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分布式模型预测控制旨在将复杂的全局控制问题分解为多个局部子问题，每个智能体仅依据自身及邻居的信息来进行预测和控制决策。这一特性使得系统具备更好的可扩展性和鲁棒性，非常适合多机器人编队这类场景。例如，在一个多机器人执行搜索救援任务的编队中，各机器人只需关注自身周边情况和相邻伙伴信息，就能协同完成复杂的编队动作，即使部分机器人出现故障，整体编队仍有可能继续执行任务。
在Streaming Lakehouse Meetup中，Apache Paimon PMC叶俊豪分享了Paimon多模态数据湖创新：首创列分离架构（基于全局Row ID），解决AI场景下结构化特征动态变更难题；引入Blob类型，实现非结构化数据物理分离、跨引擎统一抽象与blob-as-descriptor流式加载；已支撑淘宝日均10PB多模态数据，并规划Deletion Vector、Blob
我们在看直播的时候，不管对于主播还是用户来说，非常重要的一项就是弹幕文化。为了增加直播趣味性和互动性, 各大网络直播平台纷纷采用弹窗弹幕作为用户实时交流的方式，内容丰富且形式多样的弹幕数据中隐含着复杂的用户属性与用户行为, 研究并理解在线直播平台用户具有弹幕内容审核与监控、舆论热点预测、个性化摘要标注等多方面的应用价值。本文不分析弹幕数据的应用价值，只通过弹幕内容审核与监控案例来了解下Flink
阿里云Fluss是面向分析场景的新一代列式流存储系统，填补“分析型+流处理”空白。它原生支持Schema、实时更新与Changelog，通过Union Read实现湖流一体，与Paimon/Iceberg无缝协同，提供秒级新鲜度、低成本回溯与统一SQL查询能力。
主键表受 Key Range 约束相同 Key Range 的文件必须在同一个 Split批处理并行度受限非主键表自由切分按文件大小 Bin Packing批处理并行度高。
主键表与非主键表配置速查指南 本文提供了主键表和非主键表的快速选择与配置参考。通过30秒决策流程图可快速确定表类型：需要更新/删除或有重复数据时选主键表，否则选非主键表。核心差异包括：主键表支持增删改操作但吞吐量较低(150-250MB/s)，非主键表仅支持插入但性能更高(400-600MB/s)。文中提供了详细的配置模板和参数推荐：主键表建议bucket数64-256，非主键表8-64即可。还包
本文介绍基于Java+Flink构建实时风控规则引擎的实践方案。针对传统风控系统规则更新需重启服务、执行效率低等问题，提出采用Flink 1.17.0实现毫秒级风控判断，结合Aviator轻量脚本解析规则，通过Nacos实现规则动态配置与热更新。文章详细阐述了技术选型依据、生产环境配置方案，以及"快、准、灵、稳"四大核心需求的实现方法，提供可直接复用的代码配置和性能优化建议，帮
本文系统介绍了Apache Flink的多种部署方式及关键配置要点。首先解析了Flink三大核心组件(Client、JobManager、TaskManager)的职责，区分了Session和Application两种集群模式的特点与适用场景。重点讲解了Standalone、Docker和Kubernetes三种部署方案的具体实现，包括本地快速启动、容器化部署及K8s原生集成。特别强调了生产环境中
Flink集群部署模式与优化实践 Flink集群包含Client、JobManager和TaskManager等核心角色，支持Session和Application两种部署模式。Session模式适合资源共享，而Application模式提供更好的隔离性。在Java版本选择上，Flink 2.0+推荐Java 17，但需注意模块化带来的反射问题。 部署方式包括： Standalone：快速启动但资
例如，“算法偏见”“数据隐私”“责任归属”等方向的研究趋势一目了然，哪些领域“过热”，哪些方向“待开发”，清晰可见。以“区块链赋能供应链金融”为例，系统建议将“技术可行性”拆解为“共识机制效率”“智能合约安全性”“跨链互操作性”三个子模块，同时提示需补充“与传统金融的风险对比分析”以增强论证深度。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以“智能外骨骼”的姿态，为你的毕业论文之路注入科技力量，让学术写作
本文系统分析了Flink SQL中各类连接器的核心功能与应用场景。首先将连接器拆解为"能力块"：包括Source、Lookup Source、Sink等基础功能，并详细说明JDBC、Elasticsearch等常用连接器的组合应用方式。随后介绍了DataGen、Print、BlackHole三个调试工具，构建了"最短闭环"验证流程，提供了一套通用压测模板。最
随着 AI 技术的发展和成熟，未来智能体的发展方向必然是工业化的，也就是说会有更多的 AI 请求由系统自动触发，而不需要人工手动操作。它不仅继承了 Apache Flink 在流处理领域的技术优势，还针对 AI 应用的特殊需求进行了专门的设计和优化，有望成为下一代 AI 应用开发的重要工具。稳定性是另一个重要要求。基于这些分析结果，AI 可以提供有价值的建议，比如根据观众的性别和年龄分布来调整商品
