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skywalking 使用docker compose部署的时候, 报:pthread_create failed (EPERM) for attributes: stacksize: 1024k, guardsize: 4k, detached.如果增加了restart:always , 会有类似:4k page, physical 123606368k(100193124k free), sw
本文汇总了8款主流文献管理工具，助力高效文献整理与检索。包括支持文件分析、多模型兼容的GPT学术版；对接Google Scholar且每日免费的WisPaper；网页信息总结工具Webpilot；GPT与Zotero结合的Zotero GPT；AI文档分析工具Humata；科研辅助平台SciSpace Copilot；免费论文预印本存储库ArXiv；以及聚焦临床指南的梅斯医学，帮助告别手忙脚乱的文
关注公众号“ 番茄风控大数据”，获取更多数据分析与风控大数据的实用干货。 本文主要介绍迁徙率模型和还款率模型，至于失联模型，其实也不难做，难点是在于每家公司对失联客户的定义，主要是需要把多长失时间内失联的客户定义为目标客群，这个多长时间一般会定义为一天或者三天或者七天。只要把这个定义好了，就很好办了，有需要可以私下找我。 接下来的文章着重介绍下迁徙率模型。为了解释方便，我以下文章介绍到的...
报错信息（部分）：Caused by: com.alibaba.druid.pool.GetConnectionTimeoutException: wait millis 10000, active 20, maxActive 20, runningSqlCount 3 : insert into t_push_log (*备：此问题原因之一是数据库服务器磁盘空间满了，其他可能性暂时无法提供。进入
执行删除快照操作后，群晖提示正在回收快照的存储空间时，存储池警报大作，存储池变为只读。重建阵列并修改uuid的方法来重新恢复存储空间，其原因就是虚拟磁盘的io读写可能发生超时。群晖本身对于阵列的处理机制似乎还不是很好，文件都损坏了还只是警告一个“Checksum Mismatch”？应该报大警才对。虽然群晖的存储页面显示所有三个硬盘都正常，但是实际上有一个硬盘并没有在阵列里。
说到hive的数据倾斜，可能有的小伙伴还不了解什么是数据倾斜，所以咱们这一次就从hive数据倾斜的表现、hive数据倾斜发生的原因、hive数据倾斜的解决方案这三个方面来聊一聊hive的数据倾斜。
项目中包含的数据是除南极洲，格陵兰岛，冰岛和欧亚大陆北部以外的所有全球陆地区域的精细波束（FBS、FBD）和极化（PLR）数据。PALSAR有多种观测模式，包括单极化（FBS）、多极化（FBD）以及极化模式（PLR）。FBS模式下，PALSAR雷达地形分辨率可达10m，FBD模式下可达20m。另，通过实际测试，FBS模式下DEM数据分辨率实际约12.5m。数据命名方式：采用国际遥感影像行业命名规则
最近期刊编辑对地图审核特别严，少了九段线还不让发。绍，但不是缺少数据文件，就是缺少代码。地级市的地图更少了。研究了好几天，终于凑齐。省级地图，地级市地图，包括九段线的。直接放到D:\Download，里面默认是把stata运行目录切换到这里的。第一次运行的时候需要安装spmap，grmap，后面可能还会跳出来要激活什。明：只在stata17中运行通过，其他版本不保证。代码汇总到一个叫map的do文
在流程行业从 “规模驱动” 向 “效率驱动” 转型的关键期，PLM 厂商的选择直接决定企业数字化转型成效。鼎捷数智凭借 “全链条 AI 技术、全场景落地能力、全周期服务支持”，成为唯一能为流程企业提供 “研发降本、生产提效、合规提速” 多维价值的厂商，其 “研发周期缩短 40%、采购成本降低 12%、碳足迹核算效率提升 90%” 的落地成效，已成为行业标杆。
因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享点击关注#互联网架构师公众号，领取架构师全套资料 都在这里0、2T架构师学习资料干货分上一篇：2T架构师学习资料干货分享大家好，我是互联网架构师！“有效的企业架构（Enterprise Architecture，EA）画出美好蓝图，对企业的生存和成功具有决定性的作用，是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。”，作为目前应用度
来源：数据STUDIO本文中，作者硬核总结了十多种时间序列数据分析和预测工具和python库，在我们处理时间序列项目时，可以翻开本文，根据需要选择合适的工具，将会事半功倍！在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。如果能将这些工具汇总，在以后的项目中将会很...
