指定python版本为3.10 解决，具体原因不明，可能为： python 3.12 时，由于自带的 pip (22.3.1) 版本较低，使用了在 python 3.12 中删除的废弃 API pkgutil.ImpImporter，其在 python 3.3 中标记为 deprecated。但是升级了pip为34.0 也没有解决。在初始化之前，需要设置环境变量，flask是一个python we

2024年5月9日，阿里云官方在AI智领者峰会中官宣了通义千问2.5版本，并开源了1100亿参数模型。

【代码】【机器学习sklearn实战】逻辑回归（Logistic regression）

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数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。它的主要目标是将来自多个不同数据源的数据整合到一个统一的、易于访问和分析的数据存储库中。

本博客参考自：Android Fragment详解(五)：Fragment与Activity通讯将Fragment添加到Activity之后，Fragment必须与Activity交互信息，这就需要Fragment获取它所在的Activity，Activity也能获取它所包含的任意的Fragment。可按如下方式进行：Fragment获取它所在的Activity：调用Fragment的getA

本文总结了在数据集线性可分情况下，使用支持向量机算法进行分类的思想——硬间隔最大化。然而，在多数应用中，数据集并非线性可分，如果只是在分类边界附近少数点造成线性不可分，这种情况下需要在硬间隔最大化目标函数基础上，引入松弛变量和惩罚因子，然后通过拉格朗日对偶性求解，这种方法称为软间隔最大化。如果大量样本线性不可分，则需要引入核技巧，往高维空间映射，转化为线性可分。对于这两部分内容，在后续博客中在总结

由于上述的超平面只能解决线性可分的问题，对于线性不可分的问题，例如：异或问题，我们需要使用核函数将其进行推广。一般地，解决线性不可分问题时，常常采用映射的方式，将低维原始空间映射到高维特征空间，使得数据集在高维空间中变得线性可分，从而再使用线性学习器分类。如果原始空间为有限维，即属性数有限，那么总是存在一个高维特征空间使得样本线性可分。若∅代表一个映射，则在特征空间中的划分函数变为：按照同样的方法

大数据基础服务平台是一种用于管理、存储、处理和分析大量数据的平台。它提供了一系列的大数据处理和分析工具，包括 Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink、Zookeeper、Kafka 等，使得企业和组织能够更好地理解和利用他们的数据。随着 Cloudera 和 Hortonworks 合并后，逐步将 CDH 和 HDP 停止免费使用后，市场上便掀起了对大数据基础服务平台的替代浪潮

怎么样让大量的 ETL 任务准确的完成调度而不出现问题，甚至在任务调度执行中出现错误的情况下，任务能够完成自我恢复甚至执行错误告警与完整的日志查询。Airflow支持各种数据处理库和系统，如Spark、Hive、Pig等，并具有强大的调度能力和丰富的插件生态。Luigi是由 Spotify 开发的Python库，用于构建复杂的批处理任务管道。Apache DolphinScheduler 是一个分