pytorch api文档：nn.Module的.state_dict()-提取模型中可学习的参数和持久化的缓冲区

pytorch api文档：torch.ones_like()复用已有张量的形状、数据类型、设备等属性来创建全1张量

flink1.12.x Table API 和 SQL：kafka读写数据，上传到flink集群，flink run执行jar（独立集群模式）

flink1.12.x Table API 和 SQL：从kafka读取数据，写入到elasticsearch，上传flink集群，flink run执行jar（独立集群模式）

flink1.12.x Table API 和 SQL：读取HDFS文件，将结果写入到HDFS，上传到flink集群，flink run执行jar（独立集群模式）

torch.randn() 函数，是生成 标准正态分布 随机张量 的核心工具，也是深度学习中 模型权重初始化 的 首选函数（如线性层、卷积层）