Flink CDC 数据源问题之数据变动如何解决
Flink CDC数据源指的是使用Apache Flink的CDC特性来连接并捕获外部数据库变更数据的数据源；本合集将介绍如何配置和管理Flink CDC数据源，以及解决数据源连接和同步过程中遇到的问题。
掌握Python异常处理：面试中的关键考点
【4月更文挑战第14天】本文探讨了Python异常处理在面试中的重要性，涵盖核心概念、常见问题和易错点。异常处理涉及异常、捕获、异常链、自定义异常、finally子句和raise语句。面试中应注意避免过于宽泛的异常捕获、忽视异常链、在finally中误用return、自定义异常设计不实用以及异常处理与业务逻辑混杂等问题。通过理解并解决这些问题，可提升代码健壮性和面试表现。
如何实现AI检测与反检测原理
AI检测器用于识别AI生成的文本，如ChatGPT，通过困惑度和爆发性指标评估文本。低困惑度和低爆发性可能指示AI创作。OpenAI正研发AI文本水印系统，但尚处早期阶段。现有检测器对长文本较准确，但非100%可靠，最高准确率约84%。工具如AIUNDETECT和AI Humanizer提供AI检测解决方案，适用于学生、研究人员和内容创作者。
视频生成领域的发展概述:从多级扩散到LLM
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年，但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份，OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露，但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。
自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
在自然语言生成任务（NLG）中，采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。
数据结构与算法在Python面试中的应用实例
【4月更文挑战第13天】本文聚焦Python面试中的数据结构与算法问题，包括排序算法、链表操作和树图遍历。重点讨论了快速排序、链表反转和二叉树前序遍历的实现，并指出理解算法原理、处理边界条件及递归操作是避免错误的关键。通过实例代码和技巧分享，帮助面试者提升面试表现。
Python面试常见问题集锦：基础语法篇
【4月更文挑战第13天】# Python面试必备：在求职Python开发岗位的过程中，扎实掌握基础语法是成功应对面试的关键。本篇博客将聚焦Python基础语法，梳理面试中常见的问题、易错点，并提供实用的代码示例，帮助您在面试中展现出深厚的技术功底，从容应对挑战。
MATLAB | 插值算法 | 一维interpl插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
MATLAB | 插值算法 | 一维interpl插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
MATLAB | 插值算法 | 一维Lagrange插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
MATLAB | 插值算法 | 一维Lagrange插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
OpenAI Sora：“60s超长长度”、“超强语义理解”、“世界模型”。浅析文生视频模型Sora以及技术原理简介
OpenAI，永远快别人一步！！！！ 像ChatGPT成功抢了Claude的头条一样，这一次，谷歌核弹级大杀器Gemini 1.5才推出没几个小时，全世界的目光就被OpenAI的Sora抢了去。 100万token的上下文，仅靠一本语法书就学会了一门全新的语言，如此震撼的技术进步，在Sora的荣光下被衬得暗淡无光，着实令人唏嘘。 三个词总结 “60s超长长度”、“单视频多角度镜头”，“世界模型”
Flink cdc报错问题之消费binlog报错如何解决
Flink CDC报错指的是使用Apache Flink的Change Data Capture（CDC）组件时遇到的错误和异常；本合集将汇总Flink CDC常见的报错情况，并提供相应的诊断和解决方法，帮助用户快速恢复数据处理任务的正常运行。
2024年新版阿里云服务器价格表整理汇总，阿里云服务器收费报价详情
随着云计算技术的日益成熟，阿里云作为国内领先的云服务提供商，不断推出适应市场需求的云服务器产品。今天，我们就来详细解析一下阿里云新版云服务器的收费价格，帮助大家更好地选择适合自己的云服务器。2024年阿里云服务器租用价格表更新，云服务器ECS经济型e实例2核2G、3M固定带宽99元一年、ECS u1实例2核4G、5M固定带宽、80G ESSD Entry盘优惠价格199元一年，轻量应用服务器2核2G3M带宽轻量服务器一年61元、2核4G4M带宽轻量服务器一年165元12个月、2核4G服务器30元3个月，幻兽帕鲁4核16G和8核32G服务器配置，云服务器ECS可以选择经济型e实例、通用算力u1实
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
本文介绍了图神经网络（GNN）在处理各种领域中相互关联的图数据时的作用，如分子结构和社交网络。GNN与序列模型（如RNN）结合形成的时空图神经网络（ST-GNN）能捕捉时间和空间依赖性。文章通过图示和代码示例解释了GNN和ST-GNN的基本原理，展示了如何将GNN应用于股票市场的数据，尽管不推荐将其用于实际的股市预测。提供的PyTorch实现展示了如何将时间序列数据转换为图结构并训练ST-GNN模型。
MXNet安装教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本文详细介绍了MXNet深度学习框架的安装步骤，包括Python、conda和R用户的安装方法，以及GPU支持的选项。在安装过程中可能遇到网络问题、依赖冲突和GPU支持问题等，文中给出了相应解决策略。安装后，通过简单的代码示例验证MXNet是否正常工作，从而顺利完成本地环境搭建。
前端新技术探索：WebAssembly、Web Components与WebVR/AR
【4月更文挑战第12天】WebAssembly、Web Components和WebVR/AR正重塑Web应用的未来。WebAssembly允许C/C++等语言在Web上高效运行，提供接近原生的性能，如游戏引擎。Web Components通过Custom Elements和Shadow DOM实现可复用的自定义UI组件，提升模块化开发。WebVR/AR（现WebXR）则让VR/AR体验无需额外应用，直接在浏览器中实现。掌握这些技术对前端开发者至关重要。
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer 结构(BasisFormer、Crossformer、Inverted transformer和Patch transformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)， 也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。
2024年应该关注的十大人工智能创新
人工智能（AI）不再只是一个流行词，它已成为我们日常生活的重要组成部分。人工智能在去年深入地融入我们社会的各个方面，改变我们的生活方式、工作方式以及与技术互动的方式。
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。
