【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识，而内网IP仅在局域网内部有效，用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限，通常一个公司或家庭只有一个公网IP，内部设备通过NAT（网络地址转换）技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源，还提高了网络安全性和稳定性。

歌词创作是音乐的灵魂，掌握其结构技巧至关重要。开头需迅速吸引听众，主体部分需结构清晰、情感丰富，结尾则要余韵悠长。无论是叙事还是抒情，妙笔生词智能写歌词软件都能助你一臂之力，提供AI智能创作、优化及解析等多功能支持，助你轻松驾驭歌词创作。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

在数据分析中，常需将Pandas DataFrame中的object类型列转换为float类型以进行数值计算。本文介绍如何使用`pd.to_numeric`函数高效转换，并处理非数字值，包括用0或平均值填充NaN值的方法。

本文详细介绍了如何在SeleniumBase的无头模式下绕过验证码，通过使用代理IP（以爬虫代理为例）、设置User-Agent和Cookie等手段提升爬虫效率。文章首先分析了无头模式下面临的验证码挑战，然后提供了具体的策略和代码示例，包括浏览器设置、代理IP配置及模拟用户行为的方法。最后，通过一个访问大众点评网站并绕过验证码的完整代码示例，展示了如何在实际场景中应用这些技术，应对现代网站的反爬虫机制。此外，还提供了一些提高爬虫效率的实用技巧，如代理池轮换、设置合适延迟和分布式爬虫等。

2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。

【8月更文第26天】近年来，游戏行业的发展突飞猛进，特别是在图形表现力和技术实现上。《黑神话：悟空》是一款备受期待的动作角色扮演游戏，该游戏在早期开发阶段使用了Unity引擎，但为了追求更高的视觉质量和更强大的技术能力，开发团队决定将其迁移到Unreal Engine 4 (UE4)。本文将探讨这一迁移过程中的技术挑战与机遇。

【8月更文挑战第21天】 使用Python实现深度学习模型：智能空气质量监测与预测

【8月更文第19天】随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI应用部署到生产环境。然而，AI应用往往包含大量的组件和服务，这使得其部署和管理变得非常复杂。微服务架构和容器化技术（如Docker）结合Kubernetes集群管理，为解决这些问题提供了强大的工具。本文将介绍如何在Kubernetes环境中部署和管理基于微服务架构的容器化AI应用。

Python基于Apriori关联规则算法实现商品零售购物篮分析

在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。

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。

加速机器学习模型训练是工程师的关键需求。PyTorch Profiler提供了一种分析工具，用于测量CPU和CUDA时间，以及内存使用情况。通过在训练代码中嵌入分析器并使用tensorboard查看结果，工程师可以识别性能瓶颈。Profiler的`record_function`功能允许为特定操作命名，便于跟踪。优化策略包括使用FlashAttention或FSDP减少内存使用，以及通过torch.compile提升速度。监控CUDA内核执行和内存分配，尤其是避免频繁的cudaMalloc，能有效提升GPU效率。内存历史记录分析有助于检测内存泄漏和优化批处理大小。

`SummingMergeTree`是`MergeTree`引擎的变种，它合并相同主键的行并计算数值列的总和，从而节省存储空间和加速查询。通常与`MergeTree`配合使用，存储聚合数据以避免数据丢失。创建`SummingMergeTree`表时，可选参数`columns`指定要汇总的数值列。未指定时，默认汇总所有非主键数值列。注意，聚合可能不完整，查询时需用`SUM`和`GROUP BY`。文章还介绍了建表语法、数据处理规则以及对嵌套数据结构和`AggregateFunction`列的处理。查阅更多ClickHouse相关内容可访问相关链接。

本文介绍了使用JavaMail API发送电子邮件的步骤，包括环境准备、依赖引入、基本配置和代码示例。通过添加Maven或Gradle依赖，设置SMTP服务器信息并实现Authenticator，可以创建和发送邮件。同时，文章列举了SMTP认证失败、连接超时等常见问题及其解决方案，并提出了安全与最佳实践建议，如启用SSL/TLS、避免硬编码密码和妥善处理异常。

以下是对提供的内容的摘要，总长度为240个字符： 在Hadoop集群中，服务器环境包括3台机器，分别运行不同的服务，如NodeManager、DataNode、NameNode等。集群组件版本包括jdk 1.8、mysql 5.7、hadoop 3.1.3和hive 3.1.2。文章讨论了YARN的配置优化，如`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`、`yarn.nodemanager.vmem-check-enabled`和`hive.map.aggr`等参数，以及Map-Side聚合优化、Map Join和Bucket Map Join。

SSH远程执行命令时遇到“命令未找到”问题，原因是Linux登录方式不同导致环境变量加载差异。解决方案：将环境变量写入`/etc/profile.d/`下的文件，或手动在命令前加载环境变量，如`source /etc/profile`。

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。

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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。

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。

以上就是在Spring Boot中整合Netty并实现自定义协议的基本步骤。你需要根据你的自定义协议的具体需求，来实现你的编码器、解码器和处理器。

微软研究者提出了SiMBA，一种融合Mamba与EinFFT的新架构，用于高效处理图像和时间序列。SiMBA解决了Mamba在大型网络中的不稳定性，结合了卷积、Transformer、频谱方法和状态空间模型的优点。在ImageNet 1K上表现优越，达到84.0%的Top-1准确率，并在多变量长期预测中超越SOTA，降低了MSE和MAE。代码开源，适用于复杂任务的高性能建模。[[论文链接]](https//avoid.overfit.cn/post/c21aa5ca480b47198ee3daefdc7254bb)

心动游戏在阿里云上构建云原生大数据平台，基于DataWorks构建行业通用大数据模型，如玩家、产品、SDK、事件、发行等，满足各种不同的分析型应用的要求，如AI场景、风控场景、数据分析场景等。

本文介绍使用雷达与多视角相机融合，实现3D目标检测、3D目标跟踪、道路环境BEV分割，它是来自ICCV2023的。CRN，全称是Camera Radar Net，是一个多视角相机-雷达融合框架。 通过融合多视角相机和雷达的特性，生成语义丰富且空间精确的BEV特征图。实现3D物体检测、跟踪和BEV分割任务。

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OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

一直以来，我们公司内网的Kafka集群都是在裸奔，只要知道端口号，任何人都能连上集群操作一番。直到有个主题莫名消失，才引起我们的警觉，是时候该考虑为它添加一套认证策略了。

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算法工程师是利用算法处理事物的人，本文通过工程能力，算法能力，业务能力等方面来论述了算法工程师的核心竞争力是什么。