【8月更文第28天】在大数据时代，有效地处理和分析海量数据对于企业来说至关重要。Hadoop作为一个强大的分布式数据处理框架，能够处理PB级别的数据量。然而，仅仅完成数据处理还不够，还需要将这些数据转化为易于理解的信息，这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍如何使用Hadoop处理后的数据进行有效的可视化分析，并会涉及一些流行的可视化工具如Tableau、Qlik等。

【8月更文第27天】PyTorch 是一个强大的机器学习框架，它因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。其中一个关键特性就是它的自动微分机制，这个机制使得 PyTorch 能够自动计算任何张量操作的梯度，这对于训练深度学习模型至关重要。本文将详细介绍 PyTorch 中自动微分机制的工作原理，并通过具体的代码示例来展示如何使用这一机制来实现反向传播。

【8月更文第27天】随着业务的增长和技术的发展，企业常常需要对现有的数据库进行升级或迁移以适应新的需求。阿里云提供的 PolarDB 是一款高性能的关系型数据库服务，支持 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 三种存储引擎。本文将介绍如何利用 PolarDB 提供的迁移工具来高效地完成数据迁移工作，并探讨在迁移过程中需要注意的关键点。

淘宝商品销量数据接口让开发者获取平台上商品的销量信息。首先，需在开放平台注册并创建应用；随后获取API密钥(appkey与appsecret)，用于身份验证。参考官方文档了解接口详情，通过HTTP请求调用接口并设置参数如商品ID。接口返回JSON格式数据，需用编程语言解析提取销量数据。示例代码展示了如何使用Python和requests库调用接口及打印结果。使用时应遵守规定，避免违规行为，并关注接口更新。若无开发能力，可选用第三方服务但需谨慎评估。

【8月更文第22天】随着信息技术的发展，软件项目的复杂度不断提高，传统的瀑布式开发模式越来越难以适应快速变化的市场需求。为了解决这些问题，敏捷开发方法应运而生。本文将探讨敏捷开发的核心理念、敏捷宣言与原则、Scrum框架、Kanban方法以及相关的敏捷实践与工具。

【7月更文挑战第29天】 ERP系统中的大数据分析与处理：驱动企业智能决策

政策支持和监管加强：随着云上远程医疗的快速发展，政府将出台更多支持政策和监管措施，促进产业的健康有序发展。同时，行业也将加强自律和协作，共同推动云上远程医疗的规范化、标准化发展。 跨界融合与生态构建：云上远程医疗将与保险、健康管理等领域实现跨界融合，构建更加完善的健康服务生态体系。这将有助于提升整个医疗健康行业的服务水平和竞争力。 结语

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的现金流管理与预测

【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

分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践

【7月更文第21天】在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已从概念探索走向实际应用，深刻改变着各行各业。Open API（开放应用程序接口）作为连接技术与业务的桥梁，正成为推动AI服务普及和生态构建的关键力量。本文将探讨Open API技术如何通过标准化、易用性和灵活性，加速AI服务的集成与创新，构建一个更加丰富多元的AI服务生态系统。

经济订货量（Economic Order Quantity，简称EOQ）

【7月更文第17天】在模型训练这场智慧与计算力的较量中，优化算法就像是一位精明的向导，引领着我们穿越复杂的损失函数地形，寻找那最低点的“宝藏”——最优解。今天，我们就来一场模型训练的实战之旅，探讨两位明星级的优化算法：梯度下降和Adam，看看它们在不同战场上的英姿。

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。

Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2（通义千问2）系列为例，介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。

MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务，用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

**RSA加密简介与Python实现** RSA，一种非对称加密技术，基于大数因子分解，用于数据加密和完整性保护。本文介绍了RSA基本原理，包括密钥生成（选取大质数p和q，计算n和φ(n)，选择公钥指数e和私钥指数d），并展示了使用Python `cryptography` 库生成密钥对、加密和解密消息的代码示例。通过这些步骤，读者可理解RSA在网络安全中的应用，如HTTPS和数字签名。

