2018Elastic Meetup南京交流会，由华泰证券李文强带来以“华泰证券Elasticsearch应用实践”为题的演讲。本文首先介绍了华泰证券具有系统运维繁琐、日志不能长期保存、日志数据价值没有挖掘、大数据领的一角的特点，接着介绍了它在日志搜索、日志分析和链路管理系统方面的应用实践，最后介绍了华泰证券Elasticsearch在使用中应注意的事项。

机器学习PAI通过声音数据分辨男女（含语音特征提取相关数据和代码）

随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时 数据中快速获取有用信息，变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一，因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx

Hive的分区表与Oracle、MySQL类似，通过分区条件将数据分隔存储，提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法，包括具体SQL语句和执行计划分析，附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件，而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。

Kafka 中的消息按主题分类，生产者发送消息到特定主题，消费者订阅主题消费。主题可分多个分区，每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时，Broker 分配唯一偏移量地址，确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中，Topic A 有 3 个分区，分区可分布于不同 Broker 上，支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。

Hive是基于Hadoop的数据仓库平台，提供SQL-like的HQL语言进行数据分析，无需编写复杂的Java代码。Hive支持丰富的数据模型，可将SQL语句转换为MapReduce任务在Yarn上运行，底层依赖HDFS存储数据。Hive可通过CLI、JDBC和Web界面执行SQL查询。

Java 中的 "SocketException" 错误通常发生在网络通信过程中，如连接失败、断开连接或数据传输异常。处理方法包括检查网络配置、确保服务器正常运行、使用超时设置和重试机制，以及捕获并处理异常。

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作，在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型，有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。

【10月更文挑战第28天】SaaS虽被认为是几乎全能的解决方案，但企业仍需对业务和利润保持警惕。备份SaaS数据至关重要，原因包括：恢复过程可能缓慢；服务条款可能变化；云端数据并非永恒；人为错误难以避免；以及防止信息失控。因此，企业应确保有独立备份以应对各种风险。

使用 Python 爬取淘宝商品价格信息时，需注意法律和道德规范，遵守法律法规和平台规定，避免非法用途。技术上，可选择 Selenium 和 Requests 库，处理反爬措施如 IP 限制、验证码识别和请求频率控制。解析页面数据时，确定数据位置并清洗格式。数据存储可选择 CSV、Excel、JSON 或数据库，定期更新并去重。还需进行错误处理和日志记录，确保爬虫稳定运行。

本文介绍了Python中的协程、asyncio模块以及异步编程的相关知识。首先解释了协程的概念和实现方法，包括greenlet、yield关键字、asyncio装饰器和async/await关键字。接着详细讲解了协程的意义和应用场景，如提高IO密集型任务的性能。文章还介绍了事件循环、Task对象、Future对象等核心概念，并提供了多个实战案例，包括异步Redis、MySQL操作、FastAPI框架和异步爬虫。最后提到了uvloop作为asyncio的高性能替代方案。通过这些内容，读者可以全面了解和掌握Python中的异步编程技术。

本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式（多进程、多线程、协程等）。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信（队列、字典、列表共享）、生产者消费者模型的实现，以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容，读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。

该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术，通过遗传算法优化水印嵌入参数，提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试，展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化，有效提升了水印技术的应用价值。

信息检索增强生成（RAG）是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术，能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，增强模型的输入，从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架，如Haystack、RAGFlow、txtai等，每个框架都有独特的功能和特性，适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性，还增强了过程的透明度和可解释性。

在音乐世界里，歌词是灵魂的载体，构建其结构至关重要。优秀的歌词需有引人入胜的开头、条理清晰且富变化的主体，以及深刻难忘的结尾。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种功能，帮助创作者克服结构难题，激发灵感，助你写出打动人心的歌词，开启音乐创作的新篇章。

歌词创作是通往音乐灵魂深处的大门。本文介绍了一些实用技巧，如借助《妙笔生词智能写歌词软件》的AI功能，捕捉生活中的灵感，确定主题，合理安排歌词结构，运用生动的语言和修辞手法，确保韵律和节奏，帮助你轻松开启创作之旅。

本文深入探讨了如何设计针对动态网站的爬虫，以采集 WIPO Brand Database 中的专利和技术信息。文章详细介绍了动态网站的挑战，包括 JavaScript 渲染、反爬虫机制和异步加载，并提出了解决方案，如使用 Selenium 模拟浏览器、代理 IP 技术和 API 抓取。最后，通过具体代码示例展示了如何实现这些技术手段。

阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务，基于Apache Flink构建，提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品，展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。

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。

【10月更文挑战第10天】随着信息爆炸时代的到来，如何从海量的数据中快速准确地找到所需的信息成为了一个亟待解决的问题。传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和文档排名算法来提供结果，但这种方法往往无法捕捉到数据间的复杂关系，也无法很好地理解用户的查询意图。近年来，一种新的信息检索方法——基于图的检索增强生成（Graph-based Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG）应运而生，它通过结合知识图谱与机器学习技术，为信息检索带来了全新的视角。

【10月更文挑战第6天】 Python实现智能家居设备的统一控制平台

【10月更文挑战第5天】 Python实现深度学习模型：智能库存管理系统

大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域，它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测，助力金融机构做出更加精准的决策；在医疗领域，大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发；在交通领域，该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理，从而提升整体交通效率；电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化，增强用户体验与企业效益；此外，在能源和制造业中，大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面，全面推动了行业的智能化转型与升级。

【10月更文挑战第3天】5G网络作为新一代移动通信技术，不仅在理论上实现了重大突破，而且在实践中也展现出了强大的生命力。本文将围绕5G网络的演进，从理论基础到实际应用，探讨5G技术的发展和实践案例，同时提供代码示例以供参考。

数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段。企业需要正视这一现象，通过完善数据治理体系、加强部门协作、采用先进技术手段等措施，逐步消除数据孤岛，实现数据的有效整合和利用。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

持续改进与优化：建立数据治理的持续改进机制，定期评估数据治理效果，总结经验教训，不断优化数据治理策略与实践路径。

大数据在医疗领域有广泛应用，包括电子病历的数字化管理和共享，提升医疗服务效率与协同性；通过数据分析支持医疗决策，制定个性化治疗方案；预测疾病风险并提供预防措施；在精准医疗中深度分析患者基因组信息，实现高效治疗；在药物研发中，加速疗效和副作用发现，提高临床试验效率。此外，在金融领域，大数据的“4V”特性助力业务决策前瞻性，被广泛应用于银行、证券和保险的风险评估、市场分析及个性化服务中，提升运营效率和客户满意度。

本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。

【9月更文第5天】开发一个 ERP (Enterprise Resource Planning) 系统是一项复杂的工程，涉及到多个业务流程的集成与优化。ERP 系统旨在帮助企业整合财务、人力资源、采购、销售、库存管理和生产计划等多个部门的数据，从而提高运营效率和决策质量。本文将带你一起体验从零开始开发一个简单的 ERP 系统，并通过示例代码来说明关键组件的设计与实现。

【8月更文第31天】在大数据时代，数据集成对于构建高效的数据处理流水线至关重要。阿里云的 MaxCompute 是一个用于处理大规模数据集的服务平台，它提供了强大的计算能力和丰富的生态系统工具来帮助用户管理和处理数据。本文将详细介绍如何使用 DataWorks 这样的工具将 MaxCompute 整合到整个数据处理流程中，以便更有效地管理数据生命周期。

【8月更文第31天】在大数据和云计算蓬勃发展的今天，数据库作为数据存储的核心组件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的性能。OceanBase 是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统，旨在为大规模在线交易处理（OLTP）场景提供高性能、高可用性的解决方案。本文将深入探讨 OceanBase 是如何通过其独特的架构设计来确保数据的高可用性和容灾能力。

【8月更文第28天】在微服务架构中，服务之间需要通过轻量级的通信机制进行交互。其中一种流行的解决方案是使用消息队列，如 RabbitMQ，来实现异步通信和解耦。本文将探讨如何利用 RabbitMQ 作为服务间通信的核心组件，并构建高效的事件驱动架构。

【8月更文第27天】PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比，PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构，这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理，并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来构建灵活的神经网络架构。

文叙述的 Big Data for AI 最佳实践，基于阿里云人工智能平台PAI、MaxCompute自研分布式计算框架MaxFrame、Data-Juicer等产品和工具，实现了大模型数据采集、清洗、增强及合成大模型数据的全链路，解决企业级大模型开发应用场景的数据处理难题。

【8月更文第24天】在选择数据库系统时，开发者和架构师面临着一个关键决策：是选择传统的SQL（结构化查询语言）数据库还是现代的NoSQL（非关系型）数据库。这两种类型各有优劣，尤其是在性能和扩展性方面。本文将深入探讨SQL和NoSQL数据库在这两个方面的差异，并通过具体的代码示例来展示它们各自的优势。