本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。

随着数字化发展，网络安全与隐私保护日益重要，代理IP成为热门选择。住宅IP由ISP分配给家庭用户，通常是动态的，适合日常上网，费用较低，且具有较高隐私保护。运营商IP则分配给企业或数据中心，多为静态，适用于高稳定性和带宽需求的业务，安全性更高但成本也更高。两者在用途、特性和成本上存在显著差异，用户可根据需求选择。

本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构，对正弦测试信号进行小波分解和重构，并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括：绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征，适用于非平稳信号处理，在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。

本案例设计了一个囤菜系统原型，主要方法是利用冰箱内安装的摄像头，通过目标检测算法识别食材类别，判断存取动作，增加或者减少相应的食材的数量，并记录存取时间等相关数据，设计出了具备提示清理和补货等功能的智能化囤菜系统原型。

Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。

Shopee 商品详情接口（item_get）用于获取商品的标题、价格、描述、库存和图片等详细信息。开发者需使用 Shopee 提供的 API 密钥进行认证，通过 GET 请求访问指定 URL。请求参数包括 partner_id、shopid、itemid、timestamp 和 sign。签名生成需按字母顺序排序参数，拼接后与 API 密钥进行 HMAC-SHA256 加密。响应为 JSON 格式，包含商品详细信息及错误提示。注意妥善保管 API 密钥，并遵守请求频率限制。

本文介绍了Fast GPT的产品形态和设计理念，重点讨论了大模型的幻觉问题及其对应用落地的影响。Fast GPT通过结合工作流的强逻辑性和AI的理解能力，提升系统的稳定性和可靠性。文章还详细描述了Fast GPT的工作流节点、知识库管理及AI网关的功能，并展示了几个实际应用场景，如私人助手、图文生成和文档处理等。最后，探讨了如何通过引入云函数和Copilot简化代码编写，实现无代码编排的工作流解决方案，提升用户体验。

本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。

机器学习在图像识别中的应用：解锁视觉世界的钥匙

Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。

本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等，同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，体验智能交互式数据探索之旅。

淘宝直播间弹幕 API（`taobao.item_video_barrage`）用于获取直播间的弹幕数据。通过指定直播间 ID 和模式参数（如 `start` 建立连接、`refresh` 获取弹幕），可以获取弹幕消息列表、直播间信息等。响应数据为 JSON 格式，包含状态码、直播间 ID、连接状态和弹幕详情。使用时需注意权限限制、接口稳定性和数据处理。

蒙特卡洛模拟是一种利用重复随机抽样解决确定性问题的计算方法，广泛应用于金融领域的不确定性建模和风险评估。本文介绍如何使用Python和EODHD API获取历史交易数据，通过模拟生成未来价格路径，分析投资风险与收益，包括VaR和CVaR计算，以辅助投资者制定合理决策。

阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get）允许商家通过API获取商品的详细信息，包括标题、描述、价格、销量、评价等。主要参数为商品ID（num_iid），支持多种返回数据格式，如json、xml等，便于开发者根据需求选择。使用前需注册并获得App Key与App Secret，注意遵守使用规范。

作为一名扎根在HR培训领域多年的“老兵”，我越来越清晰地感受到，企业内训的本质其实是为企业持续“造血”。无论是基础岗的新人培训、技能岗的操作规范培训，还是面向技术中坚力量的高阶技术研讨，抑或是管理层的战略思维提升课，内训的价值都是在帮助企业内部提升能力水平，进而提高组织生产力，减少对外部资源的依赖。更为重要的是，在当前AI、大模型、Embodied Intelligence等新兴技术快速迭代的背景下，企业必须不断为人才升级赋能，才能在市场竞争中保持领先。

在现代技术领域，算法决策优化成为核心竞争力的关键。Meta、Netflix和亚马逊等公司通过广告位置、缩略图及产品推荐的优化，显著提升了用户体验和商业效益。这些优化背后的共同点是采用了基于Beta分布的汤普森采样算法，有效解决了决策系统中探索与利用的平衡问题。通过从概率分布中随机采样来做出决策，汤普森采样不仅保证了对已知良好选项的充分利用，还维持了对潜在更优选项的探索，从而在实践中实现了高效且自适应的决策过程。

本文介绍了在浏览器中使用静态代理IP访问失败的多种可能原因，包括代理设置错误、代理服务器问题、站点策略限制、网络连接问题、浏览器设置问题、代理类型不支持及认证问题等，并提供了相应的解决建议。

GE-Predix 是通用电气（GE）推出的一个工业互联网平台，旨在通过连接机器、数据与人，实现工业资产的智能管理和优化。该平台支持从设备监控到预测性维护等多种应用，助力企业提升运营效率和创新能力。