在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。

CodeFormer是由南洋理工大学和商汤科技联合研发的AI人脸复原模型，结合VQGAN和Transformer技术，能从模糊或马赛克图像中生成清晰图像。它具备老照片修复、黑白照片彩色化、马赛克修复和低码率视频增强等功能。安装过程涉及miniconda3、Python环境配置、相关库的安装及模型训练数据下载。在测试视频增强时，虽然初期遇到ffmpeg导入问题，但通过安装ffmpeg-python得以解决，不过CPU占用率高。此外，还展示了对图片进行增强的命令行操作及结果示例。

该文介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上使用acme.sh获取和安装免费的HTTPS证书，适用于已经安装了nginx的环境。首先通过`sudo curl https://get.acme.sh | sh -s email=example@mail.com`安装acme.sh，然后使用`acme.sh --issue -d example.com -w /home/onestudy`生成证书，并用`acme.sh --install-cert`安装到nginx。设置定时任务以定期更新证书，并提供了不同方式的证书获取命令及删除和刷新证书有效性的方法。需确保已配置好域名解析和nginx配置。

作为一名数据分析师，你需要分析电商平台的用户行为和订单数据。你有三张表：`users`（用户信息），`orders`（订单信息）和`order_items`（订单商品信息）。任务包括计算用户总订单金额和数量，按月统计订单，找出最常购买的商品，找到平均每月最高订单金额和数量的用户，以及分析高消费用户群体的年龄和性别分布。通过SQL查询，你可以实现这些分析，例如使用`GROUP BY`、`JOIN`和窗口函数来排序和排名。

ClickHouse支持多种数据库引擎，包括Atomic（默认）、MySQL、MaterializeMySQL、Lazy、PostgreSQL、MaterializedPostgreSQL。Atomic提供非阻塞的表操作和原子的表交换，有UUID标识和延迟删除功能。MySQL引擎允许与远程MySQL服务器交互，支持INSERT和SELECT，不支持RENAME操作。PostgreSQL引擎类似，可与远程PostgreSQL服务进行读写操作。SQLite引擎用于连接SQLite数据库。实验性引擎如MaterializeMySQL和MaterializedPostgreSQL用于实现实时数据同步。

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。

【5月更文挑战第12天】本文介绍了爬虫技术的基础、常见问题及解决方案，适合初学者和进阶开发者。文章涵盖爬虫概念、常用Python库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy）、反爬策略（更换User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容）以及代码示例。还强调了爬虫伦理与法律边界，性能优化、安全防护和进阶技巧，鼓励读者在实践中不断提升爬虫技能。

本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。

**Quiet-STaR** 是一种增强大型语言模型（LLM）推理能力的方法，它扩展了原有的**STaR** 技术，允许LLM为其生成的文本自动生成推理步骤。通过令牌并行抽样和学习的思想令牌，模型能同时预测单词和相关原理。教师强化指导确保输出的正确性。Quiet-STaR提升LLM在句子预测、复杂问题解答和推理基准测试上的表现，降低困惑度，促进更流畅的生成过程。未来研究将探索视觉和符号理由，以及结合可解释AI以提高模型透明度和定制化。[\[arXiv:2403.09629\]](https://arxiv.org/abs/2403.09629)

随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。 混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结，特别是针对二元分类问题，另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格，特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况，将模型的预测结果与实际标签进行对比。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式，我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置，并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景，在搭建好Havenask服务并写入数据后，使用wrk对Havenask进行压测，查看QPS和查询耗时等性能指标。

在Linux系统中，有多种方法可以查看自己的IP地址。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

京东商品评论数据接口（JD.item_review）丨京东API接口指南

Python高级算法——模拟退火算法（Simulated Annealing）

随着人工智能技术的迅猛发展，模型训练服务变得愈发关键。阿里云提供了一系列强大的产品，使得在云端轻松搭建、优化和管理模型训练变得更加便捷。本文将详细介绍如何使用阿里云的相关产品构建高效的模型训练服务。

【MATLAB 】VMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

Elasticsearch 从8.8版本开始，新增 RRF，支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序，返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序，通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序，可以提升排序的准确性。

数据标注（二）

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