数据可视化工具大比拼：从Tableau到Power BI，谁才是你的最佳拍档？

大数据是什么？用浅显的语言揭开神秘面纱

本表总结了C端产品管理中常见的关键名词及其释义，涵盖用户活跃度（DAU、MAU等）、流量指标（PV、UV等）、收入相关（ARPU、CAC等）、库存单位（SKU、SPU）及重要模型（AARRR、RFM、OMTM）。帮助PM快速理解并应用这些概念。

随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括：1) 代理服务器无法连接：检查网络、防火墙和代理服务状态；2) 认证失败：确认凭据和配置；3) 请求超时：增加超时时间、检查后端服务和网络延迟；4) 缓存问题：清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存；5) SSL/TLS问题：正确配置证书并确保客户端信任；6) 访问控制问题：检查ACL和日志；7) 性能问题：监控资源、负载均衡和优化配置；8) 日志记录与分析问题：启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题，可以更有效地管理HTTP代理。

API 和 SDK 的区别在于：API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口，用于实现不同软件组件之间的通信；而 SDK 是一个全面的工具集合，包含 API、编译器、调试器、文档等，用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广，内容更丰富，更具体和具象化，适合复杂的开发需求；API 则更加抽象，侧重于功能的定义和调用方式。

本篇将通过 Python 和 Cangjie 双语解决简单的几何问题：计算圆的面积和矩形的面积。通过这道题，学生将掌握如何使用公式解决几何问题，并学会用编程实现数学公式。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

大数据技术专业就业前景广阔，广泛应用于互联网、金融、医疗等众多行业，助力企业数字化转型。岗位涵盖大数据开发、分析、运维及管理，如大数据工程师、分析师和系统运维工程师等。这些岗位因专业性和稀缺性而享有优厚薪资，尤其在一线城市可达20万至50万年薪。随着技术进步和经验积累，从业者可晋升为高级职位或投身数据咨询、创业等领域，发展空间巨大。

使用Python实现深度学习模型：智能睡眠监测与分析

【8月更文第28天】RocketMQ 是一款分布式消息中间件，支持多种消息发布和订阅模式。在 RocketMQ 5.3.0 版本中，Broker 的配置文件 `broker.conf` 允许配置 IPv6 地址。当 Broker 的 `brokerIP1` 配置为 IPv6 地址时，会对 Broker 的启动、消息推送和状态监控等方面产生影响。本文将探讨如何在 RocketMQ 中配置 IPv6 地址，并检查 Broker 的状态。

Python基于波动率模型(ARCH和GARCH)进行股票数据分析项目实战

本文介绍了SQL中判断字符串是否包含子串的几种方法。`IN`函数判断元素是否完全等于给定元素组中的某项，而非包含关系。`INSTR`和`LOCATE`函数返回子串在字符串中首次出现的位置，用于检测是否存在子串。`SUBSTR`则用于提取字符串的子串。`LIKE`用于模糊匹配，常与通配符配合使用。注意`IN`并非用于判断子串包含。

Hive 提供 `get_json_object` 函数解析 JSON 字符串，如 `{"database":"maxwell"}`。`path` 参数使用 `$`、`.`、`[]` 和 `*` 来提取数据。示例中展示了如何解析复杂 JSON 并存储到表中。此外，Hive 3.0.0及以上版本内置 `JsonSerDe` 支持直接处理 JSON 文件，无需手动解析。创建表时指定 `JsonSerDe` 序列化器，并在 HDFS 上存放 JSON 文件，可以直接查询字段内容，方便快捷。

ClickHouse支持四种主要表引擎系列：MergeTree家族，适用于大数据插入并按主键排序；日志引擎系列，适合小数据量写入，如StripeLog、Log和TinyLog；集成表引擎，如ODBC、JDBC，用于与外部系统集成；特殊引擎，包括分布式、内存、随机数生成等，满足特定需求。MergeTree系列提供数据副本和分区，日志系列不支持索引和突变操作。详细解析见相关文章链接。

AlphaFold3是DeepMind的蛋白质结构预测软件，它引入扩散模型以提升预测准确性。扩散模型通过逐步添加和去除噪声来理解和生成数据，应用广泛，包括图像、音频、文本和时间序列数据的处理。在图像领域，它们擅长合成、编辑和超分辨率；在文本处理中，扩散模型在代码合成和问答任务中表现出色；在音频和视频生成方面也有重要应用；同时，它们在时间序列预测和增强模型鲁棒性方面也展现出潜力。随着技术发展，扩散模型将在更多领域发挥作用。

【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。

【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理，而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统，通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建，为企业决策和创新提供支持。

Flink SQL报错通常指在使用Apache Flink的SQL接口执行数据处理任务时遇到的问题；本合集将收集常见的Flink SQL报错情况及其解决方法，帮助用户迅速恢复数据处理流程。

【4月更文挑战第20天】Go语言字符串是不可变的字节序列，采用UTF-8编码。本文介绍了字符串基础，如拼接（`+`或`fmt.Sprintf()`）、长度与索引、切片、查找与替换（`strings`包）以及转换与修剪。常见问题包括字符串不可变性、UTF-8编码处理、切片与容量以及查找与替换的边界条件。通过理解和实践这些函数及注意事项，能提升Go语言编程能力。

SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。

探索Python中的推荐系统：协同过滤

Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。

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。

三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper

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。

京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。

AI与物联网的融合：开启智能化未来的新篇章

淘宝商品详情接口（Taobao.item_get）允许开发者通过HTTP GET方法获取淘宝商品的详细信息，包括商品ID、价格、库存等。请求需包含key、secret、num_iid等必选参数，支持缓存及多种返回格式。此接口广泛应用于电商数据分析、商品选品、价格监控等领域，提升商家运营效率。

GE-Predix 是通用电气（GE）推出的一个工业互联网平台，旨在通过连接机器、数据与人，实现工业资产的智能管理和优化。该平台支持从设备监控到预测性维护等多种应用，助力企业提升运营效率和创新能力。

大数据在众多行业中的应用场景广泛，涵盖金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务及教育等领域。在金融行业，大数据用于风险评估、精准营销、反欺诈以及决策支持；零售业则应用于商品推荐、供应链管理和门店运营优化等；医疗保健领域利用大数据进行疾病预测、辅助诊断和医疗质量评估；交通物流业通过大数据优化物流配送、交通管理和运输安全；制造业则在生产过程优化、设备维护和供应链协同方面受益；能源行业运用大数据提升智能电网管理和能源勘探效率；政府和公共服务部门借助大数据改善城市管理、政务服务及公共安全；教育行业通过大数据实现个性化学习和资源优化配置；体育娱乐业则利用大数据提升赛事分析和娱乐制作水平。

上海“爷叔”股市评论走红，言论影响巨大，分析显示其预测大多不准确，但个别时机准确，模拟操作获利，反映股市预测复杂性，强调投资需谨慎。