摘要：本文介绍了如何将7B参数的大语言模型压缩到198KB，使其能在仅有256KB内存的Cortex-M7芯片上运行。通过三层压缩漏斗（结构压缩、极限量化、SRAM滑动窗口），模型从28GB缩小到198KB，BLEU值仅下降2.1%。关键技术包括MoE转Dense+剪枝、1-bit权重+4-bit激活量化、Flash滑动窗口推理等。最终在480MHz MCU上实现8.3token/s的生成速度，功
我们发现周边数据基础设施不完善，我们就一个个去填补空白，最终构建了一个完整的流式数据处理生态，涵盖了核心数据处理、数据同步、数据分析，包括面向流式分析的结构化流存储，以及面向流式更新和实时更新的。因此，目前我们的主要策略并非直接优化模型本身，而是希望通过将大数据与大模型技术相结合，打造智能化的数据处理系统和决策系统，从而解决实际生产中的问题。这使得在实时数据分析过程中，我们可以将文本、语音、图片等
flink CDC 数据关联并同步至ES
摘要：本文整理自抖音集团数据工程师陆魏老师和流式计算工程冯向宇老师，在Flink Forward Asia 2024 流式湖仓（二）专场的分享。内容分为以下三个部分：Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～01背景及现状抖音生活服务是抖音集团重要的业务板块，主要通过抖音直播、短视频、团购以及本地同城等流量入口，引导用户进行线上下单支付，并进而引导用户线下消费履约，最终完成线上
本文详细介绍了Flink SQL中ALTER语句的功能和使用方法。ALTER语句用于修改已注册到Catalog中的对象定义，包括表、视图、数据库、函数等6种对象类型。核心功能包括schema演进、主键/水位线调整、属性参数更新和重命名操作。文章重点讲解了ALTER TABLE的各种操作：新增列/主键/水位线（ADD）、修改列定义（MODIFY）、删除组件（DROP）、重命名（RENAME）以及属性
数据清洗：用户输入的数据（如姓名、地址）前后常常带有无意识输入的空格，TRIM 可以标准化这些数据，避免因多余空格导致查询失败或数据不一致。-- 结果：'User123'（在某些数据库中使用 CONCAT 更佳）-- 结果：'Hello World'-- 结果：'Hello World'-- 结果：'Hello World'功能： 移除字符串开头和/或结尾的空白字符（如空格、制表符、换行符）或其他
《银行智能数据平台在Cloudera CDP7.3下的全链路配置指南》摘要：本文详细介绍了基于Cloudera CDP7.3（或国产CMP鲲鹏版）构建银行智能数据平台的实施流程。涵盖安全认证（Kerberos+LDAP）、统一网关（Knox配置）、核心系统数据接入（包括交易流水、渠道日志等）、计算调度（批处理/实时计算）、AI建模（CML环境）以及治理监控（Ranger权限控制、Atlas血缘追踪
可以看到内部涉及了很多的类，而这3个是比较典型的类。用来管理内部。最后，在针对查看一下他的初始化方法，startSupervisorActor//获取对应的 actorSystem} else {} else {port = -1;//启动对应的 startSupervisorActor//SupervisorActor.startSupervisorActor 方法//这里没有用工厂方法，应该是
解析（解）→ 语义验证（语）→ 逻辑计划（逻）→ 优化（优）→ 执行/翻译（执）。可用口诀“解语逻优执”帮助快速记忆这些阶段。理解每个阶段的核心机制和代码实现，对于使用 Table API 进行实时计算和进行底层优化非常重要。
在系统设置模块中，提供了丰富的选项，比如"系统还原"、"启用/禁用搜索热点"、"启用/禁用小组件"、"启用/禁用驱动更新"等功能。其中"Windows更新"控制功能特别实用，可以避免系统频繁自动更新。这款工具的功能分为六个主要部分，包括系统设置、高级设置、Defender管理、应用程序控制、常用软件管理和系统信息查看，几乎涵盖了所有常见的系统调整需求。高级设置模块建议用户开启全部功能，这里不仅可以
从文本-图像到文本-语音的融合突破，核心在于共享表示学习和跨域迁移技术。这解决了模态差异问题，提升了模型泛化能力（如在语音助手和跨媒体搜索中的应用）。更高效的少样本学习。强化多模态交互的注意力机制。扩展到视频等更多模态。这一突破标志着多模态AI向通用智能迈出关键一步，技术可靠且已在工业界部署（如Meta的Llama模型系列）。如果您有具体场景，我可以提供更针对性的分析！
本文介绍了如何通过Docker和Flink CDC实现Db2到Elasticsearch的实时数据同步。首先使用docker-compose部署Db2、Elasticsearch和Kibana环境。然后在Flink中配置Db2 CDC源表和Elasticsearch目标表，通过SQL建立同步管道。随后演示了在Db2中执行增删改操作后，数据如何实时反映到Elasticsearch索引中。文章还提供了
本文探讨了基于Flink CDC + PolarDB-X + Elasticsearch技术栈的实时数据同步解决方案。该方案针对企业数字化转型中对数据实时性的毫秒级需求，克服了传统ETL批量处理和早期CDC工具的局限性。PolarDB-X提供分布式binlog机制，Flink CDC实现流批一体同步和Exactly-Once语义，Elasticsearch作为实时查询载体。文章详细解析了三者的核心
