相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。

docker 容器部署postgresql数据持久化迁移

本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析，主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现

随着“人工智能+”深入推进，AI智能体正从辅助工具升级为协作伙伴。2027年应用率将超70%，催生生成式AI测试员、智能体设计师等新岗。我国AI人才缺口超500万，人社部、教育部已将其纳入国家职业与教育体系。本文梳理四阶进阶路径（零代码构建→流程集成→全栈开发→行业落地），助力开发者构建“人机协同”核心竞争力。（239字）

微调不是“温和调教”，而是将敏感信息固化进模型参数的风险交换过程。它会放大偶然数据中的隐私隐患，导致过拟合式泄露、隐式模式记忆与不可撤回的记忆固化。安全边界模糊，内部使用反而更易触发风险。真正可控的路径：先RAG，再小步微调，始终以风险而非效果为决策核心。

深耕淘宝评论分析11年，亲历数据结构迭代与解析挑战。本文详解评论数据核心字段、解析难点及破局技巧，分享实战验证的标准化流程，涵盖字符处理、动态规则、高效存储等关键环节，助力精准情感分析与用户洞察。

本文系统讲解1688店铺公司档案信息API开发，涵盖接口认知、接入准备、调用实战、数据解析与合规风控五方面，助力企业高效获取供应商资质、产能、信用等核心数据，提升供应链数字化水平。通过第三方合规接口，实现ERP系统对接、供应商分级与风险预警，推动采购智能化升级。（239字）

某泛娱乐平台面临搜索架构复杂、成本高企难题，通过阿里云Elasticsearch实现日志、搜索、向量一体化重构。借助Serverless化与混合存储，成本降60%，运维统一，查询效率倍增，验证了“All in ES”极简架构在AI时代的高效与可扩展性。

信任能否被量化？系统不评判态度或人格，而是通过持续记录行为轨迹，评估主体的稳定性、一致性和成长趋势。量化核心并非“你是谁”，而是“你如何变化”——系统关注可预测的行为模式与修复能力，偏好缓慢而稳定的价值输出。信任正从静态标签变为动态状态变量，其关键维度是“信任斜率”：变化的速度与方向，比当前位置更重要。

本接口用于获取闲鱼商品详情，包括标题、价格、库存、卖家信息、图片链接、交易记录等核心数据，返回JSON格式，适用于商品监控、竞品分析等合规场景。需通过模拟请求或授权方式调用，注意反爬机制。

原码是二进制的直观表示，符号位决定正负；反码用于解决负数计算问题，负数按位取反；补码在反码基础上加1，解决跨0误差。计算机中所有数据存储与运算均采用补码形式，可准确处理正负数运算，并能多表示一个特殊值-128。

Web3 的真相：天天喊去中心化，可中心到底“藏”在哪？

Hive 查询不仅能查，还能查得漂亮、高效。我们这次聚焦 HQL 中的高级技巧——从 ORDER BY 到 SORT BY、DISTRIBUTE BY 与 CLUSTER BY，带你理解排序在分布式环境中的执行逻辑；再深入讲解 UNION 与 CTE 等查询组织方式，帮你将复杂 SQL 拆解得更清晰。我还特意写了丰富示例与实战练习，适合正在提升 Hive 查询能力的你阅读、收藏和练习。

别再裸奔搞监控了！一篇带你上手 Prometheus+Grafana 的实战指南

2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。

想让豆包引用你的官网？必须做好三步：一是将内容模块化、结构清晰，便于AI理解；二是通过专业资质、数据出处和结构化标记提升权威性；三是持续监测引用效果，优化内容策略。AI搜索时代，被“看见”才能赢得客户。

EMR AI 助手开启公测，通过合理利用 EMR AI 助手的各项功能，可以快速查询资源信息、唤起相关操作、诊断组件异常、获取技术支持等，能帮您提升运维效率和操作体验。

Gartner 报告指出，到 2024 年，低代码应用开发将占应用开发总数的 65％以上，将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时，市场研究机构的数据显示，在传统开发模式下，超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题，平均延长时间达到原计划的 30%；约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难；而面对个性化需求，近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢，无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明，当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性，低代码开发平台的兴起势在必行 ，其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。

本指南系统解析Kubeflow Trainer架构，涵盖核心设计、目录结构与代码逻辑，结合学习路径与实战建议，助你掌握这一Kubernetes原生机器学习训练平台的原理与应用。

医生+量子计算机=医疗“超脑”？聊聊量子计算在医疗模拟里的硬核玩法

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

DataWorks是阿里云推出的一站式大数据开发与治理平台，具备数据集成、开发、管理、安全及智能监控等功能，支持多行业数据中台建设。其可视化界面与强大调度能力，助力企业高效完成数据处理与分析。

本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。

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。

淘宝图搜是基于图像识别的便捷购物工具，支持通过图片查找商品，省去手动输入关键词的麻烦。本文详解其功能、常见问题及解决方法，助你高效使用这一工具。

Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。

在数字身份欺诈频发的背景下，传统单点验证已无法满足高安全需求。探数API推出的“运营商三要素核验API”，通过姓名、身份证号、手机号的三重交叉验证，构建起“铁三角”防线，广泛适用于金融、政务、电商等领域。该API支持一致性验证及基础信息返回（可选），具备高准确性与防伪性，远超单一或双因素验证方式。其调用流程简单，提供Python示例代码及异常处理建议，助力打造更安全的数字身份体系，成为连接多领域的关键桥梁。未来，多因子融合的身份认证将成为趋势，而三要素核验API正是当前可信数字身份的重要基石。