实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

【8月更文第17天】随着云计算技术的发展，越来越多的数据科学家和工程师开始使用云平台来部署和优化机器学习模型。本文将介绍如何在主要的云计算平台上部署机器学习模型，并讨论模型优化策略，如模型压缩、超参数调优以及分布式训练。

【8月更文第17天】随着物联网(IoT)设备数量的爆炸性增长，对实时数据处理的需求也随之增加。传统的云计算模型在处理这些数据时可能会遇到延迟问题，尤其是在需要即时响应的应用中。边缘计算作为一种新兴的技术趋势，旨在通过将计算资源更靠近数据源来解决这个问题。本文将探讨如何将人工智能(AI)技术与边缘计算结合，以实现高效的实时数据分析和决策制定。

【8月更文挑战第16天】 使用Python实现深度学习模型：智能舆情监测与分析

我们的目标是打造高效的ToB大客户获客方案。客户在哪儿AI生成企业全历史行为数据并提供数据分析服务，帮助企业从上帝视角洞察营销。通过真实案例展示，AI能显著提升活动营销效果，例如仅通过10场活动即可触及贡献44.9%营收的客户，30场则可达73.3%，极大提高效率。此外，在决策层和销售工作中，AI发现了某一关键客户与其69.3%营收来源有深层联系，证实了聚焦此客户的战略价值。我们虽不能公开全部细节，但愿与有兴趣者分享真实分析流程。由于服务刚启动，目前尚未有足够反馈，未来将及时分享成果。

本文介绍了一种使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)对无人飞行器(UAV)在三维空间中的运动轨迹进行预测和估计的方法。该方法通过状态预测和观测更新两个关键步骤，实时估计UAV的位置和速度，进而生成三维轨迹。在MATLAB 2022a环境下验证了算法的有效性（参见附图）。核心程序实现了状态估计和误差协方差矩阵的更新，并通过调整参数优化滤波效果。该算法有助于提高轨迹跟踪精度和稳定性，适用于多种应用场景，例如航拍和物流运输等领域。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的数据分析与决策支持解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的组织架构与权限管理解析

【7月更文挑战第18天】 使用Python实现深度学习模型：人脸识别与人脸表情分析

使用 Axios 发送包含 Base64 数据和其他参数的 POST 请求时，可以通过 `onUploadProgress` 监听上传进度。由于整个请求体被视为一个单元，所以进度可能不够精确，但可以模拟进度反馈。前端示例代码展示如何创建一个包含 Base64 图片数据和额外参数的 `FormData` 对象，并在上传时更新进度条。后端使用如 Express 和 Multer 可处理 Base64 数据。注意，实际进度可能不如文件上传精确，显示简单加载状态可能更合适。

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DPO算法提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现大语言模型的DPO对齐微调。本文以阿里云最近推出的开源大型语言模型Qwen2（通义千问2）系列为例，介绍如何在PAI-QuickStart实现Qwen2的DPO算法对齐微调。

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。

AIGC行业蓬勃发展，市场规模预计2030年超万亿，广泛应用在电商、广告等领域，创造大量职业机会。尽管面临技术不确定性与伦理挑战，但对AI技术有兴趣并愿适应变化的人才，现在是进入的好时机。需注意行业风险，持续学习以适应快速迭代。实例展示AIGC如何提升效率与用户体验，从电商个性化推荐到教育培训的自动化，显示其广阔前景。

**鸿蒙嵌入式架构概览** HarmonyOS，华为的分布式操作系统，应用于嵌入式设备，以微内核、跨平台能力和组件化设计著称。核心功能包括设备统一管理、分布式软总线及安全机制。特点：低时延、高安全性、易开发。优点在于灵活性、扩展性和性能，但需构建生态、增加开发者资源和争取市场认可。采用模块化设计，支持多语言开发，利用分布式通信协议和硬件抽象层，通过Huawei AppGallery推动应用生态。

**DALL-E 2是OpenAI的文本到图像生成器，融合艺术与技术，通过文本编码、先验模块和图像解码创新性地将描述转化为视觉作品。它能理解抽象概念，生成多样化、高质量图像，应用于艺术、设计及媒体行业。然而，细节处理有限且涉及伦理挑战。**

【6月更文挑战第27天】C++20引入模块化编程，缓解`#include`带来的编译时间长和头文件管理难题。模块由接口（`.cppm`）和实现（`.cpp`）组成，使用`import`导入。常见问题包括兼容性、设计不当、暴露私有细节和编译器支持。避免这些问题需分阶段迁移、合理设计、明确接口和关注编译器更新。示例展示了模块定义和使用，提升代码组织和维护性。随着编译器支持加强，模块化将成为C++标准的关键特性。

**摘要：** 本文介绍了对称加密算法AES在数据安全中的应用，强调了其在文件、通信和数据库加密中的重要性。通过Python示例展示了如何使用`cryptography`库实现AES-256的加密和解密，涉及密钥生成、CBC模式及PKCS7填充。同时，提醒注意密钥管理、模式选择和填充方式的选择对加密安全性的影响。

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。

该文介绍了如何在IIS上部署SSL证书以实现HTTPS访问。首先建议使用nginx，但若需使用IIS，需有SSL证书（fullchain.pem和privkey.pem）并熟悉IIS操作。文中提供了两种证书转换方法：已有openssl，使用命令`openssl pkcs12 -export`生成.pfx文件；无openssl，通过Python脚本（pyOpenSSL v23.2.0）转换。转换后的.pfx文件导入Windows，选择“本地用户”并输入密码。最后在IIS中绑定证书，测试https访问应能正常工作。

