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MATLAB使用CNN-GRU结合注意力机制进行多变量时间序列预测

MATLAB 的 CNN-GRU 时间序列预测项目，用起来还挺顺手的。代码结构清晰，细节讲得比较透，从模拟数据生成到模型搭建、训练、可视化全都有，整体节奏挺适合刚上手深度学习预测任务的朋友。重点是，它还把注意力机制也加进来了，预测效果提升不少。 CNN-GRU 结合注意力机制的设计思路，挺有意思的。卷积负责提特征，GRU 管时间信息，注意力机制再补一刀，模型结构算是比较全面的了。如果你以前只玩过单一模型，可以看看它怎么组合起来的，挺涨见识的。流程方面，trainNetwork搭配自定义层使用起来还算顺滑，训练过程响应也快。整个项目还留了不少可优化的点，比如网络深度、注意力的形式、损失函数的替

flink 0 2025-06-13

FlinkSQL流式与批处理SQL编程指南

FlinkSQL 是 Flink 的一个简化数据的 SQL 接口，可以让开发者像写 SQL 一样轻松流数据和批数据。不需要太深的底层知识，你就能高效进行数据查询和转换。这个文档详细了 FlinkSQL 的核心功能，比如连接、聚合、窗口等，还有一些源码，你理解 FlinkSQL 的运行原理。你将看到 Flink 如何利用事件时间保证准确性，如何优化查询性能，甚至可以了解到如何在阿里云的环境下优化 Flink 作业的效率。如果你是想深入了解 FlinkSQL 的开发者，这个文档是好的参考资料哦！

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算框架

Apache Flink 是个挺强大的流框架，主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特，既支持高吞吐的流，又具备批能力，给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义，这意味着即使发生系统故障，也能确保数据的准确性。另外，Flink 的反压机制也蛮不错，能够在数据流量过大时自动调整，避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能，它在 JVM 内自己做了优化，避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中，Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流，

flink 0 2025-06-13

Flink在数据湖场景下的应用

Flink 在数据湖里的应用，真的挺香的。批流一体的特性让你在实时数据流和历史批数据时都能游刃有余。你想做实时推荐、风险控制还是 ETL 清洗，Flink都能稳稳搞定，响应也快，吞吐量也高，用着比较省心。数据湖架构里，Flink 基本可以打通从采集到的全链路。比如你拿 Kafka 来采实时流，用 Flink，再写进 HBase 或 Hive，整个链条清晰又高效。是在做实时或报表这类场景时，Flink 的低延迟真的挺能打。 Flink 的 API设计也人性化，DataStream API、Table API这些都能根据你业务的复杂程度自由选择。语言支持也比较全，Java、Scala、Pytho

flink 0 2025-06-13

Flink JDBC Connector 1.14.4

Flink 的 1.14.4 版jdbc connector，兼容性不错，用起来也挺稳定的，尤其你在跑老项目时会顺手。对接MySQL、Oracle都没啥大问题，响应快，容错也做得还行。配合CDH6.3用效果还蛮稳，部署简单，拿来就能跑。你如果项目里还在用Scala 2.11或者2.12，也不用太担心，兼容性这块官方早就给你兜住了。想直接下载的可以去看一下Apache Flink 1.14.4 (Scala 2.12)这个版本，还挺全的。如果你想在CDH上集成，那就推荐你去这儿瞅瞅：CDH6.3.2 集成 Flink1.14.4，配置步骤都写得清楚。另外，有时候你还得配个MySQL JDBC驱动

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算框架小米数据集成实践

基于 Flink 的小米数据集成方案，算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎，不光支持常见的MySQL、Hive，连Doris、Iceberg也都打通了，扩展性真不赖。实时+离线一体化调度挺有意思，能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑，剩下的它来搞定，开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事，它也做得蛮到位的，开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG，省事。里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用，是当你对接MySQL的时候，经常会遇到主从切换，这套机制能帮你搞

flink 0 2025-06-13

Flink知识点整理XMind

黑色线条风格的 Flink 知识点 xmind，整理得还挺清楚，适合平时复盘和备忘。 Flink 的流机制，核心知识都在这张 xmind 里了。从状态管理、时间语义、检查点到StreamGraph，梳理得有条理。你要是刚上手 Flink，用它来理清思路，效率还挺高的。配套的文章也不少，像状态管理详解这篇就比较实用，里面讲了 Flink 里KeyedState怎么用，什么时候会触发快照。还有区域检查点机制，你要是做高可用容错，这部分得重点看看。顺便推荐下示例代码，是个 zip 包，里面的FlinkJob.java结构清爽，适合照着改。新手用起来比较顺手，响应也快。如果你对Kafka、Sto

flink 0 2025-06-13

Flink Window时间窗口机制详解

Flink 的窗口机制其实挺灵活的，尤其在搞实时流时，Window绝对是绕不开的东西。它帮你把源源不断的数据流，切成一块一块的，像切蛋糕一样好操作。用过你就知道，想统计每小时访问量、计算最近几分钟的响应时间，基本都靠它搞定。 TimeWindow和CountWindow都挺常用，前者按时间走，后者按条数算。想搞精准监控或者用户行为？那就用SlidingWindow或SessionWindow，重叠的、带间隙的它都能搞定。时间语义这块你得搞清楚，Event Time、Processing Time、Ingestion Time，每种都有坑，尤其是迟到数据，不设.allowedLateness(

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算的机遇与挑战

实时计算的机会和挑战，一直是做流的朋友绕不开的话题。Flink的流式能力，真的是业界里比较能打的那一档。不光吞吐高，响应也快，而且还能灵活扩展，批量任务也不含糊。文章里讲得挺全，从性能、实时性到可扩展性，连遇到的难点也没绕过去，比如速度和准确性这种卡脖子问题，说得还挺接地气。对我来说，比较实用的是它对Flink 发展史的梳理。像什么 Incremental Checkpoint、Credit Based Flow Control 这些，放在实际项目里，能帮你定位性能瓶颈。另外推荐你顺手看看几个相关资源，比如Flink 实时计算框架和Learning Apache Flink，对理解它的应用场景

flink 0 2025-06-13

Flink入门案例程序中华石杉课堂代码

Flink 入门案例程序真的挺适合初学者的，是如果你刚开始接触流和批。这个案例程序通过中华石杉的课堂代码，你快速了解 Apache Flink 的核心概念。你将从数据源的读取、数据转换到结果的输出，都能一一实践。Apache Flink 的流模型把数据看成流来，分为无界流和有界流，适合实时数据。比如，DataStream API就能让你轻松定义数据流的逻辑，像是用map、filter等操作对数据进行转换。而且，Flink 的状态管理和容错机制也强大，保证了在故障时能够恢复到一致状态，保证了数据的准确性。通过这个程序，窗口操作也能让你学习如何按时间段进行数据聚合，像是计算每分钟的平均值或者最大值

flink 0 2025-06-13