云上玩转Qwen3系列之二：PAI-LangStudio搭建联网搜索和RAG增强问答应用
本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
视觉爬虫开发：通过Puppeteer截图+CV定位动态元素坐标
本文是关于“视觉爬虫开发”的速查指南，重点介绍如何使用 Puppeteer 和 OpenCV 在小红书上实现视频截图与评论采集。内容包括代理 IP 接入、Cookie 与 User-Agent 设置、动态元素坐标获取及评论采集的代码示例。提供功能点列表、常用代码片段、配置建议和快速测试方式，帮助开发者快速掌握核心技术和实践方法。通过 Puppeteer 截图结合 OpenCV 模板匹配，精准定位动态元素坐标，提升爬虫稳定性与效率。
微店商品列表 API 接口（附代码示例）
微店商品列表 API 为开发者提供从微店平台获取商品数据的便捷途径，支持分页、分类筛选和排序等功能，响应数据以 JSON 格式返回，包含商品 ID、名称、价格等信息。通过 Python 的 `requests` 库，开发者可轻松调用该接口，实现电商工具开发、市场分析等场景应用。示例代码展示了如何发送请求并处理响应数据，助力高效利用 API 拓展业务功能。
微店商品详情 API 接口（附代码示例）
本文介绍了微店商品详情API的使用方法及其在电商业务中的重要性。通过该API，开发者可获取商品标题、价格、库存等详细信息，用于电商应用开发、数据分析等场景。接口调用需发送HTTP请求至指定地址，并携带商品ID与访问令牌等参数，返回数据为JSON格式。文末提供了一个Python示例代码，展示如何利用`requests`库调用API并处理响应数据，帮助开发者快速集成商品信息功能。
在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型（LLM）推理环境的全流程。以RX 7900XT为例，通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI，实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战，但凭借高性价比（如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090），AMD方案成为经济实用的选择。测试显示，不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等，满足交互需求。随着ROCm不断完善，AMD生态将推动AI硬件多元化发展，为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
防止交叉验证中的数据泄露：提升模型在实际环境中的性能
本文探讨了机器学习模型从开发到部署过程中可能出现的性能断崖问题，重点分析了**数据泄露**和**类别不平衡**两大主要原因。数据泄露可能源于预处理、特征工程或目标变量的不当操作，导致模型在测试阶段表现优异但实际应用中失效。同时，类别不平衡会使得常规交叉验证结果不可靠，需采用分层K折等方法应对。文章还介绍了通过Scikit-learn的Pipeline和ColumnTransformer防止数据泄露的最佳实践，并强调重采样技术（如SMOTE）应在数据划分后执行。最后，总结了构建可靠模型评估流程的核心原则，包括使用管道、分层验证及独立保留集等，帮助开发者构建在真实场景中性能稳定的模型。
大数据与机器学习：数据驱动的智能时代
本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”，以其4V特性（体量、多样性、速度、真实性）为机器学习提供燃料，而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著，推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时，文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战，并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重，倡导持续学习以把握智能时代机遇。
【数分基本功】 两种不同的用户活跃度，留存率居然完全一致！
两种不同的用户活跃度，留存率居然完全一致。这究竟是为什么？欢迎阅读【数分基本功】系列的第 1 篇。该系列会讲一些数据分析的基本问题，必要时增加拓展和深入
阿里云PAI-DLC任务Pytorch launch_agent Socket Timeout问题源码分析
DLC任务Pytorch launch_agent Socket Timeout问题源码分析与解决方案
Java程序员必学：JVM架构完全解读
Java 虚拟机（JVM）是 Java 编程的核心，深入理解其架构对开发者意义重大。本文详细解读 JVM 架构，涵盖类加载器子系统、运行时数据区等核心组件，剖析类加载机制，包括加载阶段、双亲委派模型等内容。阐述内存管理原理，介绍垃圾回收算法与常见回收器，并结合案例讲解调优策略。还分享 JVM 性能瓶颈识别与调优方法，分析 Java 语言特性对性能的影响，给出数据结构选择、I/O 操作及并发同步处理的优化技巧，同时探讨 JVM 安全模型与错误处理机制，助力开发者提升编程能力与程序性能。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合：构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容，并通过互联网广告和物流行业案例分析，展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
大数据新视界 --面向数据分析师的大数据大厂之 MySQL 基础秘籍：轻松创建数据库与表，踏入大数据殿堂
