介绍DSW中如何使用官方镜像、自定义镜像、第三方镜像地址来启动服务。DSW环境进行定制修改之后还可以选择停机保存环境或者保存镜像到ACR镜像仓库。

2022 版《Apache Flink 行业案例集》免费下载

1.15 版本中，贡献者们极大地改进了操作 Apache Flink 的体验

Flink CDC 2.2 正式发布，文末有一则消息或许你会感兴趣～

Elasticsearch：Searchable snapshot - 可搜索的快照

Monitoring 及 Central Management

本文由 Apache Flink Committer 马国维分享，主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的流批一体融合之路。

目前有赞实时计算平台对于 Flink 任务资源优化探索已经走出第一步。

Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11.x 的集成支持。

本文讲述了在电商新零售行业下，电商服务商爱用科技如何借助Elasticsearch，应对在业务系统中的大规模交易订单数据管理，以及全观测日志运维场景下的痛点和挑战，为其百万电商商家用户提供稳定高效的商家服务。

本节介绍四步训练出自己的CNN手写识别模型。

命名有包含搜索关键词的文档，但结果却没有？存进去的文档被分成哪些词(term)了？自定义分词规则，但感觉好麻烦呢，无从下手？

Linux 基金会的 Delta Lake（Delta.io）是一个给数据湖提供可靠性的开源存储层软件。在 QCon 全球软件开发大会（上海站）2019 的演讲中，Databricks 公司的 Engineering Manager 李潇带我们了解了 Delta Lake 在实际生产中的应用与实践以及未来项目规划，本文便整理自此次演讲。

简介：我们知道，市面上有不少开源的向量检索库供大家选择使用，例如 Facebook 推出的 Faiss 以及 Nswlib，虽然选择较多，但业务上需要用到向量检索时，依旧要面对四大共性问题。

本次的分享包括以下三个部分： 1. 介绍 Flink 在快手的应用场景以及目前规模； 2. 介绍 Flink 在落地过程的技术演进过程； 3. 讨论 Flink 在快手的未来计划。

本文解析异常（anomaly）与新颖性（novelty）检测的本质差异，结合distfit库演示基于概率密度拟合的单变量无监督异常检测方法，涵盖全局、上下文与集体离群值识别，助力构建高可解释性模型。

从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。

在构建基于知识图谱的检索增强生成（RAG）系统时，从非结构化数据中准确提取节点和关系是一大挑战，尤其在使用小型本地量化模型时表现更差。本文对比了传统 LangChain 提取框架的严格 JSON 解析限制，提出采用 BAML 的模糊解析策略，显著提升知识图谱提取成功率。实验表明，在相同条件下，BAML 将成功率从约 25% 提升至 99% 以上，为构建高效、稳定的 RAG 系统提供了有效解决方案。

本文介绍了一个门店客流趋势API，帮助创业者和开发者便捷获取门店客流数据。只需提供场景ID和查询时间段，即可获取详细客流分析数据，包括日均、总客流、外卖客流及竞品对比等，助力门店高效运营与决策分析。

在AI代理系统中，多代理协作虽能提升整体准确性，但真正决定性能的关键因素之一是**内存管理**。随着对话深度和长度的增加，内存消耗呈指数级增长，主要源于历史上下文、工具调用记录、数据库查询结果等组件的持续积累。本文深入探讨了从基础到高级的九种内存优化技术，涵盖顺序存储、滑动窗口、摘要型内存、基于检索的系统、内存增强变换器、分层优化、图形化记忆网络、压缩整合策略以及类操作系统内存管理。通过统一框架下的代码实现与性能评估，分析了每种技术的适用场景与局限性，为构建高效、可扩展的AI代理系统提供了系统性的优化路径和技术参考。

本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。

本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。

本文介绍了基于 Python Matplotlib 库的七种三维数据可视化技术，涵盖线性绘图、散点图、曲面图、线框图、等高线图、三角剖分及莫比乌斯带建模。通过具体代码示例和输出结果，展示了如何配置三维投影环境并实现复杂数据的空间表示。这些方法广泛应用于科学计算、数据分析与工程领域，帮助揭示多维数据中的空间关系与规律，为深入分析提供技术支持。

本文基于哔哩哔哩资深开发工程师丁国涛在Flink Forward Asia 2024云原生专场的分享，围绕Flink On K8S的实践展开。内容涵盖五个部分：背景介绍、功能及稳定性优化、性能优化、运维优化和未来展望。文章详细分析了从YARN迁移到K8S的优势与挑战，包括资源池统一、环境一致性改进及隔离性提升，并针对镜像优化、Pod异常处理、启动速度优化等问题提出解决方案。此外，还探讨了多机房容灾、负载均衡及潮汐混部等未来发展方向，为Flink云原生化提供了全面的技术参考。