PPO实战难点不在算法理解，而在系统性不确定：动态数据、不稳reward、多目标冲突。关键在于明确对齐目标、用SFT模型起步、必备reference、设计偏好型reward、聚焦policy更新、善用KL系数调控风险，并以行为变化而非loss曲线评估进展——耐心跑通最小闭环，才是成功核心。

MinerU是由OpenDataLab推出的开源PDF解析工具，支持精准布局分析、公式识别与表格提取。本文详解其2.5-2509-1.2B版本在Linux下的部署流程，涵盖环境搭建、模型下载、核心配置及实战应用，助你高效处理复杂PDF文档，提升AI数据清洗效率。

本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场

本文介绍在3D目标检测中，理解和使用KITTI 数据集，包括KITTI 的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等，并配有实现代码。

向量数据库首次“建库成功”反而是最危险时刻——表面跑通，实则埋下隐患。真实挑战不在“能否检索”，而在“检出内容能否支撑正确决策”。数据规模扩大、类型变杂后，切分失当、chunk等价化、TopK抖动等问题集中爆发。翻车本质是知识组织问题，而非工具选型问题。

2026年，“会基础设施”范式跃迁开启人类与非生物智能共治的“第二个起源”。AI从工具升维为文明要素：技术迈入工业级确定性应用，能力下沉至个体；产业全链重构，制度启动动态合规、权责厘清与红利再分配；文明契约转向生态共生、意义赋予与思维共同体培育——未来在制度与共识之中。

淘宝图片搜索API是阿里基于深度学习的视觉检索服务，支持以图搜同款/相似商品，毫秒级响应、高准确率。提供商品、交易、店铺等结构化数据，适配选品、同款监控、智能上架等场景，合规高效，助力电商数字化升级。（239字）

本教程系统讲解NumPy核心知识：从环境搭建与Hello World入门，到ndarray、广播机制、向量化运算三大核心概念；通过销售额分析实战，涵盖统计计算、移动平均、异常检测等典型应用；并总结最佳实践、常见陷阱及进阶方向，助你高效掌握科学计算基石。

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第八篇，MaxCompute Streaming Insert：大数据数据流写业务迁移的实践与突破。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

在 Python 项目中，`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本，便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法：基础方法使用 `pip freeze`，进阶方法使用 `pipreqs`，专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`，以及手动维护方式。每种方法适用不同场景，涵盖从简单导出到复杂依赖管理，并提供常见问题的解决方案，帮助开发者高效生成精准的依赖列表，确保项目环境一致性。

2026年被定义为“智能体元年”：AI从“能说”跃升为“能干”，实现自主决策、跨系统协作与具身执行。产业迎来智能体市场、数字劳动力网络和可信治理三大爆发点，人类角色转向目标设定与智能体调度。技术终指向人的升华。（239字）

本文用通俗类比讲清机器学习核心术语：Epoch是完整训练一轮，Batch Size是每次训练的数据量，Step/Iter是每批数据处理及参数更新的最小单位。结合学习率、损失值、过拟合等概念，帮你快速掌握训练过程关键要点，打通术语任督二脉。（238字）

该指南介绍了在Linux系统中配置Yum源和安装Python3的步骤。首先，通过`yum install`和`wget`命令更新和备份Yum源，并从阿里云获取CentOS和EPEL的repo文件。接着，清理和更新Yum缓存。然后，下载Python3源代码包，推荐使用阿里云镜像加速。解压后，安装必要的依赖，如gcc。在配置和编译Python3时，可能需要解决缺少C编译器的问题。完成安装后，创建Python3和pip3的软链接，并更新环境变量。最后，验证Python3安装成功，并可选地升级pip和配置pip源以提高包下载速度。

本文针对Python编程新手常遇到的问题，详细阐述了列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary）这四种数据结构的核心区别。列表是一种有序且可变的数据序列，允许元素重复；元组同样有序但不可变，其内容一旦创建就不能修改；集合是无序、不重复的元素集，强调唯一性，主要用于数学意义上的集合操作；而字典则是键值对的映射容器，其中键必须唯一，而值可以任意，它提供了一种通过键查找对应值的有效方式。通过对这些基本概念和特性的对比讲解，旨在帮助初学者更好地理解并运用这些数据类型来解决实际编程问题。

