网络爬虫的最佳实践：结合 set_time_limit() 与 setTrafficLimit() 抓取云盘数据
本文探讨了如何利用 PHP 的 `set_time_limit()` 与爬虫工具的 `setTrafficLimit()` 方法，结合多线程和代理 IP 技术，高效稳定地抓取百度云盘的公开资源。通过设置脚本执行时间和流量限制，使用多线程提高抓取效率，并通过代理 IP 防止 IP 封禁，确保长时间稳定运行。文章还提供了示例代码，展示了如何具体实现这一过程，并加入了数据分类统计功能以监控抓取效果。
百度/Bing/Google搜索引擎使用技巧
本文分享了百度、Bing和Google三大搜索引擎的实用技巧，涵盖精确匹配、排除关键词、站内及文件类型搜索等，如使用双引号进行精确搜索“人工智能应用”，排除特定词如“人工智能 -游戏”，以及在特定网站如“site:baidu.com 人工智能”内查找内容等，帮助提高搜索效率和准确性。
“我在云栖大会等你”—来PAI Artlab定格你的云栖记忆！
在云栖大会上，通过PAI Artlab的ComfyUI，轻松生成个性化数字影像。只需几个简单步骤，即可将你的肖像融入大会经典场景，创造独特回忆。快来加入我们，让PAI Artlab为你的云栖之行增添一抹亮色！
优化数据的抓取规则：减少无效请求
本文详细介绍了一种高效抓取贝壳等二手房平台房价信息的方法，重点在于过滤无效链接和减少冗余请求。文章首先分析了目标数据和平台特点，然后提出了URL过滤、分页控制、动态设置User-Agent和Cookies、代理IP轮换及多线程优化等策略。最后，提供了一个结合代理IP技术的Python爬虫代码示例，展示了如何具体实现上述优化措施，从而显著提升数据抓取的稳定性和效率。
基于ESTAR指数平滑转换自回归模型的CPI数据统计分析matlab仿真
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型，对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真，主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归，适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性，适用于复杂的高阶自回归模型。
概率分布深度解析：PMF、PDF和CDF的技术指南
本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通过实际示例进行说明。
从数据中台到数据飞轮：企业升级的必然之路
在探讨是否需从数据中台升级至数据飞轮前，我们应先理解两者之间的关系。数据中台作为数据集成、清洗及治理的强大平台，是数据飞轮的基础；而要实现数据飞轮，则需进一步增强数据自动化处理与智能化利用能力。借助机器学习与人工智能技术，“转动”数据并创建反馈机制，使数据在循环中不断优化，如改进产品推荐系统，进而形成数据飞轮。此外，为了适应市场变化，企业还需提高数据基础设施的敏捷性和灵活性，这可通过采用微服务架构和云计算技术来达成，从而确保数据系统的快速扩展与调整，支持数据飞轮高效运转。综上所述，数据中台虽为基础，但全面升级至数据飞轮则需在数据自动化处理、反馈机制及系统敏捷性方面进行全面提升。
数据稀缺条件下的时间序列微分：符号回归(Symbolic Regression)方法介绍与Python示例
有多种方法可以处理时间序列数据中的噪声。本文将介绍一种在我们的研究项目中表现良好的方法,特别适用于时间序列概况中数据点较少的情况。
利用未标记数据的半监督学习在模型训练中的效果评估
本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。
如何创建2024云栖Openlake测试项目和配置环境
2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。
基于极大似然算法的系统参数辨识matlab仿真
本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计，并计算估计误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行，展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数，适用于多种系统模型。
MemLong: 基于记忆增强检索的长文本LLM生成方法
本文介绍了一种名为MemLong的创新长文本处理方法，该方法通过整合外部检索器显著增强了大型语言模型处理长上下文的能力。MemLong采用轻量级设计，利用不可训练的外部记忆库存储历史上下文和知识，并通过检索相关的块级键值对增强模型输入。其技术优势包括分布一致性、高效训练策略及扩展的上下文窗口，能够在单个GPU上处理长达80k个token的文本，同时保持计算效率和内存控制。实验结果显示，MemLong在多个长文本基准数据集上表现出色，显著提升了语言建模能力和上下文学习效果。
C语言循环的使用注意点
在C语言中，合理使用循环对于编写高效、安全的代码至关重要。以下是几点建议：确保循环条件正确以避免无限循环；每次迭代时正确更新循环变量；恰当使用`break`和`continue`控制执行流程；注意嵌套循环中的变量作用域；简化循环体内逻辑；根据需求选择合适的循环类型；注意数据类型以避免溢出；保持良好的缩进和注释习惯；减少重复计算以提升性能；确保循环终止条件明确。遵循这些建议，可以提高代码质量和可维护性。
