数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段。企业需要正视这一现象，通过完善数据治理体系、加强部门协作、采用先进技术手段等措施，逐步消除数据孤岛，实现数据的有效整合和利用。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

持续改进与优化：建立数据治理的持续改进机制，定期评估数据治理效果，总结经验教训，不断优化数据治理策略与实践路径。

本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。

【9月更文第5天】开发一个 ERP (Enterprise Resource Planning) 系统是一项复杂的工程，涉及到多个业务流程的集成与优化。ERP 系统旨在帮助企业整合财务、人力资源、采购、销售、库存管理和生产计划等多个部门的数据，从而提高运营效率和决策质量。本文将带你一起体验从零开始开发一个简单的 ERP 系统，并通过示例代码来说明关键组件的设计与实现。

【8月更文第31天】在大数据时代，数据集成对于构建高效的数据处理流水线至关重要。阿里云的 MaxCompute 是一个用于处理大规模数据集的服务平台，它提供了强大的计算能力和丰富的生态系统工具来帮助用户管理和处理数据。本文将详细介绍如何使用 DataWorks 这样的工具将 MaxCompute 整合到整个数据处理流程中，以便更有效地管理数据生命周期。

【8月更文第31天】在大数据和云计算蓬勃发展的今天，数据库作为数据存储的核心组件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的性能。OceanBase 是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统，旨在为大规模在线交易处理（OLTP）场景提供高性能、高可用性的解决方案。本文将深入探讨 OceanBase 是如何通过其独特的架构设计来确保数据的高可用性和容灾能力。

【8月更文第28天】在微服务架构中，服务之间需要通过轻量级的通信机制进行交互。其中一种流行的解决方案是使用消息队列，如 RabbitMQ，来实现异步通信和解耦。本文将探讨如何利用 RabbitMQ 作为服务间通信的核心组件，并构建高效的事件驱动架构。

【8月更文第27天】PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比，PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构，这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理，并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来构建灵活的神经网络架构。

文叙述的 Big Data for AI 最佳实践，基于阿里云人工智能平台PAI、MaxCompute自研分布式计算框架MaxFrame、Data-Juicer等产品和工具，实现了大模型数据采集、清洗、增强及合成大模型数据的全链路，解决企业级大模型开发应用场景的数据处理难题。

【8月更文第24天】在选择数据库系统时，开发者和架构师面临着一个关键决策：是选择传统的SQL（结构化查询语言）数据库还是现代的NoSQL（非关系型）数据库。这两种类型各有优劣，尤其是在性能和扩展性方面。本文将深入探讨SQL和NoSQL数据库在这两个方面的差异，并通过具体的代码示例来展示它们各自的优势。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。

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。

由阿里云与 Zilliz 联合推出的业内领先的云原生向量检索引擎 - 阿里云向量检索服务 Milvus 版在杭州、上海、北京、深圳四大 region 正式可用并开放公测！

速卖通商品列表数据接口(如 `aliexpress.item_search`)让开发者获取商品信息列表, 包括名称、价格等关键数据。接口支持按关键词、分类ID等条件获取商品列表及详细信息, 并可通过分页与排序优化展示效果。开发者需在速卖通开放平台注册并创建应用获取API密钥, 构建HTTP请求并处理JSON响应数据。[体验API](http://b.mrw.so/2Pv6Qu)。

阿里巴巴的数据仓库实践从离线到实时的一体化探索，不仅为企业自身业务的快速发展提供了有力支撑，也为行业树立了标杆。通过不断优化技术架构、提升数据处理能力、加强数据治理和安全管理，阿里巴巴的实时数仓将为企业创造更大的价值，推动数字化转型的深入发展。未来，随着技术的不断进步和业务的持续拓展，阿里巴巴的实时数仓实践将展现出更加广阔的应用前景和发展空间。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的库存周转率优化与管理解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的生产调度与计划排程解析

