本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。

AI发展——计算机视觉、ChatGPT、Sora、DeepSeek、生成式AI。什么是MCP，Prompt、LLM、Function Call、Agent、MCP是什么，各自区别；MCP如何工作，MCP架构、MCP Server工作原理，Cursor如何使用MCP，自定义MCP Server

Figma 是全球领先的云端UI/UX设计工具，支持多人实时协作、矢量图形编辑与原型交互设计。其核心优势包括跨平台同步、团队协作（支持50+成员同时编辑）和丰富的资源生态（集成2000+免费插件）。Figma无需安装，通过浏览器访问官网即可使用。硬件要求最低为4GB内存和5Mbps宽带，推荐配置为8GB+内存和50Mbps+宽带。用户可通过创建团队空间邀请成员，支持邮箱邀请和链接分享。Figma还提供详细的官方学习资源，帮助用户掌握核心功能。

淘宝订单相关API接口是电商自动化的核心工具，提供订单数据管理和物流追踪功能。开发者可通过HTTP协议调用，支持Python、Java等语言，响应JSON格式数据。主要功能包括：订单列表查询、订单详情获取和物流轨迹追踪。申请流程：注册账号（c0b.cc/R4rbK2），创建应用并生成App Key，申请所需接口权限如taobao.trades.sold.get、taobao.trade.fullinfo.get等。

本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。

阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型，预训练于多样化数据集，支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色，且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互，提供智能体验。然而，模型在逻辑题和指令理解上存在不足，需在特定领域进行优化。

AI检测器用于识别AI生成的文本，如ChatGPT，通过困惑度和爆发性指标评估文本。低困惑度和低爆发性可能指示AI创作。OpenAI正研发AI文本水印系统，但尚处早期阶段。现有检测器对长文本较准确，但非100%可靠，最高准确率约84%。工具如AIUNDETECT和AI Humanizer提供AI检测解决方案，适用于学生、研究人员和内容创作者。

一直以来，我们公司内网的Kafka集群都是在裸奔，只要知道端口号，任何人都能连上集群操作一番。直到有个主题莫名消失，才引起我们的警觉，是时候该考虑为它添加一套认证策略了。

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。

本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。

gig基于对latency的负反馈控制，实现了坏节点屏蔽、服务预热、异构集群负载均衡、自动降级等功能，大大提高了阿里搜索线上服务的稳定性。

本文详解2025年淘宝开放平台taobao.item.review.get接口合规调用方法，涵盖权限申请、参数配置、HMAC-SHA1签名生成及Java原生代码实现，无需第三方SDK，可快速集成至数据采集系统，稳定获取商品评论详情。

欢迎来到Feast的世界！这是一个开源的生产级机器学习特征存储系统，专为解决特征数据高效管理与服务而设计。本指南将带你从零掌握其架构、核心概念与实战技巧，助你像架构师一样思考，像工匠一样编码，轻松应对训练与推理的一致性挑战。

Embedding是一种将词语、图像等信息转化为低维稠密向量的技术，使计算机能捕捉语义关系。不同于传统One-Hot编码，Embedding通过空间距离表达语义相似性，如“国王-男人+女人≈王后”，广泛应用于NLP、推荐系统与大模型中，是AI理解世界的基石。

小红书笔记详情API可获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源，支持字段筛选与评论加载。通过note_id和access_token发起GET/POST请求，配合签名验证，广泛用于内容分析与营销优化。

本研究探讨了基于Python的个人财务记账系统的设计与实现。随着经济快速发展，个人财务管理日益重要，传统手工记账方式效率低且易出错，而现有商业软件功能复杂、缺乏个性化。Python凭借其简洁语法和强大库支持，适用于开发高效、易用的记账系统。系统结合Pyecharts实现数据可视化，利用MySQL进行数据存储，具备自动分类、统计分析、财务报表生成等功能，帮助用户清晰掌握财务状况，合理规划收支，提升财务管理效率。研究具有重要的现实意义和应用前景。

