近日，在 VLDB 2023 上，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与计算平台 MaxCompute 团队、华东师范大学数据科学与工程学院、达摩院合作的论文入选 Industrial Track

阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文被SIGMOD 2023录用。

Pregel模型原理

本文将展示如何通过阿里云机器学习PAI 快速部署SD文生图模型并启动WebUI 进行推理服务。

本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。

DataWorks OpenAPI 示例

想在1天内快速搞定实时业务数据大屏吗？想用最短路径逆袭成为数据可视化大神吗？想在除了PRD外什么都没有的情况下，体验职场真人版绝境求生吗？

概述 Kubernetes自推出以来，以其完善的集群配额、均衡、故障恢复能力，成为开源容器管理平台中的佼佼者。从设计思路上，Spark以开放Cluster Manager为理念，Kubernetes则以多语言、容器调度为卖点，二者的结合是顺理成章的。

背景 [PyODPS DataFrame]http://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/) 提供了类似 pandas 的接口，来操作 ODPS 数据，同时也支持在本地使用 pandas，和使用数据库来执行。

通过demo分析istio的网络转发流程，从而对istio实现原理有更为直观的认识。本文先介绍了涉及到的相关概念和背景知识，然后对具体应用进行分析。背景知识概念分散，参考文章较多，敬请谅解。

MaxCompute (ODPS) ( __注1__ )是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 ODPS2.0除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”（群号11719083）可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法，如果想快速了解并在MaxCompute上使用这个特性，请直接跳到“总结”。

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

最近在做DMP，负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中，整理出了这套东西。 0. 标签的定义：标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag)，很难列出一个公认的定义，指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念，就需要采取定义另一种办法：分类与枚举。 我们要解决的第一个

LoRA因轻量、易上手成为新手微调首选，但它并非“零代价”方案：虽节省显存与算力，却无法规避目标模糊、数据偏差、行为过拟合、表达能力受限等本质问题。它适合快速验证方向，而非替代系统性微调设计。

在CAC飙升时代，传统MA难破转化瓶颈。智能体（Agent）以意图识别、情绪共鸣、24/7个性化服务与工具调用能力，实现从“骚扰”到“服务”的跃迁，实测转化率提升70%+，打造触达→成交无缝闭环。（239字）

本文畅谈智能体（Agent）技术如何将《钢铁侠》中Jarvis般的科幻梦想变为现实：从被动应答到主动执行，从虚拟对话到具身操作，赋能创作、破除知识壁垒，并以自然语言消融技术门槛。智能体，正成为人人可及的“超能力外挂”。

用户零等待指标交付，逻辑变更分钟级生效，无需 ETL；100%一致口径，所有人与 AI 通过同一语义层访问数据；无缝对接 AI，语义层为 AI 提供标准化查询 API。

在智能体逐步进入真实业务并开始长期运行的背景下，问题不再是是否需要智能体，而是如何保障其作为系统的稳定与可持续运行。随着运行周期拉长，目标调整、任务规划失效、成本与收益评估、异常处理以及能力复用等问题不断显现，这些问题往往无法通过一次性开发或模型训练解决。 在此过程中AI智能体运营工程师承担着关键的系统决策职责，其核心工作并非持续开发新功能，而是在智能体生命周期的多个关键节点上，对目标边界、执行路径、运行价值和风险进行判断与调整。通过这些系统层面的决策，运营工程师保障智能体从短期试验走向长期可用，避免因失控、低效或高成本而被淘汰。该角色的价值体现在对智能体整体运行质量的把控，是智能体实现规模化

本文系统讲解1688店铺公司档案信息API开发，涵盖接口认知、接入准备、调用实战、数据解析与合规风控五方面，助力企业高效获取供应商资质、产能、信用等核心数据，提升供应链数字化水平。通过第三方合规接口，实现ERP系统对接、供应商分级与风险预警，推动采购智能化升级。（239字）

边缘到云：数据不是“搬家”，而是一场精打细算的流动博弈

数据一边跑，隐私不能裸奔：聊聊流处理里的差分隐私怎么玩

流式聚合不慢才怪？窗口、触发器和内存这三板斧你真用对了吗

【AI大模型面试宝典】聚焦Transformer核心架构，拆解自注意力、多头机制、位置编码等高频考点，配代码实现与面试真题解析，助你快速掌握大模型面试关键知识点,无痛拿下offer！

淘宝商品详情API（taobao.item.get）可获取商品标题、价格、图片、库存、销量等核心信息。支持POST/GET请求，返回JSON格式数据。需提供app_key、timestamp、sign等参数，常见响应码包括200（成功）、401（权限不足）、403（签名错误）等，适用于电商数据对接与分析。

C++变量类型包括基本类型如bool、char、int、float、double等，支持整数、浮点数、字符和布尔值的存储。还包含指针、数组、结构体、类、共用体等复合类型。变量命名由字母、数字、下划线组成，首字符须为字母或下划线。支持变量声明与定义分离，局部变量需显式初始化，静态变量自动初始化为0。

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Vue开发者需突破“只会写组件”瓶颈，构建组件设计、状态管理、性能优化与工程化复合能力。从初级到架构师，分三阶段进阶：夯实工程化基础、掌握性能与稳定性优化、具备全链路架构设计与团队赋能能力，最终实现技术驱动业务。

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本文介绍了RabbitMQ集群的部署与高可用方案，涵盖普通集群、镜像模式及仲裁队列。通过Docker搭建3节点集群，配置Erlang Cookie和rabbitmq.conf实现节点通信；利用镜像模式实现队列高可用，支持exactly、all、nodes三种策略；并重点讲解RabbitMQ 3.8+推荐的仲裁队列，简化高可用配置，提升系统容错能力。