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。

**RabbitMQ** 是一个开源消息代理，基于 AMQP 实现，用于应用程序间轻量、可靠的消息传递。本文档详细介绍了 RabbitMQ 的基础，包括**消息、队列、交换机、绑定、路由键和消费者**等概念，以及其**高可靠性、高性能、灵活性、可扩展性和易用性**等特性。RabbitMQ 使用生产者-消费者模型，消息通过交换机路由到队列，消费者接收并处理。文中还涵盖了安装配置的基本步骤和常见应用场景，如**异步处理、消息推送、系统解耦、流量削峰和日志收集**。

Python 3.x与Python 2.x之间的不兼容性是一个复杂而重要的问题。尽管迁移可能会带来一些挑战和困难，但考虑到Python 2.x已经停止支持以及Python 3.x带来的诸多改进和优势，迁移是不可避免的。通过了解变化、使用兼容工具、逐步迁移、利用社区资源、编写测试、保持更新、考虑使用Python 3.x的特定功能、重新评估第三方库和框架、备份和版本控制以及测试和部署等策略，你可以成功地将你的代码从Python 2.x迁移到Python 3.x，并享受Python 3.x带来的新功能和改进.

在Ubuntu 22.04 LTS环境下，部署Harbor私有仓库的步骤包括：确保已安装Docker（版本24.0.6），参考官方v2.5.3安装指南，注意避免在NFS4挂载磁盘上部署以防止PostgreSQL相关问题。首先，生成SSL证书，然后更新Docker配置并重启服务。解压并配置Harbor离线安装包，修改`harbor.yml`，执行`prepare`和`install.sh`脚本，最后将Harbor设置为系统服务。

阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与浙江大学合作的论文《Learning Multi-Pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection》被ICDE2024收录，该论文解决了云服务环境中不同服务存在不同正常模式，而传统神经网络一个训练好的模型只能较好捕捉一种或少数几种正常模式的问题，该论文提出的方法可以使用一个统一模型对不同服务进行检测，就达到比为每一个服务定制一个模型的SOTA方法更好的效果。

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。

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。

本文是一位数据架构师在设计企业级数据仓库架构时的思考与实践经验分享。从理论基础（数据仓库概念、Lambda架构、Kimball与Inmon方法）到工具选型（如Hadoop、Hive、Spark、Airflow、Tableau等），再到实践过程（需求调研、架构设计、技术选型落地、数据模型设计、测试迭代及用户培训），全面阐述了数仓建设的各个环节。强调了业务理解与技术结合的重要性，并指出数仓建设是一个持续优化、适应业务发展变化的过程。

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、DataStream API、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。

ClickHouse支持多种数据库引擎，包括Atomic（默认）、MySQL、MaterializeMySQL、Lazy、PostgreSQL、MaterializedPostgreSQL。Atomic提供非阻塞的表操作和原子的表交换，有UUID标识和延迟删除功能。MySQL引擎允许与远程MySQL服务器交互，支持INSERT和SELECT，不支持RENAME操作。PostgreSQL引擎类似，可与远程PostgreSQL服务进行读写操作。SQLite引擎用于连接SQLite数据库。实验性引擎如MaterializeMySQL和MaterializedPostgreSQL用于实现实时数据同步。

图机器学习是机器学习的分支，专注于处理图形结构数据，其中节点代表实体，边表示实体间关系。本文介绍了图的基本概念，如无向图与有向图，以及图的性质，如节点度、邻接矩阵。此外，还讨论了加权图、自循环、多重图、双部图、异构图、平面图和循环图。图在描述数据关系和特征方面具有灵活性，为机器学习算法提供了丰富的结构信息。

拉链表是一种数据仓库技术，用于处理持续增长且存在时间范围内的重复数据，以节省空间。它在Hive中通过列式存储ORC实现，适用于大规模数据场景，尤其当数据在有限时间内有多种状态变化。配置涉及事务管理和表合并选项。示例中展示了如何从原始订单表创建拉链表，通过聚合操作和动态分区减少数据冗余。增量数据可通过追加到原始表然后更新拉链表来处理。提供的Java代码用于生成模拟的订单增量数据，以演示拉链表的工作流程。

这是一个简单的配置示例，用于在Spring Boot应用程序中实现CORS支持。根据你的项目需求，你可能需要更详细的配置来限制允许的来源、方法和标头。

使用Python实现主成分分析（PCA）

【4月更文挑战第6天】React Hooks是16.8版引入的更新，允许在函数组件中处理状态和生命周期。useState用于添加状态，返回状态值和更新函数。useEffect处理副作用，根据依赖项执行和清理。其他Hooks如useContext和useReducer进一步扩展功能。Hooks适用于状态管理、生命周期逻辑、性能优化和跨组件共享。最佳实践包括明确依赖、避免滥用、编写自定义Hook和遵循规则。它们提高了代码可读性和复用性，通过理解原理和实践，开发者能更好地掌握React开发。

