从零构建能自我优化的AI Agent:Reflection和Reflexion机制对比详解与实现
AI能否从错误中学习?Reflection与Reflexion Agent通过生成-反思-改进循环,实现自我优化。前者侧重内容精炼,后者结合外部研究提升准确性,二者分别适用于创意优化与知识密集型任务。
PyCharm启动项目和调试项目
本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤,涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案,帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。
开发效率提升5倍!聚AI的LangFlow可视化全栈指南
LangFlow 是一个强大的可视化流程开发工具,支持全平台部署与多模型集成。通过 Docker 快速启动、本地开发或云服务部署,用户可灵活配置环境。其核心功能包括四大对象管理、可视化编程、自定义组件开发及与 LangChain 的深度整合,适用于客户服务、金融、医疗等多领域自动化流程构建。结合性能优化与版本管理,助力开发者高效实现企业级 AI 应用。
淘宝图片搜索API秘籍!轻松获取相似商品数据
淘宝图片搜索API是基于深度学习和计算机视觉技术的图片搜索工具,支持通过上传图片或URL搜索淘宝相似商品。其核心接口如`taobao.image.search`适用于电商购物、商品推荐及竞品分析等场景。该API具备高效性、准确性和易用性,用户只需提供一张图片即可快速获取相似商品,极大提升购物体验与效率。同时,商家也可借此优化商品展示以提高曝光率和销售机会。使用时,用户可通过Python代码调用API,上传图片并获取搜索结果。
10个常用的无头CMS(Headless CMS)
无头CMS是一种内容管理系统,它将前端和后端分离,只关注内容的创建和管理,而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起,即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦,提供了一种更加灵活的方式来处理内容。
AI大模型运维开发探索第四篇:智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程,从最初的思维链(智能体1.0)到实例化智能体(智能体2.0),再到结构化智能体(智能体3.0),最终展望了自演进智能体(智能体4.0)。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略,如工具调用可靠性、推理能力提升等,并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外,文中还提到了RunnableHub开源项目,为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代,智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力,展现了未来AI发展的潜力。
seatunnel配置mysql2hive
本文介绍了SeaTunnel的安装与使用教程,涵盖从安装、配置到数据同步的全过程。主要内容包括: 1. **SeaTunnel安装**:详细描述了下载、解压及配置连接器等步骤。 2. **模拟数据到Hive (fake2hive)**:通过编辑测试脚本,将模拟数据写入Hive表。 3. **MySQL到控制台 (mysql2console)**:创建配置文件并执行命令,将MySQL数据输出到控制台。 4. **MySQL到Hive (mysql2hive)**:创建Hive表,配置并启动同步任务,支持单表和多表同步。
ollama+openwebui本地部署deepseek 7b
Ollama是一个开源平台,用于本地部署和管理大型语言模型(LLMs),简化了模型的训练、部署与监控过程,并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行,如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置,Ollama提供了灵活的环境变量设置,以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI,一个自托管且功能丰富的Web界面,用户可以更便捷地管理和使用这些大模型,即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外,通过配置特定环境变量,解决了国内访问限制的问题,例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。
阿里云 Elasticsearch 的 AI 革新:高性能、低成本、智能化的搜索新纪元
本文介绍了数智化浪潮下, 阿里云 Elasticsearch 打通了 云原生内核优化、RAG 闭环方案、云原生推理平台 三大能力模块,实现了从底层到应用的全链路升级,助力企业构建面向未来的智能搜索中枢。
装了就舍不得卸载的一款电脑截图软件!
