软件开发领域的最新趋势和未来发展方向将为我们带来更多的创新和变革。无论是云原生、人工智能还是自动化，都将影响着我们构建应用的方式。通过代码示例，我们也可以看到如何应用新技术来实现跨平台开发。让我们期待着软件开发领域未来更加精彩的发展！

导读: 作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分： - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

本文以 BERT-base 的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。

本文详细介绍如何快速接入智能开放搜索（OpenSearch）电商行业增强版，助力企业实现高质量搜索效果，提升业务转化率及用户产品体验！

如何通过机器学习PAI实现快速构建推荐模型

2017年4月11日晚，在西安举行的架构体系的顶级会议ASPLOS（面向编程语言和操作系统的架构支持会议，Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems）公布了最佳论文、最有影响力论文和 Test of Time 几项大奖。

作者简介：   　　范伦挺 　　阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 　　花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput

本文将详细介绍如何通过扩展PyTorch的 ``` LRScheduler ``` 类来实现一个具有预热阶段的余弦衰减调度器。我们将分五个关键步骤来完成这个过程。

该程序基于蚁群优化算法（ACO）为无人机(UAV)规划最优巡检路线，将无人机视作“蚂蚁”，巡检点作为“食物源”，目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现，通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新，并在满足终止条件前不断迭代，最终输出最短路径及其长度。

使用Python实现深度学习模型：智能睡眠监测与分析

【9月更文第1天】在大数据和实时计算领域，数据仓库和分析型数据库的需求日益增长。随着业务对数据实时性要求的提高，传统的批处理架构已经难以满足现代应用的需求。阿里云推出的 Hologres 就是为了解决这个问题而生的一款实时分析数据库。本文将带你深入了解 Hologres 的基本概念、优势，并通过示例代码展示如何使用 Hologres 进行数据处理。

【8月更文第31天】随着分布式数据库解决方案的需求日益增长，OceanBase 作为一种高性能的分布式数据库系统，在众多场景下得到了广泛应用。为了确保 OceanBase 集群的稳定运行，合理的运维与监控是必不可少的。本文将探讨 OceanBase 的日常运维管理与监控策略，并提供相应的代码示例。

【8月更文第29天】在大数据时代，图数据结构因其能够高效表达实体之间的复杂关系而变得越来越重要。然而，处理大规模图数据集往往需要高效的并行计算框架。Dask 是一个灵活的并行计算库，它能够与 Python 的现有科学计算生态系统无缝集成。本文将介绍如何利用 Dask 来处理和分析大规模的图数据结构。

【8月更文第29天】在深度学习中，数据的质量和数量对于模型的性能至关重要。数据增强是一种常用的技术，它通过对原始数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等）来生成额外的训练样本，从而增加训练集的多样性和规模。这有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。同时，`DataLoader` 是 PyTorch 中一个强大的工具，可以有效地加载和预处理数据，并支持并行读取数据，这对于加速训练过程非常有帮助。

【8月更文第27天】随着深度学习技术的发展，越来越多的框架被开发出来以满足不同的需求。然而，不同的框架之间缺乏互操作性可能会限制模型的部署和迁移能力。Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式旨在解决这个问题，它提供了一种标准化的方法来表示机器学习模型，从而实现了不同框架之间的模型转换和共享。本文将探讨如何在不同的深度学习框架之间高效地转换和部署模型，并提供一些实际的代码示例。

使用Python实现深度学习模型：智能垃圾分类与环境保护 【8月更文挑战第7天】

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版通过OSS数据源一站式构建RAG系统。

未来，云上智能客服机器人将继续深化深度学习技术的应用，通过跨领域的知识融合和模型训练提升其在复杂场景下的理解和决策能力。同时，机器人将更加注重多模态交互技术的发展以提供更加自然流畅的交互体验。 4.2 情感智能与人性化服务 随着情感智能技术的不断发展，云上智能客服机器人将更加注重情感交互和人性化服务。机器人将能够识别用户的情感状态和需求偏好提供更加贴心和温暖的服务体验。

四、未来发展趋势 4.1 边缘计算的融合 随着物联网设备数量的不断增加和数据量的快速增长，边缘计算将成为云上智能物联网平台的重要组成部分。通过将计算能力和数据存储能力下沉到边缘侧，可以减少数据传输延迟和带宽消耗，提高系统的响应速度和稳定性。

标准化与互操作性：随着物联网设备的不断增多和应用场景的日益广泛，标准化和互操作性将成为云上物联网发展的重要趋势。通过制定统一的标准和规范，实现不同品牌、不同型号物联网设备之间的互联互通和互操作，将大大提升云上物联网的灵活性和可扩展性。 边缘计算与云端协同：未来的云上物联网将更加注重

出于安全考虑，建议禁止root用户通过远程连接登录MySQL数据库。可以通过修改用户权限或配置防火墙规则来实现。 创建新用户并授权： 根据实际需求，创建具有不同权限的用户账户，并为他们分配必要的数据库和表权限。这样既可以满足业务需求，又可以降低安全风险。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的多语言与多币种支持

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的生产计划与调度

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的财务预测与成本分析解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的数据分析与决策支持解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的库存优化与成本控制解析

【7月更文第18天】随着人工智能技术的飞速发展，对话式AI已经成为连接人与信息的新桥梁。百度的“文心一言”（ERNIE）作为国内领先的预训练语言模型，以其强大的语义理解和生成能力，正逐步改变我们获取信息和交互的方式。本文旨在为开发者提供一份快速上手指南，通过实际代码示例，深入浅出地介绍如何利用文心一言API进行指令编程，解锁AI对话新体验。

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。

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。

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。

使用 Axios 发送包含 Base64 数据和其他参数的 POST 请求时，可以通过 `onUploadProgress` 监听上传进度。由于整个请求体被视为一个单元，所以进度可能不够精确，但可以模拟进度反馈。前端示例代码展示如何创建一个包含 Base64 图片数据和额外参数的 `FormData` 对象，并在上传时更新进度条。后端使用如 Express 和 Multer 可处理 Base64 数据。注意，实际进度可能不如文件上传精确，显示简单加载状态可能更合适。

Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战

Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战