TradingAgents提出了一种新型股票交易框架，模拟真实交易公司的协作动态。框架中包含多种角色的LLM驱动代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师和不同风险偏好的交易员。Bull和Bear研究员代理评估市场状况，风险管理团队监控风险敞口，交易员综合辩论和历史数据做出决策。通过模拟动态协作的交易环境，旨在提升交易表现。详细架构和实验结果显示，该框架在累计收益、夏普比率和最大回撤方面优于基线
解决org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
线上出现问题之后的数据清洗是少不了的，有的可以直接通过接口或者mq补偿，有的写sql更新db就可以，但是在匹配关系比较复杂的时候就需要建立临时表做关联匹配，数据量不大可以直接用excel进行匹配。
libdmtx L边很清晰的码，居然无法识别，折腾好久才找到原因
数据来自NCDC的公只选取了中国区域（含港澳台）的观测站点数据，重新按年打包。式ISD-Lite，是简化的ISD（Integrated Surface Dat。每列固定宽度，非常易于程序解析，也可直接当做“空格分隔的CSV”使用。具体每列的含义及数据格式见isd-lite-format.txt，有详细解释。间精度：近年的数据大多为3小时数据，少量站点有1小时数据。中国气象历史数据（1942-07-
doris中sql查询使用order by数据不全问题
本文详细介绍漏斗模型的概念及基本原理，并阐述了其在平台内部的具体实现。针对实际使用过程的问题，探索基于 ClickHouse漏斗模型实践方案。
计算机毕业设计JAVA蔬菜市场在线交易系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数 据 库：MySQL5.7/8.0源码地...
作为一名深度追踪AI落地的观察者，我亲眼目睹了太多企业在大模型浪潮中折戟沉沙。今天，我要带你揭开那些让千万投资打水漂的致命陷阱——从数据泄露到战略误判，从技术脱节到组织孤岛。本文将用真实案例和实战数据，为你绘制一份避坑地图，让你的AI转型之路不再踩雷。当你满怀信心地投入千万预算，组建豪华AI团队，准备用大模型掀起一场效率革命时，现实却可能给你一记重拳——系统上线三个月，业务部门抱怨“还不如原来的E
Hadoop解决yarn报错Container exited with a non-zero exit code 1. Error file: prelaunch.err.
Dinky0.7.5+Flink1.15.4集群部署及MySQL整库同步到Doris
利用OCC配置器关闭开机跑代码(啰嗦模式)教程
在学习机器学习和机器视觉初学过程中我们难免会忘记一些python的基础语法，此博客的目的是帮助大家回忆起一些python的基础简单语法结构，方便大家查阅。输出：1yii'mi'mabmath 举一个平方的例子8输出：0 1 2 1 2 3 4function 函数定义格式输出：7函数默认参数的定义输出：5默认参数右边不......
2021年3月，阿里达摩院机器智能实验室AliceMind家族发布了最新训练的270亿参数规模的中文语言理解和生成统一模型--PLUG，但随着预训练模型规模越来越大，如何将大规模的预训练模型在下游任务上微调后直接部署成为了一个亟待解决的难题。因此，达摩院和计算平台PAI团队合作探索了基于稀疏的大规模语言模型落地方案，基于 PLUG 在各个任务上取得了超过同等规模小模型的结...
所以POI在不同使用场景下，对POI数据有不同需求，当一个POI数据平台提供一系列接口和数据输出的时候必须考虑不同场景下用户的需求和数据特点。地球资源数据云推出的数据集包括18个城市的POI数据，主要有：全国兴趣点POI数据包括餐饮服务、道路附属设施、地名地址信息、风景名胜、公共设施、公司企业、购物服务、交通设施服务、金融保险服务、科教文化服务、摩托车服务、汽车服务、汽车维修、汽车销售、商务住宅、
物模型是指将物理设备的属性、服务、事件等信息进行抽象和建模，形成标准化的数据模型，以便于设备之间的互联互通和数据交换。在物联网中，物模型是设备接入平台和应用平台之间的重要桥梁，也是实现设备智能化的基础；
“低买高卖”听起来很简单……事实上，交易获利一直是一个难以解决的问题，在当今瞬息万变且复杂的金融市场中更是如此。电子交易允许在几分之一秒内发生数千笔交易，从而为实时寻找和利用价格差异提供了几乎无限的机会。今天为大家介绍一则有关简街市场预测大赛（Jane Street Market Prediction）里获得金牌的方案。
windows server 2016默认是不安装.netframework3.5的，可以在添加删除程序中单独添加。但是有时候系统安装文件不在的时候，找不到安装程序就不能安装成功。安装方法：下载NetFx3.cab后无需解押，直接将其放于C盘WINDOWS文件夹下（C:\Windows）说没有启用.net3.5，然后就启用呗（通过 NetFx3.cab 文件安装。
熟悉java的人都知道java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace异常产生的原因是“元数据区”内存溢出了，从JDK8开始，HotSpot JVM废弃了永久区PermGen space，采用Metaspace保存class名称、字段、方法、字节码,、常量池、JIT优化代码等信息。所以出现这个异常的原因一般是加载到内存中的类太多了。通过 ps -ef|grep flink
rainmeter使用教程Rainmeter is a lightweight application for customizing your Windows desktop. Rainmeter works by installing community made ‘skins’, many of which can change how the desktop works with widg
自己摸索的
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转载自：机器之心 |参与：一鸣、杜伟、Jamin作者：Chaitanya JoshiTransformer和GNN有什么关系？一开始可能并不明显。但是通过这篇文章，你会从GNN的角度看待Transformer的架构，对于原理有更清楚的认知。有的工程师会问这个问题：图深度学习听起来不错，但是有没有商业上的成功案例？它是否...
