【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

自然语言处理（NLP）是计算机科学的交叉领域，涉及语言学、计算机科学和人工智能，用于让计算机理解、生成和处理人类语言。核心任务包括文本预处理、语言模型、文本分类、信息提取和机器翻译。常用工具有NLTK、spaCy和Hugging Face Transformers。深度学习，尤其是Transformer模型，极大地推动了NLP的进步。应用场景广泛，如搜索引擎、智能助手和医疗分析。未来趋势将聚焦多模态学习、跨语言理解和情绪识别，同时追求模型的可解释性和公平性。

【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。

别等被黑客敲门才醒悟：大数据如何帮你防住网络攻击？

数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？

Java中的“ArrayIndexOutOfBoundsException”异常通常发生在尝试访问数组的无效索引时。解决方法包括：检查数组边界，确保索引值在有效范围内；使用循环时注意终止条件；对用户输入进行验证。通过这些措施可以有效避免该异常。

【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。

供需匹配（Demand-Supply Matching）的详细解释与Python代码示例

元宇宙进课堂？聊聊它如何改造教育系统

虚拟办公室，不再只是噱头：一步步教你构建沉浸式工作空间

时间序列数据分析中，噪声干扰普遍存在，影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波，从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比，并引入RPR指标量化平滑效果，助力方法选择与优化。

树莓派是一种小型、低成本的计算机，广泛应用于教育、家庭自动化、媒体中心、游戏、机器人、物联网项目等领域，支持多种操作系统和编程语言。

本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。

本文介绍了产品工作流程中的IPD（集成产品开发）流程，强调产品经理对整个产品过程的管控。IPD流程包含六个主要阶段：概念、计划、开发、验证、发布和生命周期管理，每个阶段都有明确目标、活动及决策评审点（DRP），以确保项目按目标推进并适应市场变化，提升产品开发成功率与市场响应速度。

在HPC场景中，集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群，提供高可靠性和混合云支持；SGE为经典开源系统，适用于中小规模集群；Slurm成为HPC领域事实标准，支持多架构和容器化；PBS兼具商业和开源版本，擅长拓扑感知调度。选型建议：超大规模科研用Slurm，企业生产环境用LSF/PBS Pro，混合云需求选LSF/PBS Pro，传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%，而商业系统在金融、制造等领域保持优势。

Flink 是处理无界数据流的强大工具，提供了丰富的窗口机制。本文介绍了三种时间窗口（滚动窗口、滑动窗口和会话窗口）及其使用方法，包括时间窗口的概念、窗口处理函数的使用和实际案例。通过这些机制，可以灵活地对数据流进行分析和计算，满足不同的业务需求。

Java 中的 "SocketException" 错误通常发生在网络通信过程中，如连接失败、断开连接或数据传输异常。处理方法包括检查网络配置、确保服务器正常运行、使用超时设置和重试机制，以及捕获并处理异常。

Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。

动态网页爬取：Python如何获取JS加载的数据？

Lens 是一款企业级 Kubernetes 可视化操作平台，2025版实现了三大技术革新：AI智能运维（异常检测准确率98.7%）、多云联邦管理（支持50+集群）和实时3D拓扑展示。本文介绍其安装环境、配置流程、核心功能及高阶技巧，帮助用户快速上手并解决常见问题。适用于 Windows、macOS 和 Ubuntu 系统，需满足最低配置要求并前置依赖组件如 kubectl 和 Helm。通过 Global Cluster Hub 实现多集群管理，AI辅助故障诊断提升运维效率，自定义监控看板和插件生态扩展提供更多功能。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

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的在线检索服务，它具备高可用、高时效、低成本的优势，帮助企业和开发者量身定做适合业务发展的智能搜索服务。

数据同步工具DataX的安装

1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

2025年最新Java学习路线图，涵盖基础环境搭建、核心特性（如密封类、虚拟线程）、模块化开发、响应式编程、主流框架（Spring Boot 3、Spring Security 6）、数据库操作（JPA + Hibernate 6）及微服务实战，助你掌握企业级开发技能。

NLTK（Natural Language Toolkit）是基于Python的自然语言处理工具集，提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码，帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。

数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象，表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均，导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化，如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数，可以有效缓解数据倾斜问题。

Shell脚本利用curl/wget发起请求，结合文本处理工具构建轻量级爬虫，支持并行加速、定时任务、增量抓取及分布式部署。通过随机UA、异常重试等优化提升稳定性，适用于日志监控、价格追踪等场景。相比Python，具备启动快、资源占用低的优势，适合嵌入式或老旧服务器环境，复杂任务可结合Python实现混合编程。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

Python自动化解决滑块验证码的最佳实践

本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。

本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。

残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。

在Hive中，`Array`、`Map`和`Struct`是三种特殊的数据类型。`Array`用于存储相同类型的列表，如`select array(1, "1", 2, 3, 4, 5)`会产生一个整数数组。`Map`是键值对集合，键值类型需一致，如`select map(1, 2, 3, "4")`会产生一个整数到整数的映射。`Struct`表示结构体，有固定数量和类型的字段，如`select struct(1, 2, 3, 4)`创建一个无名结构体。这些类型支持嵌套使用，允许更复杂的结构数据存储。例如，可以创建一个包含用户结构体的数组来存储多用户信息