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博学的轮船Y

绕过Windows 11安装限制，Rufus带给你“奇迹”，低配电脑的春天Rufus 3.19 Beta 在开始创建可启动 Windows 安装程序时具有选项与其前身相比，Windows 11具有更严格的安装要求，包括对旧处理器的限制以及需要互联网连接和Microsoft帐户。幸运的是，有一些解决方法允许在不受支持的CPU上升级到Windows 11，并且微软公司不会阻止这些操作。但是，如果您希望仅使用本地帐户进行干净的Windows 11安装并配置系统，那么现在可以使用名为Rufus的工具轻松完成此操作。

用户936866547012

彻底搞懂Spark数据倾斜：原理解析与性能优化想象一下，您正在使用 Apache Spark 处理海量数据，一个关键的 Join 或 GroupBy 操作，本以为会很快完成，结果却发现任务卡在某个阶段迟迟不前，部分 Executor CPU 飙升、内存溢出（OOM），而其他 Executor 却闲置着，资源利用率低下。这种令人头疼的现象，正是我们今天要深入探讨的“数据倾斜”（Data Skew）。

科技最前沿

彻底搞懂Spark SQL优化：原理解析与性能调优实战在日常的大数据处理工作中，Spark SQL无疑是数据工程师的利器。它以其简洁的API和强大的分布式计算能力，成为了处理TB乃至PB级数据的首选。然而，随着数据规模的爆炸式增长和业务逻辑的日益复杂，我们常常会遇到这样的痛点：一个原本以为很快的查询，却可能耗时数小时，甚至直接OOM（内存溢出）！

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彻底搞懂Spark故障排查：原理解析与性能优化相信许多大数据开发者都曾有过这样的经历：辛苦编写的Spark作业，在生产环境运行时突然崩溃，日志中充斥着令人费解的错误信息，性能也远远低于预期。这不仅拖慢了开发进度，更可能对业务造成严重影响。Spark作为大数据处理的核心引擎，其稳定运行和高效性能至关重要。本文将作为一份详尽的指南，带领大家从原理出发，深入掌握Spark故障排查的技巧与性能优化的实战方法，助你成为真正的“排障高手”！

用户161308442217

深入理解模型灰度发布：从原理到实战在瞬息万变的AI时代，模型的快速迭代与部署是保持竞争力的关键。然而，新模型往往像一个未知的“黑箱”，可能带来意想不到的性能下降、错误率升高，甚至引发生产事故。那么，如何在保障系统稳定性的前提下，安全、平滑地将新模型推向生产环境呢？答案就是——模型灰度发布（Model Canary Release）。

PySpark实战：从数据清洗到机器学习的完整流程在当今数据爆炸的时代，处理海量数据已成为常态。无论是日志分析、用户行为建模还是物联网数据处理，传统单机的数据处理工具（如Pandas）往往力不从心，很容易遇到内存溢出、处理速度慢等瓶颈。想象一下，当你的数据集达到TB级别时，一个简单的df.groupby().sum()操作可能就会让你的机器"窒息"。

前端阿森纳

AI产品经理的核心竞争力：在技术、用户与商业的交叉点上创造价值在大模型浪潮席卷全球的今天，“AI产品经理”已成为科技行业最炙手可热的角色之一。但热潮之下，一个关键问题浮出水面：当人人都在谈“AI+产品”，真正能驾驭这场变革的产品经理，究竟靠什么脱颖而出？

前端阿森纳

七大产品设计方法论：构建卓越软件产品的思维工具箱在快速变化的数字时代，打造一款成功的软件产品早已不是“功能堆砌”或“技术炫技”的游戏。真正打动用户、驱动增长的产品，背后往往有一套系统化的方法论支撑。本文将带你深入理解七种被全球顶尖团队广泛采用的产品设计框架——从洞察用户到衡量体验，从构思创意到快速验证——它们共同构成了现代产品人的“思维工具箱”。

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解禁H200却留有后手！美国这波“卖芯片”，是让步还是埋坑？前脚还在国会喊着“要封死中国算力”，后脚就给英伟达H200开了出口绿灯——特朗普这波操作把全球科技圈看懵了。

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GitHub Star 数量前 5 的开源 AI 内部工具原文链接：www.nocobase.com/cn/blog/top…之前我们整理过很多开源 AI 项目相关的内容，包括 GitHub 上 11 款开源的 AI 无代码平台、以及 AI 低代码工具的盘点文章。AI 技术的快速演进，我们看到越来越多的开源项目开始主动拥抱 AI。

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Kusica如何多机部署中心化进群【隐语Secretflow】打开链接即可点亮社区Star，照亮技术的前进之路。Github 地址：github.com/secretflow/…

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DeepSeek开源IMO金牌模型！跑出数学推理新高度，你的算力准备好了吗？DeepSeek重磅归来！这次，新模型重新定义了数学推理的本质。在沉寂数月后，一条简短的“鲸鱼回来了”让DeepSeek再次成为焦点。

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AI学习范式变革：Ilya Sutskever最新访谈揭示后规模时代的AI发展路径—从算力竞争到研究竞争的转向AI“规模时代”正式终结？Ilya Sutskever最新访谈揭示了AI未来的方向。OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever在近日的深度访谈中直言，那个依靠堆算力、扩数据、增参数来提升模型性能的“规模时代”已经画上句号。