实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

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。

Foundation Model是人工智能中的基础模型，通过大规模预训练学习通用语义和知识，适用于多种任务，包括NLP、计算机视觉和语音识别。其重要性在于解决问题的内在逻辑（Emergence）和普适性（Homogenization）。在机器人学中，这些模型能提升系统性能并充当先验知识。GPT-3、BERT、ViT和Swin Transformer是其成功应用的例子，展示出广阔的应用潜力和研究价值，将随着数据和计算能力的增长持续推动AI发展。

AI生成壁纸基于深度学习和生成对抗网络（GANs），通过生成器与判别器的对抗学习，以及条件生成对抗网络（CGANs）来创造特定风格的壁纸。技术还包括风格迁移、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、潜在空间扩展和自注意力机制。审美评价机制的引入确保了生成的壁纸既符合技术标准又有艺术价值。CGANs能根据用户条件生成个性化壁纸，而风格迁移技术通过多种方法实现图像风格转换。DCGAN和其他GAN变体在处理图像数据时有优势，如高质量样本生成和特征学习，但也存在图像质量、训练效率和模式崩溃等问题。通过构建审美评估模型和使用XAI技术，AI在生成壁纸时能更好地平衡技术与艺术标准。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

【4月更文挑战第27天】本文探讨了Go语言项目的构建方法，包括`go build`基本命令行工具和更灵活的`Makefile`自动化脚本。`go build`适合简单项目，能直接编译Go源码，但依赖管理可能混乱。通过设置`GOOS`和`GOARCH`可进行跨平台编译。`Makefile`适用于复杂构建流程，能定义多步骤任务，但编写较复杂。在选择构建方式时，应根据项目需求权衡，从`go build`起步，逐渐过渡到Makefile以实现更高效自动化。

最近发布的三个大型语言模型——Command-R+ (104B参数), Mixtral-8x22b (141B参数的MoE模型), 和 Llama 3 70b (70.6B参数)——需要巨大的内存资源。推理时，Command-R+需193.72GB GPU RAM，Mixtral-8x22B需262.63GB，Llama 370b需131.5GB。激活的内存消耗根据序列长度、批大小等因素变化。文章详细介绍了计算这些模型内存需求的方法，并探讨了如何通过量化、优化器优化和梯度检查点减少内存使用，以适应微调和推理。

本文介绍了5种搭建开源大型语言模型服务的方法，包括使用Anaconda+CPU、Anaconda+GPU、Docker+GPU、Modal和AnyScale。CPU方法适合本地低门槛测试，但速度较慢；GPU方法显著提升速度，Docker简化环境配置，适合大规模部署；Modal提供按需付费的GPU服务，适合试验和部署；而AnyScale则以低门槛和低成本访问开源模型。每种方法都有其优缺点，选择取决于具体需求和资源。

阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

心动游戏在阿里云上构建云原生大数据平台，基于DataWorks构建行业通用大数据模型，如玩家、产品、SDK、事件、发行等，满足各种不同的分析型应用的要求，如AI场景、风控场景、数据分析场景等。

2017年推出《Attention is All You Need》以来，transformers 已经成为自然语言处理(NLP)的最新技术。2021年，《An Image is Worth 16x16 Words》，成功地将transformers 用于计算机视觉任务。从那时起，许多基于transformers的计算机视觉体系结构被提出。

Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模型推出了多个规模，从0.5B到72B，满足不同的计算需求。此外，该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型，为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。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Qwen1.5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Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。

本文主要介绍基于阿里云大数据组件服务，对企业进行大数据平台建设的架构实践。

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

【4月更文挑战第25天】Go语言`net/http`包提供HTTP客户端和服务器功能，简化高性能网络应用开发。本文探讨如何发起HTTP请求，常见问题及解决策略。示例展示GET和POST请求的实现。注意响应体关闭、错误处理、内容类型设置、超时管理和并发控制。最佳实践包括重用`http.Client`，使用`context.Context`，处理JSON以及记录错误日志。通过实践这些技巧，提升HTTP编程技能。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

【4月更文挑战第12天】本文详细介绍了MXNet深度学习框架的安装步骤，包括Python、conda和R用户的安装方法，以及GPU支持的选项。在安装过程中可能遇到网络问题、依赖冲突和GPU支持问题等，文中给出了相应解决策略。安装后，通过简单的代码示例验证MXNet是否正常工作，从而顺利完成本地环境搭建。

人工智能语音克隆是一种捕捉声音的独特特征，然后准确性复制它的技术。这种技术不仅可以让我们复制现有的声音，还可以创造全新的声音。它是一种彻底改变内容创作的工具，从个性化歌曲到自定义画外音，开辟了一个超越语言和文化障碍的创意世界。

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？

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。

本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

基于阿里云向量检索服务搭建AI智能问答机器人

NumPy 高级教程——内存布局

淘宝关键词设置：技巧与实战指南

Linux上传下载百度网盘文件

Proxmox创建Windows虚拟机

本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。

蚂蚁百灵研发助手 CodeFuse 插件发布新版，本版本新增支持 Android Studio，并针对 JavaScript、TypeScript 等前端语言优化了模型效果，同时还将输出Token增加到最多 1024 个。目前 CodeFuse 处于邀请测试阶段，欢迎各位开发者前往官网申请资格参与测试。在之前已安装插件的用户需要下载最新版本，才可享受 CodeFuse 插件最新能力。

Python高级算法——贪心算法（Greedy Algorithm）

PDF转Word，1行Python代码就够了，免费用

最近看了北京理工大学的课程《智能车辆概述与应用》，感觉入门角度讲的还不错的，于是通过本文记录关键内容。

本文主要介绍在OpenCV用使用双目摄像头，包括：打开单目摄像头、设置摄像头参数、拍照、录制视频。

选择python3.10,下载后傻瓜式安装（最好确保你的系统之前没有安装过python，或者你先卸载掉之前安装过的python）。2.执行 conda install mamba -n base -c conda-forge。这个过程比较长，需要安装一些依赖库，国内网络源不是特别好，如果有条件可以使用合法的代理。我安装到了C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts路径下，1.安装 git，这个很简单，网上一大堆教程， 这里不再赘述。安装过程中记录下你的安装路径，后边需要加入环境变量。

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。

自定义配置警告信息需要在 startup 类中的 ConfigureService 方法中进行配置示例： // 注册 控制器服务 services.AddControllers(configure: setup => { setup.ReturnHttpNotAcceptable = true; ...

Elasticsearch 从8.8版本开始，新增 RRF，支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序，返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序，通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序，可以提升排序的准确性。

计算机视觉的基本原理

机器学习概述（一）

数据标注（二）

人工智能概述（二）

Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统方案：前端由FPGA采集数据，通过uPP或EMIF总线传输至DSP；数据被DSP处理之后，被送往ARM，用于应用界面开发、网络转发、SATA硬盘存储等应用；OMAP-L138的DSP或者ARM根据处理结果，将得到的逻辑控制命令送往FPGA，由FPGA控制板载DA实现逻辑输出。

空间数据由与位置关联的记录组成。这些数据可以来自 GPS 轨迹、地球观测图像和地图。每个空间数据点都可以使用坐标参考系统（如纬度/经度对）精确地放置在地图上，以便在地图上精确放置，这使我们能够研究它们之间的关系。

有人说相关系数（correlation coefficient， r）和决定系数（coefficient of determination， R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？请听下文分解！