全链路数据治理-智能数据建模
DataWorks智能数据建模沉淀阿里巴巴数据中台建模方法论，以维度建模为基础，从数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四个方面，以业务视角对业务的数据进行诠释，让数据仓库的建设向规范化，可持续发展方向演进。
通过本书，你可以学习到：
1. 数据建模理论与规范
2. 菜鸟、大淘系数据建模实践
3. 工业、汽车行业数据建模实践
4. 零售电商数据建模实操案例
浅析数据模型和数据建模【有图易懂】
通过使用数据模型，开发人员、数据架构师和业务分析师等各种利益相关者可以在构建数据库和仓库之前就他们将捕获的数据以及他们希望如何使用这些数据达成一致。
操作系统概述
4.2 Excel的基本操作
4.2.1工作簿的新建和打开
1、工作簿与工作表
工作簿是指在excel中用来存储并处理数据的文件，其扩展名是.xlsx。
各工作簿是由工作表组成的，每个工作簿都可以包含一个或多个工作表，用户可以用其中的工作表来组织种相关数据。工作表不能单独存盘，只有工作簿才能以文件的形式存盘；因此执行保存命令式对工作簿执行的，会将其中所有工作表一起保存。
1）工作簿（Sheet）是一个由行和列交叉排列的二维表格，也称作电子表格，用于组织和分析数据。
2）Excel的一个工作簿默认有3个工作表，用户可以根据需要添加工作表，一个工作簿最多可以包括无数个工作表
3）但新建时
AI大模型学习理论基础
本文探讨了AI大模型学习的理论基础，包括深度学习（模拟神经元工作原理，通过多层非线性变换提取特征）、神经网络结构（如前馈、循环和卷积网络）、训练方法（监督、无监督、强化学习）、优化算法（如SGD及其变种）、正则化（L1、L2和dropout防止过拟合）以及迁移学习（利用预训练模型加速新任务学习）。这些理论基础推动了AI大模型在复杂任务中的应用和人工智能的发展。
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨了Transformer模型中的三种关键注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力，这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型的核心。文章不仅讲解了理论概念，还通过Python和PyTorch从零开始实现这些机制，帮助读者深入理解其内部工作原理。自注意力机制通过整合上下文信息增强了输入嵌入，多头注意力则通过多个并行的注意力头捕捉不同类型的依赖关系。交叉注意力则允许模型在两个不同输入序列间传递信息，适用于机器翻译和图像描述等任务。因果自注意力确保模型在生成文本时仅考虑先前的上下文，适用于解码器风格的模型。通过本文的详细解析和代码实现，读者可以全面掌握这些机制的应用潜力。
19c多租户架构下的UNDO管理- Local Undo
Oracle 12c引入多租户架构，PDB共享CDB的UNDO表空间。19c新增Local Undo特性，支持各PDB独立管理UNDO，提升性能、隔离性与可管理性，且为热克隆、PDB迁移等高级功能的前提。建议19c环境启用Local Undo。
南京观海微电子-----PCB设计怎样降低EMI
开关电源因高频开关动作易产生EMI，影响系统稳定性。本文详解EMI的辐射、传导与感应耦合机制，剖析PCB设计中环路面积、布局布线、寄生参数等关键因素，并提供优化布局、使用电源模块、屏蔽、滤波等实用降噪技术，助力实现电磁兼容性（EMC），确保设备可靠运行。
