前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，例如变量name、age等。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求描述 某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现 做以下说明 ?..., detail)))) message1 from user_info group by user_no order by user_no collect_set形成的集合是无序的...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
然而，任何新技术的发展都并非一帆风顺，纯RL训练也带来了一些挑战。...行业启示：AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战DeepSeek R1-Zero的成功实践，为AI领域的发展提供了全新的视角。...未来展望：从推理到通用智能尽管DeepSeek R1取得了令人瞩目的突破，但要实现真正的通用智能，仍有很长的路要走，其当前存在的局限性也为未来的研究指明了方向：多语言与工程任务拓展：目前DeepSeek...通过纯强化学习与蒸馏技术的创新应用，DeepSeek团队不仅成功验证了模型自主进化的可能性，还构建了一条从理论研究到产业落地的完整链条。...在这个充满挑战与机遇的时代，DeepSeek R1的探索无疑为我们照亮了前行的道路，激励着更多的研究者和创新者在AI领域不断探索、勇攀高峰。
大宽表架构 为了解决微服务应用架构中，跨多个基础服务 join 联合查询问题，需要引入一种“大宽表”架构模式，简单来说就是将各种需要关联的基础服务数据提前关联计算好，并存储到一个强悍的数据产品中，基于此数据产品提炼新的基础服务或者业务服务...数据架构模式 图示：订单中心关联查询，由数据服务提供 如图所示，订单中心的各种复杂查询由订单维度数据服务完成，数据服务独立于基础服务，与基础服务属于同一服务层次，数据服务依赖的数据库采用大宽表模式构建...数据同步 在大宽表架构模式下，数据服务不负责数据的产生与维护，数据来源于基础服务，从基础服务到数据服务，中间需要打通数据同步，解决了数据同步关键问题，也就解决了微服务架构模式与数据架构模式融合。...首先，ES最核心的是倒排索算法，支持任意复杂条件组合查询，大宽表的目的就是为了便于数据查询检索，而不必定制化的指定字段创建索引，同比传统数据库左侧原则检索算法，要灵活很多； 其次，ES数据模型构造基于Free...Schema理念，应用层面采用Json填充，支持局部数据变更，提供了非常灵活的机制，大宽表模式数据构建时，原则上无法保证所有关联数据表完全同步更新，有了这种灵活模式，就不必拘泥于此； 最后，ES架构设计的特性
自定义异常：灵活应对特定问题 结语 在人类的日常生活和编程世界中，异常都是无法绕过的存在。...而在编程中，异常则是指在程序执行过程中遇到的问题，如空指针、数组越界、类型转换异常等。就如同生活中我们会感到不适，需要采取相应措施治疗，代码中的异常也需要得到妥善处理，以确保程序的正常运行。 2....错误（Error）：这是由Java运行时产生的系统内部错误或资源耗尽引起的，与代码本身无关。通常的处理方式是通知用户并终止程序。...通过本文的介绍，我们对异常的概念、体系结构和处理方式有了更深入的了解。合理处理异常，可以有效地提升程序的稳定性和可靠性，确保程序在各种情况下都能够正常运行。...让我们在编程的世界里，牢记异常处理的重要性，编写出更加健壮的代码。
事实上，从2017年第一届LiveVideoStackCon音视频技术大会开始，AI主题就没有缺席过，但直到2019年，AI在音视频方面真正的落地应用才陆陆续续在LiveVideoStackCon上体现...此外，内容理解还能帮助更好的处理视频，比如可以针对不同的视频内容选择不同的Codec，以及相关的编码工具；也可以找到视频中人眼最关注的部分，分配更多的码率，降低不易察觉的画面的码率，在保证用户体验的前提下降低码率...图像增强 关于图像增强大家谈的很多，也许你在看一些热门影片的时候已经用到了AI加持的图像增强技术。...ABR算法需要关注客户端的视频缓存，以及当下的最大带宽，从而去预测未来一段时间提供给该客户端的码率。AI的出现可以进一步提升ABR的效果，最著名的要数MIT提出的Pensieve。...去年，著名的网络技术学术会议SIGCOMM上，也有二十多篇是关于机器学习的。 语音识别与语音合成 从Siri到小冰，从智能手机到智能音响，语音识别已经无处不在，无需赘述。
Lenssen至今还记得他第一次从谷歌获得激增的页面浏览量的时刻。 当时他运营了一个名为Games for the Brain的游戏网站大约三年，但没有引起太多关注。...用现在的话来说，Lenssen和他的博客群是最早的内容创造者。从Wordle到美食Instagram，他们的品味和感觉影响了今天的许多数字媒体。...从留言板到搜索，再到聚合器和博客，「All Your Base Are Belong To Us」的传播为此后一切的发展奠定了基础。...2000年到2010年的互联网发展史往往被描绘成从搜索引擎到社交网络的转变。但从某种意义上说，PageRank可以衡量在线讨论，并且影响着讨论的流向。...成千上万的美食博主都在搜索如何为谷歌优化博客的建议。谷歌排名靠前的建议很糟糕，但他们还是在使用，现在，他们的博客看起来都一样。 从某种意义上说，这就是谷歌在塑造内容的制作方式。
