在C语言中，"a" 是一个变量的名字，代表存储在内存中的某个值。而"&a" 则是获取该变量的内存地址，即变量a在计算机内存中的具体位置。这两者的主要区别在于："a" 操作的是变量中的值，"&a" 操作的是变量的内存地址。

Pai-Megatron-Patch（https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch）是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，完成大模型（LLM）相关的高效分布式训练，有监督指令微调，下游任务评估等大模型开发链路。最近一年来，我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能，围绕Megatron-Core（以下简称MCore）进一步打造大模型训练加速技术生态，推出更多的的训练加速、显存优化特性。

【8月更文第31天】在现代软件开发实践中，分支管理是一项至关重要的策略，它允许开发团队在不同的功能开发、修复bug或进行实验时不会干扰主干代码。随着项目的复杂度增加，维护多个分支并确保它们的质量变得越来越具有挑战性。Jenkins 作为一款流行的持续集成（CI）和持续部署（CD）工具，提供了强大的功能来支持多分支项目的自动化测试和部署。本文将探讨 Jenkins 如何帮助管理多分支项目，并提供具体的代码示例。

【8月更文第29天】为了创建自动化报告，我们可以利用 Jupyter Notebook 结合 Python 的强大库如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 来处理数据、制作图表，并使用 Jinja2 模板引擎来生成 HTML 报告。这种方式非常适合需要定期生成相同类型报告的情况，比如数据分析、业务报表等。

【8月更文第27天】随着人工智能技术的广泛应用，模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型，模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式，支持在不同框架之间交换训练好的模型，同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率，减少模型大小并加快推理速度。

【8月更文第20天】在快速变化的IT行业中，高效的软件项目管理是确保项目成功的关键。本文将探讨软件项目管理中的几个核心领域：项目计划与估算、风险管理、人员配置与团队建设以及进度控制与成本管理，并通过具体案例加以说明。

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。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。

**摘要：** 本文探讨了数据可信流通的概念，强调了数据来源确认、使用范围界定、流程追溯和风险防范的重要性。数据流通分为内循环（安全域内）和外循环（跨域），其中外循环面临黑客攻击、内部泄露和数据滥用等风险。为建立技术信任，提出了身份验证、利益对齐、能力预期和行为审计四点要求，涉及隐私计算、可信计算等技术。隐语作为隐私计算框架，提供服务以支持数据安全流通，通过开源降低接入门槛，并具备统一架构、原生应用、开放拓展、高性能和多轮安全验证等优势。开源隐语助力解决数据权属和信任问题，促进数据要素的安全流通。

【7月更文第17天】在人工智能的世界里，打造一个预测精准、表现优异的模型就像是烹饪一道美味佳肴，不仅要选对食材（特征），还得掌握火候（超参数调整）和调味技巧（正则化）。今天，我们就来聊聊如何通过《性能调优：提升AI模型准确率的策略》，让我们的AI模型变得更加聪明伶俐。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。

在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen2模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。

【6月更文挑战第10天】Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生态中的API网关组件，基于Spring Framework 5、Reactor和Spring Boot 2.0，支持响应式编程。它提供路由转发、过滤器链（包括预处理、路由和后处理）和断言功能。快速入门涉及添加相关依赖和配置路由规则。常见问题包括路由冲突、过滤器顺序和性能瓶颈。通过动态路由和过滤器示例，展示了其灵活性。Spring Cloud Gateway是微服务架构的有力工具，可提升系统稳定性和开发效率。

自然语言处理（NLP）是计算机科学的交叉领域，涉及语言学、计算机科学和人工智能，用于让计算机理解、生成和处理人类语言。核心任务包括文本预处理、语言模型、文本分类、信息提取和机器翻译。常用工具有NLTK、spaCy和Hugging Face Transformers。深度学习，尤其是Transformer模型，极大地推动了NLP的进步。应用场景广泛，如搜索引擎、智能助手和医疗分析。未来趋势将聚焦多模态学习、跨语言理解和情绪识别，同时追求模型的可解释性和公平性。

配置Hadoop多队列容量调度器，编辑`capacity-scheduler.xml`，新增`hive`队列，`default`队列占总内存40%，最大60%；`hive`队列占60%，最大80%。配置包括队列容量、用户权限和应用生存时间等，配置后使用`yarn rmadmin -refreshQueues`刷新队列，无需重启集群。多队列配置可在Yarn WEB界面查看。

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

【MATLAB】基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型

【5月更文挑战第20天】Java 9引入了Jigsaw模块系统，改善代码组织和依赖管理。模块通过`module-info.java`定义，声明名称、导出包及依赖。常见问题包括依赖循环、未声明依赖和过度导出。避免这些问题的策略包括明确声明依赖、谨慎导出包和避免循环依赖。通过实例展示了模块间的关系，强调理解模块系统对于构建整洁、安全和可维护的Java应用的重要性。

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。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台，支持数据集成、数据开发、数据治理等功能；在本汇总中，我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答，以助用户在数据处理和分析工作中提高效率，降低难度。

1. listeners中的plaintext controller external是什么意思？ 2. Kraft模式下controller和broker有何区别？ 3. 集群节点之间同步什么数据，通过哪个端口，是否可以自定义端口？ 4. 客户端通过哪个端口连接到kafka，通过9092连接的是什么，broker还是controller？ 5. 为controller配置了单独的端口有什么用？ 6. control.plane.listener.name与controller.listener.names有何区别？

Python实现post请求京东商品列表数据接口

python-dict()

Linux配置代理请求

在以前的文章中，我分享了RISC-V在设计的初衷，除了可以被通用软件开发使用之外，还有一个目的就是，可以支持更多定制化的设计。也就是说，用户可以在基本指令集上面，进行一个或者多个的指令集扩展操作，但是有一个条件，不能再重新定义基本指令集。也就是说，任何一款基于RISC-V指令集的处理器，都要能够支撑整数基本指令集。可以看出基本指令集的重要性。

大模型:人工智能发展的引擎

数据标注（一）

机器学习 PAI-DSW 基础

glTF和GLB有什么区别？

导读: 作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分： - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

阿里数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。

Pregel模型原理

今天这篇小作文主要介绍如何通过构建ChatGPT Prompt以解决「文本摘要」任务。