本文主要介绍如何以正确的方式下载 huggingface 上的模型

本文揭示向量数据库实战的七大关键陷阱：选型前需明确业务本质（模糊匹配 or 精确查询？）；embedding 比数据库本身更重要，决定语义“世界观”；文档切分是核心工程，非辅助步骤；建库成功≠可用，TopK 准确率会随数据演进失效；“相似但不可用”是常态，必须引入 rerank；需建立可追溯的bad case排查路径；向量库是长期系统，非一次性组件。核心结论：难在“用对”，不在“用上”。

通过动态分析了它的保护方法，通过改源码刷机的方法绕过了它的保护方案（也可通过hook libc.so中的execve函数绕过保护），接下来就可以直接使用GameGuardain这个神奇附加上去进行各种骚操作了。这里主要讲一下如何去从内存中获取Assembly-CSharp.dll 和 Assembly-CSharp-fristpass.dll文件。

umount卸载根目录，xfs_repair修复根分区

对真实世界的自动化三维重建一直是CG/CV行业前赴后继不断尝试解决的难题；目前业内的进展，对于微型场景如单个饮料瓶等物体，结合AI已经可以实现语义化切割的自动三维重建，媲美人工建模。但是对于室外大场景的自动三维重建，从算法到采集硬件等等，都还未能做到类似微型场景的理想水平。 目前，倾斜摄影虽然在模型语义化分割、模型精度等方面不太完美，但是在贴近真实世界、过程自动化、实施成本、整体技术链成熟度等方面，已经是市面上最理想的低成本大规模三维重建技术方案。 随着国家政策的鼓励和“全景中国”的推进，预计倾斜摄影将会成为数字孪生项目的主流三维模型来源之一。

本文以NTS-H-442002为例，剖析企业级Stratum 1时间服务器的关键设计：x86高并发架构保障稳定授时；GPS/北斗+蜂窝多源冗余提升可用性；高稳OCXO实现失锁后72小时<1ms守时精度；1PPS/10MHz/TOD物理接口满足硬同步需求；双电源、热备、加密与运维能力确保长期可靠。

智能鞋：从脚下开始的科技革命

【LabelLLM】一款开源免费的大模型对话标注平台，专为优化大型语言模型的数据标注过程设计。支持灵活配置与多模态数据（音频、图像、视频），具备全面任务管理和AI辅助标注功能，大幅提升标注效率与准确性。了解更多请前往https://github.com/opendatalab/LabelLLM 【LabelU】一款轻量级开源标注工具，支持图像、视频、音频的高效标注。特色功能包括多功能图像处理、视频和音频分析等，简易灵活，支持多种数据格式输出。了解更多请前往https://github.com/opendatalab/labelU

xfs_repair命令xfs文件系统修复工具

向量数据库通过将文本、图像等非结构化数据转化为“数学指纹”（向量），实现语义级相似性检索。它突破传统数据库的精确匹配局限，支撑智能客服、推荐系统与RAG应用。核心原理是Embedding编码+高效索引（如HNSW、IVF），支持亿级数据毫秒搜索。结合元数据过滤的混合查询，显著提升准确性。未来将迈向多模态融合与自适应智能检索，是AI时代不可或缺的基础设施。

本文分享10万级文档RAG系统从Demo到生产的实战经验，剖析检索慢、召回率低、部署复杂三大痛点，涵盖文档切分、Embedding选型、向量库优化、重排序与生成约束等关键步骤，并提供可落地的工程方案与评估方法，助力构建高效、稳定的企业级RAG系统。

大模型“幻觉”指AI生成看似合理但错误或虚构的信息，源于其概率预测机制、训练数据缺陷及缺乏事实核查能力。可通过RAG、微调、联网检索、自我核查等方法降低幻觉风险，提升输出准确性与可靠性。（238字）