发现之前写R-CNN系列的文章，侧重于结构设计层面的，比较零散，我写一个侧重于从R-CNN到Mask R-CNN设计思路是如何演变的，对R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask...第二个输出是边界框回归的偏移量 ，其中 表示的是第k个类别对应的proposal的偏移量，xywh分别表示中心点和宽高，即输出维度为4K，每4个维度对应一个类别的偏移量。...从上图可以清清楚楚的看出从R-CNN到Mask R-CNN框架是如何演变的。 可以分成两个支线看：训练流程和推理框架。...训练流程上 R-CNN -> Fast R-CNN极大精简了目标检测框架的训练流程，从4个独立训练流程精简成了2个独立训练流程。...从传统视觉到深度学习，RGB简单直接的应用CNN构造了R-CNN检测器，开启基于深度学习的目标检测新时代；从R-CNN到Fast R-CNN、Faster R-CNN通过实验观察和思考，发现问题，解决问题
作为国内最大的社交巨头，腾讯如何运用AI 技术应对安全挑战？AI时代下，安全攻防又有哪些新变化？...胡珀首先分享了对AI本身的安全问题的考量与反思。他在演讲中提到，AI将是下一次的工业革命，但不可避免的存在安全方面的局限性。智能设备渗透到各行各业，也将会带来很大的安全隐患。...面对AI时代的安全隐患，TencentBlade Team不断探索AI在具体场景下的安全应用，在胡珀看来，“安全绝不仅仅是被动的事后处理，而是也要主动研究最前沿、最尖端的技术，用未雨绸缪的前瞻性研究来武装我们的工作...我的一部分工作是属于安全研究，一直以来我们的理念就是安全绝不仅仅是被动的事后处理，而是也要主动研究最前沿、最尖端的技术，用未雨绸缪的前瞻性研究来武装我们的工作。...最后平均准确率从80%到了96.4%，效果还可以，但机器也有误报，我们现在采取双引擎在跑，避免出问题。 ?
但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域的应用及其面临的挑战。...医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面：从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规模化的医疗语料库...大模型可以自动从大量医学文献中提取知识，识别重要的疾病信息、治疗方法和疾病-基因关联等，迅速整合多个数据源，提供有价值的医学知识。...（二）医疗大模型面临的技术挑战与局限尽管大模型在医疗领域应用有着巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但与此同时也必须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑战和局限。...（二）医疗大模型中数据的隐私和安全性保障医疗大模型的应用与发展也带来了对数据隐私保护和数据安全性的重要关切，面临着伦理、法律和安全挑战。
对此，俊林老师在《S 型智能增长曲线：从 DeepSeek R1 看 Scaling Law 的未来》一文中提出的观点——Scaling Law 呈现 S 形曲线，并且多种 Scaling law 可以叠加...尽管 R1-zero 的可解释性有所下降，但它能够自主生成 DSL（领域专用语言）完成推理。这引发了一个新的思考：推理是否必须依赖人类可理解的文本？文本交互是否是必要的？...因此，如何在测试时设计更高效的推理方式，成为未来模型优化的关键方向。 传统方法的挑战 循环神经网络（RNN）：依赖向量传递上下文，但受限于固定大小的隐藏状态，难以存储长期依赖信息。...这一融合的主要挑战是算力和推理质量之间的可控权衡，这里我有如下大胆的猜测： 动态路由机制 类似于 MoE（专家混合模型）的架构，未来推理模块将根据任务动态激活。...这其实也给了硬件厂商，尤其是 ASIC 供应商弯道超车的机会，2025 年也同样谨慎看好硬件加速赛道和推理赛道。 写在最后 2025 年，无论从技术还是商业角度，都是激动人心的一年。
本来想着R语言虽然重要，但是肯花心思学习的人可能还是少数，大家可要持之以恒哟。今天，我们就开始进入到《R语言从入门到精通》的第二节：R和RStudio的使用。...上节课程中，我们讲解了R和RStudio的安装，（错过的朋友，可以直接点击这里 ? ）R语言从入门到精通：Day1-R语言的安装，本节内容我们来学习如何使用他们。...R的使用 科·研·猫 R呢，就是R语言的“本体”，我们在电脑上安装好了之后，就会出现这样的一个图标： ? 我们把它双击打开，就是R的图形化界面RGui： ?...RStudio的运行 科·研·猫 上节课已经说过，RStudio是R语言的一个非常优秀的编辑器，它集成了R代码的编写、运行、调试、可视化等等非常多的功能。...如下图红框所示：点击软件左上方一个绿色的＋按钮，点击R Script即可新建一个R的代码。 ? 而后，我们就进入到这样的一个界面布局当中，也是我们最常见的布局： ?
