**摘要：** 本文介绍了对称加密算法AES在数据安全中的应用，强调了其在文件、通信和数据库加密中的重要性。通过Python示例展示了如何使用`cryptography`库实现AES-256的加密和解密，涉及密钥生成、CBC模式及PKCS7填充。同时，提醒注意密钥管理、模式选择和填充方式的选择对加密安全性的影响。

该文探讨了即时通讯技术，涉及网络协议（TCP/IP、UDP、HTTP/HTTPS）在IM中的应用，数据传输与同步（消息队列、长轮询、WebSocket、数据同步）技术，安全性保障（加密、认证授权、防止攻击）措施，以及多媒体处理（音频、视频处理和实时传输）和用户界面交互设计的重要性。文章旨在帮助读者理解并应用相关技术。

在尝试通过 HiveServer2 远程执行 DDL 操作时遇到权限错误，错误信息显示匿名用户（`anonymous`）无权执行写操作。解决方案包括：1) 使用 `hdfs dfs -chmod -R +777 /warehouse` 给目录授权（不推荐，仅适用于测试环境）；2) 配置 Hive 和 Hadoop，创建具有权限的用户，如 `ad`，并将该用户添加到 Hive 的管理员角色和 Hadoop 的 proxyuser 配置中，然后重启相关服务。通过 `beeline` 测试连接和操作，确认权限问题已解决。

本文介绍了数据仓库的分层结构和维度建模。数仓通常分为ODS、DIM、DWD、DWS和ADS五层，各层负责不同的数据处理阶段。维度建模是数据组织方法，包括星型和雪花模型。星型模型简单直观，查询性能高，适合简单查询；雪花模型则通过规范化减少冗余，提高数据一致性和结构复杂性，但可能影响查询效率。选择模型需根据业务需求和数据复杂性来定。

险境中的智慧航行：ERP系统的风险管理与应对策略

阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会，是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发，深耕以通用人工智能（AGI）为目标的一系列基础科学与工程问题，包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。

本文介绍使用雷达与多视角相机融合，实现3D目标检测、3D目标跟踪、道路环境BEV分割，它是来自ICCV2023的。CRN，全称是Camera Radar Net，是一个多视角相机-雷达融合框架。 通过融合多视角相机和雷达的特性，生成语义丰富且空间精确的BEV特征图。实现3D物体检测、跟踪和BEV分割任务。

MATLAB | 插值算法 | 一维interpn插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

白皮书展望了SPG与LLM双向驱动的技术架构。通过基于SPG构建统一的图谱技术框架，可以屏蔽复杂的技术细节以支持新业务的快速部署，真正实现知识图谱技术的框架化、平民化、普惠化。

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

本文梳理了ICLR 2023、ICML 2023、NeurIPS 2023有关机器学习+混合整数规划问题求解加速求解加速的研究成果，总共包含8篇文章。

阿里云向量检索服务 Milvus 版正式商业化！

使用Python实现深度学习模型：智能能源消耗预测与管理

在当今数字化转型的浪潮中，主数据管理（MDM, Master Data Management）已成为企业提升数据质量、优化业务流程、增强决策能力的重要基石。一个成功的主数据管理实施方案不仅需要周密的规划，还需要具体可行的策略来确保项目顺利推进并达到预期效果。

2024年云栖大会上，阿里云核心自研云原生智能数据仓库产品MaxCompute，在经过一年的深度打磨后，推出了其迈向下一代智能云数据仓的系列主题分享。此次产品发布，充分展示MaxCompute产品领先行业的云数据产品发展理念与核心优势。

【9月更文第2天】随着数字化转型的推进，日志数据的重要性日益凸显。日志不仅记录了系统的运行状态，还提供了宝贵的洞察，帮助企业改进产品质量、优化用户体验以及加强安全防护。Elasticsearch 作为一个分布式搜索和分析引擎，因其出色的性能和灵活性，成为了日志分析领域的首选工具之一。本文将探讨如何使用 Elasticsearch 作为日志分析平台的核心组件，并详细介绍 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈的搭建和配置流程。

【9月更文第1天】在大数据和实时计算领域，数据仓库和分析型数据库的需求日益增长。随着业务对数据实时性要求的提高，传统的批处理架构已经难以满足现代应用的需求。阿里云推出的 Hologres 就是为了解决这个问题而生的一款实时分析数据库。本文将带你深入了解 Hologres 的基本概念、优势，并通过示例代码展示如何使用 Hologres 进行数据处理。

【8月更文第28天】随着大数据技术的发展，Hadoop已经成为处理大规模数据集的重要工具。同时，机器学习作为一种数据分析方法，在各个领域都有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Hadoop处理大规模数据集，并结合机器学习算法来挖掘有价值的信息。我们将通过一个具体的案例研究——基于用户行为数据预测用户留存率——来展开讨论。

