Fluss 0.7 版本正式发布！历经 3 个月开发，完成 250+ 次代码提交，聚焦稳定性、架构升级、性能优化与安全性。新增湖流一体弹性无状态服务、流式分区裁剪功能，大幅提升系统可靠性和查询效率。同时推出 Fluss Java Client 和 DataStream Connector，支持企业级安全认证与鉴权机制。未来将在 Apache 孵化器中继续迭代，探索多模态数据场景，欢迎开发者加入共建！

本文探讨了使用NLP技术进行网页商品数据抽取时遇到的三大瓶颈：请求延迟高、结构解析慢和分类精度低，并以目标站点goofish.com为例，展示了传统方法在采集商品信息时的性能问题。通过引入爬虫代理降低封禁概率、模拟真实用户行为优化请求，以及利用关键词提取提升分类准确性，实现了请求成功率从65%提升至98%，平均请求耗时减少72.7%，NLP分类错误率下降73.6%的显著优化效果。最终，代码实现快速抓取并解析商品数据，支持价格统计与关键词分析，为构建智能推荐模型奠定了基础。

Fluss是一款开源流存储项目，致力于为Lakehouse架构提供高效的实时数据层。其全新Logo以一只踏浪前行的小水獭为核心形象，象征流动性、适应性和友好性。水獭灵感源于“Fluss”德语中“河流”的含义，传递灵活与亲和力。经过30多版设计迭代，最终呈现动态活力的视觉效果。Fluss计划捐赠给Apache软件基金会，目前已开启孵化提案。社区还推出了系列周边礼品，欢迎加入钉钉群109135004351参与交流！

本文介绍了在现代互联网中，传统DOM爬虫难以应对动态加载和视觉驱动内容的问题，并提出了“视觉爬虫”的解决方案。通过Puppeteer实现浏览器自动化，结合计算机视觉技术完成页面元素的动态定位与信息提取。文章对比了DOM爬虫与视觉爬虫的技术特点，展示了基于Node.js的核心代码示例，用于小红书平台的视频搜索、播放及截图处理。最后指出，视觉爬虫能够突破传统限制，在强JS渲染和动态内容场景中更具优势，为数据采集提供了新方向。

RAG-MCP是一种通过检索增强生成技术解决大型语言模型（LLM）工具选择困境的创新框架。它针对提示词膨胀和决策效率低的问题，利用语义检索动态筛选相关工具，显著减少提示词规模并提升准确率。本文深入解析其技术原理，包括外部工具索引构建、查询时检索处理等核心步骤，以及实验评估结果。RAG-MCP不仅优化了LLM的工具使用能力，还为AI代理的发展提供了重要支持，未来可在极端规模检索、多工具工作流等方面进一步探索。

这是一份详细的MySQL安装与配置教程，适合初学者快速上手。内容涵盖从下载到安装的每一步操作，包括选择版本、设置路径、配置端口及密码等。同时提供基础操作指南，如数据库管理、数据表增删改查、用户权限设置等。还介绍了备份恢复、图形化工具使用和性能优化技巧，帮助用户全面掌握MySQL的使用方法。附带常见问题解决方法，保姆级教学让你无忧入门！

本文是关于“视觉爬虫开发”的速查指南，重点介绍如何使用 Puppeteer 和 OpenCV 在小红书上实现视频截图与评论采集。内容包括代理 IP 接入、Cookie 与 User-Agent 设置、动态元素坐标获取及评论采集的代码示例。提供功能点列表、常用代码片段、配置建议和快速测试方式，帮助开发者快速掌握核心技术和实践方法。通过 Puppeteer 截图结合 OpenCV 模板匹配，精准定位动态元素坐标，提升爬虫稳定性与效率。

本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲，介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%，同步延迟从3小时降至3分钟，存储成本降低50%，为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合，推动数字化升级。

近期发布的LLaMA 4模型引入混合专家（MoE）架构，以提升效率与性能。尽管社区对其实际表现存在讨论，但MoE作为重要设计范式再次受到关注。本文通过Pytorch从零实现简化版LLaMA 4 MoE模型，涵盖数据准备、分词、模型构建（含词元嵌入、RoPE、RMSNorm、多头注意力及MoE层）到训练与文本生成全流程。关键点包括MoE层实现（路由器、专家与共享专家）、RoPE处理位置信息及RMSNorm归一化。虽规模小于实际LLaMA 4，但清晰展示MoE核心机制：动态路由与稀疏激活专家，在控制计算成本的同时提升性能。完整代码见链接，基于FareedKhan-dev的Github代码修改而成。

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，高质量数据成为智能系统的关键基础。**Crawl4AI**是一款专为LLMs设计的开源网页爬取工具，可高效提取并结构化处理网页数据，突破传统API限制，支持JSON、HTML或Markdown等格式输出。

中原银行实时数据开发平台负责人杜威科在Flink Forward Asia 2024分享了银行业实时数据处理的经验。内容涵盖需求分析、解决方案、场景案例与现状展望。银行业需构建全链路、全场景的企业级实时数据平台，解决动账场景下的复杂计算需求。通过Flink+Paimon方案，实现高效更新、低成本存储与便捷查询。案例包括账户表实时更新入湖、交易协同优化、实时图应用、海量数据存储及业务人员易用性建设。未来目标是实现上千张表实时入湖，缩短延迟并探索AI结合的新场景。

DataWorks X MCP产品演示：使用DataWorks MCP Server和Hologres MCP Server来自动化完成数据集成实时数据同步任务开发和Hologres数据分析。

本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进，从传统数据集成方案的痛点出发，探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分：起源、探索、未来。在起源部分，分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题，引出 Flink CDC 的优势；探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力，深入讲解了 YAML 作业的细节，如模式演变、数据转换等；未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向，包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。

本项目基于aiohttp与Asyncio开发异步爬虫，目标采集今日头条新闻数据。初期因网站限制机制导致请求异常，通过设置代理IP、Cookie和UserAgent解决拦截问题，并优化异步任务调度与异常捕获提升性能。方案包括动态代理池、统一请求头配置及日志监控，确保高并发下的稳定性。示例代码展示代理IP、请求头设置与错误处理方法，为类似项目提供参考。

阿里云OpenSearch智能问答版+DeepSeek R1，支持多模态数据和联网搜索。以B站up主题爆款选题器为例，打造你的个人专属AI助手，开启你的智能搜索之旅，让AI赋能你的开发！ （转载自哔哩哔哩，已获得原作者@老麦的工具库 授权。原视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1M8QmYJEzm/）

本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成（二）专场的分享，主要内容包括：1. Hologres介绍：实时数据仓库，支持毫秒级写入和高QPS查询；2. 写入优化：通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟；3. 消费优化：优化离线场景和分区表的消费逻辑，提升性能和资源利用率；4. 未来展望：进一步简化用户操作，支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，提供多项新功能并降低使用成本。

在时间序列分析中，ADF（增广迪基-富勒）和KPSS检验用于评估数据的平稳性。当ADF检验失败而KPSS检验通过时，表明序列具有确定性趋势但整体平稳。

本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练，使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础，实现了类似DeepSeek R1中think和answer标记功能的扩展方法，通过监督微调使模型学习使用这些标记进行推理过程与答案输出的区分