本文主要介绍了如何利用阿里云的 OpenSearch 和 AI 搜索开放平台来构建一个无需编写代码就能完成的图片搜索功能。

本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。

阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作，在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。

歌词是音乐的灵魂，其结构艺术至关重要。开头需引人入胜，主体部分无论是叙事还是抒情，都应层次分明、情感丰富，结尾则需升华或留白，给人以深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种AI辅助功能，助你轻松创作完美歌词，成为音乐创作的得力助手。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

“找不到符号”是Java编程中常见的编译错误，通常表明代码试图访问未声明或不可见的符号（如类、方法或变量）。解决此问题需检查拼写、导入包是否正确及作用域是否合适。确保使用正确的类路径和库，可有效避免此类错误。若问题依旧，查阅官方文档或使用调试工具定位错误亦为良策。

本文介绍了2024云栖大会上，阿里云发布的年度AI搜索产品详情。

HTML5 通过 `<audio>` 标签简化了网页音频嵌入。本文详细介绍其基本语法与常用属性（如 `controls`、`autoplay`），并通过示例代码展示如何使用 JavaScript 控制音频播放及处理音频事件。此外，还提供了关于浏览器兼容性、自适应设计及无障碍访问的注意事项，助您优化音频体验。

本文将深入探讨 NanoFlow 的关键思路和核心技术，分析 NanoFlow 与 阿里云人工智能平台 PAI 在实际工作中应用的潜力。

【8月更文第29天】在数据科学和机器学习项目中，Jupyter Notebook 提供了一个强大的环境来编写代码、执行实验和记录结果。然而，随着项目的复杂度增加以及团队规模的扩大，版本控制变得至关重要。Git 是最常用的版本控制系统之一，它可以帮助团队协作、追踪变更历史、管理分支等。本文将探讨如何将 Git 与 Jupyter Notebook 集成起来，从而更好地管理代码和文档。

【8月更文第29天】Dask 是一个灵活的并行计算库，适用于数组、数据帧和列表等数据结构，能够在单个机器上高效运行，也可以扩展到分布式集群。由于其灵活性和可扩展性，Dask 成为了数据科学家和工程师们处理大规模数据集的理想选择。本文将详细介绍如何针对不同的硬件环境优化 Dask 的性能，包括单机和多节点集群环境。

【8月更文第29天】强化学习是机器学习的一个重要分支，它让智能体通过与环境交互来学习策略，以最大化长期奖励。本文将介绍如何使用PyTorch实现两种经典的强化学习算法——Deep Q-Network (DQN) 和 Actor-Critic Algorithm with Asynchronous Advantage (A3C)。我们将从环境搭建开始，逐步实现算法的核心部分，并给出完整的代码示例。

这段信息介绍了淘宝店铺管理中三个重要接口的功能与应用场景：订单列表接口、订单详情接口和订单物流接口。订单列表接口如`taobao.trades.sold.get`及`taobao.topats.trades.sold.get`用于获取店铺订单概览，便于商家进行初步管理和统计。订单详情接口如`taobao.trade.fullinfo.get`及`taobao.topats.trades.fullinfo.get`提供单个订单详尽信息，支持发货准备和服务售后。订单物流接口则帮助追踪订单物流状态，确保配送顺利。使用这些接口需遵循淘宝开放平台规定，合理安排调用频率，并关注官方文档更新。

【8月更文第20天】在当今数字化时代，软件开发已成为企业和组织获取竞争优势的关键。一个高效的软件开发过程不仅能够确保最终产品的质量，还能有效控制成本和时间。本文将详细介绍软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、编码与实现、测试与质量保证以及维护与升级，并通过实例帮助读者更好地理解这些概念。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

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1天】### 原因 未将安装的ssl中的`libssl.so.3`链接到`/usr/lib`导致缺失。 ### 解决方案 1. 检查openssl是否已安装，若为低版本则需重装。 ```sh whereis openssl

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。

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。

【7月更文挑战第18天】C++17的`<filesystem>`库简化了文件系统操作，包括`path`类和`directory_iterator`。`path`用于表示路径，`directory_iterator`用于遍历目录。常用功能有路径拼接、分解，创建/删除目录，以及遍历。错误处理、跨平台兼容性和性能是使用时需考虑的关键点。示例代码展示了如何初始化`path`、创建目录、删除目录以及处理异常。

**摘要：** K-means聚类算法分析，利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和，优点在于简单快速，适合大数据集，但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限，提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值，计算距离代价，寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。

Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战

这个是求最短路径的迪杰斯特拉算法，另外我还写了50多种《经典图论算法》，每种都使用C++和Java两种语言实现，熟练掌握之后无论是参加蓝桥杯，信奥赛，还是其他比赛，或者是面试，都能轻松应对。

