上期写了NL2SQL，相信看过的朋友应该都对现在大模型在数据交互办公层面的探索和发展都十分感兴趣，在此商业化的产品市场上也有很多，比如阿里云的析言GBI：腾讯云的ChatBI：像此类的产品可以说是最贴切业务的。在许多业务场景中，用户最关心的是如何快速获取最终的数据结果，而不是去理解数据是如何被提取和处理的。学习数据获取的复杂过程往往是一个高成本的障碍，而降低这一成本直接关系到产品的吸引力和用户的转

前言配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上完成了Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql和Spark框架在CentOS下部署搭建。Spark的组件Spark SQL的部署：Sp

NL2SQL的出现，彻底改变了人与数据交互的方式。它通过将复杂的SQL查询隐藏在自然语言输入背后，极大地降低了数据获取的门槛，让业务人员无需依赖技术背景就能直接获取所需的信息。随着自然语言处理技术的不断进步，NL2SQL的应用场景将愈加广泛，覆盖从企业报表到智能客服等各个领域。未来，随着模型的泛化能力增强和实时性能优化，我们可以期待NL2SQL技术在数据驱动的决策中扮演更加重要的角色，让“零成本与

此系列的前三篇文章已经将整个数据仓库的所有构建逻辑流程讲的十分清晰，等于是我们已经把框架搭建好了，接下来就是填充框架内各个组件层级的内容了。我们已经将数据仓库分为三层，分别是ODS数据引入层、CDM数据公共层和ADS数据应用层，现在我们需要根据业务来逐渐将这三个层面给丰富起来。首先由下到上需要先构建ODS层，那么本章内容我们就来了解ODS数据引入层的搭建规范和对应需求业务的搭建流程。

数据库设计用于支持日常业务操作和事务处理。数据结构高度规范化，注重数据的一致性和实时性。优化事务处理性能，处理频繁的读写操作。数据仓库设计用于支持数据分析和决策支持系统。数据结构非规范化，存储大量的历史数据。优化查询性能，支持复杂的多维分析和大规模数据处理。数据库(Database)数据仓库(Data Warehouse)面向事务分析数据类型细节、业务综合、清洗过的数据数据特点当前的、最新的历史的

深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。与AIGC相关联的，其实语音模块在近来市场上面活跃空间很大。从智能手机的语音助手到智能家居中的语音控制系统，再到银行和电信行业的语音身份验证，语音技术的应用日益广泛。

如果你发现数据结构看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。我会确保你能够理解知识并顺利运用到实践中。作为一个从事数据建模五年的专业人士，我参与了许多数学建模项目，了解各种模型的原理、建模流程和题目分析方法。我希望通过这个专栏让你能够快速掌握各类数学模型、机器学习和深度学习知识，并掌握相应的代码实现。每篇文章都包含实际项目和可运行的代码。我会紧跟各类数模比赛，将最新的思路和代

灵感源于之前写过的Github中Readme.md中可以插入自己的js图片和动态api解析模块，在展示方面十分的美观：具体来说，你可以使用标签来嵌入图像，并使用src属性指定图像的URL。我们可以通过访问这个API端点，可以获取到一张包含指定GitHub用户统计信息的图像，然后可以在GitHub的README文件中使用这个图像来展示用户的GitHub统计信息。那么如果我们想要像大家展示我们其他媒体

最近做了一些个人项目，内部逻辑还是挺多的，而且也有想要开源的想法，但是总不能直接把源码端给大家直接运行，有一些需求还有萌新小白用得上的，所以还得做一个可视化的UI。想了想能够通过Python建立的UI工具，在我印象中有PyQt5和tkinter这两个还算常见，wxPython没见过几个人用过，所有还是打算写一个PyQt5的教程入门文章带大家操作实践一下PyQt5的用法。之前网页或者博客很多篇都是P

损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常