问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。

本文介绍了如何使用MaxCompute UDF对JSON格式的日志进行信息提取和转换。

PyODPS 中使用 Python UDF 包含两方面，一个是直接使用，也就是在 MaxCompute SQL 中使用；一个是间接的方式，也就是 PyODPS DataFrame，这种方式你不需要直接写 Python UDF，而是写普通的 Python 函数或者类。

用Logstash实现Elasticsearch集群快速迁移，解读Logstash中metadata的功效，避免踩坑

传统的运维人员通常只面对几十或者上百台的服务器，但在大规模分布式集群中，运维人员面临工作任务明显不同。本文分别阐述服务器数量激增，要求提升全局掌控能力，如何实现系统的自我保护和自动化恢复，大规模与精细化平衡，以及需要开发和运维更加紧密合作等方面，通过对真实数据进行分析和预测，将判断失误概率降到最低。

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本文介绍阿里云 Serverless Spark + Paimon 在淘宝闪购大数据湖仓场景的应用。

本教程系统讲解Matplotlib数据可视化：从环境搭建、核心概念（Figure/Axes/Artist）到实战分析电影评分趋势；涵盖中文字体配置、常见陷阱规避及最佳实践，并指引Seaborn、Plotly等进阶方向，助你高效掌握Python可视化核心技能。（239字）

2026年，AI从“能说会写”的模型跃升为“能想会做”的智能体：目标驱动、自主规划、调用工具、持续修正。它不再仅是工具，更成为现实世界的参与者。人类由此面临根本命题——重定义“参与者”，重构角色、责任与文明边界。（239字）

训练时一套，线上跑一套？离线训练与在线服务数据一致性这坑，我替你踩过了

本文详解京东商品搜索API（jd.item_search与jd.item_get）的技术接入，涵盖接口对比、参数配置、认证流程及Python实现，适用于电商选品、竞品分析与价格监控，助力开发者高效获取京东商品数据。

在系统主导流量的时代，增长不再依赖短期投放，而是源于长期行为积累的“信用账本”。系统默默记录企业的五大维度：一致性、耐性、真实互动、错误修复与可预测性，构建其“主体画像”。当企业仍紧盯ROI时，系统已在评估信任。真正的增长，是值得被长期推荐的结果。

C++基本数据类型包括bool、char、int、float、double等，支持signed、unsigned、short、long修饰。wchar_t用于宽字符，typedef可为类型定义别名，enum定义枚举常量。支持static_cast、dynamic_cast、const_cast和reinterpret_cast四种类型转换，实现安全或强制类型变换。

本教程详细介绍MongoDB在Windows和Linux系统中的安装、配置与启动方法，涵盖下载地址、版本选择、命令行及配置文件启动方式，并介绍Shell连接、图形化工具Compass的使用，以及Linux下的防火墙设置与服务管理操作。

工欲善其事，必先利其器。学习前请确保电脑内存16G以上（建议32G），安装VMware及CentOS7虚拟机，配置网络与IP，远程连接使用FinalShell。苹果用户需安装Docker并部署MySQL8。下载课程资料、Maven仓库及虚拟机镜像，导入后设置IDEA开发环境，配置JDK11、自动导包与编码。通过Git Fork项目至个人仓库并克隆到本地，完成环境搭建。

本文介绍单体架构与微服务架构的区别，阐述微服务的定义、核心特征及优缺点，涵盖技术选型、部署方案与常见问题，帮助读者理解微服务演进逻辑，为后续实践打下理论基础。（238字）

Soul 是基于 WebFlux 的高性能响应式 API 网关，支持 Dubbo、Spring Cloud、Spring Boot，具备异步、跨语言、插件化扩展、动态流量控制等特性，集成鉴权、限流、熔断等丰富插件，支持集群部署与灰度发布。