**分层架构**是软件设计的关键模式，它将应用划分为独立层，如表示层、业务逻辑层和数据访问层，强调**单一职责**和**松耦合**。优点包括**代码组织**、**技术多样性**、**团队协作**和**可扩展性**，但可能带来**性能影响**和**设计复杂性**。通过定义清晰接口和合理划分层次来管理。常用技术栈涉及Web前端、后端框架、数据库、ORM和通信协议等。

在自然语言处理领域，人们经常需要比较字符串，这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。如何快速判断两个单词或句子是否相似，或者相似度是好还是差。这类似于我们使用手机打错一个词，但手机会建议正确的词来修正它，那么这种如何判断字符串相似度呢？本文将详细介绍这个问题。

目前我们看到有很多使用KAN替代MLP的实验，但是目前来说对于图神经网络来说还没有类似的实验，今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络Graph Kolmogorov Arnold(GKAN)，来测试下KAN是否可以在图神经网络方面有所作为。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务，用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

在Tez上优化Hive查询，包括配置参数调整、理解并行化机制以及容器管理。关键步骤包括YARN调度器配置、安全阀设置、识别性能瓶颈（如mapper/reducer任务和连接操作），理解Tez如何动态调整mapper和reducer数量。例如，`tez.grouping.max-size` 影响mapper数量，`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 控制reducer数量。调整并发和容器复用参数如`hive.server2.tez.sessions.per.default.queue` 和 `tez.am.container.reuse.enabled`

CodeFormer是由南洋理工大学和商汤科技联合研发的AI人脸复原模型，结合VQGAN和Transformer技术，能从模糊或马赛克图像中生成清晰图像。它具备老照片修复、黑白照片彩色化、马赛克修复和低码率视频增强等功能。安装过程涉及miniconda3、Python环境配置、相关库的安装及模型训练数据下载。在测试视频增强时，虽然初期遇到ffmpeg导入问题，但通过安装ffmpeg-python得以解决，不过CPU占用率高。此外，还展示了对图片进行增强的命令行操作及结果示例。

IBM研究人员提出Tiny Time Mixers (TTM)，这是一个轻量级、基于mlp的TS模型，参数量小于1M，在M4数据集上表现优于大型SOTA模型，且具备优秀的零样本预测能力。TTM无注意力机制，利用TSMixer进行多级建模，自适应补丁和频率前缀调整等创新特性提升性能。预训练和微调阶段各有独特设计，预训练仅用单变量序列，微调时学习多变量依赖。TTM在某些任务中证明了小模型的优越性，且模型已开源。

Hive元数据在MySQL默认使用`latin1`字符集导致注释乱码。可通过修改MySQL配置文件`/etc/my.cnf`，在`[mysqld]`和末尾添加`character-set-server=utf8`等设置，重启MySQL。然后在Hive数据库中调整表字段、分区字段、索引注释的字符集。注意，这仅对新表生效。测试创建带注释的Hive表，问题解决。

在Ubuntu上搭建TiDB DM集群的详细步骤分享，作者因工作需求克服了部署难题。测试环境包括3台Ubuntu 20.04主机：1台master和2台worker。首先，确保所有主机安装TiDB单机环境，使用TiUP工具下载并部署。接着，设置主机间免密登录，安装必要组件如sudo、systemd、iproute2和DM组件。配置文件可通过在线或离线方式获取。部署时，根据需求编辑`topology.yaml`，然后使用`tiup dm deploy`命令安装。最后，启动集群并检查节点状态，确认DM集群正常运行。注意，解决内存不足和端口连通性问题以避免错误。

这是一个 Maven POM 示例，用于构建一个使用 Spark 与 Hive 的项目，目标是将数据从 Hive 导入 ClickHouse。POM 文件设置了 Scala 和 Spark 的依赖，包括 `spark-core_2.12`, `spark-sql_2.12`, 和 `spark-hive_2.12`。`maven-assembly-plugin` 插件用于打包，生成包含依赖的和不含依赖的两种 JAR 包。`scope` 说明了依赖的使用范围，如 `compile`（默认），`provided`，`runtime`，`test` 和 `system`。

本文汇总了2024年5月发布的七篇重要大语言模型论文，涉及模型优化、缩放、推理及性能增强。

【MATLAB】基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型

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。

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。

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。

Foundation Model是人工智能中的基础模型，通过大规模预训练学习通用语义和知识，适用于多种任务，包括NLP、计算机视觉和语音识别。其重要性在于解决问题的内在逻辑（Emergence）和普适性（Homogenization）。在机器人学中，这些模型能提升系统性能并充当先验知识。GPT-3、BERT、ViT和Swin Transformer是其成功应用的例子，展示出广阔的应用潜力和研究价值，将随着数据和计算能力的增长持续推动AI发展。