微软研究者提出了SiMBA，一种融合Mamba与EinFFT的新架构，用于高效处理图像和时间序列。SiMBA解决了Mamba在大型网络中的不稳定性，结合了卷积、Transformer、频谱方法和状态空间模型的优点。在ImageNet 1K上表现优越，达到84.0%的Top-1准确率，并在多变量长期预测中超越SOTA，降低了MSE和MAE。代码开源，适用于复杂任务的高性能建模。[[论文链接]](https//avoid.overfit.cn/post/c21aa5ca480b47198ee3daefdc7254bb)

本文探讨了数据结构和云计算在现代信息技术中的核心作用。数据结构，包括线性与非线性结构，影响着程序的效率，而在云计算环境中，这些结构需要适应分布式、并行和高可用性的需求。云计算提供弹性、可扩展的计算资源，分为IaaS、PaaS和SaaS三层服务模式。数据存储与处理在云计算中面临优化，如分布式数据存储利用哈希表实现数据分布，分布式数据处理采用映射减少算法提高效率，同时数据压缩和加密确保存储节省与安全性。未来，云计算将继续发展，面临扩展性、可靠性和安全性的挑战，而数据结构的优化将是提升系统性能的关键。

从概念到颠覆：ERP系统的历史演变与发展

数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。

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。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式，我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置，并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景，在搭建好Havenask服务并写入数据后，使用wrk对Havenask进行压测，查看QPS和查询耗时等性能指标。

为了绘制好数据可视化图形，需要掌握数据分析的基础知识，例如数据类型、数据预处理、统计方法等。同时，还需要了解绘图工具的使用，例如Excel、Tableau、Python中的Matplotlib和Seaborn等。掌握数据可视化的基础知识和工具，可以帮助我们更好地理解数据和数据之间的关系，从而做出更加准确的决策和预测。

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今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题

【4月更文挑战第6天】本文介绍了前端工程化的概念和重要性，包括模块化、自动化、规范化和CI/CD。接着，讨论了选择合适的工具链，如包管理器、构建工具和测试框架。然后，详细阐述了如何从零开始搭建一个基于React的现代化项目构建流程，涉及初始化、代码规范、测试、CSS处理、代码分割和CI/CD配置。最后，提到了持续优化与迭代的方向，如性能优化、类型检查和微前端。通过这样的实践，开发者可以提升开发效率和代码质量，为项目长远发展奠定基础。

阿里云Flink-自定义kafka format实践及踩坑记录（以protobuf为例）

本文作为MYSQL数字函数实操宝典，通过丰富的场景化SQL语句实例，一网打尽了MYSQL中常用的数字函数。我们深入探讨了ROUND函数在金额四舍五入、评分计算等场景的应用，展现了其在确保数据准确性和展示规范性方面的重要性。同时，FLOOR函数在分页处理、价格计算等实际案例中的灵活运用，也体现了其在向下取整方面的优势。此外，CEIL函数在分页处理、费用计算等方面的应用案例，充分展示了其向上取整的功能特点。这些实用案例不仅有助于读者更好地理解MYSQL数字函数的工作原理，更为开发者在实际开发中提供了有价值的参考

随着科技飞速发展，CES（国际消费电子展）已然成为全球科技产业的风向标，每年的CES大会都是业界瞩目的盛事。回顾2024年CES大会，不难发现其亮点纷呈，其中以人工智能的深度赋能为最引人注目之处。AI技术的深入应用成为CES大会上的一大亮点，各大厂商纷纷展示了在AI领域的最新成果。

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本文主要展示了36 款 AI 应用，可以帮助读者更快、更好地工作。每个人都在与ChatGPT交流，从完整的博客文章到特定代码行的功能都在询问。其结果令人惊叹。虽然我们仍在探索如何将这项技术纳入我们的工作流程中，但明显的是，人工智能工具正在改变游戏规则。尽管ChatGPT是目前最受欢迎的，但它远不是首款进入市场的人工智能应用程序。

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今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”

Python高级算法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

随着人工智能技术的迅猛发展，模型训练服务变得愈发关键。阿里云提供了一系列强大的产品，使得在云端轻松搭建、优化和管理模型训练变得更加便捷。本文将详细介绍如何使用阿里云的相关产品构建高效的模型训练服务。

首先进行双目定标，获取双目摄像头内部的参数后，进行测距。本次的双目视觉测距，基于BM算法。

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。

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