DataWorks报错问题之DataWorks报错odps-0433121: User is not added in the list - Only users in the operator account white list have permission to do that如何解决
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。
通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践
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。
Flink报错问题之Flink报错java.io.EOFException: SSL peer shut down incorrectly如何解决
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。
【前沿技术】 阿里开源搜索引擎Havenask的消息系统
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的消息系统--Swift,它是一个设计用于处理大规模的数据流和实时消息传递的高性能、可靠的消息系统。
曹操出行基于Hologres+Flink的实时数仓建设
曹操出行实时计算负责人-林震对于曹操出行基于Hologres+Flink的实时数仓建设进行演讲
经典的机器学习模型及神经网络
当谈到机器学习模型时,我们通常会指的是一系列用于从数据中学习模式并做出预测的算法。这些模型可以应用在各种领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。下面我将详细介绍一些常见的机器学习模型,包括传统的统计模型和深度学习模型。
uniapp打包iOS应用并通过审核:代码混淆的终极解决方案 ✨
本篇博客将教你如何使用 JavaScript-obfuscator 插件来一键发行和混淆 iOS 上的 uniapp 代码。通过安装插件、创建运行脚本,并执行混淆操作,你将能够轻松通过审核,提高应用程序的安全性。🔒
C#—Collection was modified;enumeration operation may not execute
错误 Collection was modified; enumeration operation may not execute翻译是 集合已修改;枚举操作可能无法执行。也就是说我们在遍历集合等可迭代元素时,进行了集合的修改导致的错误。本质上因为Collection返回的IEnumerator把当前的属性暴露为只读属性,所以对其的修改会导致运行时错误,只需要把foreach改为for来遍...
Win11 系统登录用户时无法登录
Win11系统,在未绑定和注册微软账号的情况下,使用邮箱注册绑定了微软账号,在win+L锁定屏幕后出现无法登录账号的情况,登录按钮只现实两个字,密码输入框不显示,点击登录后无反应或者加载几圈后回到登录原始页面。
Hologres RoaringBitmap实践,千亿级画像数据秒级分析
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。
Gluten + Celeborn: 让 Native Spark 拥抱 Cloud Native
本篇文章介绍了 Gluten 项目的背景和目标,以及它如何解决基于 Apache Spark 的数据负载场景中的 CPU 计算瓶颈。此外,还详细介绍了 Gluten 与 Celeborn 的集成。Celeborn 采用了 Push Shuffle 的设计,通过远端存储、数据重组、内存缓存、多副本等设计,不仅进一步提升 Gluten Shuffle 的性能和稳定性,还使得 Gluten 拥有更好的弹性,从而更好的拥抱云原生。
【论文解读】A review on the attention mechanism of deep learning
注意力已经成为深度学习中最重要的概念之一。本文旨在对近年来提出的最新注意力模型作概述。我们建立了一个较为通用的模型,此外根据四个标准即注意力的柔软性、输入特征的形式、输入表示和输出表示来对当前注意力模型进行分类。最后讨论了注意力在深度学习可解释上的作用。
HTTPS证书是什么?
HTTPS证书准确来说是SSL证书(安全套接字层)或数字证书负责在您的网站和访问者浏览器之间创建安全连接。它确保网站和浏览器之间传递的所有数据保持私密和安全。当您使用SSL加密时,黑客将无法窃取您的私人信息,包括信用卡和借记卡号码、登录详细信息。
快手基于 Apache Flink 的实时数仓建设实践
快手实时数据开发工程师冯立,快手实时数据开发工程师羊艺超,在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。
中原银行对金融行业实时数仓的现状与发展趋势思考
本文内容介绍了银行业常见的实时场景和解决方案,然后针对银行业报表依赖维度表计算的特点,提出了基于 Flink Table Store 作为数据存储,进而构建流式数仓的解决方案。
阿里云云原生一体化数仓 — 离线实时一体化新能力解读
介绍MaxCompute+Hologres离线和实时数仓一体化优于之前有离线、有在线、有很多不同的引擎的实现方案,通过用实时的引擎做预处理,实现离线实时数据入仓后做更加实时的服务化BI分析实践。
多任务学习模型之DBMTL介绍与实现
本文介绍的是阿里在2019年发表的多任务学习算法。该模型显示地建模目标间的贝叶斯网络因果关系,整合建模了特征和多个目标之间的复杂因果关系网络,省去了一般MTL模型中较强的独立假设。由于不对目标分布做任何特定假设,使得它能够比较自然地推广到任意形式的目标上。
技术揭秘:从双11看实时数仓Hologres高可用设计与实践
本文将会从阿里巴巴双11场景出发,分析实时数仓面临的高可用挑战以及针对性设计。
Kibana 的 Alert—Elastic Stack 实战手册
Kibana 的 Alert 模块主要用于 Elastic Stack 的监控告警。以一种相对较低的使用成本,将复杂的查询条件,编辑完成后监控不同的 Elastic Stack 的技术产品中产生的数据,最终把符合条件的告警信息以需要的方式反馈给用户。
深入解析 Flink 的算子链机制
“为什么我的 Flink 作业 Web UI 中只显示出了一个框,并且 Records Sent 和Records Received 指标都是 0 ?是我的程序写得有问题吗?”
