作为国内首个千亿级开源 MoE 模型，DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力，已成为开发者构建智能应用的首选。然而，原始模型在产业落地中面临严峻挑战，部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高，同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

探索AI吉卜力：用人工智能创造迷人的吉卜力风格图像。吉卜力工作室以独特的动画风格著称，每一部作品都充满宁静的魔力。近年来，随着AI技术的发展，“AI吉卜力”现象兴起，通过OpenAI等技术生成模仿宫崎骏经典艺术风格的图像。尽管AI能复制吉卜力的视觉美学，但是否能捕捉其灵魂仍存争议。宫崎骏曾批评AI动画“是对生命的侮辱”。本文探讨了AI吉卜力的技术原理、工具应用及伦理问题，同时展示了其在个人创作、游戏开发和营销等领域的潜力。在享受AI带来的便利时，我们也需尊重原创艺术的价值。

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。

大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！

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QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院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、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。

本文介绍了购置并配置三台云服务器的详细步骤。使用FinalShell连接服务器，并安装了必要的工具如epel-release、net-tools和vim。关闭防火墙后，在/opt目录下创建module和software文件夹，卸载默认JDK并修改主机名。添加环境变量路径/home/alpfree/bin，编写集群分发脚本xsync实现文件同步，配置无密登录，安装并分发JDK。参考资料来自海波老师的电商数仓课程。

揭秘量子纠缠与量子通信：未来信息技术的革命

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

如何利用Java和Kotlin实现动态网页内容抓取

阿里云推出的AI购物助手解决方案，采用模块化架构，涵盖智能对话引擎、商品知识图谱和个性化推荐引擎。评测显示其在智能咨询问答、个性化推荐和多模态交互方面表现出色，准确率高且响应迅速。改进建议包括提升复杂问题理解、简化推荐过程及优化话术。总体评价认为该方案技术先进，应用效果好，能显著提升电商购物体验并降低运营成本。

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。

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。

使用Python实现深度学习模型：智能食品消费行为预测

Selenium和Pyppeteer均为浏览器自动化工具，适用于网页测试与爬虫开发。Selenium需手动配置环境，支持多浏览器；Pyppeteer自动下载Chromium，仅支持Chrome，但配置简便、性能更优，适合Chrome特定需求的用户。Selenium则适合跨浏览器、跨平台的复杂场景。

净利润断层策略通过分析公司财报公布后股价的异常波动来选股。当财报超预期且股价跳空高开时，视为买入信号。本文介绍了使用Python和Akshare库实现该策略的具体步骤，包括安装库、获取数据、识别断层及筛选股票等。

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。

在数据驱动的时代，Java爬虫技术凭借其强大的功能和灵活性，成为企业获取市场信息、用户行为及竞争情报的关键工具。本文详细介绍了Java爬虫的工作原理、应用场景、构建方法及其重要性，强调了在合法合规的前提下，如何有效利用Java爬虫技术为企业决策提供支持。

本文主要介绍分布式机器学习基础知识，并介绍主流的分布式机器学习框架，结合实例介绍一些机器学习算法。

“NoSuchFieldError”是Java中常见的运行时错误，通常由于访问不存在的类字段引起。解决方法包括：检查字段拼写、确保类路径正确、更新依赖库版本等。

2024年11月22日，阿里云与Elastic联合举办“AI Search Tech Day”技术思享会活动。

本文介绍了版本控制的概念及其重要性，详细对比了多种版本控制工具，如VSS、CVS、SVN和Git，重点讲解了Git的基本使用方法、工作原理及与SVN的区别。此外，文章还介绍了GitHub、GitLab和Gitee等流行的代码托管平台，以及如何在这些平台上注册账号、创建和管理仓库。最后，文章还提供了如何在IntelliJ IDEA中配置和使用Git的具体步骤。

在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。

【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识，而内网IP仅在局域网内部有效，用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限，通常一个公司或家庭只有一个公网IP，内部设备通过NAT（网络地址转换）技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源，还提高了网络安全性和稳定性。

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。

Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。

歌词创作是一门独特的艺术，掌握歌词布局技巧至关重要。开头要引人入胜，主体部分要合理有节奏，结尾则需有力收尾。无论是叙事还是抒情，合理的布局都能让作品更加动人。《妙笔生词智能写歌词软件》提供了多种AI功能，帮助创作者轻松掌握布局技巧，开启高效创作之旅。

调用直播源的API接口涉及开通服务、添加域名、获取API密钥、调用API接口、生成推流和拉流地址、配置直播源、开始直播、监控管理及停止直播等步骤。不同云服务平台的具体操作略有差异，但整体流程简单易懂。

【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。

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”。

在Selenium中，定位页面元素是自动化测试和网页爬虫的基础。常用的9种元素定位方法包括：ID、Name、Class Name、Tag Name、CSS Selector、XPath、Link Text、Partial Link Text，以及XPath和CSS选择器的组合使用。每种方法各有优劣，建议根据页面的具体情况和元素的属性选择最合适的方法，并使用显式等待确保元素可用。

本文介绍了一种使用Selenium和Excel结合代理IP技术从WIPO品牌数据库（branddb.wipo.int）自动化爬取专利信息的方法。通过Selenium模拟用户操作，处理JavaScript动态加载页面，利用代理IP避免IP封禁，确保数据爬取稳定性和隐私性。爬取的数据将存储在Excel中，便于后续分析。此外，文章还详细介绍了Selenium的基本设置、代理IP配置及使用技巧，并探讨了未来可能采用的更多防反爬策略，以提升爬虫效率和稳定性。

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。