Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化(PPO)是深度强化学习中高效的策略优化方法,广泛应用于大语言模型的RLHF训练。PPO通过引入策略更新约束机制,平衡了更新幅度,提升了训练稳定性。其核心思想是在优势演员-评论家方法的基础上,采用裁剪和非裁剪项组成的替代目标函数,限制策略比率在[1-ϵ, 1+ϵ]区间内,防止过大的策略更新。本文详细探讨了PPO的基本原理、损失函数设计及PyTorch实现流程,提供了完整的代码示例。
速卖通商品列表接口(以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例)
以下是使用 Python 调用速卖通商品列表接口(以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例)的代码示例。该示例包含准备基础参数、生成签名、发送请求和处理响应等关键步骤,并附有详细注释说明。代码展示了如何通过公共参数和业务参数构建请求,使用 HMAC-SHA256 加密生成签名,确保请求的安全性。最后,解析 JSON 响应并输出商品信息。此接口适用于商品监控、数据采集与分析及商品推荐等场景。注意需通过 OAuth2.0 获取 `access_token`,并根据官方文档调整参数和频率限制。
DeepSeek模型的突破:性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示,7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性,并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路,区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能,还为未来AI研究提供了新方向。
高性价比| OpenSearch 智能问答版开箱即用 DeepSeek-R1
OpenSearch LLM智能问答版基于DeepSeek-R1一分钟搭建RAG系统。
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
在现代化办公室中,工程师小李和产品经理小张讨论如何获取懂车帝网站的汽车品牌和价格数据。小李提出使用Python编写爬虫,并通过亿牛云爬虫代理避免被封禁。代码实现包括设置代理、请求头、解析网页内容、多线程爬取等步骤,确保高效且稳定地抓取数据。小张表示理解并准备按照指导操作。
速卖通商品列表接口(速卖通API系列)
速卖通提供商品列表API,开发者可通过关键词、类目、价格范围等条件获取商品标题、价格、销量等基本信息。使用前需注册开发者账号、创建应用并授权获取access_token。Python示例代码展示了如何调用接口,返回JSON格式数据,包含商品列表、总数、页码等信息。应用场景包括商品监控、数据分析和个性化推荐。注意API会更新,请参考官方文档。
ubuntu22 编译安装docker,和docker容器方式安装 deepseek
本脚本适用于Ubuntu 22.04,主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker,确保网络稳定(建议使用VPN)。接着下载并配置Docker二进制文件,创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像,安装系统必备工具,配置Ollama模型管理器,并最终部署和运行DeepSeek模型,提供API接口进行交互测试。
ssm019社区文化宣传网站(文档+源码)_kaic
社区文化宣传网站采用JSP技术和Mysql数据库开发,旨在通过现代化技术手段提升社区文化的宣传效果。系统开发过程中,首先进行需求分析,明确主要功能,随后进行总体设计与详细设计,涵盖系统结构、数据结构、功能和安全设计等方面。系统详细设计包括前台首页、管理员及用户功能模块,确保操作简便、页面简洁,具备良好的可读性、实用性和扩展性。整个开发过程注重系统的稳定性和安全性,最终通过功能测试优化系统性能,为后续维护和类似系统开发提供参考。关键词:社区文化宣传网站、JSP技术、Mysql数据库。
为什么要在网络设置静态代理ip?