JetBrains Rider 2025.1 是全能型跨平台全栈 IDE，深度集成 AI 编码助手，支持 .NET 9、Unity 2025、Blazor 等最新技术，覆盖 C#、Python、Go 等 20+ 语言，赋能游戏、云原生与微服务开发，实现 AI 辅助生成、调试、测试与文档一体化。

本文从Java基础、面向对象、多线程与并发等方面详细解析常见面试题及答案，并结合实际应用帮助理解。内容涵盖基本数据类型、自动装箱拆箱、String类区别，面向对象三大特性（封装、继承、多态），线程创建与安全问题解决方法，以及集合框架如ArrayList与LinkedList的对比和HashMap工作原理。适合准备面试或深入学习Java的开发者参考。附代码获取链接：[点此下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。

该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先，通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后，下载特定版本（5.7.32）的MySQL安装包，解压并安装所需依赖。接着，按照特定顺序安装解压后的deb包，并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后，启动MySQL服务，连接数据库并验证。最后，提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。

在Hive中，`Array`、`Map`和`Struct`是三种特殊的数据类型。`Array`用于存储相同类型的列表，如`select array(1, "1", 2, 3, 4, 5)`会产生一个整数数组。`Map`是键值对集合，键值类型需一致，如`select map(1, 2, 3, "4")`会产生一个整数到整数的映射。`Struct`表示结构体，有固定数量和类型的字段，如`select struct(1, 2, 3, 4)`创建一个无名结构体。这些类型支持嵌套使用，允许更复杂的结构数据存储。例如，可以创建一个包含用户结构体的数组来存储多用户信息

RAG项目常败在文档切分：切得过小导致语义断裂，固定长度破坏表格/列表/步骤等关键结构。真正决定效果的，不是模型或向量库，而是chunk是否具备“语义完整性”——能否独立支撑答案。切分应以“生成可用性”为第一标准，而非检索便利性。

12月10日，Streaming Lakehouse Meetup Online EP.2重磅回归，聚焦StarRocks与Apache Paimon深度集成，探讨Lakehouse Native数据引擎的构建。活动涵盖架构统一、多源联邦分析、性能优化及可观测性提升，助力企业打造高效实时湖仓一体平台。

阿里云PAI推出PAIFuser框架，专为视频生成模型设计，通过模型并行、量化优化、稀疏运算等技术，显著提升DiT架构的训练与推理效率。实测显示，推理耗时最高降低82.96%，训练时间减少28.13%，助力高效低成本AI视频生成。

在HPC场景中，集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群，提供高可靠性和混合云支持；SGE为经典开源系统，适用于中小规模集群；Slurm成为HPC领域事实标准，支持多架构和容器化；PBS兼具商业和开源版本，擅长拓扑感知调度。选型建议：超大规模科研用Slurm，企业生产环境用LSF/PBS Pro，混合云需求选LSF/PBS Pro，传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%，而商业系统在金融、制造等领域保持优势。

DNS是互联网“快递员”，负责将域名精准解析为IP地址；代理IP则是“神秘信使”，隐匿真实身份、中转请求，保障隐私与访问自由。二者协同如接力赛：DNS先定位代理，代理再查目标IP，共同构建高效、安全、灵活的网络访问通路。

本文系统讲解手眼标定技术，涵盖Eye-in-Hand与Eye-to-Hand两种架构，深入推导AX=XB方程的数学原理与求解方法，结合实际应用场景和操作步骤，为机器人视觉开发者提供从理论到实践的完整指南。

vscode代码推送到github库菜鸡专用教程

为了使HTTP服务支持HTTPS访问，需生成并安装SSL证书，并确保Nginx支持SSL模块。首先，在`/usr/local/nginx`目录下生成RSA密钥、证书申请文件及自签名证书。接着，确认Nginx已安装SSL模块，若未安装则重新编译Nginx加入该模块。最后，编辑`nginx.conf`配置文件，启用并配置HTTPS服务器部分，指定证书路径和监听端口（如20000），保存后重启Nginx完成部署。

【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式，用于表示机器学习模型，使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

本小节我们就为Kafka添加最简单的认证方式，也就是SASL_PLAINTEXT（即SASL/PLAIN+ 非加密通道）。

模型复现翻车的第一现场：不是代码，而是你没管好训练数据