你心目中的开发者空间应该长啥样子有啥功能？来交流交流

1. [自然语言处理|NLP]NLP在商业智能（BI）中的应用：从原理到实践文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/416085文章描述：NLP在商业智能（BI）中的巧妙应用：赋能决策，拓展商业洞见商业智能（Business Intelligence，BI）是企业管理中不可或缺的一环，它通过收集、分析和可视化数据，帮助企业做出更明智的决策。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，NLP正逐渐成为提升商业智能的强大工具。本文将深入探讨NLP在商业智能中的应用，从智能数据查询到情感分析，为企业提供更全面、智能的决策支持。 1....2. 数据处理之标准化/归一化方法文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/415662文章描述：归一化方法（Normalization Method）1.把数变为（0，1）之间的小数      主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。2.把有量纲表达式变为无量纲表达式      归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R ...3. GPT大升级！它可以在哪些场景辅助数据采集？文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/415565文章描述：用ChatGPT辅助数据采集， XPath、正则表达式都能写！轻松搞定数据采集分析！4.  FP-Growth算法文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/415419文章描述：本篇博客全面探讨了FP-Growth算法，从基础原理到实际应用和代码实现。我们深入剖析了该算法的优缺点，并通过Python示例展示了如何进行频繁项集挖掘。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 一、简介FP-Grow...5.  跨链互操作性的可实施性文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/415346文章描述：跨链互操作性是指不同区块链网络之间实现数据和资产的无缝交互和互通能力。实现跨链互操作性是区块链发展的一个重要目标，尽管存在一些挑战，但已经有一些解决方案和技术被提出来实现这一目标。以下是一些可实现跨链互操作性的技术和方法：原子交换：原子交换是一种通过智能合约实现跨链资产交换的方法。它通过使用多签名地址和时间锁定等技术来确保交易的安全性和可靠性。中继链：中继链是一种通过引入额外的区块链网络来实...6. 区块链的发展趋势文章链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/415342文章描述：区块链作为一种分布式账本技术，具有去中心化、安全性和透明性等特点，正不断发展和演进。以下是区块链的一些发展趋势：跨行业应用：区块链正在逐渐扩展到各个行业，包括金融、供应链管理、物联网、医疗保健等。它被用于改进业务流程、提高数据安全性和增强透明度。隐私保护：隐私保护一直是区块链发展的一个关键领域。随着数据保护法规的加强，区块链技术正在不断演进，以提供更好的隐私保护解决方案，包括零知识证明、同态...以上就是部分11月应用构建文章的汇总。

【Ansible Playbook及变量的使用】 Ansible Playbook是用于定义Ansible任务的一种格式，它是一个YAML文件，可以用于执行一系列的配置管理和自动化任务。Playbook中可以使用变量来提供灵活性和可重用性。以下是如何编写Ansible Playbook及如何在Playbook中使用变量的简要说明：  编写Ansible Playbook  创建一个新的YAML文件，并在其中定义你的Ansible Playbook。 Playbook的基本结构如下：  --- - name: Playbook名称   hosts: 目标主机组   become: 是否使用sudo或root用户执行任务   vars:  # 可选，定义Playbook级别的变量     var_name: value   tasks:     - name: 任务名称       模块名:  # 模块名，用于执行具体的任务         参数1: 值1         参数2: 值2       become: 是否使用sudo或root用户执行该任务 在 hosts字段中指定目标主机组，可以在 /etc/ansible/hosts文件中定义主机组。 在 tasks字段中定义要执行的任务，使用不同的模块执行不同的操作。 在Playbook中使用变量  在Playbook中，可以定义两种类型的变量：Playbook级别的变量和主机级别的变量。 定义Playbook级别的变量： 在Playbook的顶部，使用 vars字段定义Playbook级别的变量，如下所示：  --- - name: Example Playbook   hosts: web_servers   vars:     var_name: value   tasks:     - name: Task 1       模块名:         参数1: "{{ var_name }}" 定义主机级别的变量： 可以在 /etc/ansible/hosts文件中为每个主机定义变量，如下所示：  [web_servers] server1 var_name=value1 server2 var_name=value2 使用变量： 在Playbook的任务中，可以使用 {{ 变量名 }}语法来引用变量，如上例中的 {{ var_name }}。 通过编写Ansible Playbook和使用变量，你可以将配置和任务更好地组织起来，并且实现灵活性和可重用性。Ansible的变量机制为自动化部署提供了强大的支持，使得你可以根据不同的情况定制不同的任务，提高了自动化的效率和灵活性。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/tiansyun/article/details/134025615 

 ***************************************** Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each process to be 1 in default, to avoid your system being overloaded, please further tune the variable for optimal performance in your application as needed.  ***************************************** /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode Traceback (most recent call last): Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError    : torch._C._cuda_setDevice(device)CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.  RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. | distributed init (rank 1), gpu 1 Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. | distributed init (rank 0), gpu 0 Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 1984272 closing signal SIGTERM WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 1984276 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 2 (pid: 1984280) of binary: /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/bin/python Traceback (most recent call last):   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/bin/torchrun", line 33, in <module>     sys.exit(load_entry_point('torch==1.10.0', 'console_scripts', 'torchrun')())   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 345, in wrapper     return f(*args, **kwargs)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 719, in main     run(args)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 710, in run     elastic_launch(   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 131, in __call__     return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args))   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 259, in launch_agent     raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError:  ============================================================ tools/ddp_train.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: [1]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 3 (local_rank: 3)   exitcode  : 1 (pid: 1984281)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [2]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 4 (local_rank: 4)   exitcode  : 1 (pid: 1984282)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [3]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 5 (local_rank: 5)   exitcode  : 1 (pid: 1984283)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [4]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 6 (local_rank: 6)   exitcode  : 1 (pid: 1984284)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [5]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 7 (local_rank: 7)   exitcode  : 1 (pid: 1984285)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 2 (local_rank: 2)   exitcode  : 1 (pid: 1984280)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================ 

