理论学习之后，实践是检验知识的最好方式。建议你动手创建一个DataV项目，将所学的知识和技能应用到实际开发中。通过实践，你可以更好地理解和掌握DataV的使用技巧，并发现其中的乐趣和挑战。

分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版，三步搭建一站式多模态RAG系统。

Fama-French模型，特别是三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）

费德勒权变模型（Fiedler Contingency Model）详解与Python代码示例

数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）详解与Python代码示例

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。

这个是求最短路径的迪杰斯特拉算法，另外我还写了50多种《经典图论算法》，每种都使用C++和Java两种语言实现，熟练掌握之后无论是参加蓝桥杯，信奥赛，还是其他比赛，或者是面试，都能轻松应对。

MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务，用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

本文探讨了Python在数据预处理和清洗中的关键作用。预处理包括数据收集、整合、探索、转换和标准化，而清洗则涉及缺失值、重复值、异常值的处理及数据格式转换。文中提供了使用pandas库进行数据读取、缺失值（如用平均值填充）和重复值处理、异常值检测（如IQR法则）以及数据转换（如min-max缩放）的代码示例。此外，还讲解了文本数据清洗的基本步骤，包括去除标点、转换为小写和停用词移除。整体上，文章旨在帮助读者掌握数据预处理和清洗的最佳实践，以提高数据分析的准确性和效率。

实时数仓Hologres的基本概念和特点：1.一站式实时数仓引擎：Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体，适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议：Hologres支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议和语法），使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力：能够处理PB级数据的多维分析和即席查询，支持高并发低延迟查询。4.实时性：支持数据的实时写入、实时更新和实时分析，满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成：与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合，提供离在线

EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based视频生成框架，它提供了完整的高清长视频生成解决方案，包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理，还可以在预训练模型的基础上，通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。

YOLOv10在实时目标检测中提升性能与效率，通过无NMS训练解决延迟问题，采用一致的双任务和效率-精度驱动的模型设计。YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-B比YOLOv9-C延迟减少46%。新方法包括一致性双标签分配，优化计算冗余和增强模型能力。实验结果显示YOLOv10在AP和延迟上均有显著改善。文章还提供了部署和微调YOLOv10的示例代码。

Hive元数据在MySQL默认使用`latin1`字符集导致注释乱码。可通过修改MySQL配置文件`/etc/my.cnf`，在`[mysqld]`和末尾添加`character-set-server=utf8`等设置，重启MySQL。然后在Hive数据库中调整表字段、分区字段、索引注释的字符集。注意，这仅对新表生效。测试创建带注释的Hive表，问题解决。

Hive 提供 `get_json_object` 函数解析 JSON 字符串，如 `{"database":"maxwell"}`。`path` 参数使用 `$`、`.`、`[]` 和 `*` 来提取数据。示例中展示了如何解析复杂 JSON 并存储到表中。此外，Hive 3.0.0及以上版本内置 `JsonSerDe` 支持直接处理 JSON 文件，无需手动解析。创建表时指定 `JsonSerDe` 序列化器，并在 HDFS 上存放 JSON 文件，可以直接查询字段内容，方便快捷。

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。

你就可以避免在null值上尝试访问数组偏移量的错误。 总的来说，当你遇到这个错误时，你应该回顾你的代码，确保在尝试访问数组偏移量之前，相关的变量已经被正确地初始化为一个数组，并且不是null。

本次AI创作活动由 B 站知名 AI Up 主“秋葉aaaki”带您学习在阿里云 模型在线服务（PAI-EAS）中零代码、一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用，快速实现文本生成视频的AI生成解决方案，帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。制作上传专属GIF视频，即有机会赢取乐歌M2S台式升降桌、天猫精灵、定制保温杯等好礼！

本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型（LLM）实现与训练优化上的创新工作。

1688平台的item_password接口用于将淘口令短链接转为商品链接。开发者需注册获取API key和secret，通过POST或GET请求接口，输入淘口令代码和参数，返回结果包含商品ID和详细链接。商品详情可进一步通过商品详情接口获取。注意遵守1688平台的规定和条款，确保合法使用API。

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。

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。

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。

DataX插件开发-KafkaWriter

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。

多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量，目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。

本文根据2023云栖大会阿里云研究员，阿里云计算平台事业部首席架构师，阿里云人工智能平台PAI和大数据开发治理平台DataWorks负责人---林伟演讲实录整理而成，演讲主题：”大数据AI一体化的解读“。

Visual Studio Code作为一款广受程序员欢迎的代码编辑器，在前端开发和各类脚本语言开发中占据主流地位，CodeFuse智能研发助手就专门为VS Code研发了插件，只要安装插件就可以使用CodeFuse提供的各种功能，下面我们看看如何在VS Code中使用CodeFuse插件呢？

如何在cmd中打开指定文件夹路径

GLTF是一种免版税的规范，用于引擎和应用程序高效传输和加载3D场景和模型，最小化了3D资产的大小，以及解包和使用它们所需的运行时处理，定义了一种可扩展的发布格式，通过在整个行业中实现3D内容的互操作使用，简化了创作工作流程和交互服务。

人工智能（AI）正在迅速成为现代世界的变革力量，开源项目在这一转型中发挥了重要作用。开源人工智能项目使尖端技术的访问民主化，鼓励该领域专家之间的合作，并能够开发复杂而强大的人工智能解决方案来解决现实世界的问题。

WebGL（Web图形库）是一个JavaScript应用程序编程接口（API），用于实现交互式Web图形。

话不多说，先看实现效果作者之前尝试过Apple公司的ARkit、Google公司的ARCore以及国产的EasyAR和SenseAR。Apple公司和Google公司的AR产品是市面上的主流，功能非常的完善，基本可以满足所有的程序载体，但是开发门槛非常的高。国内这两款AR产品还不错，但是主要针对的是WebAR，在微信小程序上功能不是很完善，作者在网上查找资源后发现国内弥知科技公司的Kivicube产品完美的适配于微信小程序，而且几乎上是零代码。非常适合小白新手。

高效大模型训练框架Whale（EPL）入选USENIX ATC