面向 GenAI 时代，阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。

本案例讲述了为实现新浪财经实时快讯监控而设计的爬虫方案。面对延迟高、频繁封禁、消息易丢失等问题，通过秒级轮询、多线程抓取与代理池策略，成功实现秒级响应。过程不仅涉及技术优化，更体现了对速度、稳定性与成本的权衡，揭示了技术应服务于业务本质的思考。

在高并发场景下，如钱包转账，数据一致性至关重要。本文通过实例演示了 Go 中如何利用 `sync.Mutex` 和 `sync.RWMutex` 解决数据竞争问题，帮助开发者掌握并发编程中的关键技能。

本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。

神经架构搜索（NAS）正被广泛应用于大模型及语言/视觉模型设计，如LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron等。本文回顾NAS核心技术，解析其自动化设计原理，探讨强化学习、进化算法与梯度方法的应用与差异，揭示NAS在大模型时代的潜力与挑战。

本文探讨了单元测试在软件开发中的重要性，指出其不仅能提升代码质量和开发效率，还能保障复杂系统的稳定性。通过分析测试体系的演进、单元测试的优势及常见误区，强调了“单元测试优先”的理念，并呼吁开发者重视测试实践，推动软件从“爬行”迈向“奔跑”。

在AI智能体架构设计中，单智能体与多智能体路径之争愈演愈烈。实践表明，多智能体系统虽看似强大，却因协调复杂、容错差、信息丢失等问题而表现脆弱。相比之下，具备完整上下文的单智能体在一致性、稳定性与可维护性上更具优势。本文深入分析多智能体系统的失败案例与技术局限，提出优先发展高性能单智能体、聚焦上下文工程的实践路径，为AI系统设计提供清晰方向。

本文整理自抖音集团数据工程师黄鑫在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕抖音实时数据研发的现状与挑战、DataOps能力建设及未来规划展开，涵盖需求管理、开发测试、发布运维等全流程实践，旨在提升数据质量与开发效率，实现高效稳定的数据交付。

本文深入解析NVIDIA推出的NVFP4量化技术，探讨其在Blackwell GPU架构下的性能优势。通过对比主流4位量化方法，分析NVFP4在精度、内存和推理吞吐量方面的表现，结合LLM-Compressor与vLLM框架展示量化与部署实践，验证其在消费级与企业级应用中的高效性与实用性。

本文讲述了作者在爬取豆瓣影评过程中遇到的挑战与解决方案。面对链接结构不统一、字段格式多变等问题，作者通过正则表达式抽象出通用规则，并结合爬虫代理实现稳定采集。最终不仅完成了任务，更收获了“以模式化思维应对变化”的宝贵经验。

R-Zero框架实现了大语言模型在无外部训练数据条件下的自主进化与推理能力提升。

本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。

本案例构建了一套基于爬虫与数据分析的热点监测系统，通过代理IP与Python工具实现新闻内容抓取，结合时间、来源与关键词分析，打造“信息雷达”，助力舆情研判与趋势预测。

核密度估计（KDE）通过平滑处理解决直方图密度估计中的不连续问题，提供连续密度函数。其核心在于使用核函数对数据点进行加权，避免区间划分带来的信息丢失。带宽参数h影响估计效果，过小导致波动大，过大则过度平滑。常用核函数包括高斯核与Epanechnikov核，实际应用中可借助Statsmodels或Seaborn库快速实现。

本文对比了爬虫项目中“招聘市场监测”与“金融数据采集”两类场景下的任务调度策略，介绍了何时使用简单队列、何时采用复杂流转，并提供 Python 示例代码及代理配置建议，助你高效构建爬虫系统。

阿里云实时计算Flink团队，全球领先的流计算引擎缔造者，支撑双11万亿级数据处理，推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才，地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心，打造企业级实时计算解决方案，助力全球企业实现毫秒洞察。

匹配网络是一种基于度量的元学习方法，通过计算查询样本与支持集样本的相似性实现分类。其核心依赖距离度量函数（如余弦相似度），并引入注意力机制对特征维度加权，提升对关键特征的关注能力，尤其在处理复杂或噪声数据时表现出更强的泛化性。

本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台，Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策，Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台，支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。

在科研信息采集过程中，自动化获取论文元数据（如标题、作者、引用等）已成为刚需。本文以 Scopus 和 CNKI 为例，详解两种主流抓取方式：一是直接解析 HTML 获取浅层数据，二是通过模拟交互提取深层内容，并结合代理服务绕过访问限制，实现高效稳定的数据采集。