【代码】Spring Boot集成Flink实现ES数据同步。
通过本指南，您已掌握使用Flink CDC实现MySQL到Elasticsearch实时同步的核心方法。整个过程高效、可靠，适用于生产环境。关键优势包括毫秒级延迟、exactly-once语义（通过Flink检查点保证）。建议参考Flink官方文档深化理解，并根据业务需求调整数据处理逻辑。遇到问题，欢迎在社区论坛寻求支持！
使用 Apache Flink CDC 3.0 实现 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步
本文介绍了使用Apache Flink构建实时ETL管道的完整实现，从Kafka读取数据到Elasticsearch存储。主要包括：1)系统架构概述，展示数据从Kafka经Flink处理到Elasticsearch的流程；2)依赖配置(pom.xml)，包含Flink核心、Kafka/ES连接器等关键组件；3)数据模型定义，区分原始事件和处理后事件的结构；4)ETL作业实现，涵盖异常处理、数据转换
Flink 2.1 SQL在数据智能领域取得重大突破：1）通过ML_PREDICT函数实现SQL与AI的无缝集成，支持大模型和RAG工作流；2）创新性提出DeltaJoin和Multi-way Join方案，解决传统流式Join的状态膨胀问题，性能提升显著；3）引入VARIANT类型高效处理JSON数据。未来将重点增强向量搜索、多模态处理等AI能力，扩展Join优化方案，使Flink SQL成为构
4-bit量化更适合生成式任务（如聊天机器人），8-bit更适合精度敏感任务（如翻译）。普通电脑部署时建议搭配量化缓存技术（如PageAttention）进一步降低内存峰值。大型神经网络模型（如GPT、BERT等）通常需要数百GB显存，难以在普通电脑上运行。量化技术通过降低参数精度，实现模型压缩与加速。
摘要：本文整理自京东零售技术专家张颖老师，在 Flink Forward Asia 2024 生产实践（二）专场中的分享，介绍了基于Flink构建的推荐系统数据，以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分：样本特征可解释指标Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～京东推荐系统的数据体系极其复杂，从召回、模型到策略和效果评估，每个环节都需要强大的海量数据处理
Flink SQL执行流程解析 Flink SQL的执行流程分为两个核心阶段：首先通过TableEnvironment将SQL语句转换为Operation，随后将Operation转化为Transformation进行分布式执行。在第一阶段，INSERT INTO等SQL语句通过Calcite解析器完成词法语法分析，生成SqlNode并校验后转换为ModifyOperation。第二阶段根据Ope
尝试体验了下，非常丝滑，在功能基本完善之后，还可以上传至自己的github仓库，实现版本管控，如果后续丰富功能，可以继续与它互动，生成的新版本，继续保存上传即可。最近学习Flink，为了快速掌握它，使用了Google AI Studio的build创建了一个APP，用于测试Flink的掌握程度。我的流程是这样的，使用Gemini 2.5 Pro帮我生成提示词。
本文介绍了使用SseEmitter替代WebSocket实现Flink调试控制台日志实时推送的方案。
下面来看一下字节最新开源的多模态文档解析方案。
Macbook Pro 鼠标卡顿问题答案：目前无解，只能改善。该问题最早能追溯到 2015年。https://jingyan.baidu.com/article/ff42efa93632c5c19e220208.html原因 据说是无线频段冲突。** 电话咨询罗技售后，求推荐macbook pro 无线鼠标：**. 回复：如果使用 macbook 不推荐购买罗技鼠标。不是段子大家可自己打电话。以下
本文提出了一种面向大模型应用的实时数据流处理架构，通过FlinkCDC+Milvus增量索引+动态Prompt注入技术，实现知识库分钟级更新与毫秒级查询。该架构创新性地采用时间感知向量编码与热点数据预加载算法，将知识新鲜度从T+1提升至T+5分钟，查询延迟从2.3秒降至180毫秒。系统包含完整的数据摄取、索引更新和模型调用全链路实现，已在金融舆情分析和电商商品知识系统中稳定运行，日均处理千万级知识
通过以上步骤，可实现Flink的实时计算能力与Anyline的灵活数据管理深度整合,发挥Flink的实时计算能力与Anyline的灵活数据管理优势，适用于需要快速响应业务变化的场景。结果数据存储后，通过Anyline的低代码API或SQL接口对外暴露查询服务。
本文整理自畅捷通总架构师、阿里云MVP专家郑芸老师在 Flink Forward Asia 2023 中闭门会上的分享。
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