【6月更文挑战第12天】Quarkus是面向Kubernetes的Java框架，以其超快启动速度和低内存占用著称。核心特性包括AOT编译实现毫秒级启动、优化的运行时模型、与Kubernetes的无缝集成及丰富的扩展库。常见问题涉及Maven依赖管理、热重载机制理解和配置文件的忽视。解决这些问题的关键在于深入学习官方文档、使用Dev UI调试和参与社区交流。通过代码示例展示了如何快速创建REST服务。掌握Quarkus能提升开发效率，适应微服务架构。

ClickHouse的Log引擎系列适用于小数据量（<1M行）的表，包括StripeLog、Log和TinyLog。这些引擎将数据存储在磁盘，追加写入，不支持更新和索引，写入非原子可能导致数据损坏。Log和StripeLog支持并发访问和并行读取，Log按列存储，StripeLog将所有数据存于一个文件。TinyLog是最简单的，不支持并行读取和并发访问，每列存储在单独文件中。适用于一次性写入、多次读取的场景。

IBM研究人员提出Tiny Time Mixers (TTM)，这是一个轻量级、基于mlp的TS模型，参数量小于1M，在M4数据集上表现优于大型SOTA模型，且具备优秀的零样本预测能力。TTM无注意力机制，利用TSMixer进行多级建模，自适应补丁和频率前缀调整等创新特性提升性能。预训练和微调阶段各有独特设计，预训练仅用单变量序列，微调时学习多变量依赖。TTM在某些任务中证明了小模型的优越性，且模型已开源。

`SummingMergeTree`是`MergeTree`引擎的变种，它合并相同主键的行并计算数值列的总和，从而节省存储空间和加速查询。通常与`MergeTree`配合使用，存储聚合数据以避免数据丢失。创建`SummingMergeTree`表时，可选参数`columns`指定要汇总的数值列。未指定时，默认汇总所有非主键数值列。注意，聚合可能不完整，查询时需用`SUM`和`GROUP BY`。文章还介绍了建表语法、数据处理规则以及对嵌套数据结构和`AggregateFunction`列的处理。查阅更多ClickHouse相关内容可访问相关链接。

Windows Media Player是微软Windows系统自带的多媒体播放器，支持多种音频、视频格式及图片查看，也能接收网络广播和刻录CD/DVD。用户可利用它管理媒体文件、创建播放列表。然而，其刻录DVD功能有限，仅适用于数据DVD。若需创建可在DVD播放机上播放的视频DVD，建议使用专业软件如DVDFab DVD Creator。

在虚拟机中配置集群时，需设置每台服务器网络为百兆，以模拟实际网络环境。使用Hadoop的`TestDFSIO`进行HDFS性能测试，包括写入和读取数据。写测试中，创建11个128MB文件，平均写入速度为3.86 MB/sec，总处理数据量1408 MB，测试时间137.46秒。资源分配合理，传输速度超过单台服务器理论最大值12.5M/s，说明网络资源已充分利用。读测试主要依赖硬盘传输速率，速度快。测试完成后使用`TestDFSIO -clean`删除测试数据。

Hive的UDF允许用户自定义数据处理函数，扩展其功能。`reflect()`函数通过Java反射调用JDK中的方法，如静态或实例方法。例如，调用`MathUtils.addNumbers()`进行加法运算。要创建自定义UDF，可以继承`GenericUDF`，实现`initialize`、`evaluate`和`getDisplayString`方法。在`initialize`中检查参数类型，在`evaluate`中执行业务逻辑。最后，打包项目成JAR，上传到HDFS，并在Hive中注册以供使用。

本文汇总了2024年5月发布的七篇重要大语言模型论文，涉及模型优化、缩放、推理及性能增强。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

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在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

【5月更文挑战第17天】R-Tree是用于多维空间索引的数据结构，常用于地理信息系统、数据库和计算机图形学。它通过分层矩形区域组织数据，支持快速查询。文章介绍了R-Tree的工作原理、应用场景，如地理信息存储和查询，以及Python的`rtree`库实现示例。此外，还讨论了R-Tree的优势（如空间效率和查询性能）与挑战（如实现复杂和内存消耗），以及优化和变种，如R* Tree和STR。R-Tree在机器学习、实时数据分析等领域有广泛应用，并与其他数据结构（如kd-trees和quad-trees）进行比较。未来趋势将聚焦于优化算法、动态适应性和分布式并行计算。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