随着科技和互联网的发展,越来越多企业需要使用代理服务器。设置静态代理IP可提高安全性、保护用户IP地址,实现地域性访问、缓存加速及负载均衡等优势。具体配置方法包括在Windows、macOS操作系统或浏览器中进行网络设置,输入代理服务器的地址和端口。通过合理设置代理IP,用户能更好地管理网络流量,提升隐私与性能。
Transformer 学习笔记 | Seq2Seq,Encoder-Decoder,分词器tokenizer,attention,词嵌入
本文记录了学习Transformer过程中的笔记,介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量,再由解码器生成输出序列,适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限,如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制,并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外,还介绍了分词器(tokenizer)的工作原理及不同类型分词器的特点,以及词嵌入和Transformer架构的基础知识。文中包含大量图表和实例,帮助理解复杂的概念。参考资料来自多个权威来源,确保内容的准确性和全面性。
零售行业数据分析工作模式革新
在零售行业,干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂,每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展,销售的类目从几种到几十种,甚至到上百种,数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情,现在光是整理这些数据就够让人头疼了,更别说还要从中找出有用的信息,做成清晰易懂的报告。因为,面对这么庞大的数据量,我们真是遇到了前所未有的挑战。DataV Note作为一个智能分析文档,解决了我们的困境。
为什么用源码搭建体育比分直播系统更高效
使用源码搭建体育比分直播系统比从零开发或第三方服务更高效。它节省开发时间和成本,提供灵活定制功能,支持品牌化与UI优化;掌控数据源与更新机制,提高数据实时性;优化系统性能,减少冗余功能;增强数据安全与隐私控制,避免依赖第三方;具备长期维护和扩展性,支持新功能和技术兼容。适合希望打造自有品牌、优化用户体验的企业或开发者。
低代码时代下的传统爬虫反击
本文探讨了传统爬虫技术与低代码平台在数据采集中的角色。尽管低代码工具在简单任务中表现出色,但在应对复杂反爬机制(如TikTok的动态加载和JS渲染)时,传统编程仍具不可替代的优势。通过Python代码示例展示了如何使用代理IP、设置请求头等技术手段,成功爬取TikTok视频简介和评论。未来,两者将融合共存,低代码负责快速构建基础爬虫,而复杂问题则依赖传统编程解决。
速卖通商品详情接口(速卖通API系列)
速卖通(AliExpress)是阿里巴巴旗下的跨境电商平台,提供丰富的商品数据。通过速卖通开放平台(AliExpress Open API),开发者可获取商品详情、订单管理等数据。主要功能包括商品搜索、商品详情、订单管理和数据报告。商品详情接口aliexpress.affiliate.productdetail.get用于获取商品标题、价格、图片等详细信息。开发者需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret,使用PHP等语言调用API。该接口支持多种请求参数和返回字段,方便集成到各类电商应用中。
AI4Science之分子材料成像调研洞察
分子成像在材料科学中意义重大,通过位形空间、频率空间和光谱学等成像方法,揭示材料微观结构与动态变化。结合AI技术,可深入理解材料特性,解决能源、环境等问题。然而,该领域数据复杂,尚无统一的数据集和Benchmark,模型也处于初期阶段。本文从成像方法、任务类型、机器学习模型、数据集与Benchmark、Python工具包及通用模型等多个维度进行了调研,探讨了多模态数据利用、大规模数据集构建等关键问题,并列举了相关参考论文。
做国际物流为什么要做代购系统
国际物流企业引入代购系统,旨在应对全球化购物需求、提升服务竞争力并优化业务效率。该系统整合采购、支付、清关、运输等环节,提供一站式服务,解决语言障碍和物流复杂等问题。通过代购服务费、商品差价等方式拓展收入来源,同时提升客户粘性和留存率。代购系统还能优化物流安排,降低空载率和单件成本,形成差异化竞争优势,并通过自动合规和透明化流程降低风险。最终,物流企业从单纯的运输服务商升级为跨境供应链管理者,实现利润增长与市场竞争力的双重突破。
CoAT: 基于蒙特卡洛树搜索和关联记忆的大模型推理能力优化框架
研究者提出了一种新的关联思维链(CoAT)方法,通过整合蒙特卡洛树搜索(MCTS)和关联记忆机制,提升大语言模型(LLMs)的推理能力。CoAT框架优化了MCTS算法,增强了结构化推理和动态知识整合,适用于复杂推理、多跳问答和代码生成等任务。实验结果显示,CoAT在精确匹配和F1分数上表现优异,超越了多个基线模型。然而,该方法在计算资源消耗和实时推理速度方面仍有改进空间。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先,准备一台 Linux 服务器并安装 Docker,确保防火墙允许特定端口访问。接着,通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题,将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目,使用 Deepseek API 进行优化。最后,安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问,确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档,以避免因网络问题导致的安装失败。
