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基于python建立与阿里云数据库的连接
前言网上关于superset开发环境搭建的教程有很多，但是基本都已经过时不可用了，所以发出来这篇教程，希望大家少走一些弯路。开发环境：ubuntu 19.10 + pycharm 2019.3.3 + jdk 1.8 + python 3.7项目版本信息：release分支信息一、环境准备1. 克隆项目到本地：git clone https://github.com/ap...
阿里云提供的大数据计算服务MaxCompute（原名ODPS，Open Data Processing Service的简称）是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案，主要用于实时性要求不高的离线计算分布式处理场景。因此，大数据计算服务MaxCompute不能用于数据的实时处理场景中。
文章目录 1. MaxCompute 的特点、优势和使用场景2. MaxCompute 的几个重要概念2.1 项目空间2.2 表2.3 分区2.4.生命周期2.5. 资源2.6. 任务2.7.实例2.8.函数2.9.ACID 语义描述 3. MaxCompute 的层次架构和功能3.1 架构图3.2 客户端3.3 接入层3.4 逻辑层请求处理器调度器作业执行器逻辑层的处理流程 3.5 计算层底层
文章目录 1. MaxCompute SQL 基础知识1.1 基础概念1.2 适用场景1.3 MaxCompute与Mysql的差异1.4 MaxCompute 数据类型 2. MaxCompute SQL DDL2.1 表操作-创建/删除2.2 快捷建表操作 CTAS2.3 生命周期2.4 分区操作 Partition2.5 修改表属性 ALTER TABLE2.6 视图操作 VIEW2.7
当一个用户在T日实时上传了自己的跑步记录，Flink节点1会计算出其 [当日0点起至此刻] 的跑步累计数据data1，Flink节点2会根据该用户id取hbase维表里查询其 [历史～T-1日] 的累计数据 data2 (hbase表里数据由odps每日更新，即T-1日的存量累计汇总数据)，将data1和data2二者汇总，就可得到 用户历史至此时刻的汇总数据；在凌晨时分，ODPS计算T-1日数据
MaxCompute是阿里云大数据计算服务的一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。MaxCompute适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您
MaxCompute物化视图是一种预先计算并存储结果数据的数据对象，它作为一张虚拟表存在MaxCompute项目中，是一个或多个表的聚合、过滤以及Join组合计算的结果。基于MaxCompute优化器强大的自动查询改写能力，当作业可以复用物化视图结果时，优化器自动将复杂操作替换为读取物化视图操作，从而提升作业执行速度、节省作业计算资源。阿里云MaxCompute在飞天发布时刻推出了“物化视图智能推
【大数据技术】trans_array的用法及示例详解,神器
这个非线性特性直接影响车辆横摆力矩，参数B控制曲线斜率，C决定峰值形状，D和路面摩擦系数mu直接相关。具有Simulink和m脚本两种版本，而且可对稳定区域划分，鞍点位置与车速，路面附着系数的三维关系图等。这个曲面会清晰显示临界车速随摩擦系数变化的趋势，当曲面出现断崖式下跌时，说明系统在该区域失去稳定。根据确定的简化魔术公式轮胎模型，建立车辆非线性二自由度运动微分方程，并进而对相平面图进行绘制。包
表结构新建好并提交发布后，您可以使用 DataWorks 通过数据集成任务、MaxCompute 节点任务向 MaxCompute 表中写入数据，DataWorks 深度适配数十种大数据及 AI 计算引擎进行数据集成，支持自定义数据集的开发与调度。此外，DataWorks 还支持通过上传数据功能将本地数据导入 MaxCompute 表中。当然，也可以使用 DataWorks 对写入的数据进行二次开
