阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的，主要在于配置的不一致，如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署，可以看看这篇文章,[ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署](https://zhuanlan.zhihu.com/p/532431053)。

探索Python中的集成方法：Stacking

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台，支持数据集成、数据开发、数据治理等功能；在本汇总中，我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答，以助用户在数据处理和分析工作中提高效率，降低难度。

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阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会，是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发，深耕以通用人工智能（AGI）为目标的一系列基础科学与工程问题，包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。

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请注意，生成core文件可能会占用磁盘空间，因此应谨慎使用。一旦完成故障排查，建议将相关的core文件删除以释放磁盘空间。

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

MATLAB | 科研绘图第十二期带误差棒的柱状图

Flink CDC报错指的是使用Apache Flink的Change Data Capture（CDC）组件时遇到的错误和异常；本合集将汇总Flink CDC常见的报错情况，并提供相应的诊断和解决方法，帮助用户快速恢复数据处理任务的正常运行。

【4月更文挑战第7天】本文探讨JavaScript的三种主要循环结构：while、do-while和for。while循环在满足条件时执行代码块，注意避免无限循环；do-while循环至少执行一次，适合先执行后判断的场景；for循环结合初始化、条件和迭代，适合遍历。理解每种循环的特点和适用场景，结合编程技巧，如使用break和continue，选择合适的循环方式，能提升代码效率和可读性。记得关注循环性能和避免不必要的计算。

OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。

Hive中的DECIMAL类型

Scipy 中级教程——图像处理【1月更文挑战第9篇】

【MATLAB 】 ICEEMDAN 信号分解+模糊熵（近似熵）算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，它可以将数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行分类或回归分析。SVM的关键思想是找到一个能够最大化分类边界（或称为超平面）的决策边界，这个边界可以最好地区分不同类别的数据点。

基于YOLO进行物体检测、对象识别，先和大家分享如何搭建开发环境，会分为CPU版本、GPU版本的两种开发环境，本文会分别详细地介绍搭建环境的过程。主要使用TensorFlow2.3、opencv-python4.4.0、Pillow、matplotlib 等依赖库。

​MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息；它只用了点云的俯视图和前视图，这样既能减少计算量，又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域，把特征和候选区域融合后输出最终的目标检测框。 论文地址：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 开源代码：GitHub - bostondiditeam/MV3D: Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

解析python爬取Ebay数据的方式

屏幕监控软件的实现涉及到复杂的操作和权限，同时也涉及到隐私和合法性的问题。这是一个基于Python的小示例，展示如何使用第三方库pyautogui来截屏并保存截图

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随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型成为越来越重要的发展趋势。GPT-4V（GPT-4 近日开放的视觉模态）大型多模型（LMMs）扩展大型语言模型（LLMs）以增强多感知技能（如视觉理解等）从而实现更强大的通用智能。本文着重对GPT-4V进行深入分析，以进一步深化对LMM的理解。在此本文分析核心是GPT-4V可以执行的任务，同时包含用于探测其能力质量和通用性的测试样本。

通过MaxCompute租户级别Information Schema的“TASKS_HISTORY”视图可以统计查看MaxCompute计算作业的元数据信息，方便您进行作业审计以及各类统计，指导作业性能、成本优化。

使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分，每个部分都有自己的工作，这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。

百查数据是一家知名的数据服务提供商，专注于为体育媒体提供实时、精准、稳定的体育数据API接口。我们的数据服务涵盖了众多体育赛事，包括足球、篮球、电竞、网球、排球、棒球、板球、橄榄球、冰球等，以及奥运会和世界杯等大型体育赛事。其中，足球数据服务是我们的重要业务之一，数据内容全面，包含基础数据、实时数据、统计数据、指数数据、资料库数据等多个模块。我们的目标是通过专业的数据服务，助力体育行业实现更大发展，并为体育媒体提供更多价值。

自然语言处理基础技术详细介绍（二）

使用Rasterio创建并写入栅格数据比GDAL还简单一些，基本使用到两个函数：rasterio.open()和write()

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

多维时序 | MATLAB实现SCNGO-CNN-Attention多变量时间序列预测

自然语言处理在实现智能问答系统中起着重要作用。通过文本预处理、信息检索、语义理解和答案生成等关键技术，我们可以构建高效准确的智能问答系统，为用户提供便捷的信息获取方式。随着深度学习等技术的发展，智能问答系统的性能还将得到进一步提升，为人们提供更加智能化的服务。

count(distinct)只有1个reduce。 为什么只有一个reducer呢，因为使用了distinct和count(full aggreates)，这两个函数产生的mr作业只会产生一个reducer，而且哪怕显式指定set mapred.reduce.tasks=100000也是没用的。 当使用count(distinct)处理海量数据（比如达到一亿以上）时，会使得运行速度变得很慢，熟悉mr原理的就明白这时sql跑的慢的原因，因为出现了很严重的数据倾斜。

阿里云Pairec是一个用于搭建推荐系统的云原生解决方案，它可以帮助用户快速搭建高性能、高可用的推荐系统，并提供了代码生成、ab test服务、实验报表后台等多种功能和工具，使得搭建过程更加简单和高效。

汉字作为象形文字有其潜在的特殊字形信息，而这一点经常被忽视。FGN是一种将字形信息融入网络结构的中文NER方法。除了用一个新型CNN对字形信息进行编码外，该方法可以通过融合机制提取字符分布式表示和字形表示之间的交互信息。

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《Apache Flink 案例集（2022版）》——4.云原生——小红书-Native Flink on Kubernetes 在小红书的实践（1）

《Elastic（中国）产品应用实战》——三、如何使用transforms来跟踪最近的客户订单

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UPT是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。