返回数据。适用于电商商家、市场分析人员和消费者。

大语言模型（LLMs）的批处理优化面临诸多挑战，尤其是由于推理过程的迭代性导致的资源利用不均问题。ORCA系统通过引入迭代级调度和选择性批处理技术，有效解决了这些问题，大幅提高了GPU资源利用率和系统吞吐量，相比FasterTransformer实现了最高37倍的性能提升。

Java中的“ArrayIndexOutOfBoundsException”异常通常发生在尝试访问数组的无效索引时。解决方法包括：检查数组边界，确保索引值在有效范围内；使用循环时注意终止条件；对用户输入进行验证。通过这些措施可以有效避免该异常。

【7月更文第19天】随着第四次工业革命的浪潮席卷全球，人工智能（AI）正逐步成为推动制造业转型升级的核心力量。从生产线的智能化改造到质量控制的精密化管理，再到供应链的全局优化，AI技术以其强大的数据处理能力和深度学习算法，为企业开启了全新的生产效率和质量标准。本文将深入探讨AI在智能制造中的三大关键领域——生产线优化、质量控制、供应链管理中的应用与影响，并通过具体案例和代码示例加以阐述。

本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。

【4月更文挑战第9天】本文介绍了大数据项目从需求分析到成果交付的全过程，包括需求收集与梳理、可行性分析、项目规划、数据准备与处理、系统开发与集成，以及成果交付与运维。文中通过实例展示了如何进行数据源接入、数据仓库建设、系统设计、算法开发，同时强调了需求理解、知识转移、系统运维的重要性。此外，还提供了Python和SQL代码片段，以说明具体技术实现。在大数据项目管理中，需结合业务和技术，灵活运用这些方法，确保项目的成功执行和价值实现。

Nomic-embed-text是2月份刚发布的，并且是一个完全开源的英文文本嵌入模型，上下文长度为8192。它在处理短文和长文本任务方面都超越了现有的模型，如OpenAI的Ada-002和text-embedding-3-small。该模型有137M个参数在现在可以算是非常小的模型了。

残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。

歌词创作如同搭建艺术殿堂，独特的歌词结构是其基石。掌握构建策略，让你的歌词脱颖而出。开头营造神秘氛围或出人意料的情感，主体部分采用倒叙、插叙或融合矛盾情感，结尾带来情感反转或深邃思考。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化等功能，助你轻松获取灵感，打造独特歌词结构。

【7月更文挑战第29天】 ERP系统中的人工智能与机器学习应用：提升企业智能化管理

在流处理场景中，窗口（Window）用于将无限数据流切分成有限大小的“块”，以便进行计算。Flink 提供了多种窗口类型，如时间窗口（滚动、滑动、会话）和计数窗口，通过窗口大小、滑动步长和偏移量等属性控制数据切分。窗口函数包括增量聚合函数、全窗口函数和ProcessWindowFunction，支持灵活的数据处理。应用案例展示了如何使用窗口进行实时流量统计和电商销售分析。

在音乐世界里，歌词是触动人心的灵魂。本文介绍如何掌握写歌词的技巧，包括灵感捕捉、结构布局、语言运用等，并推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助你轻松创作动人心弦的歌词。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

大数据在众多行业中的应用场景广泛，涵盖金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务及教育等领域。在金融行业，大数据用于风险评估、精准营销、反欺诈以及决策支持；零售业则应用于商品推荐、供应链管理和门店运营优化等；医疗保健领域利用大数据进行疾病预测、辅助诊断和医疗质量评估；交通物流业通过大数据优化物流配送、交通管理和运输安全；制造业则在生产过程优化、设备维护和供应链协同方面受益；能源行业运用大数据提升智能电网管理和能源勘探效率；政府和公共服务部门借助大数据改善城市管理、政务服务及公共安全；教育行业通过大数据实现个性化学习和资源优化配置；体育娱乐业则利用大数据提升赛事分析和娱乐制作水平。