`ReplacingMergeTree`是ClickHouse的一种表引擎，用于数据去重。与`MergeTree`不同，它在合并分区时删除重复行，但不保证无重复。去重基于`ORDER BY`列，在ver列未指定时保留最新行，否则保留ver值最大者。数据处理策略包括延迟合并导致的不确定性及按分区去重。`CREATE TABLE`语法中，`ReplacingMergeTree`需要指定可选的`ver`列。相关系列文章提供了更深入的解析。

本文介绍了使用JavaMail API发送电子邮件的步骤，包括环境准备、依赖引入、基本配置和代码示例。通过添加Maven或Gradle依赖，设置SMTP服务器信息并实现Authenticator，可以创建和发送邮件。同时，文章列举了SMTP认证失败、连接超时等常见问题及其解决方案，并提出了安全与最佳实践建议，如启用SSL/TLS、避免硬编码密码和妥善处理异常。

DeepRec Extension 即 DeepRec 扩展，在 DeepRec 训练推理框架之上，围绕大规模稀疏模型分布式训练，我们从训练任务的视角提出了自动弹性训练，分布式容错等功能，进一步提升稀疏模型训练的整体效率，助力 DeepRec 引擎在稀疏场景中发挥更大的优势。

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、DataStreamAPI、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。

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、DataStreamAPI、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。

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。

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。

AI生成壁纸基于深度学习和生成对抗网络（GANs），通过生成器与判别器的对抗学习，以及条件生成对抗网络（CGANs）来创造特定风格的壁纸。技术还包括风格迁移、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、潜在空间扩展和自注意力机制。审美评价机制的引入确保了生成的壁纸既符合技术标准又有艺术价值。CGANs能根据用户条件生成个性化壁纸，而风格迁移技术通过多种方法实现图像风格转换。DCGAN和其他GAN变体在处理图像数据时有优势，如高质量样本生成和特征学习，但也存在图像质量、训练效率和模式崩溃等问题。通过构建审美评估模型和使用XAI技术，AI在生成壁纸时能更好地平衡技术与艺术标准。

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。

使用Python实现循环神经网络（RNN）的博客教程

拉链表是一种数据仓库技术，用于处理持续增长且存在时间范围内的重复数据，以节省空间。它在Hive中通过列式存储ORC实现，适用于大规模数据场景，尤其当数据在有限时间内有多种状态变化。配置涉及事务管理和表合并选项。示例中展示了如何从原始订单表创建拉链表，通过聚合操作和动态分区减少数据冗余。增量数据可通过追加到原始表然后更新拉链表来处理。提供的Java代码用于生成模拟的订单增量数据，以演示拉链表的工作流程。

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

【4月更文挑战第21天】Go语言中的指针允许直接操作内存，常用于高效数据共享和传递。本文介绍了指针的基础知识，如声明、初始化和解引用，以及作为函数参数使用。此外，讨论了`new()`与`make()`的区别和内存逃逸分析。在结构体上下文中，指针用于减少复制开销和直接修改对象。理解指针与内存管理、结构体的关系及常见易错点，对于面试和编写高性能Go代码至关重要。

【4月更文挑战第13天】本文探讨了XSS和CSRF攻击的类型、危害及防御方法。XSS攻击通过注入恶意脚本威胁用户安全，分为存储型、反射型和DOM型。CSRF攻击利用用户已登录状态发起恶意请求，可能导致账户状态改变和数据泄露。防御XSS包括输入验证、输出编码和启用Content Security Policy（CSP）。针对CSRF，可使用Anti-CSRF Tokens、设置SameSite Cookie属性和启用HTTPS。开发者应采取这些策略保护用户数据和网站稳定性。

ClickHouse创建表有多种语法，包括在当前服务器上创建、复制已有表结构、从表函数创建和从查询创建。表引擎决定表的特性和数据存储方式，如Memory引擎仅存储内存中。分布式DDL可在CLUSTER子句中实现跨节点操作。临时表生命周期与会话绑定，仅支持Memory引擎。分区表用于优化查询性能，MergeTree系列引擎支持分区。默认值表达式（DEFAULT, MATERIALIZED, EPHEMERAL, ALIAS）影响数据插入和查询行为。主键和约束可增强数据完整性，TTL功能用于自动删除过期数据。列压缩和编码能减少存储空间。文章还提供了ClickHouse更多相关系列内容链接。

本文揭示了8个数据可视化常见错误：误导色彩对比、过多的数据图表、省略基线、误导性标签、错误的可视化方法、不实的因果关系、放大有利数据和滥用3D图形。强调清晰、准确和洞察力的重要性，提醒制作者避免使用过多颜色、一次性展示大量数据、错误图表类型以及展示无关相关性等。正确可视化能有力支持决策，不应牺牲真实性以追求视觉效果。

数仓学习---数仓开发之DWS层

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

数据分析人员的基本道德要求，首要之务是确保数据的真实性、完整性和准确性。在处理和分析数据时，必须坚守诚信原则，不篡改、不伪造、不隐瞒任何信息，以保证分析结果的可信度和有效性。 此外，尊重数据隐私和保密性也是不可或缺的道德标准。数据分析人员应当严格遵守相关法律法规，不得擅自泄露或滥用个人信息和敏感数据。在数据收集、存储、传输和使用过程中，必须采取必要的安全措施，确保数据的安全性和保密性。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式，我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置，并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景，在搭建好Havenask服务并写入数据后，使用wrk对Havenask进行压测，查看QPS和查询耗时等性能指标。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。