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。

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。

在C语言中，"a" 是一个变量的名字，代表存储在内存中的某个值。而"&a" 则是获取该变量的内存地址，即变量a在计算机内存中的具体位置。这两者的主要区别在于："a" 操作的是变量中的值，"&a" 操作的是变量的内存地址。

该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先，通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后，下载特定版本（5.7.32）的MySQL安装包，解压并安装所需依赖。接着，按照特定顺序安装解压后的deb包，并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后，启动MySQL服务，连接数据库并验证。最后，提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。

在数字化时代，数据成为企业宝贵资产，驱动业务决策与创新。然而，数据量激增和流通频繁带来了安全和管理挑战。“原始数据不出域，数据可用不可见”的治理理念应运而生，通过数据脱敏、沙箱技术和安全多方计算等手段，确保数据安全共享与高效利用。这一理念已广泛应用于金融、医疗等行业，提升了数据价值和企业竞争力。

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。

针对3-15分钟视频，提出高效抽帧策略：通过每5-10秒定间隔或关键帧检测方法，提取30-100帧关键图像，结合时间均匀采样与运动变化捕捉，降低冗余，提升Qwen2.5 VL 32B对视频内容的理解效率与准确性。

华硕电脑开机显示字符无法进入系统，提示“PXE-MOF:Exiting PXE ROM”，表明电脑正尝试从网卡启动。解决方法为进入BIOS关闭网卡启动功能。开机时连续按F2进入BIOS，切换至“Security”选项卡，找到“I/O Interface Security”设置，选择“LAN Network Interface”并设为“LOCKED”以禁用网卡启动，最后按F10保存退出即可。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

理想汽车携手阿里云Hologres+Flink，打造万亿级车联网实时分析平台。面对百万余辆智能车、每秒百万级信号上报的挑战，通过存算分离、冷热分层、流批一体等创新，实现写入性能提升200%、查询QPS超万、成本降低40%，支撑数字孪生、智能诊断等高实时业务，构建高可用、弹性伸缩、低成本的下一代数据底座。

 YOLACT是经典的单阶段、实时、实例分割方法，在YOLOv5和YOLOv8中的实例分割，也是基于 YOLACT实现的，有必要理解一下它的模型结构和设计思路。

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人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项颠覆性技术，正在逐步改变我们的生活和工作方式。从语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用已经深入到各个领域。本文将详细探讨AI在不同行业中的具体应用，以及未来可能的发展方向。

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层次分析法（AHP）助力科学决策！将复杂问题分解为目标、准则、方案的多层结构，通过两两比较与权重计算，实现定性与定量结合的优选判断。适用于选校、购房、供应商评估等多场景，搭配一致性检验与CRITIC法更客观可靠，让决策不再靠直觉。

数据建模入门指南：从懵懂小白到高手的第一步

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本文介绍了如何利用阿里云 PAI AutoML 平台，在20分钟内构建高精度的电商销量预测模型。内容涵盖项目背景、数据准备与预处理、模型训练与优化、部署应用及常见问题解决方案，助力企业实现数据驱动的精细化运营，提升市场竞争力。

Python爬虫：从人民网提取视频链接的完整指南

【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。

【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。

针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题，本研究基于Python与大数据技术，构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率，结合Django框架实现动态可视化与实时预警，为防灾决策提供科学支持，显著提高应急响应效率，具有重要社会经济价值。

数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？

Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照，确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复，保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义，前者确保每个数据仅处理一次，后者允许重复处理但不会丢失数据。此外，Flink 提供多种重启策略，如固定延迟、失败率和无重启策略，以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint，用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。

本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。

AI发展——计算机视觉、ChatGPT、Sora、DeepSeek、生成式AI。什么是MCP，Prompt、LLM、Function Call、Agent、MCP是什么，各自区别；MCP如何工作，MCP架构、MCP Server工作原理，Cursor如何使用MCP，自定义MCP Server

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阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术