语落心生

温度特征多标签预测: https://github.com/STARTORUS/tok-label/pull/2 概述:让AI识别温度变化的"指纹" 想象一下,在一个等离子体实验装置中,温度从几百电子

两个月前公司有个AI标注的训练数据需求调研，正巧清华某个团队有此需求，于是进行合作。一共开源了三个模型的初版。记录下自己的实现 声音样本多标签预测 - 矿山矿业场景: https://github.c

第21章：企业级最佳实践和案例分析 导言：从理论到生产的跨越 在前面的20章中，我们讲解了Paimon的所有核心功能和技术细节。但理论和生产实践往往存在巨大差距。本章通过真实的企业级案例分析，展示如何

第20章：性能测试与基准对标 导言：用数据说话 在前面的19章中，我们讲解了Paimon的架构、功能和部署方案。但在实际生产环境中，性能指标是最终的评判标准。本章将讲解如何系统地测试Paimon的性能

第19章：REST Catalog自定义服务开发 导言：打造跨系统的元数据服务 在前面的章节中，我们讲解了Paimon的Catalog体系。但在分布式系统中，往往需要跨集群、跨云的元数据管理。REST

第18章：常见问题排查与性能调优 导言：从问题到解决的完整指南 本章汇总了Paimon使用中最常见的问题、诊断方法和解决方案。 第一部分：写入性能问题 问题1：写入吞吐量低（<10K行/秒） 症状：

第17章：集群部署与运维 导言：从开发到生产的关键步骤 在生产环境中部署Paimon需要考虑高可用性、性能、监控和故障恢复。本章讲解部署架构和运维最佳实践。 第一部分：存储后端选择 1.1 HDFS部

第16章：Flink集成深度解析 导言：数据实时处理的完美伴侣 Paimon与Flink的集成是最重要的应用场景。本章讲解如何在Flink中高效地读写Paimon表。 第一部分：Paimon Tabl

第15章：文件清理与维护 导言：垃圾回收的重要性 随着时间推移，Paimon表会积累大量的旧Snapshot、临时文件、孤儿文件。这些无用数据占用磁盘空间并影响元数据查询性能。本章讲解如何安全高效地清