相信每个人都遇到过急需证件照，但手头还没有的尴尬处境。前段时间，我有个项目突然急需个人证件照，而且点名需要1寸的。去实体店拍摄证件照是件麻烦的事。为了制作证件照，很多时候我们都是寻找各种在线证件照制作工具。但往往发现效果不咋地，还一堆广告，要不就必须开通会员才能去水印或者下载。最后无奈，只能手动PS...

Marker是一个开源的PDF转换Markdown工具，利用深度学习技术高精度转换PDF为Markdown格式。它支持多种语言，自动去除页眉页脚等非内容元素，并能处理表格、代码块和图像。本文介绍了Marker的安装、配置和使用方法，并展示了其实际效果。测试结果显示，Marker能够高效地将PDF转换为Markdown格式，提高文档的可读性和使用效率。

鸿蒙

Cursor是一款强大的代码编辑器，支持Windows、macOS和Linux系统安装。本文介绍了Cursor的安装教程和使用教程，包括安装步骤、设置中文、使用注记等。购买Cursor pro会员可以享受更好的使用体验。

本文介绍了数据标准的概念和管理对象分类，阐述了数据标准管理的重要性，构建了数据标准的组织架构，并探讨了数据标准的落地实施问题。通过实例说明，建立数据标准体系框架对于提升数据质量、促进数据共享和流通具有重要意义。

本文介绍了数据治理中数据标准落地的挑战和解决方案，包括优化信息系统开发流程、建设指标库、利用数据质量提升驱动数据标准化等。同时提出了数据标准落地的契机和融入日常工作过程的方法，包括厘清职责、平台对接联动、数据标准闭环管理机制和标准落地的文化宣贯等。最终实现数据标准的切实落地，满足监管要求，减轻业务报送工作，促进数据共享和实现数据价值。

数据资产入表是将企业数据资源以资产形式纳入财务报表的管理和计量过程。有助于提升企业的数据资产运营和变现能力，促进数据流通和使用，展现数字经济实力。通过数据资产清点、分类、评估、治理、管理和利用等步骤实现。数据资产入表有助于企业更好地了解自身数据规模、质量和价值，制定更合理的数据策略，挖掘数据价值。

数据资产入表是企业将数据资源纳入财务报表管理和计量的过程，有助于提升数据资产运营和变现能力。实施数据治理是激活数据要素价值的基础工程。本文介绍了数据资产入表的相关概念、实施准备、数据治理的流程和要点，包括顶层设计、技术体系、数据服务和洞察等方面，旨在为企业提供方法论和思路参考。

本文介绍了多点DMALL在大数据架构变迁中引入Apache Celeborn的过程和升级演化。通过引入Celeborn解决Shuffle数据处理问题，采用存算分离方案构建云原生大数据集群。文章还提到了版本跟踪升级、从on Premises到on Kubernetes的转型、从Hostpath到PVC的过渡以及BestEffort带来的不稳定问题等解决方案。

本文介绍了BigDecimal除法运算中精度的正确设置方式，并演示了不同处理方式在多线程环境下的影响，强调了异常处理的必要性。

本文介绍了在CentOs7.x虚拟机上安装Java15和MySQL8.0.28环境后，如何安装部署SeaTunnel。包括下载安装包、设置环境变量、安装连接器插件、启动命令等步骤，并提供了执行官方client提交任务demo的过程和结果。

本文介绍了在Windows 10环境下，Apache Seatunnel的源码包下载、环境准备、项目配置、源码编译运行以及MySQL数据库之间的单表数据同步的详细步骤。包括遇到问题的解决方案。

介绍JavaScript中实现字符串模板替换的多种方法，包括基础技术和高级应用。通过示例演示不同方法的实现和使用场景，提供功能使用思路和开发技巧分析。

本文介绍了使用Python和geopandas库解析Shape文件的流程，包括读取prj文件获取坐标、读取shp文件信息并转换为GeoDataFrame、坐标系转换、生成可视化图片和导出excel等操作。同时提供了命令行解析方式，并说明了相关的python函数和工具的使用方法。

本文介绍了在Kubernetes集群生产环境中处理常见故障的步骤和方法。包括故障识别、诊断、修复和预防措施等。

本文为算法工程师的技术路线图指南，涵盖工程基础、算法基础、算法工程交叉和工程深入方向等内容。推荐学习路线包括编程语言、计算机语言理论、操作系统、软件工程和高级话题等。自我考核项包括代码质量、设计模式、质量保障和项目管理等方面。

ChatBI技术通过自然语言交互实现数据分析，具有个性化需求满足、复杂查询处理、快速响应等价值。评估ChatBI产品需考虑效果、企业级能力、成本、速度、安全等方面。常见客户问题包括与非BI厂商对比、大模型私有化部署、技术路线选择等。技术路线中，Text2DSL路线存在能力局限，需根据具体需求选择合适的技术方案。

本文详细解释了GPT模型的核心——Transformer的工作原理，包括向量化、注意力机制、多层感知机和模型输出四个阶段。文章还介绍了Transformer在多模态数据处理中的角色。

大模型（LLM，Large Language Model）的构建流程，特别是OpenAI所使用的大语言模型GPT构建流程，主要包含四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。这四个阶段各自需要不同规模的数据集、不同类型的算法，并会产出不同类型的模型，同时所需的资源也有显著差异。

本文介绍了RAG（检索增强生成）的原理和工作流程，包括其结合信息检索技术与语言生成模型的能力。通过检索模块和生成模块的协同工作，RAG能够实现基于外部知识增强的自然语言生成能力。文章还提到了RAG在知识问答系统中的应用及其优势。