淘宝天猫商品详情API是淘宝开放平台的核心接口，支持通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等全维度信息，采用RESTful设计，实时高效，适用于比价系统、库存监控、智能选品等电商应用开发与数据分析场景。

本文详解京东商品SKU接口对接技术，涵盖核心参数、权限申请、签名生成、规格解析及常见坑点解决方案，结合可运行代码与实战经验，助力开发者高效集成SKU数据，实现库存、价格等关键信息精准获取。

大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。

简介：本文探讨Java大数据技术在智能家居能源消耗分析与节能策略中的应用。通过数据采集、存储与智能分析，构建能耗模型，挖掘用电模式，制定设备调度策略，实现节能目标。结合实际案例，展示Java大数据在智能家居节能中的关键作用。

阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

幽默风趣地解析监督学习与非监督学习的区别与应用场景，通过生动比喻和直观图表，帮你在轻松阅读中找到AI学习的最佳路径，轻松掌握机器学习的核心概念。

PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发，详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景，涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题，并结合分布式训练和NCCL通信优化，开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导，助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。

本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

本文记录了学习Transformer过程中的笔记，介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量，再由解码器生成输出序列，适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限，如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制，并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外，还介绍了分词器（tokenizer）的工作原理及不同类型分词器的特点，以及词嵌入和Transformer架构的基础知识。文中包含大量图表和实例，帮助理解复杂的概念。参考资料来自多个权威来源，确保内容的准确性和全面性。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

本文介绍了本地部署企业级自适应RAG（Adaptive Retrieval-Augmented Generation）应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成，广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度，动态选择无检索、单步检索或多步检索策略，优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性，能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战，深入了解了RAG的工作原理和应用场景，并获得了宝贵经验。

B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分，分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝，注重用户体验和快速迭代；B端产品如CRM系统、ERP软件，强调功能复杂性和定制化服务。此外，还有G端产品，主要服务于政府机构，注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司，随着互联网的发展，该角色在IT领域变得愈加重要。

ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。

在信息化时代，互联网不可或缺。使用HTTP动态代理IP时，快速排查故障至关重要。主要步骤包括：1. 检查代理IP有效性（Ping测试、HTTP请求测试）；2. 监控连接速度（延迟和带宽测试）；3. 分析错误信息（HTTP状态码、日志）；4. 检查代理设置（配置文件、协议支持）；5. 使用调试工具（Wireshark、浏览器开发者工具）；6. 咨询服务提供商；7. 检查网络环境（防火墙、ISP限制）；8. 逐步排查并记录变化。这些技巧能有效找出并解决问题。

陪玩系统的安全问题至关重要，涉及用户数据保护、支付安全和平台稳定性。关键措施包括多因子认证、支付接口加密、防止恶意脚本注入、DDoS攻击防护及数据加密。同时，优化用户体验也非常重要，如简化操作流程、提供互动功能和个性化服务。核心功能涵盖用户注册、陪玩师资料展示、智能匹配、实时通讯、支付结算等。开发时需综合考虑需求分析、技术选型、界面设计和功能实现，并进行充分测试与优化，确保系统稳定性和安全性。

体育动画直播利用动画技术和实时数据，生动呈现比赛进程，增强观众参与感。篮球、足球及电竞赛事中，通过动画展示球员轨迹和比赛数据，使观众更直观了解比赛进展。熊猫比分推出的最新版体育动画直播产品，界面可高度定制，支持动画UI和品牌LOGO自定义，云传输技术确保比赛进度领先视频直播，极大提升用户体验。

Spring Boot中使用Swagger3.0.0注解

本研究聚焦基于深度学习的健康饮食推荐系统，针对慢性病高发与饮食不健康问题，结合Spring Boot、Vue.js、MySQL等技术，构建个性化、智能化的饮食管理平台，提升用户健康管理效率。

《GEO优化白皮书》系统解析生成式搜索时代的内容竞争新规则，提出从传统SEO向GEO（生成式引擎优化）的战略升级。作者尹邦奇指出，AI搜索已从关键词排名转向语义理解与信任信号竞争，企业需构建语义、结构与权威三大信号工程，通过语义切片、结构化标注与多平台信号矩阵，在百度、Kimi、DeepSeek等多模型生态中实现高权重调用。书中结合健康险、白酒、教育等行业实战案例，提炼出“意图解析—答案工程—信号嵌入—多引擎投喂—热度追踪”的五步落地模型，并展望GEO向智能化、多模态与全球协同演进的趋势。本书为中国企业在全球AI内容生态中赢得主动推荐与可持续曝光提供系统方法论。

别再给我推明星八卦了！——大数据视角下，个性化新闻推荐的“人间真实”优化指南

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

淘宝图片搜索API（拍立淘）基于图像识别与深度学习技术，支持通过图片查找相似商品，适用于比价、找同款等场景。提供精准匹配、多参数调节，助力开发者打造智能购物应用，提升搜索效率与用户体验。

蒋星熠Jaxonic，深度学习探索者。本文深度对比TensorFlow与PyTorch架构、性能、生态及应用场景，剖析技术选型关键，助力开发者在二进制星河中驾驭AI未来。

当AI遇上智慧能源：边缘计算才是“节能王炸组合”

Step-Audio2是StepFun于2024年推出的中文语音克隆大模型，支持“一句话克隆+情感可控+实时流式”一体化生成，参数总量300M，首包延迟低至120ms，MOS达4.4+，采用Apache-2.0协议开源，适配商业应用，是当前中文TTS领域开源落地门槛最低的方案之一。

1688榜单API提供实时热销、新品等商品榜单数据，支持20+品类及40+字段筛选，适用于选品与市场分析。每小时更新，响应迅速。提供Python调用示例，开发者可快速集成。

Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源，拥有卓越的代码和 Agent 能力，在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。

《Java 21 入门实操指南（2025年版）》提供了Java最新特性的开发指导。首先介绍了JDK 21和IntelliJ IDEA 2025.1的环境配置，包括环境变量设置和预览功能启用。重点讲解了Java 21三大核心特性：虚拟线程简化高并发编程，Record模式优化数据解构，字符串模板提升字符串拼接可读性。最后通过图书管理系统案例，展示如何运用Record定义实体类、使用Stream API进行数据操作，以及结合字符串模板实现控制台交互。该指南完整呈现了从环境搭建到实际项目开发的Java 21全流程实

基于Selenium的Python爬虫抓取动态App图片

阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

Python爬虫多次请求后被要求验证码的应对策略

本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型，并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先，安装Ollama并下载DeepSeek模型，根据显存选择合适参数（如4G选1.5B）。接着，通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后，利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置，支持HTTPS加密传输，保障数据安全。整个过程无需云服务器，轻松打造专属AI助手。

VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。

人工智能大模型技术正在重塑全球就业市场，但其核心是"增强"而非"取代"人类工作。虽然AI在数据处理、模式识别等标准化任务上表现出色，但在创造力、情感交互和复杂决策等人类专属领域仍存在明显局限。各行业呈现差异化转型：IT领域人机协同编程成为常态，金融业基础分析岗位减少但复合型人才需求激增，医疗行业AI辅助诊断普及但治疗决策仍依赖医生，制造业工人转向技术管理，创意产业中人类聚焦高端设计。未来就业市场将形成人机协作新生态，要求个人培养创造力、情商等AI难以替代的核心能力，企业重构工作流程。AI时代将推动人类向更高价值的认知活动跃升，实现人机优势互补的协同发展。

穿戴科技新风尚：智能服装设计与技术全解析

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。