SiMBA：基于Mamba的跨图像和多元时间序列的预测模型
微软研究者提出了SiMBA，一种融合Mamba与EinFFT的新架构，用于高效处理图像和时间序列。SiMBA解决了Mamba在大型网络中的不稳定性，结合了卷积、Transformer、频谱方法和状态空间模型的优点。在ImageNet 1K上表现优越，达到84.0%的Top-1准确率，并在多变量长期预测中超越SOTA，降低了MSE和MAE。代码开源，适用于复杂任务的高性能建模。[[论文链接]](https//avoid.overfit.cn/post/c21aa5ca480b47198ee3daefdc7254bb)
只有ip没有域名怎么申请SSL
在没有域名只有IP地址的情况下，仍可申请SSL证书。需确保拥有固定公网IP地址和服务器管理权限，选择支持IP SSL证书的CA（如JoySSL），完成注册、购买、验证、安装和测试等步骤，实现HTTPS加密访问。注意证书有效期、兼容性和安全性。
金融波动率的多模型建模研究：GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法：GARCH、GJR-GARCH和HAR模型，基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征，GJR-GARCH引入杠杆效应，HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较，展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
DataWorks数据建模（DDM）公测啦！
为帮助广大企业用户合理规划与建立云上数据仓库、落地并夯实企业数据治理项目，达到落实数据标准、提升数据可用性目的，阿里云DataWorks联合建模工具DDM（Datablau Data Modeler）为您提供一体化的数据建模解决方案，将数据模型设计管控、引标落标等能力融入DataWorks规范化开发流程，助力用户实现数据资产价值化输出，在数据全生命周期上夯实数据基础，为企业的数据价值化提供有力支撑。
DataWorks数据建模公开课上线啦！
数据建模是数据标准化的核心内容，企业在搭建自己的数据平台时需要先建设适合公司业务的数据模型。好的数据模型可以帮助企业构建合理的数据基础结构，帮助企业少走弯路，节省长期开发成本。
本次阿里云DataWorks数据建模公开课邀请到Datablau创始人&CEO王琤老师为大家带来数据建模系列讲座，内容涵盖数据建模基本知识和企业级标准、架构与模型设计，以及阿里云DataWorks数据中台模型管理平台解决方案。