本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

作为Ray社区的积极贡献者，我们希望将这些实践中沉淀的技术能力回馈给社区，推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。因此，2024年底我们做了激活AntRay开源社区的决策，AntRay会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），内部Feature亦会加速推向AntRay以开源研发模式及时反哺内部业务，同时会将社区关注的Feature提交至Ray官方社区，实现内外部引擎双向价值流动。后续我们会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性，本文将重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。

中国科学院文献情报中心发布的《国际期刊预警名单》旨在防范学术不端与不当出版行为，保护科研生态良性发展。2025年版本聚焦两大问题：学术不端（如引用操纵、论文工厂）和不利于中国学术成果国际化传播的行为（如中国作者占比过高或APC费用不合理）。预警名单动态调整，发布时点从年底改为年初，便于科研人员及时调整投稿策略。被列入预警名单的期刊可能影响职称评审及科研经费认可，建议优先选择中科院分区表推荐期刊，警惕“快速代发”陷阱，并关注期刊官网声明。未来科研生态将更注重规范化与原创性，推动高质量学术发表。维护健康的学术环境对提升中国科研全球影响力至关重要。

阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源！Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势，轻松实现高质量的视频生成。同时，万相还支持业内领先的中英文文字特效生成，满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型，可获得您的专属阿里万相服务。

本文介绍了如何使用PHP接入纯真IP库（QQWry），实现IP地址的地理位置查询。纯真IP库是一个轻量级的IP数据库，数据格式简单，查询速度快，适合Web应用。首先，下载并放置`QQWry.dat`文件到项目目录。接着，通过编写PHP类解析该文件，实现IP查询功能。最后，提供了一个完整的案例演示，展示如何查询IP地址对应的国家和地区信息。该工具适用于用户地理位置分析、访问日志分析和风控系统等场景，具有轻量级、查询速度快、数据更新方便等优点。

需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。

使用 User-Agent 模拟浏览器行为的技巧

大数据是什么？用浅显的语言揭开神秘面纱

在音乐世界里，歌词是触动人心的灵魂。本文介绍如何掌握写歌词的技巧，包括灵感捕捉、结构布局、语言运用等，并推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助你轻松创作动人心弦的歌词。

本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。

TimeMOE是一种新型的时间序列预测基础模型，通过稀疏混合专家（MOE）设计，在提高模型能力的同时降低了计算成本。它可以在多种时间尺度上进行预测，并且经过大规模预训练，具备出色的泛化能力。TimeMOE不仅在准确性上超越了现有模型，还在计算效率和灵活性方面表现出色，适用于各种预测任务。该模型已扩展至数十亿参数，展现了时间序列领域的缩放定律。研究结果显示，TimeMOE在多个基准测试中显著优于其他模型，特别是在零样本学习场景下。

VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。

Fama-French模型，特别是三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）

阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。

在Windows环境下遇到TLS协议版本不支持的错误，Gradle构建失败。解决方案是在build.gradle.kts中设置系统属性`https.protocols`为`TLSv1.2`，而非遵循误导信息设置为TLSv1.1。

该内容介绍了如何使用区域识别重命名软件高效整理图片，例如将图片按时间及内容重命名，适用于简历、单据等识别。文中提供了软件下载链接（百度云盘和腾讯网盘），并列出软件使用的几个关键条件，包括文字清晰、文件名长度限制等。示例展示了银行单据和公司工作单据的识别情况。文章还提及OCR技术在图片文字识别中的应用，强调了识别率、误识率和用户友好性等评估指标。如有类似需求，读者可留言或下载软件测试，并提供图片以获取定制的识别方案。

本文档介绍了在 Windows 10 上使用 Hyper-V 安装 CentOS 8.5.2111 的详细步骤

然后，你可以在另一个容器中运行相同的应用，让它监听容器的80端口，并将其映射到主机的8081端口。

本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。

通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。