Yarn作为资源和任务调度平台，支持多个应用程序同时运行，如MapReduce、Spark和Flink等。Yarn的资源调度方式主要包括FIFO Scheduler（先来先服务）、Capacity Scheduler（容量调度）和Fair Scheduler（公平调度）。FIFO Scheduler按任务提交顺序调度；Capacity Scheduler通过队列管理资源，支持多租户共享；Fair Scheduler则根据任务权重动态分配资源，确保公平性。

本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景，随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码，发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径，而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令，帮助用户顺利迁移模型存储路径。

在机器学习中，数据泄露是一个常见问题，指的是测试数据在数据准备阶段无意中混入训练数据，导致模型在测试集上的表现失真。本文详细探讨了数据预处理步骤中的数据泄露问题，包括缺失值填充、分类编码、数据缩放、离散化和重采样，并提供了具体的代码示例，展示了如何避免数据泄露，确保模型的测试结果可靠。

淘宝商品详情查询 API（item_detail）用于获取淘宝商品的详细信息。请求参数包括商品唯一 ID（num_iid）和是否获取促销价（is_promotion）。响应参数包含商品标题、价格、库存、图片链接、品牌等详细信息。

【10月更文挑战第12天】PID控制方法从提出至今已有百余年历史，其由于结构简单、易于实现、鲁棒性好、可靠性高等特点，在机电、冶金、机械、化工等行业中应用广泛。

API（应用程序编程接口）和SDK（软件开发工具包）的主要区别在于范围、内容、抽象程度及使用方式。API定义了软件组件间的交互规则，范围较窄，更抽象；而SDK提供了一整套开发工具，包括API、编译器、调试器等，范围广泛，具体且实用，有助于提高开发效率。

【10月更文挑战第10天】随着信息爆炸时代的到来，如何从海量的数据中快速准确地找到所需的信息成为了一个亟待解决的问题。传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和文档排名算法来提供结果，但这种方法往往无法捕捉到数据间的复杂关系，也无法很好地理解用户的查询意图。近年来，一种新的信息检索方法——基于图的检索增强生成（Graph-based Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG）应运而生，它通过结合知识图谱与机器学习技术，为信息检索带来了全新的视角。

变量的声明是指预先告知编译器变量的名称和类型，但不分配内存；而定义则是声明的同时在内存中分配空间，可以初始化。简单来说，声明是告诉编译器“有这么一个东西”，定义是“创建并使用这个东西”。

API接口是在产品和研发领域广泛应用的专业术语，主要用于公司内部系统衔接及公司间合作。本文将详细讲解API接口的概念、必要性及其核心要素。首先介绍API接口的基本原理与应用场景，随后阐述其重要性，最后解析API接口的核心组成部分，帮助读者深入理解API接口的工作机制。适合产品小白和求职者阅读，提升专业知识。

本文将分两部分教大家如何在网页中实现一个RAG系统，本文聚焦于深度搜索功能。通过浏览器端本地执行模型，可实现文本相似度计算和问答匹配，无需依赖服务器。RAG搜索基于高维向量空间，即使不完全匹配也能找到意义相近的结果。文中详细介绍了如何构建知识库、初始化配置、向量存储及相似度计算，并展示了实际应用效果。适用于列表搜索、功能导航、文档查询及表单填写等多种场景。

该程序使用MATLAB 2022a版本实现基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计仿真。MUSIC算法通过区分信号和噪声子空间，利用协方差矩阵的特征向量估计信号到达方向。程序计算了不同角度下的MUSIC谱，并绘制了三维谱图及对数谱图，展示了高分辨率的DOA估计结果。适用于各种形状的麦克风阵列，尤其在声源定位中表现出色。

在深度学习和计算机视觉领域，数据增强是提升模型性能和泛化能力的关键技术。本文全面介绍了10个广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，帮助研究人员和开发者选择最适合需求的工具。这些库包括高性能的GPU加速解决方案（如Nvidia DALI）、灵活多功能的Albumentations和Imgaug，以及专注于特定框架的Kornia和Torchvision Transforms。通过详细比较各库的功能、特点和适用场景，本文为不同需求的用户提供丰富的选择，助力深度学习项目取得更好的效果。选择合适的数据增强库需考虑性能需求、任务类型、框架兼容性及易用性等因素。

本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。

【8月更文第29天】GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练，从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。

【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一个简单的示例来演示其使用方法。

淘宝商品销量数据接口让开发者获取平台上商品的销量信息。首先，需在开放平台注册并创建应用；随后获取API密钥(appkey与appsecret)，用于身份验证。参考官方文档了解接口详情，通过HTTP请求调用接口并设置参数如商品ID。接口返回JSON格式数据，需用编程语言解析提取销量数据。示例代码展示了如何使用Python和requests库调用接口及打印结果。使用时应遵守规定，避免违规行为，并关注接口更新。若无开发能力，可选用第三方服务但需谨慎评估。