近日，在 2025 云栖大会 ODPS 专场论坛上，阿里云宣布自研大数据平台 ODPS 战略升级，全面支持 AI 计算和服务。
公平性是一个多维度的概念，并无单一的标准定义。常见的公平性度量包括群体公平和个体公平。群体公平要求算法决策的结果在不同群体间满足特定的统计 parity，例如 demographic parity（统计均等）或 equality of opportunity（机会均等）。个体公平则要求相似的个体应得到相似的对待。然而，不同的公平性定义之间可能存在冲突，满足一种公平性标准可能会违背另一种，这使得在实
交互式 / 即席分析：延续 BigQuery 的秒级查询体验，适用于 AnalyticDB Serverless。实时看板与报表：需要低延迟交互查询，适用于 AnalyticDB MPP 引擎。湖仓一体分析：有数据湖分析需求，适用于 AnalyticDB 湖仓版。超大规模离线批量：以批处理为主，适用于 MaxCompute。
本研究基于Java开发的边沿计算环境，提出一种高吞吐、低延迟的流处理架构，并通过动态资源分配算法和容错机制优化，验证了其在智能城市、工业物联网等场景中的可行性。本研究通过Java技术栈构建的边沿计算架构，在三个核心维度取得突破：① 资源效率——实现在2GB内存设备上处理50万条/秒的并发数据；③ 系统鲁棒性——面对节点故障时保持<0.05%的误计算率。采用动态K-means聚类算法将任务分为本地执
Presto 是一个高性能的分布式 SQL 查询引擎，支持跨多个异构数据源进行联合查询。通过配置 Presto 的 catalog 连接器，您可以无缝查询私有云中的 Hive 数据和阿里云 MaxCompute 中的数据，就像操作一个统一数据库。通过以上步骤，您可以在混合云环境中高效查询数据。如需进一步帮助，建议参考 Presto 官方文档和阿里云 MaxCompute 集成指南。通过 Prest
摘要 MaxCompute Connector 提供一站式数据同步方案，支持自动建表、Schema变更同步和数据实时入湖。其核心功能包括：根据源表主键自动创建Delta表或Append表、跟踪上游Schema变更、以及实现幂等或追加式数据同步。配置方面分为基础连接参数（如AccessKey、Endpoint）、Delta表相关参数（如桶数、缓冲区大小）以及性能调优选项（如压缩算法）。典型应用场景为
特性MaxCompute (阿里云)Hadoop + Hive + YARN (开源自建)定位全托管云服务 (PaaS/SaaS)开源生态系统组合 (IaaS/PaaS)部署运维阿里云托管，用户零运维用户自建、自运维，复杂度高架构高度集成、闭源优化组件化、开源、可自由组合核心组件内置存储、计算引擎、调度器、元数据服务HDFS (存储), YARN (调度), Hive (SQL/元数据)计算入口主
【代码】MaxCompute Spark常用参数。
odpscmdDataWorksSDKTunnelodpscmd【易错点】：大禹 (Dayu) 是 DDoS 防护服务，不属于飞天内核。
阿里云MaxCompute推出原生向量检索能力，实现多模态数据的高效处理。传统多模态检索方案存在数据搬运成本高、运维复杂等问题，而MaxCompute通过内置向量数据类型、相似度计算函数和近似最近邻索引，支持SQL原生融合查询，无需数据导出。该系统支持CLIP等模型的特征提取，可构建商品图片搜索等应用，实现以图搜图、文本搜图和混合检索。性能优化方面，建议合理选择向量维度、调优索引参数，并采用分区与
基于 v0.6.0 提交记录拆解 LakeMind 接入 MaxCompute 的架构与工程细节：为何否决 DuckDB odbc_scanner 而采用 JDBC + Arrow 双 sidecar，注册即采样与 sample_guard 正确性护栏，pushdown 结果 target_table 本地落地，分区感知物化与断点续传，以及方言种子文件对齐 AgentSQL 方言。