3D格式互转：支持主流CAD格式的导入导出，如SolidWorks、PROE、UG、Catia、IGES、STEP、STL、GLB、OBJ等常用格式的互转
MySQL 处理千万级数据
这里以美团外卖为例，直接运行程序黑猫投诉网上美团外卖有2324条投诉运行结束后：大致的思路是通过 Fiddler4 获得黑猫投诉网每次刷新时的真实url，并使用for循环下request库与正则表达式获取相关数据。将数据通过wordcloud库与plotly库处理。源码...
大厂技术坚持周更精选好文作者 | 莫春辉编辑 | 黎安来源|https://mp.weixin.qq.com/s/5h2K8ektFD1ZNilCxrRbXA本文整理自华为云主任工程师莫春辉在 GMTC 全球大前端技术大会（深圳站）2021 的演讲《多技术栈及高低代码混合开发——华为云低代码平台架构探讨》。当前，华为云部门内部的前端技术栈并不统一，比如华为云...
5、PSM-DID（Propensity Score Matching with DID）：结合倾向得分匹配（PSM）和DID模型，目的是在处理组和控制组的选择非随机时，提高估计的准确性。1、传统DID（Traditional DID）：这是DID模型的基础形式，通过比较处理组和控制组在政策实施前后（两个时期）的差异，来估算政策效果。2、队列DID（Cohort DID或Panel DID）：当政
人口预测和阻尼-增长模型We are back! This post is a continuation of the series “Predicting Interest Rate with Classification Models”. I will make my best to make each article independent in a way that it won't ne
文章详细解析大模型推理显存消耗构成，以Qwen3-32B模型为例，深入分析模型参数、激活值、KV Cache等部分的显存占用。重点解释vLLM框架如何通过前向后释放、分块/流式处理等技术显著降低激活值显存使用，使实际占用远小于理论估值。指出模型参数和KV Cache是主要显存瓶颈，而激活值仅在Prefill阶段显著影响峰值。
本文为提升科研效率与文献获取质量，深入剖析8款主流文献管理工具。包括支持文件分析、总结全文及多种LLM模型的GPT学术版；对接主流学术数据库、可智能精准查找文献且免费的WisPaper；能总结分析网页信息的Webpilot；结合GPT实现本地文献总结分析的Zotero GPT；可辅助文档分析、问答及生成论文的Humata；基于GPT的科研论文辅助平台SciSpace Copilot；免费论文预印本
摘要： DeepSeek大模型通过"算力+算法+生态"三位一体重构供应链，实现全链路数据实时融合与分钟级动态优化，提升库存周转率30%、降低采购成本12%。核心突破包括：分布式算力（日处理2.3亿数据）、AI预测（准确率提升42.6%）、联邦学习跨企业协同。应用场景覆盖需求预测、智能仓储、生产计划等，通过数字孪生与多目标优化算法，实现物流成本降18.4%、碳排放减22.1%。四
本方案基于DeepSeek大模型技术，构建数据资产化全流程智能治理体系。通过自然语言处理、信息抽取、代码生成等核心能力，实现从数据采集清洗、安全脱敏到质量管控、价值评估的全流程自动化。方案创新性地采用大模型+智能体架构，将传统人力密集型治理升级为智能化模式，覆盖数据资源化、产品化、资产化三大阶段。典型应用包括数据标准化处理、智能体自动执行任务等，同时针对数据多样性、质量准确性等挑战提供多模态处理、
本文围绕离散制造业数字化转型，提出以"业务驱动、价值导向"为核心的数据治理体系构建方案。该体系通过主数据、元数据、质量、资产四大平台实现数据全生命周期管理，支撑企业从数据到智慧的闭环转化。重点阐述了数据治理的理论框架（DAMA、DCMM）、行业痛点（系统割裂、标准不一）及实施路径（战略规划、组织保障、技术平台）。特别强调主数据统一、元数据管理、质量监控等关键模块，以及数据资产盘
2、CKMSTART - 物料分类账的生产开始（生产机运行）不激活创建物料时会报错：估价范围还没有生产式的物料账簿。1、OMX1 - 激活物料分类账（配置环境）
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