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Apache DolphinScheduler存储系统详解| AI生成技术文档系列Apache DolphinScheduler 的存储系统提供统一接口，支持跨多种存储后端（如本地文件系统、云存储）进行文件存取。其核心功能是管理工作流和任务所需的资源文件（如脚本、JAR包、配置文件），并通过抽象底层存储技术，实现无缝切换存储方案而无需修改应用代码。

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【如何做好一份技术文档？】用Javadoc与PlantUML构建高质量技术文档（API文档自动化部署）在技术的浩瀚海洋中，一份优秀的技术文档宛如精准的航海图。它是知识传承的载体，是团队协作的桥梁，更是产品成功的幕后英雄。

AWS中国区中API Gateway中403的AccessDeniedException问题在互联网使用API Gateway的域名访问接口，出现403问题AccessDeniedException。具体如下：

ETL数据集成产品选型需要关注哪些方面？ETL（Extract，Transform，Load）工具作为数据仓库和数据分析流程中的关键环节，其选型对于企业的数据战略实施有着深远的影响。谷云科技在 ETL 领域耕耘多年，通过自身产品的实践应用，对 ETL 产品选型有着深刻的见解。

国产 iPaaS 与国外 iPaaS 产品相比如何？以谷云科技为例iPaaS（Integration Platform as a Service）作为企业集成的关键技术，受到了广泛关注。国产 iPaaS 产品与国外 iPaaS 产品存在诸多差异，以下将从多个方面进行分析探讨。

TIMEGPT时序大模型介绍TimeGPT, developed by Nixtla, is a generative pre-trained Transformer model specialized for forecasting tasks. It was trained on the largest dataset in history—over 100 billion rows of financial, weather, energy, and web data—democratizing time series ana

产品更新丨谷云科技 iPaaS 集成平台 V7.5 版本发布五月，谷云科技 iPaaS 集成平台保持月度更新， V7.5 版本于近日正式发布。我们一起来看看新版本有哪些升级和优化。

PyTorch API 5 - 全分片数据并行、流水线并行、概率分布一个用于在数据并行工作节点间分片模块参数的包装器。该设计灵感来源于Xu等人的论文以及DeepSpeed的ZeRO第三阶段技术。

PyTorch API 7 - TorchScript、hub、矩阵、打包、profilePyTorch Hub 是一个预训练模型仓库，旨在促进研究可复现性。PyTorch Hub 支持通过添加简单的 hubconf.py 文件，将预训练模型（模型定义和预训练权重）发布到 GitHub 仓库。

PyTorch API 6 - 编译、fft、fx、函数转换、调试、符号追踪torch.compiler 是一个命名空间，通过它向用户开放了一些内部编译器方法。该命名空间中的主要功能和特性是 torch.compile。

PyTorch API 9 - masked, nested, 稀疏, 存储复制 RNG 的状态，使得在返回时 RNG 会被重置到之前的状态。参数如果显式指定了设备，这个警告会被抑制

PyTorch API 1 - 概述、数学运算、nn、实用工具、函数、张量torch 包提供了多维张量的数据结构，并定义了针对这些张量的数学运算。此外，它还包含许多实用工具，可实现张量及任意类型的高效序列化，以及其他实用功能。

PyTorch API 4 - 分布式通信、分布式张量注意：关于分布式训练相关功能的简要介绍，请参阅PyTorch分布式概述。torch.distributed 支持三种内置后端，每种后端具有不同的功能特性。下表展示了哪些功能可用于 CPU/CUDA 张量。注意：MPI 仅在用于构建 PyTorch 的实现支持 CUDA 时，才能启用 CUDA 功能。

PyTorch API 8 - 工具集、onnx、option、复数、DDP、量化、分布式 RPC、NeMo警告：本模块中的所有函数均用于初始化神经网络参数，因此它们都在 torch.no_grad() 模式下运行，且不会被自动求导机制追踪。

PyTorch API 10 - benchmark、data、批处理、命名张量基于 PyTorch 2.7用于测量PyTorch语句执行时间的辅助类。完整使用教程请参阅： https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/benchmark.html

Spring AI聊天模型API：轻松构建智能聊天交互在当今数字化时代，智能聊天功能已成为众多应用程序提升用户体验、增强交互性的关键要素。Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能以极少的代码改动在不同AI模型间自由切换，充分契合Spring框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。接下来，让我们深入探索Spr

PocketBase - 单文件开源后端解决方案本文翻译整理自：https://github.com/pocketbase/pocketbasePocketBase 是一个开源的 Go 后端框架，主要功能包括：

PPIO X OWL：一键开启任务自动化的高效革命2024年，仅凭一PPIO X OWL：一键开启任务自动化的高效革命篇技术论文，OWL的Github仓库便在24小时斩获了15k Star，成为2024年增速最快的多智能体协作框架，重新定义了任务自动化的效率边界。Camel AI团队开源全栈方案，仅一行代码就可解锁“超参调优+资源调度+权重优化”三位一体的能力。

把 Java WebApi 快速转为 Mcp-Server（使用 solon-ai-mcp）solon-ai-mcp，提供了各种 mcp 相关能力，支持 java8, java11, java17, java21, java24 。是 solon-ai 项目的重要组成部分，也可以嵌入到 springboot2, springboot3, jfinal, vert.x 等项目中使用。

FastAPI 零基础入门指南：10 分钟搭建高性能 API想象一下，用 Python 写 API 可以像搭积木一样简单，同时还能拥有媲美 Go 语言的性能，这个框架凭借三大核心优势迅速风靡全球：