本文介绍基于Hologres+ChatGPT提供智能客服服务的实践。

第四届实时计算 Flink 挑战赛最佳实践奖-海克斯科技的项目文章。

近日，阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS 2022上发表了新的自研训练模式 Gloabl Batch gradients Aggregation （GBA，论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.11048），由阿里妈妈事业部搜索广告团队和智能引擎事业部XDL训练引擎团队联合探索和研发。GBA的提出对阿里巴巴搜推广稀疏模型的训练范式带来了架构性的跨越式升级。本文将从GBA的设计思路、收敛性分析及工程实现等方面展开介绍，欢迎阅读交流。

PAI-DSW是一款云端机器学习开发IDE，为您提供交互式编程环境，适用于不同水平的开发者。本文为您介绍PAI-DSW的功能特点以及界面的基础使用。

介绍DSW中如何使用官方镜像、自定义镜像、第三方镜像地址来启动服务。DSW环境进行定制修改之后还可以选择停机保存环境或者保存镜像到ACR镜像仓库。

如果你已经安装过最近的 Elastic Stack 的话，你可能已经发现 Beats 已经不是推荐的数据摄入方式，取而代之的是 Elastic Agent。

Sort-Shuffle 使 Flink 在应对大规模批数据处理任务时更加游刃有余

Monitoring 及 Central Management

将文档从源索引复制到目的地索引，称之为 Reindex。

本文由 T3 出行大数据平台负责人杨华和资深大数据平台开发工程师王祥虎介绍 Flink、Kylin 和 Hudi 湖仓一体的大数据生态体系以及在 T3 的相关应用场景。

本文详述了58到家业务上的难点和挑战，包括在智能营销、到店分流和登记、多元匹配、销售、业务与社会安全等方面，以及他们是如何通过阿里云大数据平台去应对家庭服务行业在互联网化过程当中的痛点和挑战。

本文将会为您介绍开源OLAP如ClickHouse/Druid/Presto等架构同Hologres的深度对比，并介绍如何如何平滑迁移到Hologres技术体系，实现更稳定，更可扩展，更多功能的HSAP架构。

自建实时数仓到底难在哪里？实时数仓应该怎么建？阿里巴巴搜索团队告诉您答案

命名有包含搜索关键词的文档，但结果却没有？存进去的文档被分成哪些词(term)了？自定义分词规则，但感觉好麻烦呢，无从下手？

本文由快手开发工程师刘建刚分享，主要介绍春晚活动下快手实时链路保障实践。内容主要包含以下四部分：快手 Flink 简介、春晚实时保障方案、春晚实时大屏、未来规划。

阿里巴巴 9 位技术专家为你深度解析阿里巴巴经济体核心调度系统“伏羲”。伏羲（Fuxi）作为十年前最初创立飞天平台时的三大服务之一（分布式存储 Pangu，分布式计算 MaxCompute，分布式调度 Fuxi），十年来，在技术能力上持续演进。本书从面向大数据、云计算的调度挑战出发，介绍伏羲调度系统及各子领域的关键技术进展，并以双11为典型场景进行最佳实践的介绍，为你呈现大数据分布式调度技术的深水区玩法。— 《“伏羲”神算》现在可以免费下载阅读啦，快来先睹为快吧。

北美 Spark + AI Summit 2020 盛会在即，Apache Spark 中国技术交流社区在此诚邀各位，代表国内开发者选择您最希望听到的主题，届时社区将联合国内顶尖技术专家一一展开中文形式分享。

本文详细对比了Spark on MaxCompute与开源Spark模式在使用中的差异。本次分享主要从功能特性，代码开发，以及Spark on MaxCompute在DataWorks中部署的操作流程等方面进行详细讲解。

本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。

本文通过实际案例演示特征工程在回归任务中的应用效果，重点分析包含数值型、分类型和时间序列特征的大规模表格数据集的处理方法。

Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议（MCP），实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口，让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件，如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题，支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能，提升编程效率。同时，严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具，Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。

电竞直播如何实现丝滑体验？揭秘其背后架构与技术！从选手操作数据捕获到观众多视角体验，超低延迟编码、智能OB系统、全球加速网络等五大关键技术支撑。面对海量数据与同步挑战，采用列式存储、时间戳同步和区块链防作弊。未来还将迎来云游戏式直播、AR可视化等创新，甚至全息投影与AI集锦生成，为观众带来沉浸式享受。

本文介绍了一套基于微博热帖的中文非结构化文本分析系统，通过爬虫代理采集数据，结合NLP技术实现实体识别、关系抽取及情感分析。核心技术包括爬虫模块、请求配置、页面采集和中文NLP处理，最终将数据结构化并保存为CSV文件或生成图谱。代码示例从基础正则规则到高级深度学习模型（如BERT-BiLSTM-CRF）逐步演进，适合初学者与进阶用户调试与扩展，展现了中文NLP在实际场景中的应用价值。

本文介绍了在鸿蒙系统中实现保存图片到相册的功能，包括申请权限和使用系统安全控件两种方式。文中详细讲解了如何通过网络请求下载图片并保存为本地文件，以及如何将指定布局生成图片并保存。鸿蒙系统对权限管理较为严格，推荐使用系统提供的安全控件（如 SaveButton）以保护用户隐私，避免手动申请权限。此外，文章还对比了鸿蒙与 Android/iOS 的实现差异，指出鸿蒙在功能实现上更简单，但需注意权限规范以确保项目顺利上线。

本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。

RAG-MCP是一种通过检索增强生成技术解决大型语言模型（LLM）工具选择困境的创新框架。它针对提示词膨胀和决策效率低的问题，利用语义检索动态筛选相关工具，显著减少提示词规模并提升准确率。本文深入解析其技术原理，包括外部工具索引构建、查询时检索处理等核心步骤，以及实验评估结果。RAG-MCP不仅优化了LLM的工具使用能力，还为AI代理的发展提供了重要支持，未来可在极端规模检索、多工具工作流等方面进一步探索。

近期，X（原推特）平台遭遇一波账号接管攻击，多个知名账户被入侵以传播窃取加密货币的恶意内容。这些攻击主要依赖“加密货币引流器”及“引流器即服务”（DaaS）平台实施。DaaS提供现成脚本、智能合约等工具，帮助攻击者从受害者钱包中转移资产。2021年起，此类威胁逐渐兴起，但未引起足够关注。文章深入分析了DaaS运作模式及其影响，并以CLINKSINK恶意软件为例剖析具体攻击手法。为防范此类威胁，建议启用多因素认证（MFA），警惕社会工程学手段，使用硬件钱包提升安全性。DaaS因低门槛、高回报特点，可能吸引更多恶意参与者，需持续关注其演变趋势。