【8月更文第28天】Hadoop MapReduce是一个用于处理大规模数据集的软件框架，适用于分布式计算环境。虽然MapReduce框架本身具有很好的可扩展性和容错性，但在某些情况下，任务执行可能会因为各种原因导致性能瓶颈。本文将探讨如何通过调整配置参数和优化算法逻辑来提高MapReduce任务的效率。

【8月更文第19天】随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI应用部署到生产环境。然而，AI应用往往包含大量的组件和服务，这使得其部署和管理变得非常复杂。微服务架构和容器化技术（如Docker）结合Kubernetes集群管理，为解决这些问题提供了强大的工具。本文将介绍如何在Kubernetes环境中部署和管理基于微服务架构的容器化AI应用。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

【8月更文挑战第11天】 使用Python实现深度学习模型：智能环境监测与预警

【8月更文第9天】自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是一种机器学习方法，它利用未标记的数据来训练模型。这种方法通过设计预训练任务来挖掘数据的内在结构，无需人工标注，从而减少了对大量标注数据的依赖。当应用于多模态数据时，自监督学习可以帮助模型学习到不同模态之间的关联性，进而提高模型在特定下游任务上的表现。

对敏感数据进行加密是保护数据机密性的重要手段。使用强加密算法对敏感数据进行加密存储和传输，即使数据被窃取也无法被轻易解密。此外，还可以考虑使用全磁盘加密技术来保护整个系统的数据安全性。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的成本核算与管理会计解析

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机回归模型(LinearSVR算法)项目实战

这里有15款免费工具推荐：NetworkX（Python基础），Graph-tool（C++速度），Graphviz（可视化库），ipycytoscape（Jupyter集成），ipydagred3，ipySigma（NetworkX + Web），Netwulf（交互式），nxviz（Matplotlib绑定），Py3plex（复杂网络分析），Py4cytoscape（Python+Cytoscape），pydot（Graphviz接口），PyGraphistry（GPU加速），python-igraph，pyvis（交互式图形），SNAP（大规模网络分析）。绘制和理解网络图从未如此简单！

**摘要：** 本教程指导如何使用淘宝(Taobao.item_review)接口采集商品评论。步骤包括注册开发者账号，创建应用获取API密钥，发送请求（如num_iid, page, size参数），解析JSON或XML返回数据，并遵循使用规则与安全注意事项。接口允许获取商品评论列表，含评论内容、评论者信息等，适用于数据分析和市场研究。务必保护API密钥并遵守使用政策。

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。

`ReplacingMergeTree`是ClickHouse的一种表引擎，用于数据去重。与`MergeTree`不同，它在合并分区时删除重复行，但不保证无重复。去重基于`ORDER BY`列，在ver列未指定时保留最新行，否则保留ver值最大者。数据处理策略包括延迟合并导致的不确定性及按分区去重。`CREATE TABLE`语法中，`ReplacingMergeTree`需要指定可选的`ver`列。相关系列文章提供了更深入的解析。

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

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。

【4月更文挑战第9天】探索Microsoft Azure的Databricks服务，体验其在大数据分析和AI开发中的高效性能。此平台简化流程，提升效率，适用场景包括数据湖分析、实时流处理和AI开发。核心优势在于一体化平台设计、云原生的弹性伸缩和企业级安全保障。Databricks提升研发效能，无缝集成Azure生态，且持续创新，是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。

Transformer的基石自2017年后历经变革，2022年RoPE引领NLP新方向，现已被顶级模型如Llama、Llama2等采纳。RoPE融合绝对与相对位置编码优点，解决传统方法的序列长度限制和相对位置表示问题。它通过旋转矩阵对词向量应用角度与位置成正比的旋转，保持向量稳定，保留相对位置信息，适用于长序列处理，提升了模型效率和性能。RoPE的引入开启了Transformer的新篇章，推动了NLP的进展。[[1](https://avoid.overfit.cn/post/9e0d8e7687a94d1ead9aeea65bb2a129)]

本文介绍了Python中读取.nc(NetCDF)文件的两种方法：使用netCDF4和xarray库。netCDF4库通过`Dataset`函数打开文件，`variables`属性获取变量，再通过字典键读取数据。xarray库利用`open_dataset`打开文件，直接通过变量名访问数据。文中还涉及性能优化，如分块读取、使用Dask进行并行计算以及仅加载所需变量。注意文件路径、变量命名和数据类型，读取后记得关闭文件（netCDF4需显式关闭）。随着科学数据的增长，掌握高效处理.nc文件的技能至关重要。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

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CatBoost中级教程：超参数调优与模型选择【2月更文挑战第12天】

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ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年11月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。