在数据质量最佳实践（3）：通过质量治理工作台，实现质量问题的跟踪和处理这篇文章中，我们详细的介绍了如何通过治理工作台，对系统出现的一个一个具体质量问题进行治理。 但是对于企业整体的数据质量情况，我们该如何评估呢？以及如何寻找当前企业的数据质量短板，并有针对性的进行改进和提升呢？ 在Dataphin V3.12版本中，质量新增了质量分的能力，可以给数据表和质量规则配置打分权重和打分方式，从而获得全局、数据源、项目、负责人、数据表等维度的质量打分评估，帮助CDO判断企业整体的数据质量情况和数据质量问题的分布，从而有针对性的提升企业整体的数据质量水平。

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

自然语言处理在实现智能问答系统中起着重要作用。通过文本预处理、信息检索、语义理解和答案生成等关键技术，我们可以构建高效准确的智能问答系统，为用户提供便捷的信息获取方式。随着深度学习等技术的发展，智能问答系统的性能还将得到进一步提升，为人们提供更加智能化的服务。

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

介绍如何过滤掉list中被其他元素所包含的元素

介绍Pytorch中数据读取-Dataset、Dataloader 、TensorDataset 和 Sampler 的使用

本文以 BERT-base 的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。

本文主要TorchScript的基本概念及其在 C++ 中的使用

天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。

BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。

机器学习模型的在线推理在生产实践中扮演着非常重要的角色，从典型的互联网场景中的搜索，广告，推荐的召回排序，到实时的图像识别，语音识别，文本处理等领域，都需要涉及到模型的在线推理，从简单的逻辑回归模型到复杂的深度学习模型，从 CPU 到 GPU 加速，Aliyun 推出的EAS模型推理平台在云原生模型推理领域深耕多年，旨在打造一个开放的高性能云原生模型推理平台，能够覆盖经典机器学习模型和深度学习模型对于在线推理的不同诉求，借助于阿里云的弹性底座来实现资源的动态弹性伸缩，降低用户成本。

### 背景 Google 将在2020年**2月4号**发布的 Chrome 80 版本（schedule：[https://www.chromestatus.com/features/schedule](https://www.

使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理，同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。 本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例，介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。

列式存储系列（一）概述 序 本文是列式存储系列的第一篇。在这个系列中，我们将介绍几个典型的列式存储系统。这些列式系统的出现都有各自的时代背景。在介绍这些系统的同时，我们也尽量介绍一下它们的背景，以便大家有一个更宏观的认识，理解这个系统为什么会出现，它要解决的问题，以及它如何影响后来类似系统的发展。

聊什么 上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。

阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana，用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外，还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的监控组件功能进行详细解读。

本文介绍了决策树算法的基本原理和应用。决策树通过一系列特征判断（如西瓜的纹路、声音）进行分类，其结构包括根节点、内部节点、叶节点和分支。算法通过计算信息增益或基尼不纯度选择最佳分裂特征，构建过程采用递归方式。以鸢尾花分类为例，展示了如何用Python实现决策树模型，并分析了节点参数（样本量、基尼值、类别分布）的含义。决策树具有直观易懂的优点，但也容易过拟合。文章强调理解决策树是学习更复杂算法的基础，为后续深入讲解分裂点计算做铺垫。

本文复盘AI自动生成采集代码的实战效果，梳理出“模拟行为”与“接口调用”两大技术路线。AI在浏览器自动化中表现良好，适合简单场景；但面对加密接口与强反爬时仍需人工介入。最终结论：AI是高效助手，但核心难题仍需工程师掌控。

Jina与DataEyes代表AI数据工具两大技术路径。本文从架构、场景、赋能三维度对比，揭示DataEyes如何通过“视觉+代码”双模解析，提升动态数据捕获效率，实现电商、金融、农业等多行业落地，推动企业级数据获取迈向自动化与智能化。

闲鱼商品列表API（Goodfish.item_list）基于RESTful架构，支持GET请求，返回JSON格式数据，可获取商品标题、价格、图片、卖家信息等，适用于电商比价与数据分析，助力开发者高效集成闲鱼商品数据。

企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑，统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键。

随着小红书、抖音等视觉平台崛起，传统采集难以应对图像视频内容。本文详解多模态采集架构：通过OCR识别图文、关键帧抽取视频信息，结合元数据融合，实现对视觉内容的精准理解与结构化提取，推动数据采集从“抓取”迈向“认知”。

Apache Flink Agents 0.1.0 首发预览版上线！作为 Flink 新子项目，它在流处理引擎上构建事件驱动的 AI 智能体，融合 LLM、工具、记忆与动态编排，支持高吞吐、低延迟、精确一次语义，实现数据与 AI 无缝集成，助力电商、金融等实时场景智能决策。

本文详解京东商品SKU接口对接技术，涵盖核心参数、权限申请、签名生成、规格解析及常见坑点解决方案，结合可运行代码与实战经验，助力开发者高效集成SKU数据，实现库存、价格等关键信息精准获取。

本系统基于Spring Boot框架，结合Vue、Java与MySQL技术，实现电影信息管理、在线选座、购票支付等核心功能，提升观众购票体验与影院管理效率，推动电影产业数字化发展。

随着社会节奏加快与老龄化加剧，家政服务需求激增，但传统模式存在信息不对称、服务不规范等问题。基于Spring Boot、Vue、MySQL等技术构建的家政预约系统，实现服务线上化、标准化与智能化，提升用户体验与行业效率，推动家政服务向信息化、规范化发展。

“RSA还能撑多久？”——聊聊量子计算下密码学的危与机

简介：本文探讨Java大数据技术在智能家居能源消耗分析与节能策略中的应用。通过数据采集、存储与智能分析，构建能耗模型，挖掘用电模式，制定设备调度策略，实现节能目标。结合实际案例，展示Java大数据在智能家居节能中的关键作用。

实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。

这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身，而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”，用冗长指令让它机械执行任务，却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”，如《自衍体》项目所做的，AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于：别当工头下命令，而要当合伙人点燃它的“心”。

1688图片搜索商品接口支持通过上传图片查找相似商品，适用于电商选品、竞品分析与供应链溯源。具备高精度匹配与灵活筛选功能，可识别多角度及局部特征，并支持结合类目、价格、起订量等参数过滤结果，提升选品效率与购物体验。

本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明，Isolation Forest作为一个强大的异常检测模型，无需显式建模正常模式即可有效工作，在处理未见风险事件方面具有显著优势。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。