困惑度衡量语言模型预测能力，值越低越好；过拟合指模型记住了训练数据却泛化差；泛化能力体现模型应对新任务的适应性；人工评估是生成质量的“金标准”；BLEU和ROUGE分别基于n-gram和召回率评估生成文本与参考的相似度；混淆矩阵用于分析分类错误模式。这些指标共同构成大模型评估体系，需结合使用以全面评价性能。

本章为CentOS7下Redis集群实战教程，涵盖单机安装、主从复制、哨兵高可用及分片集群搭建。通过详细步骤实现多实例部署，掌握Redis集群架构与运维技能。

阿里云服务器多少钱?阿里云服务器优惠价格表：涵盖轻量应用服务器、ECS 云服务器、GPU 服务器等主流产品，低至 38 元1年、99元和199元收费，部分配置升级至 200M 带宽且不限流量，无论是个人开发者、中小企业还是大型企业，都能找到适配需求的高性价比方案。以下是整理的阿里云最新优惠价格及配置详情：：轻量应用服务器200M峰值带宽68元1年（秒杀38元），ECS云服务器2核2G3M带宽99元一年、2核4G、5M带宽、80G系统盘优惠价格199元一年，4核16G服务器10M带宽89元1个月，8核32G服务器10M固定带宽160元一个月，阿里云香港轻量服务器200M带宽25元个月起。方便大

本教程将推出Python实现的XGBoost回归预测，结合网格搜索调参与SHAP可解释性分析，涵盖数据处理、模型训练、可视化及结果保存，助力科研论文提升模型可解释性，附完整代码与保姆级环境配置指南。

本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成，演讲信息如下： 于得水（得水）：阿里云智能集团计算平台事业部资深技术专家 活动：【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布

本文介绍了数智化浪潮下， 阿里云 Elasticsearch 打通了 云原生内核优化、RAG 闭环方案、云原生推理平台 三大能力模块，实现了从底层到应用的全链路升级，助力企业构建面向未来的智能搜索中枢。

LangChain 不只是“拼模型”：教你从零构建可编程的 AI 工作流

Embedding是一种将词语、图像等信息转化为低维稠密向量的技术，使计算机能捕捉语义关系。不同于传统One-Hot编码，Embedding通过空间距离表达语义相似性，如“国王-男人+女人≈王后”，广泛应用于NLP、推荐系统与大模型中，是AI理解世界的基石。

某汽车零部件厂商通过阿里云PAI、OSS等工具，实现无代码AI质检落地：仅用控制台操作完成数据治理到部署，质检效率提升3倍，模型周期从2月缩至2周。本文详解全栈可视化方案，助力企业零代码落地AI。

Oracle 12c引入多租户架构，PDB共享CDB的UNDO表空间。19c新增Local Undo特性，支持各PDB独立管理UNDO，提升性能、隔离性与可管理性，且为热克隆、PDB迁移等高级功能的前提。建议19c环境启用Local Undo。

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

大语言模型推理能力不断提升，从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought（CoT），通过展示推理过程显著提升模型表现。随后，Tree-of-Thought（ToT）和Graph-of-Thought（GoT）相继出现，推理结构由线性链条演进为树状分支，最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传，ToT支持多路径探索与回溯，GoT则实现非线性、多维推理，适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系，推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。

本文面向前端工程师，详解多方言中文自动语音识别（ASR）的完整落地接入方案，涵盖录音采集、音质增强、编码传输、流式识别、结果合并等关键技术环节，助力实现“即录即识、边说边出字”的实时交互体验。

WIN7共享打印机无法被WIN11连接，出现错误代码0x0000011b或0x00000709，可能是系统版本不兼容所致。本文提供多个轻量级修复工具，无需安装，双击即用，专为解决此类小问题设计，操作简单，适合普通用户快速修复打印机连接异常。

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。

本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。

Python + Chrome 爬虫：如何抓取 AJAX 动态加载数据？

数据建模入门指南：从懵懂小白到高手的第一步

vscode代码推送到github库菜鸡专用教程

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

揭秘量子纠缠与量子通信：未来信息技术的革命

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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