【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

【8月更文第29天】在深度学习中，数据加载是整个训练流程中的一个关键步骤。为了最大化硬件资源的利用率并提高训练效率，使用高效的数据加载策略变得尤为重要。本文将探讨如何通过异步加载和多线程/多进程技术来优化 DataLoader 的性能。

【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成，旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN，并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。

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【8月更文第5天】随着人工智能（AI）、大数据分析以及高性能计算需求的不断增长，图形处理器（GPU）因其卓越的并行计算能力而成为加速这些领域的关键技术。GPU算力平台不仅能够显著提升计算效率，还能帮助企业更好地处理大规模数据集，支持复杂的机器学习模型训练，并促进实时数据分析。本文将探讨GPU算力平台在数字化转型中的核心作用，并通过示例代码展示其在实际应用中的优势。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

为了用datax同步es数据到其他地方,踩了不少坑.记录一下.

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阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍，助力企业高效构建大数据应用。本篇文章重点介绍阿里云 EMR StarRocks 与开源 StarRocks 的对比与客户案例。

WebSocket是全双工TCP协议，解决HTTP的单向通信问题，允许服务器主动推送信息。本文档介绍了WebSocket的基本概念、工作原理（基于HTTP握手，通过帧进行数据通信）、应用场景（实时聊天、在线游戏、数据监控等）和实现方法（客户端使用JavaScript API，服务器端有多种编程语言库支持）。学习WebSocket能提升Web应用的实时性和交互性。

标准化Scaler是数据预处理技术，用于将特征值映射到均值0、方差1的标准正态分布，以消除不同尺度特征的影响，提升模型稳定性和精度。Spark ML中的StandardScaler实现此功能，通过`.setInputCol`、`.setOutputCol`等方法配置并应用到DataFrame数据。示例展示了如何在Spark中使用StandardScaler进行数据规范化，包括创建SparkSession，构建DataFrame，使用VectorAssembler和StandardScaler，以及将向量拆分为列。规范化有助于降低特征重要性，提高模型训练速度和计算效率。

在PyTorch中，FP8数据类型用于高效训练和推理，旨在减少内存占用和加快计算速度。虽然官方尚未全面支持，但在2.2版本中引入了`torch.float8_e4m3fn`和`torch.float8_e5m2`。文章通过示例展示了如何利用FP8优化Vision Transformer模型，使用Transformer Engine库提升性能，并探讨了PyTorch原生FP8支持的初步使用方法。实验表明，结合TE和FP8，训练速度可提升3倍，性能有显著增强，特别是在NVIDIA GPU上。然而，PyTorch的FP8支持仍处于试验阶段，可能带来不稳定性。

【4月更文挑战第16天】本文介绍了深度学习面试中关于CNN、RNN和Transformer的常见问题和易错点，并提供了Python代码示例。理解这三种模型的基本组成、工作原理及其在图像识别、文本处理等任务中的应用是评估技术实力的关键。注意点包括：模型结构的混淆、过拟合的防治、输入序列长度处理、并行化训练以及模型解释性。掌握这些知识和技巧，将有助于在面试中展现优秀的深度学习能力。

过去几个月，时间序列基础模型发展迅速，包括TimeGPT、Lag-Llama、Google的TimesFM、Amazon的Chronos和Salesforce的Moirai。本文聚焦于Moirai，这是一个用于时间序列预测的通用模型，尤其强调零样本推理能力。Moirai处理各种数据频率、适应未知协变量并生成概率预测。文章介绍了Moirai的三个关键特性：多尺寸补丁投影层、任意变量注意力和混合分布。此外，还对比了Moirai与Chronos和TimeGPT，发现Moirai在性能上未超越Chronos，后者在数据效率上更优，但不支持多变量预测。

本文揭示了8个数据可视化常见错误：误导色彩对比、过多的数据图表、省略基线、误导性标签、错误的可视化方法、不实的因果关系、放大有利数据和滥用3D图形。强调清晰、准确和洞察力的重要性，提醒制作者避免使用过多颜色、一次性展示大量数据、错误图表类型以及展示无关相关性等。正确可视化能有力支持决策，不应牺牲真实性以追求视觉效果。

Flink CDC数据同步是指利用Flink CDC实现不同数据源之间的实时数据同步任务；本合集旨在提供Flink CDC数据同步的操作指南、性能优化建议和常见问题处理，助力用户高效实施数据同步。

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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。

时间复杂度：一步步理解算法效率，更多文章可关注我的微信公众号：Python学习杂记

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在哪里可以找到3D模型？现在许多网站都提供了大量免费和高质量的3D模型，以帮助所有3D创作者节省时间和精力。但是，并非您找到的所有3D模型都有质量保证或免费供个人使用！ 在本文中，我们收集了40多个最佳3D模型网站，包括室内设计，建筑外观设计，动物，物体，车辆，游戏角色和环境等，我们还为您提供了用户指南，以便您可以专注于创建其他一些令人惊叹的作品。

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。

今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇，简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来，从而实现一个极简的联网版ChatGPT。

本文主要整理记录聚类算法指标，以供参考

有些场景在容器内部需要调用 `docker` 命令。为此，本文梳理2种可以在容器内部执行`docker`命令的方法。

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阿里云EMR自2020年推出Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决Spark作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施，与此同时RSS也在跟合作方小米的共建下不断演进。本文将介绍RSS的最新架构，在小米的实践，以及开源。

三张图片展示了数据可视化图表，包括柱状图、折线图与饼图，用于直观呈现数据分析结果，适用于报告、仪表盘等场景，助力信息清晰传达。

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