Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。

本研究针对水文数据分析中的整合难、分析单一和可视化不足等问题，提出构建基于Python的水文数据分析可视化系统。通过整合多源数据，结合大数据、云计算与人工智能技术，实现水文数据的高效处理、深度挖掘与直观展示，为水资源管理、防洪减灾和生态保护提供科学决策支持，具有重要的应用价值和社会意义。

本资源介绍如何通过小红书官方API获取笔记评论数据，包含评论内容、用户信息、点赞数等关键字段。支持分页请求，适用于舆情分析、用户研究及市场调研。提供完整Python调用示例，涵盖请求签名、响应解析等核心流程，助力高效获取结构化评论数据。

在 PyCharm 中创建项目时，合理的目录结构有助于代码、依赖和资源的高效管理。本文详细解析了 PyCharm 的默认目录结构，如 `.idea/`（配置文件）、`venv/`（虚拟环境）、`src/`（源代码）、`tests/`（测试代码）、`data/`（数据文件）等，并提供了文件创建建议和最佳实践。同时介绍了核心代码、脚本文件、测试文件的存放位置，以及 PyCharm 的常用操作技巧，帮助开发者构建清晰、可维护的项目结构。

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。

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过Copilot智能助手可实现自然语言交互生成代码，提升数据开发效率。支持SQL/Python代码生成、优化及Notebook文件创建，适用于数据分析与算法构建，助力企业高效开发。

本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。

本项目基于Spring Boot 3与React 18构建学生信息管理系统，涵盖前后端开发、容器化部署及测试监控，提供完整实操指南与源码，助你掌握Java全栈开发技能。

阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵，为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案，正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度，让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。

本文为Java期末考试复习指南，涵盖基础语法、面向对象编程、异常处理、文件操作、数据库连接五大核心考点，提供详细解析与实用代码示例，助力快速掌握重点，高效备考，轻松应对考试。

DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。

本文围绕基于 Java 的大数据分布式计算在气象数据处理与天气预报中的应用展开，剖析行业现状与挑战，阐释技术原理，介绍其在数据处理及天气预报中的具体应用，并结合实际案例展示实施效果。

把表格“整活儿”了！用Tableau搞定数据可视化，一眼就能看出门道

本文系统阐述 Java 与大数据可视化技术在城市地下管网管理中的应用，涵盖数据采集、三维建模、风险预警及性能优化，结合真实案例提供可落地的技术方案。

本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。

本指南结合最新Java技术趋势，涵盖微服务（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（Spring WebFlux）、容器化部署（Docker+Kubernetes）、函数式编程、性能优化及测试等核心领域。通过具体实现步骤与示例代码，深入讲解服务注册发现、配置中心、熔断限流、响应式数据库访问、JVM调优等内容。适合备战Java面试，提升实操能力，助力技术进阶。资源链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)

无头浏览器技术：Python爬虫如何精准模拟搜索点击

淘宝商品列表API接口用于获取淘宝商品信息，支持按关键词、类目、价格区间等条件查询，返回商品标题、价格、销量等数据。通过构造HTTP请求并解析JSON响应，可提取所需信息。示例代码展示了使用Python调用该API的流程，包括生成签名和请求参数配置，方便开发者快速上手。

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。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

数据不忽悠：如何用大数据预测未来？

随着全球电商的兴起，淘宝成为海外用户青睐的购物平台，但语言、支付和物流等问题限制了其直接使用。CSSBuy 等淘宝代购系统应运而生，为海外用户提供便捷的购物体验。本文详细解析如何搭建类似系统，涵盖需求分析与功能模块设计。目标用户包括海外华人、留学生及外国消费者，核心功能涉及商品搜索、代购下单、支付集成、物流管理、客服售后及多语言支持等。系统模块包括用户管理、商品管理、购物车、订单管理、支付管理、物流管理、客服售后和多语言模块，全面满足海外用户的购物需求。

阿里云Elasticsearch Serverless 8.17版本，深度融合无服务器架构与分层扩展能力，面向信息检索、向量搜索、语义分析等通用场景，提供全托管服务，在最新特性扩展、自动扩缩性能、资源成本优化等维度均有显著提升。

随着业务复杂度提升，传统定时任务和手工扩缩容难以满足高并发与实时性需求。本文对比两种基于 Kubernetes 的爬虫调度与扩缩容方案：CronJob+HPA 和 KEDA。从调度灵活性、扩缩容粒度、实现难度等维度分析，并提供 YAML+Python 示例。方案 A（CronJob+HPA）适合固定定时任务，配置简单；方案 B（KEDA）支持事件驱动，适合高并发与异步触发场景。根据实际需求可混合使用，优化资源利用与效率。

制作一个像素风《饥荒》类游戏的整体蓝图和流程

瓴羊智能商业分析-Quick BI是阿里云旗下的云端智能BI平台，连续五年入选Gartner ABI魔力象限。它提供从数据接入到决策的全链路服务，支持零代码操作、40+可视化组件与OLAP分析，实现跨终端呈现。其创新点包括云原生架构、企业级安全体系及智能决策引擎，适用于零售、金融等行业。评测中，通过免费试用与官方文档，体验了数据准备、仪表板搭建及智能小Q功能，发现智能化能力强大但部分文档需更新优化。

如何避免Python爬虫重复抓取相同页面？

本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。

《爆不爆，数据说了算：大数据预测电影票房的门道》

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。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。

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。

京东、淘宝、义乌购等电商平台的数据分析涵盖数据收集、预处理、分析及应用优化。数据来源包括数据库、日志文件和网络爬虫，通过SQL查询、日志解析和爬虫抓取获取数据。预处理阶段进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测。分析方法包括描述性分析、对比分析、漏斗分析等，关注成交金额、转化率等关键指标。最终基于分析结果制定策略并评估效果，持续优化平台运营。

本项目基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛（Adaptive-MCMC）算法，实现MATLAB仿真，并对比Kawasaki sampler、IMExpert、IMUnif和IMBayesOpt四种方法。核心在于利用历史采样信息动态调整MCMC参数，以高效探索复杂概率分布。完整程序在MATLAB2022A上运行，展示T1-T7结果，无水印。该算法结合贝叶斯优化与MCMC技术，通过代理模型和采集函数优化采样效率。

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。

AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。