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
Text-to-SQL技术演进 - 便宜云服务器OpenSearch-SQL在BIRD榜单夺冠方法剖析
本文介绍了Text-to-SQL的技术演进，并对OpenSearch-SQL方法进行剖析。
只需四步，轻松开发三维模型Web应用
为了让用户更方便地应用三维模型，便宜云服务器DataV提供了一套完整的三维模型Web模型开发方案，包括三维模型托管、应用开发、交互开发、应用分发等完整功能。只需69.3元/年，就能体验三维模型Web应用开发功能！
如何通过 PhantomJS 模拟用户行为抓取动态网页内容
随着网页技术的进步，JavaScript 动态加载内容已成为新常态，对传统静态网页抓取提出挑战。PhantomJS 作为无头浏览器，能模拟用户行为并执行 JavaScript，成为获取动态网页内容的有效工具。本文介绍如何使用 PhantomJS 结合爬虫代理 IP 技术，抓取大众点评上的商家信息，包括店名、地址和评分等关键数据，从而更高效地获取动态网页内容，支持数据收集与分析。
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用：RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为一种多层感知器（MLP）的替代方案，为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳，近期提出的可逆KAN混合模型（RMoK）显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层，通过门控网络动态选择最适合的专家层，从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示，RMoK在多个数据集上表现出色，尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
【Prompt Engineering：自我反思（Reflexion）】
自我反思（Reflexion）是一种通过语言反馈强化基于语言的智能体的新范式，无需微调模型即可提升其在决策、推理和编程等任务中的表现。该框架包括参与者（生成动作）、评估者（评分）和自我反思（生成反馈）三个部分，利用大语言模型生成具体反馈，帮助智能体从错误中快速学习，显著提高了多种任务的性能。
【Prompt Engineering：ReAct 框架】
ReAct 框架由 Yao 等人（2022）提出，结合大语言模型（LLMs）生成推理轨迹与任务操作，交替进行推理与行动。此框架允许模型与外部环境（如知识库）互动，以动态更新操作计划并处理异常。ReAct 在语言和决策任务上表现优异，提升模型的人类可解释性和可信度。研究显示，ReAct 优于多个基准模型，尤其在结合链式思考时效果最佳。通过实例演示，ReAct 能有效整合内外部信息，优化推理过程。
Java源文件声明规则详解
Java源文件的声明规则是编写清晰、可读且符合语法规范的Java程序的基础。这些规则包括文件名必须与公共类名相同、包声明位于文件顶部、导入声明紧跟其后、类声明需明确访问级别，并允许使用注释增强代码可读性。一个源文件可包含多个类，但只能有一个公共类。遵循这些规则有助于提升代码质量和维护性。
Flink全新周边正式上线！议题征集正在进行中！
Flink Forward Asia 2024 将于 11 月 29 日至 30 日在上海举办，现正征集议题。参与者可通过官网或二维码提交议题或报名参会，享受早鸟优惠，并有机会获得精美周边。这是了解 Flink 最新动态、分享生产实践经验及交流技术成果的重要平台。议题涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等多个方向，欢迎开发者和数据领域从业者踊跃参与，共襄行业盛会！
用于大数据分析的数据存储格式：Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
在大数据环境中，数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式，在压缩和读取效率方面表现优异，尤其适合分析工作负载；Avro 则适用于需要快速写入和架构演化的场景。通过对不同查询类型（如 SELECT、过滤、聚合和联接）的基准测试，本文提供了在各种使用案例中选择最优存储格式的建议。研究结果显示，Parquet 和 ORC 在读取密集型任务中更高效，而 Avro 更适合写入密集型任务。正确选择存储格式有助于显著降低成本并提升查询性能。
如何通过subprocess在数据采集中执行外部命令
本文介绍了如何利用Python的`subprocess`模块在现代网络爬虫开发中执行外部命令，结合代理IP、Cookie、User-Agent及多线程技术，构建一个高效的微博数据爬虫。通过`subprocess`模块，爬虫可以与外部工具（如PhantomJS）交互，解决复杂页面加载问题。文章详细阐述了代理IP的设置、请求头的配置、外部命令的执行以及多线程爬取的实现方法，展示了如何在高效、稳定的环境下运行爬虫程序。
基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