今天我们来聊一聊 DeepSeek，在实际应用中那些“坑坑洼洼”的挑战，以及我们是如何“打怪升级”克服这些挑战的。可能有的小伙伴会觉得，“DeepSeek 是不是就是一个简单的工具？...虽然 DeepSeek 本身功能强大，使用起来也挺友好，但在面对复杂的实际应用时，它也并非没有挑战。...当然，这一切还是要看硬件环境和具体应用场景的需求。2. 实际场景适配：从理想到现实的过渡有些事情，在理想中的运行是美丽的，然而在现实的应用中却可能会面临一堆“摩擦”。...最后的总结：挑战虽多，但迎刃而解DeepSeek 确实是一款非常强大的工具，能够帮助开发者在实际应用中解决一系列数据匹配与语义理解的问题。...记住，技术上没有什么是完美无缺的，挑战往往是我们迈向更高阶的契机。每次攻克一个难题，都会让你在这条开发的路上走得更远。
落地的挑战是什么？ 1、回顾Intent-centric 是什么？...拓展阅读 ：UniswapX研报(上)：总结V1-3发展链路，解读下一代 DEX的原理创新与挑战 2.1.2、UniSwapX是什么？...（具体执行逻辑解读可参考上文拓展阅读里的b站直播录屏） 总之，这是一套比起元交易更为通用的免Gas方案，即不存在非标的混乱，也没有向前兼容性问题（元交易需要合约的改动支持） 3、Intent落地的挑战有什么...综上所述，意图确实很美好，意图也必然是持续发展和优化的方向，抛开商业模式的挑战之外，还有那些技术细节是其落地的核心难题呢？...未来的Intent的模式上要么是类似UniswapX从手续费上创造营收补贴对手方的意愿，要么从整体系统用户分级的角度，少量付费高客单价用户和大量不付费但是重要生态构成的用户。
本文将从嵌入式软件开发的角度，探讨车载嵌入式软件中网络协议的演变，尤其是从CAN总线到Ethernet的过渡。 1、CAN总线的优势与局限性 CAN总线是车载电子系统中最为广泛使用的通信协议。...3、从CAN总线到Ethernet的过渡：挑战与解决方案 尽管以太网在带宽、灵活性和标准化方面具有明显的优势，但从CAN总线到Ethernet的过渡并非一蹴而就，存在一些挑战： (1) 兼容性问题 车载网络中大量现有的...随着车载网络需求的不断增长，从传统的CAN总线向Ethernet过渡的趋势将越来越明显。 特别是随着自动驾驶技术和智能网联汽车的快速发展，车载以太网将成为实现高带宽、低延迟、大数据量交换的核心平台。...从CAN总线到Ethernet的过渡，既是技术的必然发展，也是对未来汽车智能化、自动化需求的回应。...虽然这一过程充满挑战，但随着实时以太网（TSN/AVB）和混合网络架构的推广，车载以太网将成为未来智能汽车通信的主流技术之一。
事实上，从那时起，卷积神经网络不断获得完善，并已在 ImageNet 挑战上超越人类。 ? 现在，卷积神经网络在 ImageNet 的表现已超越人类。图中 y 轴代表 ImageNet 错误率。...虽然这些结果令人印象深刻，但与真实的人类视觉理解的多样性和复杂性相比，图像分类还是简单得多。 ? 分类挑战赛使用的图像实例。注意图像的构图以及对象的唯一性。...如何生成区域 让我们花点时间看看 Faster R-CNN 如何从 CNN 特征生成这些区域提案。...想象一下，我们想要的是与原始图像中左上方 15x15 像素对应的区域（见上文）。我们如何从特征图选择这些像素？ 我们知道原始图像中的每个像素对应于原始图像中的〜25/128 像素。...展望 在过去短短 3 年里，我们看到研究界如何从 Krizhevsky 等人最初结果发展为 R-CNN，最后一路成为 Mask R-CNN 的强大结果。
