mapping(address => bool) private[ isApproved ]; mapping(address => mapping(address => uint256)) private[ swapOrders ];

注意力已经成为深度学习中最重要的概念之一。本文旨在对近年来提出的最新注意力模型作概述。我们建立了一个较为通用的模型，此外根据四个标准即注意力的柔软性、输入特征的形式、输入表示和输出表示来对当前注意力模型进行分类。最后讨论了注意力在深度学习可解释上的作用。

我写过很多如何去对数、如何批量对数的技术文档，最近项目遇到这个问题，我才发现在官方博客上还没有发布过这个课题的文章。这就像灯下黑，太长用到的知识点，反而没有意识到其重要性。

人工智能应用场景中，Flink 在包括特征工程，在线学习，在线预测等方面都有一些独特优势，为了更好的支持人工智能的使用场景，Flink 社区以及各个生态都在努力。本文将介绍近期 Flink 在人工智能生态系统中的工作进展。

前言 iGraph是搜索事业部工程团队打造的实时在线图存储与查询的系统，提供大规模图数据的存储、查询、更新和计算服务，目前承载了集团多个部门5000+表的数据，双11期间proxy入口峰值流量1106w qps、实时数据峰值更新506w qps，是名副其实的在线数据航空母舰。

阿里云MVP曾勇撰写的《ELK运维监控入门实战》系列，以Elasticsearch中文社区网站运维监控体系搭建作为案例，讲解了ELK监控系统的相关原理和技术实现，可作为对ELK感兴趣的同学的入门级文章。本篇作为第一篇，介绍了项目背景和技术架构。

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摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现，其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%，较此前最优提升18.4%。这一研

Apache Fluss 0.8（孵化中）正式发布！作为进入Apache后的首个版本，全面增强湖流一体能力，支持Iceberg与Lance，引入Delta Join、动态配置、Materialized Table等核心特性，显著提升稳定性与性能，推动实时流处理迈向新阶段。

本文总结提升RAG检索质量的八大实用技巧：语义分块、混合检索、重排序、HyDE查询生成、上下文压缩、元数据过滤、自适应k值等，结合LlamaIndex实践，有效解决幻觉、上下文错位等问题，显著提升准确率与可引用性。

在大数据开发实战中，Sqoop 是数据库与 Hadoop 生态之间不可或缺的数据传输工具。这篇文章将以 Sqoop 1.4.7 为例，结合官方站点截图，详细讲解 Sqoop 的下载路径、安装步骤、环境配置，以及常见 JDBC 驱动的准备过程，帮你一步步搭建出能正常运行的 Sqoop 环境，并通过 list-databases 命令验证安装是否成功。如果你正打算学习 Sqoop，或者在搭建大数据平台过程中遇到安装配置问题，本文将是非常实用的参考指南。

在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。

闲鱼商品详情API（goodfish.item_get）支持通过商品ID获取标题、价格、描述等信息，适用于比价、推荐系统及市场分析。接口支持GET/POST请求，返回JSON格式数据，并提供Python调用示例，便于开发者快速集成。

智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。

把娱乐“搬到”你眼前：增强现实AR如何让文娱产业更卷更有趣？

体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。

在鸿蒙开发中，官方提供的默认时间选择器可能无法满足特定需求。本文分享了自定义时间选择器的实现过程：通过 TextPicker 控件实现年月日及时分的选择，支持默认选中当前时间、精确到时分，并注意闰年计算与日期格式处理。代码中使用 Promise 处理耗时的日期计算，确保显示和逻辑正确。总结指出，尽管看似简单，但需关注时间计算、格式化等细节。快动手试试吧！

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构，解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题，显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验，还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

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用 Godot 开发像素风《饥荒》的流程

VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。

本文介绍了Elasticsearch、Logstash和Kibana（统称ELK栈）8.17.3版本的安装与配置流程。主要内容包括： - **Elasticsearch**：详细描述了从下载到启动服务的步骤，以及`elasticsearch.yml`的关键配置项，并提供了Postman操作示例及常见问题解决方案。 - **Logstash**：涵盖了插件安装、配置文件`logstash.conf`编写及其启动命令。 - **Kibana**：讲解了下载、配置`kibana.yml`和启动过程，确保与Elasticsearch正确连接。

量子计算的基本原理与传统计算的区别