深度解读开放搜索在向量检索和大模型方面的升级演进。

首先进行双目定标，获取双目摄像头内部的参数后，进行测距。本次的双目视觉测距，基于BM算法。

采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。

在 multi-class 分类任务中，如果使用 micro 类指标，那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。

C1认证学习笔记（第一章）

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。

如何通过DataWorks数据同步功能，将Hadoop数据同步到阿里云Elasticsearch上，并进行搜索分析。

现象：因业务需求新增了SQL任务，这SQL扫描的表为分区表，且SQL条件里表只指定了一个分区，按指定的分区来看数据量并不大，但是SQL的费用非常高。费用比预想的结果相差几倍甚至10倍以上。 若只知道总体费用暴涨，但是没明确是什么任务暴涨，可以可以参考查看账单详情-使用记录文档，找出费用异常的记录。

基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程： 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来，进行分析。

1. 含义 类似于Java中的array。有序、可重复。 2. 场景 什么样的数据，适合使用array类型来存储呢？这里列举了几个我在开发中实际用到的场景。 2.1 标签类的数据 为什么说标签类数据适合使用array类型呢？（1）标签一般是一个只有key、没有value的结构；（2）标签的数量（枚举值个数）会非常多；（3）标签的变化会比较频繁；（4）标签会过期；因此，比起“创建多个字段”、“使用指定分隔符分隔的字符串”、“使用map”等方法，使用array是更合适的。

New PForDelta算法介绍 倒排索引的数据包括docid, term frequency, term position等，往往会占用很大的磁盘空间，需要进行压缩。压缩算法需要考虑两点：压缩效果和解压缩效率。

本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤，并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍，可作为新手入门指导。

分享内容 介绍了ODPS SQL的基于mapreduce是如何实现的及一些使用小技巧，回顾了mapreduce各个阶段可能产生的问题及相应的处理方法，同时介绍了一些应对数据倾斜的处理方法，最后介绍了一些关于数据集构造、特征选择的技巧帮助减少资源利用。

2017杭州云栖大会将于10月11-14日在杭州云栖小镇举办，作为全球最具影响力的科技展会之一，今年的云栖大会规模更大，内容也更丰富。为了帮助大家解决报名、参会中的一些问题，小编专门整理了下大会相关的FAQ，供大家参考。

oracle 数据类型 转到ODPS，映射关系

本次分享内容主要包括三部分：（一）分布式存储系统应该具备的能力；（二）阿里云分布式存储系统盘古的介绍；（三）分布式系统技术展望。

在票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上，来自江苏佰腾科技有限公司的许鹏通过介绍佰腾专利大数据平台的演化、上云前后的平台结构和任务处理流程，为大家分享了专利大数据的云上裂变之路，解释了非专业人士也能进行专利信息的检索与统计，即专利信息的大众化。

启信宝的企业数据范围广、维度多，覆盖8000万以上的企业， 19个产业链，95个细分行业，100个以上企业数据维度，企业覆盖率达98%以上。

别再堆机器了：无服务器流处理，才是实时数据的“降维打击”

别再盲目上 Serverless 了：聊聊 Serverless 数据分析的真相、成本和适用场景

从 0 到 1 写一个神经网络训练循环：别再只会 `model.fit()` 了

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本文介绍“生成式引擎优化”（GEO）——普通人弯道超车的新机会。在AI搜索时代，无需烧钱投流，只需将真实专业经验结构化输出（如装修坑点、育儿知识），就能被ChatGPT等AI高频引用，获精准流量。早入局，竞争小，见效快。

本文为开发者提供印度股市（NSE/BSE）API对接完整指南，涵盖环境配置、实时行情、历史K线、基本面数据获取，支持HTTP/WS双协议，内置重试、缓存、时区处理与技术分析功能，助力快速构建量化工具与行情应用。（239字）

人力家资深数据工程师石玉阳（Thorne），Flink-CDC Contributor，分享其公司湖仓一体实践：以Paimon为数据基座、StarRocks为OLAP引擎、Flink+Fluss实现湖流融合，打通离线/实时/增量计算，支持多模态与DATA+AI演进，构建开放、统一、可持续的大数据架构。（239字）

本文揭示微调对大模型安全对齐的隐性侵蚀：安全并非静态“外壳”或可锁定模块，而是与全部参数纠缠的行为偏好分布。微调（尤其SFT、LoRA、PPO）不删除安全能力，却系统性“重加权”其触发条件——稀释犹豫、压缩拒答、掩盖灰区风险。真正危险的，是变化未被察觉。安全需被主动守护，而非默认留存。