豆包MarsCode “一键Apply”功能测评:编程效率革新利器
豆包MarsCode的“一键Apply”功能旨在提升开发者编程效率,通过AI自动生成和应用代码,简化重复操作、精准修复错误、助力新项目开发及快速生成注释。安装插件后,在VSCode中与AI对话生成代码并点击Apply按钮即可完成应用,过程流畅高效。适用于C++、Java、Python等多语言环境,极大节省开发时间,降低手动操作风险。无论是资深开发者还是新手,都能从中受益,显著提升编程体验。
基于HPC场景的集群任务调度系统LSF/SGE/Slurm/PBS
在HPC场景中,集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群,提供高可靠性和混合云支持;SGE为经典开源系统,适用于中小规模集群;Slurm成为HPC领域事实标准,支持多架构和容器化;PBS兼具商业和开源版本,擅长拓扑感知调度。选型建议:超大规模科研用Slurm,企业生产环境用LSF/PBS Pro,混合云需求选LSF/PBS Pro,传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%,而商业系统在金融、制造等领域保持优势。
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
静态代理IP通过提高网络稳定性和降低延迟,优化游戏体验。具体表现在加快游戏网络速度、实时玩家数据分析、优化游戏设计、简化更新流程、维护网络稳定性、提高连接可靠性、支持地区特性及提升访问速度等方面,确保更流畅、高效的游戏体验。
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
现在最火的AI是怎么应用到体育行业的
AI在体育行业的应用日益广泛,涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备,AI分析运动员表现,提供个性化训练建议;预测伤病风险,制定康复方案;优化比赛预测和博彩指数;提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验;辅助裁判判罚,提高准确性;发掘青训人才,优化训练计划;智能管理场馆运营和票务;自动生成媒体内容,提供实时翻译;支持电竞分析和虚拟体育赛事;并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来,随着技术进步,AI的应用将更加深入和多样化。
虾皮(shopee)商品详情接口(虾皮 API 系列)
Shopee 商品详情接口(item_get)用于获取商品的标题、价格、描述、库存和图片等详细信息。开发者需使用 Shopee 提供的 API 密钥进行认证,通过 GET 请求访问指定 URL。请求参数包括 partner_id、shopid、itemid、timestamp 和 sign。签名生成需按字母顺序排序参数,拼接后与 API 密钥进行 HMAC-SHA256 加密。响应为 JSON 格式,包含商品详细信息及错误提示。注意妥善保管 API 密钥,并遵守请求频率限制。
深度解析:使用ChromeDriver和webdriver_manager实现无头浏览器爬虫
在现代网络爬虫实践中,动态网页加载和反爬虫机制增加了数据采集的难度。采用无头浏览器技术(如Selenium与ChromeDriver)可有效模拟用户行为、执行JavaScript,获取动态内容。通过设置代理IP、伪装User-Agent和处理Cookies,提升爬虫隐蔽性和稳定性。该方案适用于电商价格监控、社交媒体数据采集和招聘信息抓取等场景,实现更高效的数据获取。
用傅里叶变换解码时间序列:从频域视角解析季节性模式
本文介绍了如何使用傅里叶变换和周期图分析来识别时间序列中的季节性模式,特别是在能源消耗数据中。通过Python实现傅里叶变换和周期图,可以有效提取并量化时间序列中的主要和次要频率成分,克服传统可视化分析的局限性。这对于准确捕捉时间序列中的季节性变化具有重要意义。文章以AEP能源消耗数据为例,展示了如何应用这些方法识别日、周、半年等周期模式。
告别熬夜写代码!VSCode+Cline扩展插件+DeepSeek-V3大模型,让你的编程水平瞬间超越99.9%的人!
逆天改变!VSCode+Cline+DeepSeek-V3,编程界的新王者就是你!
DGL(0.8.x) 技术点分析
DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算,包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层,确保高效、灵活的图神经网络开发。
PyTorch Profiler 性能优化示例:定位 TorchMetrics 收集瓶颈,提高 GPU 利用率
本文探讨了机器学习项目中指标收集对训练性能的影响,特别是如何通过简单实现引入不必要的CPU-GPU同步事件,导致训练时间增加约10%。使用TorchMetrics库和PyTorch Profiler工具,文章详细分析了性能瓶颈的根源,并提出了多项优化措施
ollama+openwebui本地部署deepseek 7b
Ollama是一个开源平台,用于本地部署和管理大型语言模型(LLMs),简化了模型的训练、部署与监控过程,并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行,如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置,Ollama提供了灵活的环境变量设置,以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI,一个自托管且功能丰富的Web界面,用户可以更便捷地管理和使用这些大模型,即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外,通过配置特定环境变量,解决了国内访问限制的问题,例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。