结果显示，达普司他组血红蛋白平均变化为0.28克每分升，重组人促红细胞生成素组为0.10克每分升，两组差异为0.18克每分升，满足预先设定的非劣效性界值负0.75克每分升。ASCEND-D试验经过中位随访2.5年后显示，达普司他组25.2%的患者和重组人促红细胞生成素组26.7%的患者出现重大不良心血管事件，风险比为0.93，符合预先设定的非劣效性界限。达普司他组高血压恶化率为12%，重组人促红细
本文对当前8大主流Agent SDK（LangChain/LangGraph、AutoGen、CrewAI等）进行了深度架构解析，从核心抽象、执行引擎、状态管理、工具集成、多智能体协作等维度展开对比。各框架在灵活性与易用性上呈现不同特点：LangChain生态丰富但学习曲线陡峭；AutoGen在多Agent协作上表现突出；CrewAI角色扮演机制简化开发；Semantic Kernel强调整合规划
Apache SkyWalking 通过全面拥抱 AI，已经从一款优秀的 APM 工具进化为一个智能的可观测性大脑。它通过智能异常检测、自动化根因分析、告警降噪以及与 LLM 的集成，极大地提升了运维效率，降低了 MTTR（平均修复时间）。对于任何希望构建现代化、智能化可观测性体系的技术团队来说，SkyWalking 的 AI 能力无疑是值得深入探索和应用的利器。
本文深入解析了Agent Loop（智能体循环）的概念和工作机制，它是驱动AI智能体自主完成任务的核心架构。Agent Loop由感知、思考、行动、观察四个阶段构成，形成一个"思考-行动-观察"的闭环。文章详细拆解了一个机票预订任务的循环执行过程，并阐述了关键设计要素：记忆管理、工具调用、循环控制和上下文窗口管理。最后介绍了ReAct、Plan-and-Execute和多Agent协作三种常见实现
AI Agent 交互技术对比：Function Calling、MCP与Skills 本文深入解析了三种主流AI Agent交互技术。Function Calling是LLM原生API能力，通过JSON Schema实现结构化函数调用，适合低延迟、固定工具集的场景。MCP是标准化开放协议，提供去中心化工具生态，支持动态发现和安全隔离，适用于构建通用AI平台。Skills是面向用户的任务封装，通过
文章摘要： MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开放标准协议，旨在为AI Agent提供统一、安全的外部工具与数据访问方式。它采用客户端-服务器架构，通过标准化接口实现模型与工具（如文件系统、数据库、API）的即插即用交互，解决传统定制化集成的高成本、低复用性问题。MCP的核心优势包括： 模块化：工具服务器独立部署，支持动态发现与调用； 安全性：权限隔离
《AI Agent前端开发避坑指南》摘要 本文记录了前端工程师开发企业级AI Agent的实战经验。作者从初期认为只需处理文本流式展示，到逐渐理解Agent作为复杂状态机的本质，总结了四大典型问题及解决方案：1）流式渲染性能优化；2）Markdown增量渲染策略；3）工具调用过程可视化；4）对话上下文管理。文章提出架构演进路径：从单体组件到分层设计，最终实现插件化扩展。核心启示包括：将后端数据视为
C++11引入的智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）通过RAII（资源获取即初始化）理念自动化内存管理。weak_ptr则解决shared_ptr可能产生的循环引用问题。优先选择unique_ptr而非shared_ptr，除非需要共享所有权；悬空指针是指向已释放内存区域的指针。在智能指针出现前，开发者通常采用手动管理方式：在释放内存后立即将指针置为nullpt
面向对象（OOP）思想是构建复杂系统的重要基础。通过class定义类时，需识别对象属性（Attribute）与行为（Method）。例如设计一个Student类，包含学号、成绩等属性及计算平均分的方法。继承和多态特性可简化代码层级。比如定义BaseCalculator类作为基础计算器，派生的AdvancedCalculator可扩展三角函数功能，同时兼容父类接口。---
