近日，Java 语言之父 James Gosling 在领英上发文宣布自己即将退休。他在博文中写道：“我现在终于退休了。干了这么多年软件工程师，是时候享受生活了。尽管曾经经历过疫情肆虐、业界萧条，但在亚马逊的过去七年里，我过得非常愉快。我还有很多未尽事宜要去完成，我将满怀期待开启新征程”。

本文整理自阿里云/数据湖 Spark 引擎负责人周克勇（一锤）在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。内容主要分为五个部分： 1. Apache Celeborn 的背景 2. Apache Celeborn——快 3. Apache Celeborn——稳 4. Apache Celeborn——弹 5. Evaluation

数据资产入表就是将企业的数据资源以资产的形式纳入财务报表中进行管理和计量。

在过去三年中，来自Meta、Ahana（现为IBM）、Intel和字节跳动的工程师团队联手打造了一款名为Velox的先进执行引擎，它的设计目标是可以在各种计算引擎之间灵活组合使用。在这个过程中，他们开发出了基于C++的Presto worker，这是一个全新的查询执行引擎，它基于Velox构建，此前被称为Project Prestissimo，现在则被命名为Presto 2.0。

T-BOX的全称为Telematics Box ，远程/车载通信模块，是一个集成车身网络和无线通讯功能的智能终端设备，T-BOX实现了多媒体车机与TSP以及互联网之间的无线路由器. 使得用户有机会远程访问。车辆所配备的各ECU，实现对车辆的启停发动机、开关空调、开关天窗、开关后备箱门、开关车门、闪灯鸣笛等远程控制。并且TBOX设计有 MCU 来接收处理CAN消息,直接访问车辆所配备的各ECU。

关于anaconda 1.环境 = “好比一栋楼，在楼里面分配一间屋给各种‘包’放，每间房里面的‘包’互不影响” 2.激活环境 = “告诉电脑，我现在要用这个屋子里面的‘包’来做东西了所以要进这间屋子” 3.移除环境 = “现在这个屋子里面我原来要用的东西现在不需要了把它赶出去节省电脑空间”

一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速的查询分析（"OLAP"查询)。Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景，同时，Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面，或者当做需要快速聚合的高并发后端API，Druid最适合应用于面向事件类型的数据。

CentOS Linux 8 在 2021 年底停止更新； CentOS Linux 7 用户较多，这个版本将在 2024 年 6 月 30 日停止支持； 未来社区不会再有 CentOS Linux 的新版本，只有 CentOS Stream 不断向前发展。 上述的这些情况，红帽建议广大 CentOS Linux 用户提前行动起来，尽快选择一条适合的路径开始迁移工作。

在讲述如何解决我的需求前，说明下本篇文章的几个目的： •解决我自己实际的痛点（这当然是首位的） •介绍如何通过阿里云的低码平台快速搭建1个AI应用 •一个教程，大家如果有相同的痛点，可以自己参考实现

在解决痛点方面我们还有很多路要走，未来会继续从技术及业务两方面入手，将系统建设的更加易用、高效。

Gradle和Maven两种构建方式存在一些根本差异，选择哪种构建工具取决于我们的实际需求。Gradle功能更强大，但是，有时候一个中小型的项目不需要它提供的大多数功能，则Maven可能就是最佳选择。而Gradle则是大型项目的最佳选择。如果一直在使用Maven，但发现项目越来越大，已经不适合使用Maven，这时候就可以从Maven迁移到Gradle。

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如果你曾写过Vue或React这类型的前端框架，那么多少会知道SPA（Single-Page Application）这个名词，意思是网站仅存在一个页面的应用程序，SPA在页面需要跳转时不用等待整个网页重整刷新，只需要从服务器取得数据后渲染欲刷新的网页中的部分元素即可，也因为这项特色成为了SPA的优点。

本文详细阐述预计算模式的数据分析模式是如何被Agile Query 替代

考察客户的最近购买频率、购买金额、以及购买商品的种类或种类偏好，从而对客户进行细分和评估。

留存率反映了用户保持活跃的能力，转化率评估了用户在关键流程中的表现，而复购率则关注用户的重复购买行为

将不同维度上的聚合结果组合在一起，形成跨维度的综合计算结果。考虑多个维度之间的相互作用，从而提供了更全面的数据洞察。

计算和比较两个时间点之间的变化百分比，以揭示随时间推移发生的趋势和模式，为企业和组织提供洞察力，并做出更明智的决策。

在数据驱动的背景下，通过深入了解客户来实现更个性化、有针对性的市场营销和服务的方法。通过分群的方式，轻松掌握不同客户的消费特性和行为特征。

随着大型模型的迅速发展，各个领域纷纷尝试利用这些模型来解决重复的人工操作，或通过引入随机性和概率性来产生多样性的输出。在SQL生成领域，各种方案层出不穷，这里不一一列举，但综合来看，大模型生成的结果更多地是供人类阅读或理解，而不是供机器（程序）理解。