NeurIPS 2024：让模型预见分布漂移：动态系统颠覆性设计引领时域泛化新革命
在机器学习中，模型的泛化能力至关重要。针对训练与测试数据分布差异的问题，研究者提出了时域泛化（TDG）概念。然而，传统TDG方法基于离散时间点，限制了其捕捉连续时间数据动态变化的能力。为此，《Continuous Temporal Domain Generalization》论文提出Koodos框架，通过引入连续时间动态系统和Koopman算子理论，实现了对数据和模型动态的准确建模，在多个数据集上显著提升了性能，特别是在处理连续时间概念漂移的数据时表现突出。尽管存在对数据质量和突然变化的敏感性等挑战，Koodos仍为时域泛化提供了创新思路。
从零开始搭建埋点采集体系：轻松解锁用户行为分析
埋点技术因其高精度和定制化能力，成为许多公司的首选方式。然而，有些公司在埋点采集时，将其视为开发过程中的“附加任务”，让研发人员在开发过程中顺带加上一些埋点，而没有完整的规划和验证。这往往导致数据分析的效果不尽如人意。为了避免这种情况，我们需要将数据采集提升到项目级别，进行系统化的规划和实施。
JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代，从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例，解析嵌套JSON数据，提取文献信息并转换为结构化表格，通过Graphviz制作技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化，提供完整实战案例。
《数据治理破局：DataWorks中AI驱动流程的自修复之道》
在数字化浪潮中，数据成为企业核心资产，DataWorks作为大数据开发治理平台，引入AI驱动的自动化流程，提升数据处理效率与质量。然而，突发的数据格式异常（如数据采集设备故障、网络波动等）可能阻碍治理进程。设计有效的自修复机制至关重要，需遵循实时感知、快速响应和智能决策原则。通过数据异常检测层、异常分析决策层和修复执行层，实现精准修复，确保数据治理不间断。例如，某互联网企业在用户行为数据治理中成功应用该机制，修复了因传感器故障导致的时间戳异常，保障了精准营销和产品优化的数据支持。
【硬件测试】基于FPGA的4FSK调制解调通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文基于之前的文章《基于FPGA的4FSK调制解调系统》，增加了ILA在线数据采集模块和VIO在线SNR设置模块，实现了硬件测试版本。通过VIO设置不同SNR（如10dB和20dB），并展示了ILA采集的数据结果。四频移键控（4FSK）是一种数字调制方法，利用四个不同频率传输二进制数据，具有较高的频带利用率和抗干扰性能。输入的二进制数据分为两组，每组两个比特，对应四个频率f1、f2、f3、f4，分别代表二进制组合00、01、10、11。调制过程中选择相应频率输出，并进行幅度调制以增强抗干扰能力。接收端通过带通滤波器提取信号并还原为原始二进制数据。