本文详细介绍了在 MySQL 中创建数据库和表的方法。包括安装 MySQL、用命令行和图形化工具创建数据库、选择数据库、创建表（含数据类型介绍与选择建议、案例分析、最佳实践与注意事项）以及查看数据库和表的内容。文章专业、严谨且具可操作性，对数据管理有实际帮助。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计：揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法：从理论到Java代码实战，让你的数据库性能飙升！
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法，阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法，分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例，助力直观理解。文章结构清晰，语言通俗易懂，对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
Perforated Backpropagation：神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
深度学习近年来在多个领域取得了显著进展，但其核心组件——人工神经元和反向传播算法自提出以来鲜有根本性突破。穿孔反向传播（Perforated Backpropagation）技术通过引入“树突”机制，模仿生物神经元的计算能力，实现了对传统神经元的增强。该技术利用基于协方差的损失函数训练树突节点，使其能够识别神经元分类中的异常模式，从而提升整体网络性能。实验表明，该方法不仅可提高模型精度（如BERT模型准确率提升3%-17%），还能实现高效模型压缩（参数减少44%而无性能损失）。这一革新为深度学习的基础构建模块带来了新的可能性，尤其适用于边缘设备和大规模模型优化场景。
Multisim14.0中文下载安装步骤教程
Multisim14.0是由美国NI公司开发的EDA工具，适用于电路设计与仿真。本文提供详细中文安装步骤：下载安装包后解压，运行安装程序并设置路径，填写用户信息，选择安装位置，接受协议完成安装。随后安装NILicense激活器及中文语言包，最终实现软件汉化与正常运行。附带网盘下载链接，方便国内用户获取资源。
uv找不到Python头文件的解决方案
最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。
阿里云开发者分享VMware17 Pro保姆级安装秘籍，详细步骤助你轻松搞定安装！
这是一篇超详细的VMware 17 Pro虚拟机下载与安装教程。VMware 17 Pro支持多操作系统模拟运行，适合开发、测试及教育使用。文章涵盖从下载到安装的全流程，包括解压安装包、接受协议、配置安装路径等步骤，并提供虚拟机优化（如安装VMware Tools、配置快照和共享文件夹）及使用指南。同时，针对常见问题如虚拟化未启用或软件阻止启动，提供了具体解决方案，帮助用户顺利部署和使用虚拟机环境。
1688 商品列表 API 深度拆解：从参数配置到数据获取
1688 是重要的批发采购平台，其商品列表 API 接口为开发者、商家和数据分析人员提供批量获取商品基础信息（如名称、价格、销量等）的能力。该接口支持市场调研、竞品分析等场景，助力商业决策与效率提升。接口基于 HTTPS 协议，采用 GET 或 POST 请求方式，需提供通用参数（如 app_key、timestamp 等）和业务参数（如 category_id、page_no 等）。响应数据以 JSON 格式返回，包含商品详情及分页信息。
一文掌握 1688 商品详情 API 接口：从入门到实战
1688是国内领先的综合电商批发平台，提供海量商品资源。其商品详情API助力开发者与企业获取商品的详细信息（如属性、价格、库存等），广泛应用于电商数据分析、比价系统及采购场景。API支持GET/POST请求，需传入通用参数（app_key、timestamp等）与业务参数（如product_id）。返回JSON格式数据，包含商品标题、价格、图片链接等详情，提升业务效率与决策精准度。
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
大型语言模型（LLM）的推理效率是AI领域的重要挑战。本文聚焦KV缓存技术，通过存储复用注意力机制中的Key和Value张量，减少冗余计算，显著提升推理效率。文章从理论到实践，详细解析KV缓存原理、实现与性能优势，并提供PyTorch代码示例。实验表明，该技术在长序列生成中可将推理时间降低近60%，为大模型优化提供了有效方案。
AI 搜索开放平台重磅发布：Qwen3 模型上线啦
阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型，数据开发与分析效率再升级！
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
Qwen3 X DataWorks ：为数据开发与分析加满Buff !
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
开发者急盼！Cisco Packet Tracer超详细下载安装教程，附中文版插件使用步骤！
Cisco Packet Tracer是思科推出的专业路由器模拟器，适用于学习IOS配置、故障排查及网络拓扑构建。支持多种协议（STP、OSPF等），含无线功能与安全设备。本文提供下载链接、安装教程及高级功能介绍，如复杂网络仿真、可视化调试、自动化脚本和行业场景模拟等，助你高效学习网络技术并启用中文语言包。
Hologres+函数计算+Qwen3，对接MCP构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。
Qwen3 全尺寸模型支持通过阿里云PAI-ModelGallery 一键部署
Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！
大数据与机器学习
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