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 】 CEEMD 信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法

MATLAB | SCI 绘图配色第三四期 | 二维堆叠柱状图 | 大理寺日志

随着云计算技术的日益成熟，阿里云作为国内领先的云服务提供商，不断推出适应市场需求的云服务器产品。今天，我们就来详细解析一下阿里云新版云服务器的收费价格，帮助大家更好地选择适合自己的云服务器。2024年阿里云服务器租用价格表更新，云服务器ECS经济型e实例2核2G、3M固定带宽99元一年、ECS u1实例2核4G、5M固定带宽、80G ESSD Entry盘优惠价格199元一年，轻量应用服务器2核2G3M带宽轻量服务器一年61元、2核4G4M带宽轻量服务器一年165元12个月、2核4G服务器30元3个月，幻兽帕鲁4核16G和8核32G服务器配置，云服务器ECS可以选择经济型e实例、通用算力u1实

【4月更文挑战第1天】本文介绍了JavaScript中`this`的关键作用及其常见误区，包括作用域与调用上下文混淆、回调函数中的`this`绑定、构造函数使用、对象字面量方法与普通函数的区别以及严格模式的影响。通过理解四条绑定规则（显式、new、隐式、默认）和采取相应避免策略，开发者能更好地掌握和运用`this`，提高编程效率和代码质量。

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Scikit-Learn 高级教程——自定义评估器【1月更文挑战第17篇】

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。

Dubbo这个nacos-sdk.log怎么去掉呢？

Scipy 高级教程——控制系统分析与设计【1月更文挑战第14篇】

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Python中User-Agent的重要作用及实际应用

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。

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。

本文梳理了ICLR 2023、ICML 2023、NeurIPS 2023有关机器学习+混合整数规划问题求解加速求解加速的研究成果，总共包含8篇文章。

【MATLAB】 小波分解信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

近期，阿里云人工智能平台PAI主导的多篇论文在EMNLP2023上入选。EMNLP是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的自然语言处理算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了中国人工智能技术创新在国际上的竞争力。

【MATLAB】抗差估计算法

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。

2023年10月31日，2023云栖大会上，阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布阿里云人工智能+大数据平台升级发布，以服务大模型时代下各行各业的业务创新。

深度学习Pytorch-Tensor函数

Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。

Shufflecake:上多个隐藏文件系统的合理可拒绝性 摘要：……此类数据的存在。Shufflecake可以被认为是True Crypt和Vera Crypt等工具的“精神继承者”，但有了很大的改进：它在Linux上原生运行，支持任何选择的文件系统，并且可以管理每个设备的多个卷，因此否认隐藏分区的存在确实是合理的。与OR相比…▽ 更多 提交时间：2023年10月6日；最初于2023年10月宣布。 评论：这项工作的15页摘要出现在2023年ACM计算机与通信安全会议（CCS）的会议记录中（标题相同）。这是作者的完整版本。本文件取代任何以前的版本

相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。

智能推荐（一）

智能语音技术的相关技术（二）

CAP定理是分布式系统的基本定理，描述了一致性、可用性和分区容错性三大特性，只能满足两种，开发者必须在此做出取舍。而 Kafka 作为一款高性能的消息队列与分布式存储系统，必然要在高性能和数据一致性之间做出取舍，本文在这方面做了一番探索。

数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成

自然语言处理作为人工智能的重要分支，通过将自然语言转化为计算机可以处理的形式，使得计算机能够更好地理解和生成人类的语言。从文本分类到情感分析，自然语言处理在各个领域都展现了其强大的应用能力。随着技术的不断拓展，自然语言处理有望在更多领域发挥重要作用，实现人工智能与人类之间更加自然、亲近的交流。

MaxCompute通过脚本模式支持IF ELSE分支语句，让程序根据条件自动选择执行逻辑，支持更好的处理因数据不同而需要采用不同策略的业务场景产生的复杂SQL，提高开发者编程的灵活性！

本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台，该实践适合需要定制化微调模型，并追求模型调优效果的开发者。

此次训练营内容基于GitHub Archive公开数据集，通过DataWorks将GitHub中的项目、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析，同时使用DataV内置模板，快速搭建实时可视化数据大屏，从开发者、项目、编程语言等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。

北航出了一篇比较有意思的文章，使用标签感知的数据增强方式，将对比学习放置在有监督的环境中 ，下游任务为多类文本分类，在低资源环境中进行实验取得了不错的效果

🍊本文使用了3个经典案例进行MapReduce实战🍊参考官方源码，代码风格较优雅🍊解析详细。

本文详细介绍了开源大数据OLAP的演化过程和最佳实践。

本文将展示如何通过阿里云机器学习PAI 快速部署SD文生图模型并启动WebUI 进行推理服务。

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精度。