这篇文章是PyTorch的入门指南，介绍了PyTorch作为深度学习框架的基本概念和使用方法。内容包括PyTorch的背景、基础操作如张量创建、运算、自动微分，以及如何构建和训练简单的全连接神经网络模型进行MNIST手写数字识别。通过这篇文章，读者可以快速了解如何在PyTorch中搭建和训练深度学习模型。

Transformers在处理长序列时面临注意力分散和噪音问题，随着序列增长，注意力得分被稀释，影响相关上下文表示。文章探讨了序列长度如何影响注意力机制，并提出了多种解决方案：局部敏感哈希减少计算需求，低秩注意力通过矩阵分解简化计算，分段注意力将输入分割处理，层次化注意力逐级应用注意力，递归记忆增强上下文保持，带有路由的注意力机制动态调整信息流，以及相对位置编码改进序列理解。这些方法旨在提高Transformer在长序列任务中的效率和性能。

本文介绍了Apache Flume的基础配置，包括数据源(Source)、数据通道(Channel)和数据处理器(Sink)三大部分。配置文件编写流程包括查阅官方文档、参考样例配置、实际操作配置。文章提供了一个经典例子，展示如何从本地端口收集数据并通过内存通道缓冲，最终记录到日志。配置流程包括声明组件、配置Source、Sink和Channel，然后将它们绑定。通过示例展示了如何配置HTTP Source和HDFS Sink，并给出了完整的配置文件示例及测试步骤，帮助读者理解Flume配置文件的编写。

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。

JavaFX是Java用于构建桌面应用的强大力量，提供丰富的UI组件、动画、媒体播放和跨平台能力。本文简要介绍JavaFX，讨论环境配置、布局混乱和事件处理等常见问题及其解决方案。通过学习官方文档、实践和使用IDE辅助，开发者能避免这些问题。示例代码展示了一个简单的JavaFX应用，展示如何创建UI、处理事件和构建布局。

【5月更文挑战第12天】本文介绍了爬虫技术的基础、常见问题及解决方案，适合初学者和进阶开发者。文章涵盖爬虫概念、常用Python库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy）、反爬策略（更换User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容）以及代码示例。还强调了爬虫伦理与法律边界，性能优化、安全防护和进阶技巧，鼓励读者在实践中不断提升爬虫技能。

【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python数据分析库Pandas在面试中的常见问题和易错点，包括DataFrame和Series的创建、数据读写、清洗预处理、查询过滤、聚合分组、数据合并与连接。强调了数据类型检查、索引理解、避免过度使用循环、内存管理和正确区分合并与连接操作的重要性。通过掌握这些知识和代码示例，可提升面试者在Pandas方面的专业能力。

从单声道音频发展到双声道、再到多声道和环绕立体声，数字音频的表现力不断提升。空间音频（也称为三维声音或3D音频）并不只是通过增加声道来创造立体感，而是一种与视频空间化同步的音频处理过程。基于空间的音频甚至可以具有六个自由度，使用户能够互动。声音不仅要清晰动听，还要与空间场景完美契合，带来沉浸式体验。让我们一起深入了解一下空间音频技术。

本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。

随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。 混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结，特别是针对二元分类问题，另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格，特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况，将模型的预测结果与实际标签进行对比。

LightGBM高级教程：高级特征工程【2月更文挑战第8天】

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

MATLAB | 插值算法 | 二维griddata插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

【MATLAB 】 CEEMD 信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法

Scipy 中级教程——信号处理【1月更文挑战第8篇】

本文根据 StarRocks Summit 2023 演讲实录整理而成，主要分享了基于 StarRocks 和 Paimon 打造湖仓分析方案及背后的技术原来和未来规划。

人工智能概述（二）

机器学习平台 PAI 推出特征平台（PAI-FeatureStore），在所有需要特征的AI建模场景，用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据，减少资源和时间成本、提升工作效率。

在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。

导读: 作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分： - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

NLP自然语言处理之NLTK工具的使用，进行英文情感分析、分词、分句、词性标注（附代码）

最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6-10T，模型参数已经从万亿跃迁到10万亿，规模远超业界此前发布的万亿级模型，成为当前全球最大的AI预训练模型。同时做到了业内极致的低碳高效，使用512 GPU在10天内即训练出具有可用水平的10万亿模型。

本文详细介绍如何快速接入智能开放搜索（OpenSearch）电商行业增强版，助力企业实现高质量搜索效果，提升业务转化率及用户产品体验！

Spark Operator浅析 本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容. Spark运行时架构 经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.

