从具体实践出发，手把手教你 TDengine 最佳建模方式
作为一款高效便捷的大数据平台，TDengine 的使用体验极为极为流畅，用户可以轻松实现数据的实时采集、存储与分析，快速获取所需的信息和洞察。但在追求最佳实践的过程中，我们仍需关注一些关键问题。例如，多个设备是否应该向同一个子表写入数据？在数据列过滤查询与基于标签的过滤查询之间，效率的差异有多大？此外，如何实现数据的高效压缩也是值得探讨的话题。本篇文章将通过具体的案例分析，详细讲解这些问题，以期帮助大家更深入地理解并高效使用 TDengine。
Dataphin智能数据建设与治理
瓴羊企业数智服务旗下核心数据管理产品，由阿里巴巴数据中台创始团队打造，十余年实战方法论植入，致力于解决企业数据口径不一致的问题，从设计、开发、运营、消费提供全链路保障，助力企业实现标准、规范、统一、融通的大数据体系。
Power BI：商业智能的利器
【10月更文挑战第7天】Power BI 是微软推出的一款商业智能（BI）工具，旨在帮助企业和用户通过数据分析和可视化来做出数据驱动的决策。
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨了Transformer模型中的三种关键注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力，这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型的核心。文章不仅讲解了理论概念，还通过Python和PyTorch从零开始实现这些机制，帮助读者深入理解其内部工作原理。自注意力机制通过整合上下文信息增强了输入嵌入，多头注意力则通过多个并行的注意力头捕捉不同类型的依赖关系。交叉注意力则允许模型在两个不同输入序列间传递信息，适用于机器翻译和图像描述等任务。因果自注意力确保模型在生成文本时仅考虑先前的上下文，适用于解码器风格的模型。通过本文的详细解析和代码实现，读者可以全面掌握这些机制的应用潜力。