本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。

使用Python实现深度学习模型：智能睡眠监测与分析

2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。

【9月更文第3天】随着数据量的不断增加和业务复杂度的提升，对数据系统的实时监控和告警变得至关重要。Elasticsearch 作为一个高性能的搜索和分析引擎，提供了丰富的工具和插件来帮助用户实现实时监控和自动化告警。本文将详细介绍如何配置 Elasticsearch 以实现实时数据监控，并自动触发告警机制。

【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成，旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN，并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的资产管理模块详解

分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践

有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。

探索Python性能优化，关注解释器开销、GIL、数据结构选择及I/O操作。使用cProfile和line_profiler定位瓶颈，通过Cython减少解释器影响，多进程避开GIL，优化算法与数据结构，以及借助asyncio提升I/O效率。通过精准优化，Python可应对高性能计算挑战。【6月更文挑战第15天】

在大数据时代，Python因其强大库支持和易学性成为数据挖掘的首选语言。本文通过一个电商销售数据案例，演示如何使用Python进行数据预处理（如处理缺失值）、分析（如销售额时间趋势）和可视化（如商品类别销售条形图），揭示数据背后的模式。安装`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`后，可以按照提供的代码步骤，从读取CSV到数据探索，体验Python在数据分析中的威力。这只是数据科学的入门，更多高级技术等待发掘。【6月更文挑战第14天】

【4月更文挑战第13天】本文档介绍了Debian的安装步骤、基本使用、问题解析及进阶技巧。首先，安装Debian涉及下载ISO镜像，制作启动介质，设置BIOS，然后进行安装过程，包括选择语言、分区、网络配置、软件包选择和用户账户设置。安装完成后，学会基本操作，如命令行使用、软件管理（apt）、系统更新和维护。遇到问题时，解决无线网络、分辨率、输入法和依赖问题。进阶技巧包括自定义Shell环境、使用虚拟化技术（Docker、LXC/LXD）、系统监控与性能调优，以及Git和自动化脚本的高级应用。通过学习这些技巧，可提升在Debian系统上的工作效率。

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)

探索ERP系统的实施流程与方法论

XGBoost模型部署与在线预测的完整指南

本文主要展示了36 款 AI 应用，可以帮助读者更快、更好地工作。每个人都在与ChatGPT交流，从完整的博客文章到特定代码行的功能都在询问。其结果令人惊叹。虽然我们仍在探索如何将这项技术纳入我们的工作流程中，但明显的是，人工智能工具正在改变游戏规则。尽管ChatGPT是目前最受欢迎的，但它远不是首款进入市场的人工智能应用程序。

随着大模型掀起AI技术革新浪潮，大数据也进入了与AI深度结合的创新时期。2023年云栖大会上，阿里云DataWorks产品负责人田奇铣发布了DataWorks Copilot、DataWorks AI增强分析、DataWorks湖仓融合数据管理等众多新产品能力，让DataWorks这款已经发展了14年的大数据开发治理平台产品，从一站式向智能化不断升级演进。

本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

pytorch + pycharm

数据治理工作的持续评估与优化是企业实现数据价值最大化的关键。通过明确目标、建立评估体系、实施定期评估、制定优化策略以及建立反馈机制，企业可以不断提升数据治理水平，为业务决策提供有力支持，推动企业持续健康发展。在这个过程中，保持对新技术、新方法的关注与探索，也是确保数据治理工作与时俱进的重要途径。

在当今这个数字化时代，数据已成为推动社会进步和企业发展的核心驱动力。从个人消费习惯到企业运营策略，从政府决策支持到科研创新突破，数据无处不在，其价值不言而喻。然而，随着数据量的爆炸性增长和流通范围的扩大，数据安全与隐私保护问题也日益凸显，成为制约数据价值最大化利用的重要瓶颈。因此，构建完善的数据治理体系，特别是强化数据安全与隐私保护，成为了时代发展的必然要求。

在数据驱动的时代，数据已成为企业宝贵资产，蕴含推动业务增长与创新的无限可能。数据治理通过科学策略挖掘、整合、保护数据，成为企业数字化转型的核心驱动力。本文阐述了数据治理的定义、重要性及其实践路径，强调跨部门协作与全员参与，确保数据质量、安全及合规性，支持企业战略目标实现。通过明确数据战略、建立管理体系、推动数据共享和持续优化，数据治理助力企业实现数据与业务的伴生共长。

