本文介绍了如何利用学习曲线识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合问题。过拟合发生时，模型过于复杂，对训练数据过拟合，导致测试集表现不佳；欠拟合则是因为模型太简单，无法捕获数据模式，训练和测试集得分均低。学习曲线通过绘制训练和验证损失随训练样本增加的情况来辅助判断。对于过拟合，学习曲线显示训练损失低且随样本增加上升，验证损失降低但不趋近训练损失；欠拟合时，训练和验证损失都高，且两者随着样本增加缓慢改善。通过学习曲线，我们可以调整模型复杂度或采用正则化等方法优化模型泛化能力。

最近发布的三个大型语言模型——Command-R+ (104B参数), Mixtral-8x22b (141B参数的MoE模型), 和 Llama 3 70b (70.6B参数)——需要巨大的内存资源。推理时，Command-R+需193.72GB GPU RAM，Mixtral-8x22B需262.63GB，Llama 370b需131.5GB。激活的内存消耗根据序列长度、批大小等因素变化。文章详细介绍了计算这些模型内存需求的方法，并探讨了如何通过量化、优化器优化和梯度检查点减少内存使用，以适应微调和推理。

通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。

多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量，目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。

解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关，而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。

​F-PointNet 提出了直接处理点云数据的方案，但这种方式面临着挑战，比如：如何有效地在三维空间中定位目标的可能位置，即如何产生 3D 候选框，假如全局搜索将会耗费大量算力与时间。 F-PointNet是在进行点云处理之前，先使用图像信息得到一些先验搜索范围，这样既能提高效率，又能增加准确率。 论文地址：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data  开源代码：https://github.com/charlesq34/frustum-pointnets

基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。

运筹优化工具库介绍

运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题，本文介绍几个常见的运筹优化工具库。

Win11系统，在未绑定和注册微软账号的情况下，使用邮箱注册绑定了微软账号，在win+L锁定屏幕后出现无法登录账号的情况，登录按钮只现实两个字，密码输入框不显示，点击登录后无反应或者加载几圈后回到登录原始页面。

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本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践，文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes 原理剖析三部分内容进行分享并对 Flink on Yarn/Kubernetes 中存在的部分问题进行了解答。

Hippo是搜索调度团队根据搜索、推荐、广告等业务特点从2013年开始打造并逐步完善的一套分布式调度系统，支持了集团内外多个事业部的搜索、推荐、广告等相关业务。2017双11期间，搜索在离线混部实现了全时段无干预无降级稳定运行，提供了搜索双11所有TF模型离线批次训练所需资源，并在2017/11/10晚上23点因为离线训练集群负载过高首次在混部上不间断运行了超过2万core的双11实时训练流程并一直在稳定运行。

朝阳永续通过采用阿里云向量检索服务 Milvus 版，构建了金融级智能投研引擎“AI 小二”，实现了对海量公告、研报和财报数据的高效语义检索。在智能问答、管理层表述分析等场景中，查询响应速度提升超 10 倍，系统稳定性显著增强，运维成本降低 80%，全面提升了投研效率与用户体验。

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RAG效果关键在于文档分块：固定、递归、语义、结构化与延迟分块各有优劣。合理选择能显著提升检索质量，减少幻觉，增强上下文理解，是构建高效RAG系统的核心环节。

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本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。

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大数据未来五大趋势，这些变化你真的准备好了吗？

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微信公众号接口是微信官方提供的API，支持开发者通过编程与公众号交互，实现自动回复、消息管理、用户管理和数据分析等功能。本文深入探讨接口的定义、类型、优势及应用场景，如智能客服、内容分发、电商闭环等，并介绍开发流程和工具，帮助运营者提升用户体验和效率。未来，随着微信生态的发展，公众号接口将带来更多机遇，如小程序融合、AI应用等。

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/etc/rc.d/rc.local是Linux系统中的一个重要配置文件，其主要作用是在系统启动时执行特定的命令或脚本。以下是关于/etc/rc.d/rc.local的详细解释： ### 作用 * **系统启动任务配置**：该文件允许系统管理员或用户配置在系统启动时需要自动运行的任务。这些任务可以是启动服务、运行特定程序或执行脚本等。 * **开机自启动程序**：通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件，用户可以自定义开机启动程序。只需将需要开机启动的程序命令或脚本路径添加到该文件中，并在系统启动时该文件将被自动执行。 ### 文件内容 * 通常包含一个shell脚本，该脚本在

本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。

本文创新地对SimAM注意力机制进行魔改，引入切片操作，显著提升了小目标特征提取能力。针对SimAM在计算整张特征图的像素差平均值时可能忽略小目标重要性的问题，通过切片操作增强了小目标的加权效果。实验结果显示，魔改后的SimAM在YOLO11-seg上的Mask mAP50从0.673提升至0.681，有效改善了小目标检测性能。

【8月更文第29天】深度学习框架中的计算图是构建和训练神经网络的基础。PyTorch 支持两种类型的计算图：动态图和静态图。本文旨在阐述这两种计算图的区别、各自的优缺点以及它们在不同场景下的应用。

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在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。

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随着深度学习大语言模型的不断发展，其模型结构和量级在快速演化，依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来，还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让开发者专注于大模型解决方案的开发，降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch，本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。

在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。