该仓库名为 Addax，是一个开源的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，其设计初衷是支持多种 SQL 和 NoSQL 数据源，以下是对该仓库的详细介绍：
Addax 是一个可扩展的 ETL 工具，它支持 20 多种 SQL/NoSQL 数据源，是在阿里巴巴的 DataX 基础上进行分叉和演进而来的。该工具提供了一个不断发展的插件生态系统，并为数据集成提供了易于遵循的配置方式。
这个仓库是阿里云开源的离线数据同步工具DataX，其主要功能是实现各种异构数据源之间高效的数据同步。以下是对该仓库的详细介绍：
DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行6年之久，目前每天完成同步8w多道作业，每日传输数据量超过300TB。
Fivetran是一家自动化数据移动平台，致力于助力企业加速洞察、优化运营并推动数据驱动决策，其通过收购Census强化了Reverse ETL能力，能从700+来源（涵盖SaaS应用、数据库等）自动、可靠且安全地将数据迁移至数据仓库等目的地，像jetBlue借助其实现TB级数据实时复制，Autodesk为超1.3万名员工提供受管数据访问，Pitney Bowes用其追踪800M+包裹，平台每月同步超9.1PB数据，还具备SOC 1&2、GDPR等多项安全合规认证，支持自托管、混合和SaaS等部署方式，可通过REST API编程创建管道，提供Quickstart数据...
EDB Postgres AI 是全球首个主权 AI 和数据平台，可在混合和主权环境中轻松管理、观察和运营数据以支持智能代理 AI，其配置器能根据工作负载、云策略和部署偏好定制方案，涵盖开发者（0–100 核）、企业（100–1,000 核）、企业（1,000–10,000 核）等层级，且被美国海军等企业采用，还提供福布斯文章、客户成功案例、博客、气候保护项目等资源，以及安全信任中心、免费培训和演示视频，用户可注册账户获取免费试用等支持。
## **平台定位**
- 全球首个主权AI和数据平台
- 适用于混合和主权环境
## **核心功能**
- EDB Pos...在Git中，若要自动删除本地新增的文件并放弃所有修改，可按以下步骤操作：
git checkout -- .命令，能将工作区里所有文件恢复到和暂存区一样的状态。git checkout -- .
git clean -fd命令，可删除那些没有被Git追踪的文件和目录。其中，-f代表强制删除，-d表示同时删除未被追踪的目录。git clean -fd
git checkout -- . &am...DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，提供数据集成、Data+AI一体化开发、数据分析、数据资产治理与智能Copilot服务，具备功能齐全（覆盖数据开发治理全生命周期）、智能易用（Web IDE、全图形化界面、Copilot辅助）、降本增效（云原生全托管）、安全稳定（金融级数据安全）等优势，已广泛应用于政务、金融等众多行业，且在2023年IDC中国大数据平台及数据治理市场份额中均位居第一。
## **产品定位**
- 一站式智能大数据开发治理平台
- 适配MaxCompute、EMR等数十种计算服务
## **核心功能**
- 数据集成：支持大模型A...在 Docker 中替换容器的 ENTRYPOINT 可以通过多种方式实现，以下是详细的解决方案和示例：
docker run 时临时替换（推荐）使用 --entrypoint 参数覆盖默认入口点：
# 基本语法
docker run --entrypoint="新入口点命令" [其他选项] 镜像名 [参数]
# 示例：将 nginx 容器的入口点改为 /bin/bash
docker run -it --rm --entrypoint="/bin/bash" nginx:alpine
# 示例：使用脚本作为入口点
docke...以下是目前主流的MongoDB数据库自动同步开源工具列表，涵盖实时同步、增量迁移、异构数据集成等场景，综合多个技术文档整理而成：
| 工具名称 | 核心功能 | 同步模式 | 适用场景 | 技术特点 |
|---|---|---|---|---|
| MongoShake | Oplog订阅与转发 | 全量+增量/实时 | 多活灾备/跨集群同步 | 支持Kafka中转、断点续传、双向同步 |
| DataX | 异构数据源离线同步 | 全量定时同步 | SQL到NoSQL迁移 | 星型数据链路、插件化扩展 |
| Monstache | MongoDB→ES同步 | 全量+实时增量 | 搜索索引构建/日志分析 | Change Streams监听、Go高性能 |
| Mo... |
在时间序列预测领域（如销量预测、股价分析、电力负荷预估），我们常面临复杂挑战：历史数据中混杂着长期趋势、周期性波动、突发事件影响，以及外部变量（如天气、节假日、促销活动）。传统模型如ARIMA、LSTM或标准Transformer，往往难以同时高效捕捉这些不同时间尺度上的信息并理解它们之间的复杂关系，更难以解释预测结果的原因。
Temporal Fusion Transformer (TFT) 正是为解决这些难题而生。它由谷歌研究团队于2019年提出，融合了LSTM和Transformer两大架...
在当今大数据时代，时间序列预测（如股票走势、天气变化、设备故障预警）至关重要。传统模型如RNN、LSTM常受限于“长期依赖”问题——难以有效捕捉遥远数据点间的关系。而Transformer模型凭借强大的全局建模能力异军突起，TSFormer正是专为时间序列预测优化的Transformer变体，兼顾了高效与精准。
TSFormer的核心在于解决原始Transformer应用于超长序列时的两大痛点：