该程序基于小波神经网络实现数据分类，输入为5个特征值，输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本，50组数据训练，30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征，提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。
使用ClassificationThresholdTuner进行二元和多类分类问题阈值调整，提高模型性能增强结果可解释性
在分类问题中，调整决策的概率阈值虽常被忽视，却是提升模型质量的有效步骤。本文深入探讨了阈值调整机制，尤其关注多类分类问题，并介绍了一个名为 ClassificationThresholdTuner 的开源工具，该工具自动化阈值调整和解释过程。通过可视化功能，数据科学家可以更好地理解最优阈值及其影响，尤其是在平衡假阳性和假阴性时。此外，工具支持多类分类，解决了传统方法中的不足。
RAG系统的7个检索指标：信息检索任务准确性评估指南
大型语言模型（LLMs）在生成式AI领域备受关注，但其知识局限性和幻觉问题仍具挑战。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识和上下文，有效解决了这些问题，并成为2024年最具影响力的AI技术之一。RAG评估需超越简单的实现方式，建立有效的性能度量标准。本文重点讨论了七个核心检索指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、平均倒数排名（MRR）、平均精确率均值（MAP）和归一化折损累积增益（nDCG），为评估和优化RAG系统提供了重要依据。这些指标不仅在RAG中发挥作用，还广泛应用于搜索引擎、电子商务、推荐系统等领域。
通过load->model()加载数据模型：在采集中实现动态数据处理
本文介绍了在现代网络爬虫技术中，动态数据处理的重要性和实现方法。文章以采集小红书短视频为例，详细讲解了如何通过`load->model()`方法加载数据模型来处理动态数据。首先，强调了动态数据处理在爬虫技术中的必要性，尤其是对于需要实时更新或用户交互的网页。接着，通过安装必要的Python库，使用代理IP技术，设置User-Agent和Cookie，以及动态加载数据模型的步骤，展示了如何构建一个高效的爬虫系统。文章还提供了完整的代码示例，包括环境准备、代理IP配置、请求头设置、数据模型加载和数据解析等关键步骤，成功应用于小红书短视频数据的采集。
抓取网页数据的高级技巧：结合 Popen() 与 stdout 处理异步任务
本文介绍了如何利用 `Popen()` 和 `stdout` 处理异步任务，结合代理IP和多线程技术提高爬虫效率。通过实例展示了如何在项目中集成这些技术，包括设置代理IP、多线程任务分发及新闻标题提取等关键步骤。文章还探讨了性能提升的方法和扩展方案，如使用 `asyncio` 和数据库集成，适合大规模数据抓取场景。
京东商品评论数据接口：洞察消费者心声的重要渠道
京东商品评论数据接口提供了商品用户评价信息，包括评价内容、时间、星级、用户头像、昵称、图片和视频地址等。使用时需注册京东开放平台账号，获取认证信息，查阅API文档，明确所需商品信息并调用接口，解析返回的JSON数据以获取评论。此接口适用于市场分析、产品改进、提升用户体验、品牌塑造与口碑营销以及电商运营决策等多个场景，帮助企业深入了解消费者需求，优化产品和服务。
【LLM提示技术：零样本提示、少样本提示】
本文介绍了零样本和少样本提示技术在大型语言模型中的应用。零样本提示指模型无需示例即可完成任务，而少样本提示则通过提供少量示例提升模型的表现。文中详细探讨了这两种技术的特点与限制，并通过具体示例说明了其在不同任务中的效果。研究表明，指令调整和人类反馈可增强模型性能，而对于复杂任务，则需更高级的提示工程，如思维链提示。
Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相关的LLM架构之间的联系
通过探索大语言模型（LLM）架构之间的潜在联系，我们可能开辟新途径，促进不同模型间的知识交流并提高整体效率。尽管Transformer仍是主流，但Mamba等线性循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）展现出巨大潜力。近期研究揭示了Transformer、RNN、SSM和矩阵混合器之间的深层联系，为跨架构的思想迁移提供了可能。本文深入探讨了这些架构间的相似性和差异，包括Transformer与RNN的关系、状态空间模型在自注意力机制中的隐含作用以及Mamba在特定条件下的重写方式。
使用Selenium与WebDriver实现跨浏览器自动化数据抓取
在网络爬虫领域，Selenium与WebDriver是实现跨浏览器自动化数据抓取的利器。本文详细介绍了如何利用Selenium和WebDriver结合代理IP技术提升数据抓取的稳定性和效率。通过设置user-agent和cookie来模拟真实用户行为，避免被网站检测和阻止。文章提供了具体的代码示例，展示了如何配置代理IP、设置user-agent和cookie，并实现了跨浏览器的数据抓取。合理的参数配置能有效减少爬虫被封禁的风险，提高数据抓取效率。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