这是一款免费且功能强大的截图工具,支持Windows和Mac系统。它不仅界面简洁无广告,还提供带壳截图、文字提取、内容翻译与AI解释等实用功能,极大提升工作与学习效率。下载地址:https://tool.nineya.com/s/1j06j6dmj
ClickHouse 应用剖析:设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统,主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年,在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构,实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念,以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题,并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
网站价格监控:动态价格数据的实时抓取案例
本案例展示了如何利用爬虫技术实时抓取京东等电商平台的商品信息、价格及用户评价,通过代理IP、Cookie和User-Agent确保数据稳定采集。关键数据分析包括价格动态监控、评价趋势分析和竞争情报获取,助力商家制定策略。代码从简单请求逐步演进为具备异常处理、数据解析等功能的完整体系,并设计了「技术关系图谱」,直观展示系统模块间的关系,为开发者提供全局视角和技术路径参考。
京东商品SKU价格接口(Jd.item_get)丨京东API接口指南
京东商品SKU价格接口(Jd.item_get)是京东开放平台提供的API,用于获取商品详细信息及价格。开发者需先注册账号、申请权限并获取密钥,随后通过HTTP请求调用API,传入商品ID等参数,返回JSON格式的商品信息,包括价格、原价等。接口支持GET/POST方式,适用于Python等语言的开发环境。
流存储Fluss:迈向湖流一体架构
本文整理自阿里云高级开发工程师罗宇侠在Flink Forward Asia 2024上海站的分享,介绍了湖流割裂的现状与挑战,Fluss湖流一体架构的设计与优势,以及未来规划。内容涵盖湖流割裂的现状、Fluss架构详解、湖流一体带来的收益,以及未来的生态扩展和技术优化。
最新PyCharm 安装详细图文教程:小白也能轻松搞定
PyCharm 来自 JetBrains,是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境(IDE)。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码,同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法,还是在工程化场景中搭建完整项目,PyCharm 用起来都很顺手。
YOLOv11浅浅解析:架构创新
YOLOv11是YOLO系列最新升级版,通过C3k2模块、SPPF优化和解耦检测头等创新,显著提升检测精度与速度,mAP提高2-5%,推理更快,支持多平台部署,适用于工业、安防、自动驾驶等场景。
Apache Flink错误处理实战手册:2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写,基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验,总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱,旨在帮助企业开发者避免常见误区,提升实时流处理系统的稳定性与性能。
Apache Flink:从实时数据分析到实时AI
Apache Flink 是实时数据处理领域的核心技术,历经十年发展,已从学术项目成长为实时计算的事实标准。它在现代数据架构中发挥着关键作用,支持实时数据分析、湖仓集成及实时 AI 应用。随着 Flink 2.0 的发布,其在流式湖仓、AI 驱动决策等方面展现出强大潜力,正推动企业迈向智能化、实时化的新阶段。
性能提升 10 倍, DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式 零改造实现
将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba,可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性,显著提升系统性能与扩展能力,适用于复杂 AI 业务场景。
HarmonyOS实战:高德地图定位功能完整流程详解
本文详细介绍了在鸿蒙系统中使用高德地图实现完整定位功能的流程。首先分析需求,包括权限申请、检查GPS状态、单次或多次定位选择以及定位失败处理。接着通过代码实现具体步骤:添加定位权限、申请用户权限、检查GPS开关状态、启动定位服务,并处理定位成功或失败的情况。若定位失败,可尝试获取历史定位信息或使用默认位置。最后总结指出,虽然定位功能基础简单,但完整的流程与细节处理才是关键。建议读者动手实践,掌握高德地图定位功能的使用。
DAPO: 面向开源大语言模型的解耦裁剪与动态采样策略优化系统
DAPO(Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization)是由字节跳动提出的一种突破性的开源大语言模型强化学习系统。基于Qwen2.5-32B基础模型,DAPO在AIME 2024测试中以50分的优异成绩超越了现有最佳模型,
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
【赵渝强老师】史上最详细:Hadoop HDFS的体系架构
HDFS(Hadoop分布式文件系统)由三个核心组件构成:NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求,维护元数据文件fsimage和edits;DataNode存储实际的数据块,默认大小为128MB;SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中,但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作,HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。
阿里云向量引擎快速搭建企业级RAG最佳实践
本文介绍了基于阿里云搭建RAG(检索增强生成)应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战,如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构,涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后,通过自研引擎与开源组件的结合,展示了如何快速构建RAG应用,并提供端到端的最佳实践方案,确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。
超详细!JetBrains Rider 2025.1 安装到能用,激活 + 安装步骤—附安装包
JetBrains Rider 2025.1 是全能型跨平台全栈 IDE,深度集成 AI 编码助手,支持 .NET 9、Unity 2025、Blazor 等最新技术,覆盖 C#、Python、Go 等 20+ 语言,赋能游戏、云原生与微服务开发,实现 AI 辅助生成、调试、测试与文档一体化。
uTools软件安装教程及使用教程!一个跨平台的桌面效率工具!快速办公软件
uTools是一款跨平台效率工具,支持Win/Mac/Linux,通过“Alt+空格”呼出搜索框,集成OCR、翻译、计算器、剪贴板等数十款插件,打造个性化办公环境,轻量高效,即开即用。
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