BasicEngine是阿里巴巴搜索事业部自研的推荐在线召回引擎，依托强大的搜索底层技术支持，可以在线实现复杂的关联排序运算，支持灵活的推荐策略组合，为推荐系统的升级发展拓展了无限想象空间。

企查查终端所有企业工商信息均实时同步更新，汇集了目前国内市场中的80个产业链，8000个行业，6000个市场以及8000多万家企业数据。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

OAuth 2.0 是一种开放标准，允许用户授权第三方应用访问其在某一网站上的私密资源，而无需提供用户名和密码。它通过提供一个令牌（token）来实现这一功能。OAuth 2.0 主要包括四种授权模式：授权码模式、简化模式、密码模式和客户端模式。授权码模式是最常用的一种，适用于第三方平台登录功能。Spring Security OAuth 2.0 提供了强大的工具来实现授权服务器和资源服务器的集成，支持多种授权模式和令牌存储方式，如内存、数据库、JWT 和

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

HTTP协议（HyperText Transfer Protocol）是用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议，是万维网数据通信的基础。HTTP由蒂姆·伯纳斯-李于1989年在CERN发起，标准由W3C和IETF制定。HTTP 1.1是最广泛使用的版本，定义于1999年的RFC 2616。HTTP请求/响应过程包括客户端连接、发送请求、服务器响应、释放连接和客户端解析响应。常见的HTTP方法有GET、POST、PUT、DELETE等。Web服务器如Tomcat、Resin、JBoss、WebSphere和WebLogic支持JSP/Servlet技术，用于开发和部署Web应用

1688 一件代发的关键词搜索 API 接口，可快速从平台海量商品库中查找相关信息。主要参数包括：q（搜索关键字）、start_price 和 end_price（价格区间）、page（页码）、page_size（每页显示数量）、sort（排序方式）及 filter（额外过滤条件）。此接口适用于需要精准定位商品的开发者和商家。

本文介绍了如何使用Node.js和Puppeteer实现自动化数据抓取，特别是针对新闻网站“澎湃新闻”。通过设置代理IP、User-Agent和Cookie，提高爬虫的效率和隐蔽性，避免被网站封锁。代码示例展示了如何模拟鼠标点击、键盘输入等操作，抓取并整理新闻数据，适用于需要规避IP限制和突破频率限制的场景。

【10月更文挑战第28天】在TLS中，服务器的加密身份和强大私钥是安全基础，2048位RSA密钥足以满足大多数需求。保护私钥需在可信环境生成、加密存储、使用HSM、及时撤销旧证书、每年更新证书。确保证书覆盖所有域名，选择可靠CA，使用SHA256签名算法，配置完整证书链，禁用不安全加密套件，启用前向保密，使用会话重用机制，启用OCSP Stapling，加密整个网站，删除混合内容，安全设置Cookie，配置HSTS和CSP。

使用Python实现智能农业产量预测

本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外，还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码，以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例，如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容，读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。

使用Python实现智能生态系统监测与保护的深度学习模型

精准的数据治理需要企业从设定明确目标、制定适应性策略、构建完善组织结构、制定严谨制度流程、采用先进技术工具、加强事前预防、推动数据驱动决策以及建立健全监督与评估机制等多个方面入手。只有这样，企业才能有效应对数据时代带来的挑战，充分释放数据价值，为组织的可持续发展提供有力支撑。