【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

【8月更文第29天】GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练，从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。

【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一个简单的示例来演示其使用方法。

【8月更文挑战第21天】 使用Python实现深度学习模型：智能空气质量监测与预测

我们的目标是打造高效的ToB大客户获客方案。客户在哪儿AI生成企业全历史行为数据并提供数据分析服务，帮助企业从上帝视角洞察营销。通过真实案例展示，AI能显著提升活动营销效果，例如仅通过10场活动即可触及贡献44.9%营收的客户，30场则可达73.3%，极大提高效率。此外，在决策层和销售工作中，AI发现了某一关键客户与其69.3%营收来源有深层联系，证实了聚焦此客户的战略价值。我们虽不能公开全部细节，但愿与有兴趣者分享真实分析流程。由于服务刚启动，目前尚未有足够反馈，未来将及时分享成果。

本解读了阿里云 AI搜索整体方案。

机器学习在图像识别中的应用：解锁视觉世界的钥匙

歌词是音乐的灵魂伴侣，其结构蕴含独特艺术魅力。掌握歌词结构技巧是创作者成功的关键。开头需迅速吸引听众，主体部分通过叙事、抒情或对话形式展开，结尾则点睛收尾。创作时可借助《妙笔生词智能写歌词软件》，利用 AI 功能优化歌词，提供丰富模板和案例，助力灵感涌现，轻松掌握歌词结构艺术。

本文介绍了常见的网络安全问题，包括弱密码、密码重用、身份验证流程缺陷、会话管理问题和社会工程学攻击。具体涉及简单密码易被破解、多平台使用同一密码、缺乏多因素认证、身份验证绕过、会话劫持与固定、钓鱼攻击和伪装攻击等。这些问题可能导致用户信息泄露和系统安全风险。

【8月更文第29天】在深度学习项目中，数据加载和预处理通常是瓶颈之一，特别是在处理大规模数据集时。PyTorch 的 `DataLoader` 提供了丰富的功能来加速这一过程，但默认设置往往不能满足所有场景下的最优性能。本文将介绍如何对 `DataLoader` 进行高级配置和优化，以提高数据加载速度，从而加快整体训练流程。

【8月更文第28天】RabbitMQ 是一个非常流行的消息队列中间件，它支持多种消息协议，并且可以轻松集成到各种系统中。随着应用的扩展，确保 RabbitMQ 在高负载环境下能够高效稳定地运行变得至关重要。本文将深入探讨如何通过配置、监控以及最佳实践来优化 RabbitMQ 的性能。

【8月更文第1天】在AI Native应用程序中，用户体验和满意度是衡量产品成功的关键指标之一。为了提高这些指标，本文介绍了一种基于用户反馈的动态模型微调机制。这种方法允许模型在运行时根据用户的实际行为和偏好进行自我调整，从而不断优化其性能。

人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步，历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出，1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进，1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来，深度学习技术革新了AI，在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用，但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能，并在医疗、教育等领域发挥更大作用。

【4月更文挑战第8天】本文探讨了大数据清洗的三个关键环节：缺失值处理、异常值识别与处理、重复数据消除。在处理缺失值时，涉及识别、理解原因、选择删除、填充或保留策略，并进行结果验证。异常值识别包括统计方法、业务规则和可视化检查，处理策略包括删除、修正和标记。重复数据的识别基于主键和关键属性，处理策略有删除、合并和哈希，处理后需持续监控。数据清洗是一门艺术，需要结合统计学、编程技能和业务理解。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

本文介绍了零样本和少样本提示技术在大型语言模型中的应用。零样本提示指模型无需示例即可完成任务，而少样本提示则通过提供少量示例提升模型的表现。文中详细探讨了这两种技术的特点与限制，并通过具体示例说明了其在不同任务中的效果。研究表明，指令调整和人类反馈可增强模型性能，而对于复杂任务，则需更高级的提示工程，如思维链提示。