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使用Python实现深度学习模型：生成对抗网络（GAN）

环境变量配置

该文探讨了时间序列预测中模型架构的选择，指出尽管MLP和Transformer模型常见，但CNN在预测领域的应用较少。BiTCN是一种利用两个时间卷积网络来编码历史和未来协变量的模型，提出于《Parameter-efficient deep probabilistic forecasting》(2023年3月)。它包含多个由扩张卷积、GELU激活函数、dropout和全连接层组成的临时块，有效地处理序列数据。实验表明，BiTCN在具有外生特征的预测任务中表现优于N-HiTS和PatchTST。BiTCN的效率和性能展示了CNN在时间序列预测中的潜力。

Go语言中的`sync.Map`和`sync.Pool`是并发安全的容器。`sync.Map`提供并发安全的键值对存储，适合快速读取和少写入的情况。注意不要直接遍历Map，应使用`Range`方法。`sync.Pool`是对象池，用于缓存可重用对象，减少内存分配。使用时需注意对象生命周期管理和容量控制。在多goroutine环境下，这两个容器能提高性能和稳定性，但需根据场景谨慎使用，避免不当操作导致的问题。

假设你已经有了一个 Python 程序 `main.py`。确保它在你的环境中可以正常运行。

【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python面试中Git版本控制与协作开发的考察点，涵盖Git基础、协作流程及实战示例。面试者需理解仓库、提交、分支等核心概念，掌握常用命令，熟悉主干开发和GitFlow策略。在协作开发中，要掌握Pull Request工作流，有效处理合并冲突，并善用标签与里程碑。注意避免混淆工作区、忽视代码审查和直接在远程分支上工作等常见错误。通过实例展示了如何在GitFlow策略下合并分支和解决冲突，强调持续学习与实践以提升Git技能。

【4月更文挑战第21天】Go语言中的指针允许直接操作内存，常用于高效数据共享和传递。本文介绍了指针的基础知识，如声明、初始化和解引用，以及作为函数参数使用。此外，讨论了`new()`与`make()`的区别和内存逃逸分析。在结构体上下文中，指针用于减少复制开销和直接修改对象。理解指针与内存管理、结构体的关系及常见易错点，对于面试和编写高性能Go代码至关重要。

【4月更文挑战第12天】OneFlow是一款高性能的深度学习框架，由一流科技公司研发，以其数据流编程模型、动态图执行和高效分布式训练等功能脱颖而出。其易用性、卓越性能和强大的分布式训练能力使其在AI领域备受关注。新手可以通过简单的安装和基础程序快速上手，利用OneFlow的Module构建模型，结合损失函数和优化器进行训练。此外，OneFlow支持ONNX模型导入导出、TensorBoard可视化及与其他Python库集成，助力无缝对接现有生态。深入了解和实践OneFlow，可提升深度学习开发效率。

过去几个月，时间序列基础模型发展迅速，包括TimeGPT、Lag-Llama、Google的TimesFM、Amazon的Chronos和Salesforce的Moirai。本文聚焦于Moirai，这是一个用于时间序列预测的通用模型，尤其强调零样本推理能力。Moirai处理各种数据频率、适应未知协变量并生成概率预测。文章介绍了Moirai的三个关键特性：多尺寸补丁投影层、任意变量注意力和混合分布。此外，还对比了Moirai与Chronos和TimeGPT，发现Moirai在性能上未超越Chronos，后者在数据效率上更优，但不支持多变量预测。

在本篇文章我们将详细讨论推测解码，这是一种可以将LLM推理速度提高约2 - 3倍而不降低任何准确性的方法。我们还将会介绍推测解码代码实现，并看看它与原始transformer 实现相比到底能快多少。

【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。

【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。

1688平台的item_password接口用于将淘口令短链接转为商品链接。开发者需注册获取API key和secret，通过POST或GET请求接口，输入淘口令代码和参数，返回结果包含商品ID和详细链接。商品详情可进一步通过商品详情接口获取。注意遵守1688平台的规定和条款，确保合法使用API。

LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。

大型语言模型的目标是理解和生成与人类语言类似的文本。它们经过大规模的训练，能够对输入的文本进行分析，并生成符合语法和语境的回复。这种模型可以用于各种任务，包括问答系统、对话机器人、文本生成、翻译等。

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。

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。

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DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

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。

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