**天猫商品API概览** - **接口**: Tmall.item_search_shop, 获取店铺商品详情。 - **功能**: 开发者可获取商品标题、价格、销量等。 - **流程**: 注册天猫开放平台账户→获App Key/Secret→获取Access Token→构建URL调用API→解析JSON响应。 - **参数**: 包含店铺ID、页码、数量等。 - **返回**: JSON格式的商品列表。 - **应用**: 商品管理、电商应用开发、数据分析。此API助力商家高效管理、提升用户体验。

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版，三步搭建一站式多模态RAG系统。

【7月更文第19天】随着人工智能技术的飞速发展，我们的工作方式正经历着前所未有的转型。从繁琐的文档处理到高效的会议安排，再到个性化的邮件回复，AI正逐步成为现代办公不可或缺的一部分。本文将深入探讨AI如何在这些核心办公场景中发挥作用，提升工作效率，优化工作流程，从而推动工作方式的全面革新。

【7月更文第18天】在互联网的汪洋大海中，智能推荐系统就像一位贴心的向导，总能在浩瀚的信息中找到你最感兴趣的那一部分。它在电商平台上让你轻松发现心仪商品，在视频平台上为你连播下一集你欲罢不能的剧集。这背后的秘密，就是那些神奇的智能推荐算法。今天，咱们就来扒一扒电商、视频平台中的智能推荐系统，看看它是如何为你我打造出个性化的数字体验的。

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。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

OS Copilot 概要 OS Copilot 是阿里巴巴云针对Linux操作系统开发的智能助手，集成在Alibaba Cloud Linux中，利用大模型技术提供自然语言问答、命令行辅助、阿里云CLI调用和系统运维功能。它尤其适合新手，直观的交互方式提升效率。此外，OS Copilot支持在操作系统内直接管理阿里云资源，简化运维任务。目前，该助手仅在特定版本的Alibaba Cloud Linux上可用。体验者可以通过提供的链接和指南进行实操，体验其功能，如命令行的自然语言交互和环境变量配置。OS Copilot在提高用户体验和工作流集成方面的创新，预示着未来AI在操作系统中的广泛应用。

