大数据的第一步：初学者指南

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。

本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。

本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。

净利润断层策略通过分析公司财报公布后股价的异常波动来选股。当财报超预期且股价跳空高开时，视为买入信号。本文介绍了使用Python和Akshare库实现该策略的具体步骤，包括安装库、获取数据、识别断层及筛选股票等。

本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。

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。

本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景，随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码，发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径，而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令，帮助用户顺利迁移模型存储路径。

Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。

本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。

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。

歌词是音乐的灵魂，优化其结构能让作品更加动人。掌握开头吸引人、主体结构清晰、情感递进自然及结尾余味悠长等技巧至关重要。同时，借助《妙笔生词智能写歌词软件》的多种AI功能，如智能写词、押韵优化等，可有效提升创作效率与质量，为你的歌词增添光彩。

Stable-Diffusion 是目前热门的AIGC图像生成方案，通过开源与社区共享模型的方式，成为AI艺术与创意产业的重要工具。本文介绍通过阿里云快速搭建SD WebUI的服务，并有免费试用权益，适合新手入门。通过详细步骤指导，帮助读者轻松上手，享受创作乐趣。

这是一组用于定制浏览器行为的命令行参数，包括但不限于：不停用过期插件、放行非安全内容、允许应用中心脚本、停用GPU加速视频、禁用桌面通知、禁用拓展及各类API、调整缓存设置、启用打印预览、隐身模式启动、设定语言、使用代理服务器、无头模式运行等。通过这些参数，用户可以根据需求灵活调整浏览器功能与性能。

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

【8月更文第26天】《黑神话：悟空》是一款备受期待的动作角色扮演游戏，以其精美的画面和丰富的中国神话故事背景而闻名。本篇文章将重点介绍游戏在Xbox平台上的技术挑战及其解决方案，特别是针对内存管理的问题。通过深入分析，我们将了解开发团队是如何克服这些挑战，确保游戏在Xbox上能够流畅运行的。

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。

实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

【LabelLLM】一款开源免费的大模型对话标注平台，专为优化大型语言模型的数据标注过程设计。支持灵活配置与多模态数据（音频、图像、视频），具备全面任务管理和AI辅助标注功能，大幅提升标注效率与准确性。了解更多请前往https://github.com/opendatalab/LabelLLM 【LabelU】一款轻量级开源标注工具，支持图像、视频、音频的高效标注。特色功能包括多功能图像处理、视频和音频分析等，简易灵活，支持多种数据格式输出。了解更多请前往https://github.com/opendatalab/labelU

为了向在赛场上的奥运健儿传递最真挚的鼓舞与喝彩，我们特此发起一场别开生面的“创意海报设计挑战”！在 Artlab 平台 ComfyUI 工具中，选择你心中的奥运项目，定制一张专属于你的奥运会加油海报！

作为UE开发人员，经常会使用到QGIS进行数据管理编辑。QGIS与Excel之间数据并不完全兼容，而UE开发过程中大部分的前期数据都储存在Eecel里。为了将Excel数据写入QGIS属性表实现数据可视化，我们内部总结了一个最快捷的方法

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。

【7月更文挑战第4天】阿里云的通义万相是AI绘画模型，结合ECS、OSS和API服务，提供无缝创作环境。用户上传图片至OSS，模型通过签名URL下载图片，然后生成AI艺术作品。模型服务具有高性能、易集成的特点，适用于多种场景如设计、广告等。用户可按指示在阿里云官网注册、充值、开通服务并部署。项目评测显示，其集成便捷、响应快、泛化能力强，但仍有改进空间，如增加图像控制选项和批量处理能力。相对于竞品，通义万相在成本、易用性和应用场景上有竞争力，值得推荐。

阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。

Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)

【4月更文挑战第21天】Go语言中的指针允许直接操作内存，常用于高效数据共享和传递。本文介绍了指针的基础知识，如声明、初始化和解引用，以及作为函数参数使用。此外，讨论了`new()`与`make()`的区别和内存逃逸分析。在结构体上下文中，指针用于减少复制开销和直接修改对象。理解指针与内存管理、结构体的关系及常见易错点，对于面试和编写高性能Go代码至关重要。

LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。

【4月更文挑战第17天】本文介绍了Python数据清洗与预处理在面试中的常见问题，包括Pandas基础操作、异常值处理和特征工程。通过示例代码展示了数据读取、筛选、合并、分组统计、离群点检测、缺失值和重复值处理、特征缩放、编码、转换和降维。强调了易错点，如忽视数据质量检查、盲目处理数据、数据隐私保护、过度简化特征关系和忽视模型输入要求。掌握这些技能和策略将有助于在面试中脱颖而出。

深入了解LightGBM：模型解释与可解释性

AI检测器用于识别AI生成的文本，如ChatGPT，通过困惑度和爆发性指标评估文本。低困惑度和低爆发性可能指示AI创作。OpenAI正研发AI文本水印系统，但尚处早期阶段。现有检测器对长文本较准确，但非100%可靠，最高准确率约84%。工具如AIUNDETECT和AI Humanizer提供AI检测解决方案，适用于学生、研究人员和内容创作者。

Markdown爱好者推荐PicGo软件搭配免费图床服务SMMS，解决在Markdown中插入图片的困扰。PicGo支持多种图床，如腾讯云、阿里云和免费的SMMS，提供拖拽上传、压缩图片功能。通过VSCode或Typora配合PicGo插件，能实现图片自动上传并转换为Markdown格式。SMMS提供5GB免费存储，足够个人博客使用。

本文针对Python编程新手常遇到的问题，详细阐述了列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary）这四种数据结构的核心区别。列表是一种有序且可变的数据序列，允许元素重复；元组同样有序但不可变，其内容一旦创建就不能修改；集合是无序、不重复的元素集，强调唯一性，主要用于数学意义上的集合操作；而字典则是键值对的映射容器，其中键必须唯一，而值可以任意，它提供了一种通过键查找对应值的有效方式。通过对这些基本概念和特性的对比讲解，旨在帮助初学者更好地理解并运用这些数据类型来解决实际编程问题。

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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。

DataX插件开发-KafkaWriter

Superset对接ElasticSearch服务展示