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MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务，用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

**摘要：** 本教程指导如何使用淘宝(Taobao.item_review)接口采集商品评论。步骤包括注册开发者账号，创建应用获取API密钥，发送请求（如num_iid, page, size参数），解析JSON或XML返回数据，并遵循使用规则与安全注意事项。接口允许获取商品评论列表，含评论内容、评论者信息等，适用于数据分析和市场研究。务必保护API密钥并遵守使用政策。

本文概述了高等数学中函数求导的基本规则，包括常数、幂函数、求和、乘积、商、复合函数、指数函数及三角函数的导数。这些规则是微积分的基础，用于求解各种函数的导数。例如，常数的导数是0，$(x^n)' = n \cdot x^{n-1}$，$(e^x)' = e^x$，$\frac{d}{dx}\sin(x) = \cos(x)$。更复杂的函数可能需要使用隐函数或参数方程求导等高级技术。

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在Linux主机上，以`root`用户停止NetworkManager服务并重启网络： ```shell systemctl stop NetworkManager systemctl restart network ``` 或修改网卡配置文件`ifcfg-ens33`，添加`NM_CONTROLLED="no"`，然后重启`network`服务： ```shell vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 systemctl restart network ```

该文介绍了如何使用SQL进行数据的行列转换。首先展示了行转列的例子，通过创建一个学生成绩表，利用`IF`和`SUM`函数按学生ID分组，将每个学生的各科成绩转换为独立列。然后，文章讲述了列转行的需求，利用`LATERAL VIEW`和`POSEXPLODE`将已转换的表格恢复为原始行格式，通过索引匹配过滤笛卡尔积避免错误结果。此外，还提到了使用`UNION ALL`的另一种列转行方法。

用户留存率是衡量产品成功的关键指标，表示用户在特定时间内持续使用产品的比例。计算公式为留存用户数除以初始用户数。例如，游戏发行后第一天有10000玩家，第七天剩5000人，第一周留存率为50%。提供的SQL代码展示了如何根据用户活动数据统计每天的留存率。需求包括计算系统上线后的每日留存率，以及从第一天开始的累计N日留存率。通过窗口函数`LAG`和`COUNT(DISTINCT user_id)`，可以有效地分析用户留存趋势。

本文档介绍了在 Windows 10 上使用 Hyper-V 安装 CentOS 8.5.2111 的详细步骤

Linux内核必读五本书籍（强烈推荐）

请记住，你需要根据你的实际情况替换 `/path/to/spark`和 `<master-url>`。

本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先，数据集来自Facebook Large Page-Page Network，包含22,470个页面，分为四类，具有不同大小的特征向量。为训练神经网络，需创建PyTorch Data对象，涉及读取CSV和JSON文件，处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着，加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图，之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型：MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率，优于MLP的46%，展示了利用图信息的优势。

本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源，并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型，根据任何图片生成一个小短视频。

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是OpenAI在2021年发布的多模态模型，用于学习文本-图像对的匹配。模型由文本和图像编码器组成，通过对比学习使匹配的输入对在向量空间中靠近，非匹配对远离。预训练后，CLIP被广泛应用于各种任务，如零样本分类和语义搜索。后续研究包括ALIGN、K-LITE、OpenCLIP、MetaCLIP和DFN，它们分别在数据规模、知识增强、性能缩放和数据过滤等方面进行了改进和扩展，促进了多模态AI的发展。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask的在线检索服务，它具备高可用、高时效、低成本的优势，帮助企业和开发者量身定做适合业务发展的智能搜索服务。

​F-PointNet 提出了直接处理点云数据的方案，但这种方式面临着挑战，比如：如何有效地在三维空间中定位目标的可能位置，即如何产生 3D 候选框，假如全局搜索将会耗费大量算力与时间。 F-PointNet是在进行点云处理之前，先使用图像信息得到一些先验搜索范围，这样既能提高效率，又能增加准确率。 论文地址：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data  开源代码：https://github.com/charlesq34/frustum-pointnets

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。

时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的工具，使它们成为各种应用程序的宝贵资源。

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Emgu.CV 报错 Emgu.CV.Util.CvException: OpenCV 异常信息：Emgu.CV.Util.CvException: OpenCV: 在 Emgu.CV.CvInvoke.CvErrorHandler(Int32 status, IntPtr funcName, IntPtr errMsg, IntPtr fileName, Int32 line, I...

相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。

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本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析，主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现

随着“人工智能+”深入推进，AI智能体正从辅助工具升级为协作伙伴。2027年应用率将超70%，催生生成式AI测试员、智能体设计师等新岗。我国AI人才缺口超500万，人社部、教育部已将其纳入国家职业与教育体系。本文梳理四阶进阶路径（零代码构建→流程集成→全栈开发→行业落地），助力开发者构建“人机协同”核心竞争力。（239字）

微调不是“温和调教”，而是将敏感信息固化进模型参数的风险交换过程。它会放大偶然数据中的隐私隐患，导致过拟合式泄露、隐式模式记忆与不可撤回的记忆固化。安全边界模糊，内部使用反而更易触发风险。真正可控的路径：先RAG，再小步微调，始终以风险而非效果为决策核心。

深耕淘宝评论分析11年，亲历数据结构迭代与解析挑战。本文详解评论数据核心字段、解析难点及破局技巧，分享实战验证的标准化流程，涵盖字符处理、动态规则、高效存储等关键环节，助力精准情感分析与用户洞察。

本文系统讲解1688店铺公司档案信息API开发，涵盖接口认知、接入准备、调用实战、数据解析与合规风控五方面，助力企业高效获取供应商资质、产能、信用等核心数据，提升供应链数字化水平。通过第三方合规接口，实现ERP系统对接、供应商分级与风险预警，推动采购智能化升级。（239字）

京东商品详情API（JD.item_get）支持通过商品ID获取标题、价格、库存、品牌、分类、销量等核心信息，广泛用于电商分析、比价工具与监控系统。需传入app_key、item_id、timestamp等参数并生成签名，返回JSON格式数据，助力高效对接京东商品数据。

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信任能否被量化？系统不评判态度或人格，而是通过持续记录行为轨迹，评估主体的稳定性、一致性和成长趋势。量化核心并非“你是谁”，而是“你如何变化”——系统关注可预测的行为模式与修复能力，偏好缓慢而稳定的价值输出。信任正从静态标签变为动态状态变量，其关键维度是“信任斜率”：变化的速度与方向，比当前位置更重要。

本接口用于获取闲鱼商品详情，包括标题、价格、库存、卖家信息、图片链接、交易记录等核心数据，返回JSON格式，适用于商品监控、竞品分析等合规场景。需通过模拟请求或授权方式调用，注意反爬机制。

原码是二进制的直观表示，符号位决定正负；反码用于解决负数计算问题，负数按位取反；补码在反码基础上加1，解决跨0误差。计算机中所有数据存储与运算均采用补码形式，可准确处理正负数运算，并能多表示一个特殊值-128。

Web3 的真相：天天喊去中心化，可中心到底“藏”在哪？

Hive 查询不仅能查，还能查得漂亮、高效。我们这次聚焦 HQL 中的高级技巧——从 ORDER BY 到 SORT BY、DISTRIBUTE BY 与 CLUSTER BY，带你理解排序在分布式环境中的执行逻辑；再深入讲解 UNION 与 CTE 等查询组织方式，帮你将复杂 SQL 拆解得更清晰。我还特意写了丰富示例与实战练习，适合正在提升 Hive 查询能力的你阅读、收藏和练习。

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