【再谈设计模式】状态模式~对象行为的状态驱动者
状态模式属于行为型设计模式。它将对象的行为封装在不同的状态类中,使得对象在不同的状态下表现出不同的行为。上下文(Context):这是一个包含状态对象的类,它定义了客户感兴趣的接口,并维护一个具体状态对象的引用。上下文将操作委托给当前的状态对象来处理。抽象状态(State):这是一个抽象类或者接口,它定义了一个特定状态下的行为接口。所有具体的状态类都实现这个接口。具体状态(Concrete State):这些是实现抽象状态接口的类,每个具体状态类实现了与该状态相关的行为。
虾皮(shopee)商品列表接口(虾皮API 系列)
虾皮(Shopee)是东南亚及台湾地区的知名电商平台,提供丰富的商品数据。通过其API接口,开发者可合法获取商品列表信息,包括商品ID、名称、价格等,支持按分类、关键词、价格范围等条件筛选。Python示例代码展示了如何使用API进行请求,并解析返回的JSON数据。应用场景涵盖市场调研、竞品分析、选品决策、价格监控及数据可视化,帮助电商从业者和分析师更好地理解市场动态,优化运营策略。
Unity 秒表的实现
在Unity中实现秒表功能,核心是利用Time.deltaTime记录每帧经过的时间。第一种方法通过Update函数每帧累加时间并更新UI显示;第二种方法使用协程IEnumerator,在固定更新间隔内累加时间,适合更精确的时间控制。两种方法均包含小时、分钟、秒和毫秒的计算与显示。 示例代码展示了如何创建Text组件并实时更新秒表的时间格式。第一种方法简单直接,适用于大多数场景;第二种方法通过协程提供更灵活的时间管理,适合需要暂停或复杂逻辑控制的场景。
DeepSeek × 时间序列 :DeepSeek-TS,基于状态空间增强MLA与GRPO的时序预测新框架
DeepSeek-TS 是一种创新的多产品时间序列预测框架,结合了 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力(MLA)和群组相对策略优化(GRPO)技术。该框架通过扩展 MLA 提出 MLA-Mamba,允许潜在特征通过非线性激活的状态空间模型动态演变,提供自适应记忆以适应趋势变化。同时,通过 GRPO 引入智能决策过程,持续改进预测,有效响应销售模式的突变。实验结果显示,DeepSeek-TS 在建模复杂的产品间关系和适应非线性动态方面表现出色,显著优于经典的 ARMA 模型和标准的基于 GRU 的网络。
[oeasy]python064_命令行工作流的总结_vim_shell_python
本文总结了命令行工作流中的关键工具和操作,包括vim、shell和Python。主要内容如下: 1. **上次回顾**:完成了输入输出的代码编写,并再次练习了vim的使用。 2. **shell基础**:介绍了shell环境及其基本命令,如`pwd`、`cd`、`ll -l`等。 3. **Python游乐场**:通过`python3`命令进入Python交互环境,可以进行简单计算和函数调用,常用函数有`help`、`ord`、`chr`等。 4. **vim编辑器**:详细讲解了vim的三种模式(正常模式、插入模式、底行命令模式)及其切换方法,以及常用的底行命令如`:w`、`:q`、`
图机器学习调研洞察:PyG与DGL
图神经网络(GNN)是人工智能领域的研究热点,广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示,DGL性能最优、内存占用最低,PyG次之。在AI for Science领域,PyG应用更广泛,尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式,保留图结构;PyG则采用Tensor Centric方式,适合小图场景。
商品信息API接口的设计与实现
商品信息API接口的设计与实现,遵循RESTful原则以确保高效、可维护和良好的用户体验。API支持获取、查询、创建、更新和删除商品资源,URL模式直观易懂。请求参数通过查询字符串传递,支持分页和过滤。响应体结构化,包含数据、链接和元数据字段,便于解析。错误处理采用HTTP状态码结合JSON错误描述,提供明确反馈。
网站服务器管理中静态长效代理的价值与作用
在网站服务器管理中,使用静态长效代理具有多重优势。其稳定性与持久性确保长时间稳定运行,简化网络管理,减少配置更改;能访问受限资源,提升工作效率,增强安全性与信息保护,优化网络营销策略,如SEO和关键词排名监测。静态代理是现代网络管理不可或缺的工具。
唯品会商品列表接口(唯品会 API 系列)
唯品会商品列表接口助力电商数据分析、竞品调研和价格监控。开发者可通过合法途径获取接口权限,使用HTTP GET/POST请求获取商品名称、价格等信息,返回JSON格式数据。Python示例代码展示如何调用接口并解析返回数据。应用场景涵盖市场调研、价格监控、数据挖掘与分析及电商运营优化,为企业决策提供有力支持。
深入理解Docker:为你的爬虫项目提供隔离环境
本教程介绍如何使用Docker构建隔离环境,运行Python爬虫项目,采集小红书视频页面的简介和评论。主要内容包括: 1. **Docker隔离环境**:通过Docker容器化爬虫,确保环境独立、易于部署。 2. **代理IP技术**:利用亿牛云爬虫代理突破反爬限制。 3. **Cookie与User-Agent设置**:伪装请求头,模拟真实用户访问。 4. **多线程采集**:提高数据采集效率。 前置知识要求:Python基础、Docker基本操作及HTML解析(可选)。教程还涵盖常见错误解决方法和延伸练习,帮助你优化爬虫代码并避免陷阱。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。