问题来源】【必填】    【歌华有线】    【问题简要】【必填】aicc 23.200 服务器时间同步问题咨询【问题类别】【必填】aicc 23.200 服务器时间同步问题咨询【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】   【期望解决时间】【选填】【问题现象描述】【必填】AICC  23.200 Params.xlsx文件中填写‘客户外部一级时钟源’地址，如果不填写的情况Aicc组件（例如cti、uap等组件）默认会与dv服务器做时间同步，如果填写了‘客户外部一级时钟源’地址，Aicc组件（例如cti、uap等组件）是直接与‘客户外部一级时钟源’进行时间同步？还是DV服务器先与’客户外部一级时钟源’做时间同步，Aicc组件（例如cti、uap等组件）在与DV服务器做时间同步。

【问题来源】：亿迅【问题简要】：CCDIS配置页面，无法修改配置的数据源信息【问题类别】：CTI组件，CCDIS配置页面，无法修改配置的数据源信息, 报错id不存在。需求：我们现在想修改一下UIDB/CCDIS数据源配置中连接数据库的IP地址。是否可以通过数据库修改或者配置文件进行修改呢？【AICC解决方案版本】：AICC 22.100【日志或错误截图】第一条记录无法编辑第一条记录无法删除

问题来源】【必填】    【歌华有线】    【问题简要】【必填】AIcc23.200 准备找两台机器做UAP文件服务器，主备模式，那生成的录音文件两份吗，主备文件服务器之间数据如何同步？【问题类别】【必填】  AIcc23.200 UAP文件服务器主备原理【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】   【期望解决时间】【选填】【问题现象描述】【必填】AIcc23.200 准备找两台机器做UAP文件服务器，主备模式，那生成的录音文件两份吗，主备文件服务器之间数据如何同步？

【问题来源】：亿迅【问题简要】：CMS客户服务云坐席监控界面无数据，用VDNO11去登录的CMS【问题类别】：AICC组件，CMS客户服务云坐席监控界面无数据【AICC解决方案版本】：AICC 22.100AICC_22.100.0_Software_Linux-x86-64_VMinstall.zip【日志或错误截图】

【问题来源】：亿迅【问题简要】：WAS配置助手admin账号设置为永不过期；CCDIS登录页面0账号设置为永不过期。【问题类别】：CTI组件，如何将WAS配置助手和CCDIS登录页面的admin和0账号设置为永不过期。【AICC解决方案版本】：AICC 22.100ICDV300R008C25SPC007_LINUX_KYLIN_64_ICD.zip【日志或错误截图】

【问题来源】：亿迅【问题简要】：忘记登录CCDIS页面0用户的密码【问题类别】：CTI组件，忘记CCDIS页面登录密码，怎么重置默认0用户的密码？【AICC解决方案版本】：AICC 22.100ICDV300R008C25SPC007_LINUX_KYLIN_64_ICD.zip【日志或错误截图】

问题来源】【必填】    【歌华有线】    【问题简要】【必填】aicc 23.200   CTI 组件中mcp使用场景及功能【问题类别】【必填】    【可选问题分类：AICC 23.200版本生命周期】【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】   【期望解决时间】【选填】【问题现象描述】【必填】aicc 23.200   CTI 组件中mcp使用场景及功能

问题来源】【必填】    【歌华有线】    【问题简要】【必填】ipcc平台ocx控件能否在AICC23.200平台使用，AICC23.200有CS版本软电话登陆控件吗？【问题类别】【必填】    【可选问题分类：AICC 23.200版本生命周期】【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】   【期望解决时间】【选填】【问题现象描述】【必填】1、客户本身使用的IPCC ocx控件登陆软电话。现在新搭建一套AICC23.200。客户不想使用agent dome登陆软电话系统，想咨询ocx控件能否在AICC23.200平台上使用。2、AICC23.200平台 有cs架构的软电话系统登陆控件吗?

   请问我收集了一堆数据，利用哪个人工智能软件来分析这堆数据，举个例子，小明买了双色球，现在他把历年的开奖数据都收集了，然后分析中奖率，蓝球是1-16，花32元必中五元，然后分析前面6个数字，1-32出现的概率，最后组合在一起，请问这些数据组合起来的概率为多少，怎么用人工智能计算出来，谢谢。

本地以普通方式打开studio，并运行相关本地单击软件的RPA程序，报查找窗口超时，改换成以管理员打开studio可以正常运行该RPA程序，目前通过管理中心派发任务的方式执行该RPA会报错，请问这种情况如何通过在管理中心派发任务的方式来运行该RPA呢

问题来源】【必填】    【亿迅信息】    【问题简要】【必填】AICC 23.200 cms修改用户密码规则方法【问题类别】【必填】    【可选问题分类：CMS】【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】   【期望解决时间】【选填】【问题现象描述】【必填】AICC 23.200 cm修改用户账号密码规则问题在cms中修改员工账号密码规则时，无法选择，希望咨询下操作步骤是什么？