滴滴基于 Flink 的实时数仓建设实践
随着滴滴业务的高速发展,业务对于数据时效性的需求越来越高,而伴随着实时技术的不断发展和成熟,滴滴也对实时建设做了大量的尝试和实践。本文主要以顺风车这个业务为引子,从引擎侧、平台侧和业务侧各个不同方面,来阐述滴滴所做的工作,分享在建设过程中的经验。
独家下载 | “伏羲”神算!阿里巴巴经济体核心调度系统揭秘
阿里巴巴 9 位技术专家为你深度解析阿里巴巴经济体核心调度系统“伏羲”。伏羲(Fuxi)作为十年前最初创立飞天平台时的三大服务之一(分布式存储 Pangu,分布式计算 MaxCompute,分布式调度 Fuxi),十年来,在技术能力上持续演进。本书从面向大数据、云计算的调度挑战出发,介绍伏羲调度系统及各子领域的关键技术进展,并以双11为典型场景进行最佳实践的介绍,为你呈现大数据分布式调度技术的深水区玩法。— 《“伏羲”神算》现在可以免费下载阅读啦,快来先睹为快吧。
Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL
聊什么 上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析,本篇介绍一个特殊的JOIN,那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢,直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表,而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。
Python实现MaxCompute UDF/UDAF/UDTF
参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定: @odps.udf.annotate(signature) Python UDF目前支持ODPS SQL数据类型有:bigint, string, double, boolean和datetime。
ECreator+QuickSSO 为企业打造高效统一的数字化基座
企业数字化转型常遇系统孤岛、账号难管、项目搭建周期长等难题。ECreator 低代码平台与 QuickSSO 统一身份认证平台的组合方案可破局:前者实现多系统单点登录与协同办公,后者支持业务人员低代码快速搭建应用,适配多行业需求,打造全栈式数字化方案,助力企业提升转型效率、抢占数字化先机。
别让客人“刷”不到你:本地生活GEO布局的4个土办法
别让客人“刷”不到你!本地生活商家必须掌握的GEO四步土办法:画清3公里人群圈、结构化信息让AI秒懂、用顾客原话做内容、每月删旧更新。精准触达AI推荐,把客流引到店门口。(238字)
Python 3.14 实用技巧:10个让代码更清晰的小改进
Python 3.14 带来10项实用改进:类型系统增强、错误提示更清晰、导入优化、异步任务取消更稳定,并新增 `chdir()` 上下文管理器等。虽改动细微,却显著提升代码可读性、调试效率与运行稳定性,适合自动化脚本与日常开发。升级即享,无需额外成本。
基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统
本研究基于用户评论分析,构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术,挖掘游客真实偏好,结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发,提升旅游决策效率与体验质量,推动旅游产业智能化发展。
Flink Agents 0.1.0 发布公告
Apache Flink Agents 0.1.0 首发预览版上线!作为 Flink 新子项目,它在流处理引擎上构建事件驱动的 AI 智能体,融合 LLM、工具、记忆与动态编排,支持高吞吐、低延迟、精确一次语义,实现数据与 AI 无缝集成,助力电商、金融等实时场景智能决策。
氛围编程陷阱:为什么AI生成代码正在制造大量"伪开发者"
AI兴起催生“氛围编程”——用自然语言生成代码,看似高效实则陷阱。它让人跳过编程基本功,沦为只会提示、不懂原理的“中间商”。真实案例显示,此类项目易崩溃、难维护,安全漏洞频出。AI是技能倍增器,非替代品;真正强大的开发者,永远是那些基础扎实、能独立解决问题的人。
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
大数据与机器学习
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