一键解决 Office 卸载难题!微软官方卸载工具,点击下载开启轻松卸载之旅
微软官方Office卸载工具可彻底清除Office 2007至2021及365版本残留,解决重装报错问题。支持深度扫描与一键卸载,操作简单,卸载后需重启生效。
Step-Audio2 声音克隆 详细介绍
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。
Milvus x n8n :自动化拆解Github文档,零代码构建领域知识智能问答
本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战:知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台,提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力,构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统,并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
数据量暴涨时,抓取架构该如何应对?——豆瓣电影案例调研
本案例讲述了在豆瓣电影数据采集过程中,面对数据量激增和限制机制带来的挑战,如何通过引入爬虫代理、分布式架构与异步IO等技术手段,实现采集系统的优化与扩展,最终支撑起百万级请求的稳定抓取。
面向 MoE 和推理模型时代:阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上,阿里云大数据 AI 平台持续创新,贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势,带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级,助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
长文详解|DataWorks Data+AI一体化开发实战图谱
DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台,内置阿里巴巴15年大数据建设方法论,深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务,为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务,助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。
Diffusion-DPO:一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法,该方法基于直接偏好优化(DPO)原理,简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习(RLHF)方法,Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练,通过数学近似简化实现流程,并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明,该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性,为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
微信公众号接口测试实战指南
微信公众号接口测试是确保系统稳定性和功能完整性的重要环节。本文详细介绍了测试全流程,包括准备、工具选择(如Postman、JMeter)、用例设计与执行,以及常见问题的解决方法。通过全面测试,可以提前发现潜在问题,优化用户体验,确保公众号上线后稳定运行。内容涵盖基础接口、高级接口、微信支付和数据统计接口的测试,强调了功能验证、性能优化、安全保护及用户体验的重要性。未来,随着微信生态的发展,接口测试将面临更多挑战和机遇,如小程序融合、AI应用和国际化拓展。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型(LLMs)中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法,以及温度参数、惩罚机制等优化手段,为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法,强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果,帮助读者理解其优缺点及适用场景。
怎么通过API获取电竞赛事实时数据
选择合适的电竞数据API是开发电竞应用的关键。主流API包括OP.GG、Liquipedia、Stratz、Riot Games和熊猫比分,涵盖LOL、DOTA2等游戏的实时数据。注册并获取API密钥后,需仔细阅读文档,了解资源、请求方法、必需参数及响应格式。编写代码调用API时,注意优化请求频率,避免封禁。最后,通过Web界面或可视化工具展示数据,如React/D3.js、Tableau等。示例代码展示了如何使用熊猫比分API获取即将开始的比赛信息。
AI 问答占 52%!长沙别墅装修 GEO 突围:30 天引用率暴涨 40%
周有贵,巴黎学院人工智能博士,GGI商学院GEO首席技术专家,专注AI时代数字营销革新。2025年12月1日,长沙著名别墅设计师张主华专程拜访交流,共探GEO技术在装修设计行业中的AI引流逻辑与实操应用。面对生成式AI问答入口占比突破52%的新趋势,传统SEO正被GEO取代——从链接点击到答案呈现,企业需通过构建灯塔内容、E-E-A-T信任链与结构化数据,让品牌信息被AI优先引用。本次对话揭示:未来流量之争,本质是“被AI推荐”的能力之争。
20个低代码开发平台多维度对比:解锁企业应用开发新动能
Gartner 报告指出,到 2024 年,低代码应用开发将占应用开发总数的 65%以上,将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时,市场研究机构的数据显示,在传统开发模式下,超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题,平均延长时间达到原计划的 30%;约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难;而面对个性化需求,近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢,无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明,当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性,低代码开发平台的兴起势在必行 ,其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。
秒级行情推送系统实战:从触发、采集到入库的端到端架构
本文设计了一套秒级实时行情推送系统,涵盖触发、采集、缓冲、入库与推送五层架构,结合动态代理IP、Kafka/Redis缓冲及WebSocket推送,实现金融数据低延迟、高并发处理,适用于股票、数字货币等实时行情场景。
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
本文深入解析了近端策略优化(PPO)算法的核心原理,并基于PyTorch框架实现了完整的强化学习训练流程。通过Lunar Lander环境展示了算法的全过程,涵盖环境交互、优势函数计算、策略更新等关键模块。内容理论与实践结合,适合希望掌握PPO算法及其实现的读者。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。