MinerU是一款智能PDF阅读器，可将PDF文档转换为可计算格式，支持多语言文本、表格和公式的自动提取。其名称源自"Miner（矿工）+ U（用户）"，寓意帮助用户挖掘文档中的有价值信息。安装要求包括：Windows/Mac/Linux系统、Python 3.10-3.13版本、16GB以上内存和20GB存储空间（推荐32GB/50GB）。支持NVIDIA GPU加速（可选）

MinerU是一款智能PDF阅读解析工具，主要功能包括： 核心能力：将PDF转换为结构化数据，支持表格/公式/图片提取，多语言处理（中英日等） 使用方式： 网页端：官网直接上传解析 API调用：通过Python代码实现自动化（示例包含完整文件上传、状态查询逻辑） 本地部署：支持命令行调用，需配置环境变量与参数 技术特点： 采用多模态模型（VLM）解析 提供预签名URL实现安全文件传输 异步任务处理

GitHub操作目录GitHub操作1.简介2. 注册3. 简单操作3.1 本地库联通GitHub3.2 push3.3 fetch3.4 pull3.5 clone3.6 解决冲突3.7 邀请成员3.7 fork3.8 总结4. 在 idea 中使用 git 和 github4.1. 给idea 配置 git4.2给 idea 配置 github4.3把项目推送到 github1.简介GitHu

一、数据仓库分层ODS层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理DWD层：对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化脱敏等DWS层：以DWD为基础，按天进行轻度汇总。DWT层：以DWS为基础，按主题进行汇总ADS层：为各种报表提供数据二、数据仓库为什么要分层把复杂问题简单化，将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单任务，方便定位问

数据数据采集之表同步策略全量同步: 每天都将Mysql表中所有的数据同步到hive的分区中[hive的每个分区中的数据都是当天的全量数据]适用场景: 表的数据量不大,每天既有新增也有修改数据新增同步: 每天将mysql中当天新增的数据同步到hive的分区中适用场景: 表数据量比较大,每天只有新增数据新增及变化同步: 每天将mysql中当天新增数据以及修改的数据同步到hive的分区中适用场景: 表数

阿里云协同工作配置阿里云存在多个服务，显然是无法一个人完成的，需要多个人协同开发。但是所有的服务器又都是有一个账号统一管理（一般是公司的账号），这个账号非常关键不可能让所有的开发人员人手一个，那么如何让这些程序员一起参与开发呢？这就要用到RAM子账户。一、RAM简介RAM（Resource Access Management）是阿里云为客户提供的用户身份管理与资源访问控制服务。RAM允许在一个云账

一、Flume概述1.1 Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘数据，将数据写入到HDFS，也可以将数据传送给Kafuka、spark等框架进行数据分析处理。1.2 Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1 AgentAge

机器学习主要分类有监督学习：提供数据并提供数据对应结果的机器学习过程。无监督学习：提供数据并且不提供数据对应结果的机器学习过程。强化学习：通过与环境交互并获取延迟返回进而改进行为的学习过程。1.无监督学习无监督聚类应用的一个例子就是在谷歌新闻中。谷歌新闻每天都会收集很多新闻内容。它将这些新闻分组，组成有关联的新闻，然后按主题显示给用户谷歌新闻做的就是搜索新闻事件，自动地把它们聚类到一起；这些新闻事

离线计算与实时计算的比较离线需求就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；一般是根据前一日的数据生成报表，虽然统计指标、报表繁多，但是对时效性不敏感。从技术操作的角度，这部分属于批处理的操作。即根据确定范围的数据一次性计算。实时需求输入数据是可以以序

机器学习线性回归模型线性回归（linear regression）是一种线性模型，它假设输入变量 x 和单个输出变量 y 之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量 x 的线性组合中，计算输出变量 y给定有d个属性（特征）描述的示例 x =（x1; x2; …; xd），其中xi是x在第i个属性（特征）上的取值，线性模型（linear model）试图学得一个通过属性（特征）的