在数据驱动时代，数据成为企业的宝贵资产。本文探讨了数据治理的重要性，介绍其为核心管理活动，确保数据的可用性、完整性、安全性和合规性。良好的数据治理能提升数据质量、加强安全、促进共享，并支持高效决策，从而帮助企业最大化数据价值。通过明确目标、建立组织、制定政策和强化技术支持，企业可以构建起科学的数据治理体系，推动未来发展。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的成本控制与成本降低策略解析

这是一段关于在线预览和处理PDF的多方案说明，包括使用JavaScript库PDF.js（如`pdfh5.js`）实现H5页面预览，提供QQ群和技术博客链接以获取帮助和支持。还介绍了两个适用于Uni-app的插件，一个用于H5、小程序和App中的PDF预览和下载，另一个专门解决手机端PDF预览问题。此外，还详细描述了在Uni-app中使用微信小程序API`wx.openDocument`显示PDF的步骤，包括上传文件、配置权限和编写代码。

Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

**SOA与微服务对比摘要**: - **SOA**：企业级，服务粒度大，重用性强，常通过ESB通信，服务部署集中，技术栈统一。 - **微服务**：服务粒度小，单一职责，轻量级协议如REST，独立部署，技术多样性，去中心化治理。 - **区别**：服务大小、独立性、通信协议、部署方式和技术栈不同，微服务更强调敏捷和独立性。 - **示例**：Python Flask简单示例展示了服务创建，SOA服务间通过HTTP请求通信，微服务每个服务独立运行。 - **权衡**：涉及服务发现、负载均衡、容错和安全，常用技术如Docker、Kubernetes和API网关。

【7月更文第2天】阿里云百炼是AI大模型开发平台，提供一站式服务，涵盖模型训练到部署。用户从注册登录、创建应用开始，选择模型框架，配置资源。接着，进行数据准备、预处理，上传至阿里云OSS。模型训练涉及设置参数、启动训练及调优。训练后，模型导出并部署为API，集成到应用中。平台提供监控工具确保服务性能。通过百炼，开发者能高效地进行大模型实战，开启AI创新。

AIGC技术，人工智能生成内容，正引领艺术与设计行业的变革。借助深度学习和自然语言处理等技术，AIGC能自动生成文本、图像等内容，丰富创作手段并提供创新机会。在艺术领域，它模拟各种风格作品，助力高效创作；在设计领域，它根据用户需求生成设计方案，提升个性化选择。AIGC打破了传统界限，提高了创作效率，并满足了用户的个性化需求。未来，随着技术进步和应用场景拓展，AIGC将在虚拟现实等领域的结合中，为艺术与设计带来更沉浸式、交互式的体验，重塑行业未来。【6月更文挑战第4天】

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。

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

本文介绍了代理IP在爬虫和网络测试中的重要性，详细讲解了代理IP的基础知识，包括定义、分类和获取方式。文章强调了正确使用代理IP的方法，如选择合适类型的代理、配置代理、轮换验证以及遵循法规。通过两个实战案例，展示了如何在爬虫中使用代理IP规避访问限制和在性能测试中模拟不同地域用户。代理IP的恰当运用能提升效率、保障安全，适应不断发展的网络环境。

使用Python实现卷积神经网络（CNN）的博客教程

阿里云Flink-自定义kafka sink partitioner实践及相关踩坑记录

随着深度学习和大规模模型的普及，GPU成为训练和推理的关键加速器。本文将详细介绍如何利用阿里云GPU产品完成大模型的训练与推理。我们将使用Elastic GPU、阿里云深度学习镜像、ECS（云服务器）等阿里云产品，通过代码示例和详细说明，带你一步步完成整个流程。

【10月更文挑战第7天】时间序列预测是数据科学领域的一个重要课题，特别是在金融行业中。准确的时间序列预测能够帮助投资者做出更明智的决策，比如股票价格预测、汇率变动预测等。近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理时间序列数据方面展现出了巨大的潜力。本文将探讨RNN的基本概念，并通过具体的代码示例展示如何使用这些模型来进行金融数据分析。

【10月更文挑战第2天】在移动互联网时代，用户经常需要从网页无缝跳转到移动应用中。这种跳转不仅需要提供流畅的用户体验，还要确保安全性。本文将深入探讨如何利用Universal Links（仅限于iOS）和Android App Links技术实现这一目标，并分析其安全性。

【8月更文第27天】PyTorch 是一个强大的深度学习框架，被广泛用于构建复杂的神经网络模型。然而，在处理大规模数据集或使用高性能 GPU 进行训练时，有效的内存管理对于提升模型训练效率至关重要。本文将探讨如何在 PyTorch 中有效地管理内存，并提供一些优化技巧及代码示例。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的库存管理与优化

Fama-French模型，特别是三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）