本文档是关于使用Node.js与OpenAI API交互的教程，涵盖了非流式和流式请求。非流式请求示例展示了如何一次性返回所有数据，适用于兼容性但可能需要较长时间。流式请求则演示了如何即时响应数据，提高交互体验，但可能不适用于所有系统。代码示例使用了axios库和http模块，展示了如何处理数据流。

```markdown 🚀 Kafka 生产消费流程揭秘：Producer 创建守护线程Sender，消息经拦截器→序列化器→分区器→缓冲区。批量发送基于batch.size或linger.ms条件。acks参数控制可靠性，从0（最快但不可靠）到all（最可靠）。消息重试和元数据返回确保不丢失。关注“软件求生”公众号，探索更多技术！ ```

使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

【6月更文挑战第12天】GraalVM是Oracle实验室的高性能运行时和编译器，支持Java、JavaScript等多语言，提供即时编译和提前编译技术，提升应用性能和跨语言互操作性。其核心亮点包括多语言支持、高性能、Native Image（AOT编译）和安全沙箱。常见问题涉及Native Image构建失败、反射与动态加载处理及资源消耗误解。解决这些问题需要详细阅读官方文档、利用GraalVM工具链和参考社区资源。通过Native Image，开发者可以构建接近零启动时间的原生应用。GraalVM是打破语言壁垒、提升应用效率的有力工具，随着生态发展，将在技术领域发挥更大作用。

本文探讨了高等数学中的tanh函数，即双曲正切函数，其定义为 $\tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$，导数为 $1 - \tanh^2(x)$。tanh函数广泛适用于各类场景，并在神经网络中有重要应用。提供的Python代码绘制了tanh函数及其导数的图像。

**Flask-Migrate** 是一个整合 Flask、SQLAlchemy 和 Alembic 的扩展，用于管理数据库迁移。安装所需库：`pip install Flask mysql-connector-python Flask-SQLAlchemy Flask-Migrate`。

**SQLAlchemy 指南**：Python SQL 工具包，提供数据库高级抽象。安装：`pip install sqlalchemy`，加上数据库驱动（如 MySQL: `pip install mysql-connector-python`）。基础使用包括：创建数据库连接、定义模型、创建表、添加/查询/更新/删除数据。高级功能涉及关系映射、原生 SQL 语句及 SQLAlchemy Core。推荐阅读官方文档以深入了解。

AggregatingMergeTree是ClickHouse的一种表引擎，它优化了MergeTree的合并逻辑，通过将相同主键（排序键）的行聚合为一行并存储聚合函数状态来减少行数。适用于增量数据聚合和物化视图。建表语法中涉及AggregateFunction和SimpleAggregateFunction类型。插入数据需使用带-State-的聚合函数，查询时使用GROUP BY和-Merge-。处理逻辑包括按排序键聚合、在合并分区时计算、以分区为单位聚合等。常用于物化视图配合普通MergeTree使用。查阅更多资料可访问相关链接。

【6月更文挑战第3天】JNDI，Java Naming and Directory Interface，是Java的API，用于访问命名和目录服务。本文聚焦JNDI常见问题和易错点：1) 初始化Context时需正确配置环境属性；2) 查找资源时确保名称与服务器配置一致；3) 别忘了导入JNDI库和妥善处理异常；4) 使用后记得关闭资源。理解JNDI并避免这些问题能提升应用的可维护性和灵活性。

YOLOv10在实时目标检测中提升性能与效率，通过无NMS训练解决延迟问题，采用一致的双任务和效率-精度驱动的模型设计。YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-B比YOLOv9-C延迟减少46%。新方法包括一致性双标签分配，优化计算冗余和增强模型能力。实验结果显示YOLOv10在AP和延迟上均有显著改善。文章还提供了部署和微调YOLOv10的示例代码。

本文对比介绍了Java中常用的两个JSON库Gson和Jackson。Gson以其简洁易用和自动序列化/反序列化功能受到青睐，而Jackson则以优异性能和丰富功能（如字段忽略、日期格式化）著称。文中通过代码示例展示了两者的基本用法，并讨论了常见问题及解决策略，包括时间格式处理、循环引用和类型匹配。在实际应用中，应根据性能需求、安全性和版本兼容性选择合适的库，并遵循最佳实践。

YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet，它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构，多视角融合策略增强全局形态理解，且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法，实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8，提升对管状结构的检测效果。

用户留存率是衡量产品成功的关键指标，表示用户在特定时间内持续使用产品的比例。计算公式为留存用户数除以初始用户数。例如，游戏发行后第一天有10000玩家，第七天剩5000人，第一周留存率为50%。提供的SQL代码展示了如何根据用户活动数据统计每天的留存率。需求包括计算系统上线后的每日留存率，以及从第一天开始的累计N日留存率。通过窗口函数`LAG`和`COUNT(DISTINCT user_id)`，可以有效地分析用户留存趋势。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

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【5月更文挑战第13天】Java 8的`Optional`类旨在减少`NullPointerException`，提供优雅的空值处理。本文介绍`Optional`的基本用法、创建、常见操作，以及如何避免错误，如直接调用`get()`、误用`if (optional != null)`检查和过度使用`Optional`。正确使用`Optional`能提高代码可读性和健壮性，建议结合实际场景灵活应用。

Barnes-Hut t-SNE是一种针对大规模数据集的高效降维算法，它是t-SNE的变体，用于高维数据可视化。t-SNE通过保持概率分布相似性将数据从高维降至2D或3D。Barnes-Hut算法采用天体物理中的方法，将时间复杂度从O(N²)降低到O(NlogN)，通过构建空间索引树和近似远距离交互来加速计算。在scikit-learn中可用，代码示例展示了如何使用该算法进行聚类可视化，成功分离出不同簇并获得高轮廓分数，证明其在大數據集上的有效性。