代码说明xgboost作为数据挖掘类比赛的必备算法，之前参加jdata比赛时，也学着使用了下xgboost4j-spark，觉得很好用，既支持分布式，同时效果和速度都比spark自带的gbdt,rf算法效果要好。模型代码包含:-train：训练-train_cv：训练带交叉验证进行参数选择-predict_eval：预测并在验证集上验证准确率-predict：预测-train_le...

本篇一共5432个字摘要：本文主要介绍阿里的深度兴趣网络DIN模型。为了解决推荐领域中用户历史行为包含大量用户兴趣信息，但只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题，阿里引入A...

假如现在hive有个分区表A，分区字段为inc_day需求是：需要将A表中的数据全部插入到分区表B中具体步骤如下：1.create B like A；2.插入数据set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;insert overwrite table ...

    结合自身面试经历，包括BAT、SF、中信等等公司所做的面试题汇总。主要包括以下几大类：一、spark相关1.Spark的Shuffle原理及调优？2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点？5.RDD持久化原理？6.checkpoint检查点机制？7.checkpoint和持久化机制的区别？8.Spa...

大模型在面对不确定问题时会选择“合理编造”而非说“不知道”，本质是评估体系在鼓励模型猜测，就像考试中“答对得1分，空题或者答错得0分，但是蒙题会有有概率答对从而得分”的规则，催生了学生的冒险行为。：模型的“胡言乱语”也分很多种，有的是低级的拼写错误（现已很少），有的是逻辑推理的失误（如计数错误），有的则是严重的事实虚构（如编造生日）。一个最简单的判断原则是：蓝色的柱子越贴近那条黑色的对角线，说明这

未来，随着上下文工程的发展，Agent 会变得更 “聪明”：它能记住你的长期偏好（比如 “你喜欢喝美式咖啡，不加糖”），能处理更复杂的任务（比如 “帮你规划整个职业生涯”），甚至能和其他 Agent 协作（比如 “订票 Agent 和酒店 Agent 协作，完成你的旅行安排”）。大模型的 “上下文窗口” 是有限的 —— 比如 GPT-4 的上下文窗口是 128k tokens（大概相当于 10 万

比如 “上次订的晚上去上海的二等座” 和 “帮我订和上次一样的票” 的向量相似度很高，调用器就能关联到上次的信息。从技术拆解来看，上下文工程的实现本质是 “信息的全生命周期管理”—— 从 “采集（源头）” 到 “处理（整理）”，再到 “存储（仓库）”，最后到 “调用（使用）”，每个环节都围绕 “让 Agent 更高效、更精准地利用信息” 展开。短期关联能力：比如用户说 “帮我订明天去上海的票”，后

当前遇到的问题是，生成折线图时，工具提示 “日期格式错误”，需要确认数据中的日期字段是否为 “YYYY-MM-DD” 格式。Agent 的上下文也是如此：任务过程中积累的历史对话、工具返回结果、中间计算步骤不断堆积，轻则导致大模型响应延迟，重则超出上下文窗口限制（比如 GPT-4 Turbo 的 128K 窗口，看似很大，处理多轮代码调试时仍会捉襟见肘），甚至推高 Token 消耗成本（按当前市场

可以尝试在系统中添加一个简单的检测逻辑：如果 Agent 连续两次调用同一个工具，且工具返回的核心结果（比如告警组 ID、关键指标）完全一致，就判定为 “重复调用”，系统会阻止本次调用，并提示 Agent：“已获取相同结果，无需重复调用，请基于现有信息分析”。这是最简单也最有效的方法。这种“自主决策” 的特性，既是 Agent 的优势（灵活应对复杂场景），也埋下了 “循环调用” 的隐患 —— 如果

段永平举了个例子：“我孩子小时候想学编程，我没反对，但我告诉孩子：‘编程很难，你可能会遇到很多挫折，如果你决定学，就要坚持下去，不能半途而废。而他的投资生涯，更是把 “懂行” 发挥到了极致：2001 年左右，网易因财务问题股价跌到 1 美元以下，濒临退市，段永平重仓买入，后来网易股价涨了几百倍，这一笔投资就让他赚得盆满钵满；段永平相信苹果会出手机大屏，是因为段总相信苹果是非常重视用户体验的，用户需