在这篇文章中，我们将探讨软件工程领域的一种趋势，即软件工程师的价值中心正从传统的构建阶段向设计阶段转移。...这一变化不仅反映了技术进步和行业需求的演变，而且对软件工程师的职业生涯、技能发展以及整个软件开发生命周期都产生了深远的影响。...然而，随着技术的发展和市场的变化，软件项目的复杂度和用户期望值都在不断增加。用户体验、系统设计的可持续性和可扩展性成为了项目成功的关键因素。...这一转变不仅提高了软件工程师的价值，也为他们的职业发展打开了新的方向和机会。 五、结论 总的来说，软件工程的价值中心向设计阶段的转移是市场需求和技术发展共同作用的结果。...对于我们来说，这既是一个挑战，也是一个机遇，意味着我们可以在软件开发的更多领域发挥作用，为创造更加优秀的软件产品贡献自己的力量。
但更多的代码从业者在使用中却发现，在众多的低代码平台中都是“别人家的代码”其可视化主要是别人家的代码图形化做的好。而自身如果想实现图形化还是得从图形化入手再重新学习别人家的代码。...这其实对于当前的低代码提出了一个新的挑战，图形化究竟是灌输给大家一种适合图形化展示的代码组合和撰写方法，让大家去学习以便于做出更好的支持图形化展示的代码软件，还是从根本上构建一种图形化的工具体系成为事实代码标准...Onion 图生代码系列博文，将从这个问题入手，从图形表现以及代码设计方面去探讨，图形（可视化）与代码涉及的一些基础关系，并视图从“图生代码”这个角度去考虑怎么去规范“图形可视化设计”以及如何逻辑成为严谨的设计代码...本文作为系列博文的开始，首先从现状做一个简要的分析。 一，常用视图 （1）表单 在可视化系统最初的应用中，都是以表单来作为载体的。...其早期的形式也形成了一些智能表单、电子表单等应用直到现在很多主流的低代码系统仍然会保留这一基础的表单载体作为，工作流程的载体。
在这些技术创新的背后，又潜藏着怎样的逻辑思路？从R15到R17，各阶段的作用，究竟是什么？ 今天这篇文章，小枣君将带领大家找到答案。...Massive MIMO 在深入挖掘频谱资源潜力方面，技术挑战就更大了。这里面涉及到了大量的底层技术创新，包括多址技术、调制技术、编码技术、物理层结构等，都需要重新进行设计。...R16在R15的基础上，进一步完善了uRLLC和mMTC场景的标准规范，从而贡献了第一个5G完整标准，也是第一个5G演进标准。 从本质上来说，实现对垂直行业的支持和赋能，是R16最重要的使命。...█ 结语 曾经有人说，5G从R15到R17的发展过程，就像一个盖房子的过程： R15版本是5G技术标准的“毛坯房”，搭建了基础和框架。...5G的第一阶段，是一个动态拓展的过程，移动通信技术开始赋能行业互联网和数智化变革。 我们通过前面所说的这些技术创新，不断挑战着香农理论的极限，摸索着通信技术未来发展的方向。
从默默无闻的小角色，逐步成长为今天国际市场上一股不可忽视的力量。数据库技术的发展对于中国的信息化建设来说，不亚于一场“革命”。...开源数据库的冲击与应对策略除了国际巨头的竞争压力，开源数据库的兴起也是国产数据库面临的另一大挑战。...结语中国数据库技术的历史经验总结回顾中国数据库技术的发展历程，我们可以看到一个从无到有、从追随到领先的壮丽篇章。...从20世纪80年代的初步引进和探索，到90年代的技术突破与自主创新，再到2000年代的快速成长，以及面对国际竞争的严峻挑战，中国数据库行业一路走来，积累了丰富的经验和深刻的教训。...对未来发展的展望与期许展望未来，中国数据库行业面临的挑战依然巨大，但机遇同样也无处不在。
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