面向 GenAI 时代，阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。

为满足现代数据分析和业务应用中对低延迟的需求，阿里云推出 MaxQA 查询加速功能，显著减少查询响应时间，适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。​ ​ 本视频为大家介绍MaxQA在性能、稳定性及使用成本上的核心优势以及相较于MCQA1.0的能力升级，还有产品专家实操演示教学。 公测期间可申请100CU（价值15000元）计算资源用于测试（加入钉群申领：87535025714）

本文介绍了如何借助 Postman 调试工具快速生成 Python 爬虫代码，并结合爬虫代理实现高效数据采集。文章通过“跨界混搭”结构，先讲解 Postman 的 API 调试功能，再映射到 Python 爬虫技术，重点分享三大技巧：利用 Postman 生成请求骨架、通过 Session 管理 Cookie 和 User-Agent，以及集成代理 IP 提升稳定性。以票务信息采集为例，展示完整实现流程，探讨其在抗封锁、团队协作等方面的价值，帮助开发者快速构建生产级爬虫代码。

SmolDocling是由HuggingFace与IBM联合研发的超紧凑视觉模型，专为端到端文档转换设计。基于SmolVLM-256M开发，参数量仅2.56亿，却媲美大型模型性能。其核心创新在于DocTags格式，一种类XML标记语言，能全面表示文档内容与结构。SmolDocling通过端到端架构实现图像理解与文本生成整合，在文档分类、OCR、布局分析等任务中表现出色。评估显示，其在多项指标上优于大参数量模型，适用于资源受限场景，推动文档处理技术发展。

本文基于Feapder框架，从零开始搭建企业级招聘信息爬虫管道。内容涵盖基础概念（数据管道与Feapder特点）、生动比喻（快递系统类比爬虫流程）、技术场景（代理IP、Cookie管理）及实战案例（采集51job岗位信息并分类存储）。通过完整代码示例，展示如何配置代理、自定义中间件及Pipeline。无论产品经理还是学生，均可轻松上手，构建高效稳定的爬虫系统。

本文将基于相关理论知识和方法构建一个完整的端到端项目，系统展示如何利用知识图谱方法对大规模数据进行处理和分析。

本文对比了 Parsel 和 BeautifulSoup 两种 Python HTML 解析库的性能、用法与生态差异，结合 eastmoney.com 财经新闻爬取实战，演示配置代理 IP、分类存储数据等技巧。文章从解析库选型要点出发，通过性能对比（Parsel 更快但上手难，BeautifulSoup 简洁易用）、图谱展示及路线建议，帮助开发者根据需求选择合适工具。适合高性能抓取时用 Parsel，快速开发则用 BeautifulSoup，并可混合使用或扩展至 Scrapy 框架。

在数据分析中，数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题，如列丢失、重复记录等，提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验，总结了10种关键技术，涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析，帮助用户高效准确地完成数据整合任务，提升数据分析效率。

这是一份详细的MySQL安装与配置教程，适合初学者快速上手。内容涵盖从下载到安装的每一步操作，包括选择版本、设置路径、配置端口及密码等。同时提供基础操作指南，如数据库管理、数据表增删改查、用户权限设置等。还介绍了备份恢复、图形化工具使用和性能优化技巧，帮助用户全面掌握MySQL的使用方法。附带常见问题解决方法，保姆级教学让你无忧入门！

本文从电商行业数据采集痛点出发，结合 Pyppeteer 高并发无头浏览器技术，打造可配置代理的高效采集方案。通过爬虫代理突破 IP 限制，模拟真实用户行为，实现 Amazon 特价商品数据的稳定抓取与分析。代码示例详细展示了代理集成、并发控制及数据处理流程，实验验证效率提升超 4 倍。该方案助力商业决策、竞品分析，并支持技术扩展与创新应用。

本文探讨了物理信息神经网络(PINN)在求解一维热扩散方程中的应用，对比分析了多层感知器(MLP)、残差网络(ResNet)和Wang2020架构的性能。PINN通过构建损失函数整合偏微分方程残差、边界条件和初始条件，实现对物理系统的近似求解。实验结果表明，传统架构如MLP和ResNet虽能大致还原解析解，但在部分区域存在显著偏差；而Wang2020架构因专门设计以应对PINN训练挑战，表现更为优越，与解析解高度一致。研究还揭示了PINN训练中“平台期后突变”的优化特性，并提出通过构造满足约束条件的网络架构以简化多目标优化问题，为未来研究提供了新方向。

PaperCoder是一种基于多智能体LLM框架的工具，可自动将机器学习研究论文转化为代码库。它通过规划、分析和生成三个阶段，系统性地实现从论文到代码的转化，解决当前研究中代码缺失导致的可复现性问题。实验表明，PaperCoder在自动生成高质量代码方面显著优于基线方法，并获得专家高度认可。这一工具降低了验证研究成果的门槛，推动科研透明与高效。

本文深入探讨神经网络模型量化技术，重点讲解训练后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）两种主流方法。PTQ通过校准数据集确定量化参数，快速实现模型压缩，但精度损失较大；QAT在训练中引入伪量化操作，使模型适应低精度环境，显著提升量化后性能。文章结合PyTorch实现细节，介绍Eager模式、FX图模式及PyTorch 2导出量化等工具，并分享大语言模型Int4/Int8混合精度实践。最后总结量化最佳策略，包括逐通道量化、混合精度设置及目标硬件适配，助力高效部署深度学习模型。

时间序列预测中，基础模型虽在单变量任务中表现出色，但引入协变量支持仍面临挑战。Chronos研究团队提出ChronosX架构，通过适配器层有效整合历史与未来协变量信息，适用于任何单变量模型。实验表明，ChronosX显著提升预测性能，尤其在复杂数据集上优势明显。消融研究进一步验证了协变量模块的重要性。尽管需要轻量训练，但其灵活性和通用性为时间序列建模提供了新思路，未来或可通过类似LLM提示机制实现更高效的协变量处理。

在数字化转型中，企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00，阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案，帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景，具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师，参与还有机会领取定制好礼！扫描海报二维码或点击链接预约直播：[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)

本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。

本文分享了通过强化学习解决抖音爬虫限速问题的技术实践。针对固定速率请求易被封禁的问题，引入基于DQN的动态请求间隔控制算法，智能调整请求间隔以平衡效率与稳定性。文中详细描述了真实经历、问题分析、技术突破及代码实现，包括代理配置、状态设计与奖励机制，并反思成长，提出未来优化方向。此方法具通用性，适用于多种动态节奏控制场景。