摘要： 本文探讨了将大型语言模型DeepSeek-7B部署到资源受限的边缘设备和嵌入式系统的挑战与解决方案。通过模型剪枝、量化（如INT8/FP16）、硬件适配及推理引擎优化（如ONNXRuntime、TensorRT），显著降低了模型的内存占用和计算需求。结合ARM NEON指令集优化和内存管理策略，实现了在嵌入式平台（如NVIDIA Jetson、ARM Cortex-A72）上的高效推理，延
前0.5秒电流直接飙到48A，是额定值的6.4倍，跟实测数据误差在3%以内。转矩曲线在0.8秒完成收敛，转差率稳定在0.03左右，说明磁链观测器设计到位了。特别是带PID控制环的时候，时间步长设到1e-5秒，12秒的启动过程仿真能在30秒内跑完。Three_Phase_Induction_Motor：基于MATLAB/Simulink的三相感应电机动态数学建模仿真模型。Three_Phase_In
语义缓存可节省 15-40% 的重复调用费用，自适应路由可在不降低质量的前提下将成本降低 30-50%，Context 压缩可减少 20-35% 的输入 Token。将这些技术与预算熔断、实时监控相结合，才能将 AI 成本从不可控的黑盒变为可管理、可优化的工程资产。：多部门共用 API Key，成本分摊引发内部矛盾AI FinOps（Financial Operations for AI）正是解决
学习大数据处理工具时发现理解数据库和数据仓库两个概念的重要性，这里进行一个总结。
在云栖大会的ODPS分论坛上，阿里云MaxCompute迎来了十五周年的重大技术发布。从云原生到AI原生，MaxCompute正式宣告迈入一个全新的发展阶段，推出AI原生数据仓库核心能力，构建面向AI时代的大数据基础设施。
大家好！在之前的分享中，我们对程序化广告的不少关键领域有了深入了解。今天咱们继续深入探索程序化广告行业，一起学习算法优化以及DSP系统实例相关知识，希望能和大家共同进步，在这个领域掌握更多实用技能。
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企
这两天有兴趣学习了下阿里的maxcompute大数据，随便谈谈自己的感受。
数据仓库、数据湖、流批一体，终于有大神讲清楚了！作者：蒋晓伟（量仔） 阿里云研究员金晓军(仙隐)阿里云高级技术专家摘要：数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？一、业务背景1.1 典型实时
最绝的是工况识别模块，用动态时间规整算法匹配驾驶模式，比固定规则识别率高了两成。包含燃料电池汽车的燃料电池动力源功率选型，驱动电机参数匹配选型，蓄电池参数匹配选型，主减速比匹配，以满足最高车速，最大爬坡度，百公里加速时间等动力性要求。包含燃料电池汽车的燃料电池动力源功率选型，驱动电机参数匹配选型，蓄电池参数匹配选型，主减速比匹配，以满足最高车速，最大爬坡度，百公里加速时间等动力性要求。然后根据参数
IEEE33节点配电系统是国际上广泛采用的标准测试系统，它能够很好地模拟实际配电网的运行特性。该系统包含33个节点、38条线路，具有丰富的网络拓扑结构和负荷分布特点，特别适合用于配电网潮流计算和可再生能源并网研究。通过本次研究，我们成功构建了一个基于Simulink的IEEE33节点配电网模型，并对其运行特性进行了深入分析。该模型不仅能够实现节点电压电流数据的实时采集，还为风光能源并网研究提供了良
那个Excel里的红色警告单元格不是摆设，超了标还硬上的，轻则性能打折，重则直接放烟花——别问我是怎么知道的。1.Excell设计程序，可以了解这个电机是怎么设计出来的，已知功率转矩等，计算电机的体积，叠厚，匝数等。1.Excell设计程序，可以了解这个电机是怎么设计出来的，已知功率转矩等，计算电机的体积，叠厚，匝数等。2.Maxwell参数化仿真模型：可以学习参数化仿真模型，有限元结果可查看。2
shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）在机器学习领域，模型的
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