通过Milvus和Langchain快速构建基于百炼大模型的LLM问答系统
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
GraphQL接口采集：自动化发现和提取隐藏数据字段
本文围绕GraphQL接口采集展开，详解如何通过`requests`+`Session`自动化提取隐藏数据字段，结合爬虫代理、Cookie与User-Agent设置实现精准抓取。内容涵盖错误示例（传统HTML解析弊端）、正确姿势（GraphQL请求构造）、原因解释（效率优势）、陷阱提示（反爬机制）及模板推荐（可复用代码）。掌握全文技巧，助你高效采集Yelp商家信息，避免常见误区，快速上手中高级爬虫开发。
10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧，让模型训练速度翻倍
本文系统总结了PyTorch性能调优的关键技术，涵盖混合精度训练、PyTorch 2.0编译功能、推理模式优化、Channels-Last内存格式、图优化与变换、cuDNN基准测试、内存使用优化等多个方面。通过实证测试，文章详细分析了各技术的实现细节、优势及适用场景，如混合精度训练可显著提升计算效率和内存利用率，torch.compile()能自动优化代码生成以加速模型运行。此外，还探讨了推理模式的选择、卷积操作优化及模型构建的最佳实践。这些方法结合良好的编码习惯，有助于开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。
一文读懂天猫商品详情 API 接口：功能、调用与实战攻略
天猫商品详情API为电商从业者、开发者和数据分析人员提供高效的商品数据获取途径。通过输入商品ID，可获取商品基本信息（名称、品牌等）、价格信息（售价、促销价等）、库存状态、商品描述及图片链接等详细内容。本文还提供了Python调用示例，包含签名生成、参数构建与请求发送等功能，帮助用户快速集成API，满足定价优化、市场分析等需求。使用时需替换示例中的AppKey与商品ID，并遵守平台规范。
深度解析！淘宝商品详情 API 接口的高效调用与实战应用
淘宝商品详情API为开发者提供高效获取商品信息的途径，支持名称、价格、销量等详细数据的提取。接口通过GET/POST请求方式调用，需携带商品ID与授权信息（如AppKey）。其特点包括数据全面、实时性强及安全性高，满足电商应用、数据分析等需求。本文还提供了Python调用示例，涵盖签名生成、参数构建及请求发送全流程，助力开发者快速集成淘宝商品数据至自身系统中。
Dataphin测评：企业级数据中台的「智能中枢」与「治理引擎」
Dataphin是一款智能数据建设与治理平台，基于阿里巴巴OneData方法论，提供从数据采集、建模研发到资产治理、数据服务的全链路智能化能力。它帮助企业解决数据口径混乱、质量参差等问题，构建标准化、资产化、服务化的数据中台体系。本文通过详细的操作步骤，介绍了如何使用Dataphin进行离线数仓搭建，包括规划数仓、数据集成、数据处理、运维补数据及验证数据等环节。尽管平台功能强大，但在部署文档更新、新手友好度及基础功能完善性方面仍有提升空间。未来可引入SQL智能纠错、自然语言生成报告等功能，进一步增强用户体验与数据治理效率。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
亚马逊商品详情 API 接口开发指南
亚马逊商品详情API为开发者、分析师及电商从业者提供了获取商品数据的便捷途径。通过HTTP/HTTPS协议，支持GET/POST请求，可指定市场代码（如US、UK）和其他参数（如数据格式、附加信息）。返回信息涵盖商品基本信息（标题、品牌等）、价格（售价、货币单位）、库存状态、评论与评分（平均分、总评论数）以及销售排名等，助力市场分析、竞品研究和业务优化。
移动端数据抓取：Android App的TLS流量解密方案
本文介绍了一种通过TLS流量解密技术抓取知乎App热榜数据的方法。利用Charles Proxy解密HTTPS流量，分析App与服务器通信内容；结合Python Requests库模拟请求，配置特定请求头以绕过反爬机制。同时使用代理IP隐藏真实IP地址，确保抓取稳定。最终成功提取热榜标题、内容简介、链接等信息，为分析热点话题和用户趋势提供数据支持。此方法也可应用于其他Android App的数据采集，但需注意选择可靠的代理服务。
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家（MoE）模型
近期发布的LLaMA 4模型引入混合专家（MoE）架构，以提升效率与性能。尽管社区对其实际表现存在讨论，但MoE作为重要设计范式再次受到关注。本文通过Pytorch从零实现简化版LLaMA 4 MoE模型，涵盖数据准备、分词、模型构建（含词元嵌入、RoPE、RMSNorm、多头注意力及MoE层）到训练与文本生成全流程。关键点包括MoE层实现（路由器、专家与共享专家）、RoPE处理位置信息及RMSNorm归一化。虽规模小于实际LLaMA 4，但清晰展示MoE核心机制：动态路由与稀疏激活专家，在控制计算成本的同时提升性能。完整代码见链接，基于FareedKhan-dev的Github代码修改而成。
ReSearch：基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架，利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”，无需监督数据。它将搜索操作融入推理链，通过文本推理决定搜索时机与方式，并用搜索结果引导后续推理。研究显示，ReSearch自然形成高级推理能力，如反思与自我纠正。技术上，采用特定标签封装搜索查询与结果，迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型，使用MuSiQue数据集训练，在多跳问答任务中显著超越基线模型，展现出强大泛化能力。动态分析表明，模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题，奖励指标也呈现稳定增长趋势。
electron35-vue3-deepseek客户端流式输出AI对话系统
Electron35-DeepSeek桌面端AI系统|vue3.5+electron+arco客户端ai模板。2025跨平台ai实战electron35+vite6+arco仿DeepSeek/豆包ai流式打字聊天助手。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例（2-2）
本文延续前篇，深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用，介绍多种索引类型及避免索引失效等；调整数据库参数，如缓冲池、连接数和日志参数；还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章，强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导，确保数据库高效运行。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解（2-1）
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划，如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标；优化查询语句结构，包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识，如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章，强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法，适合数据库管理员和开发人员。
深入研究：微店商品列表API接口详解
微店商品列表API接口支持开发者以编程方式获取微店平台的商品数据，适用于电商数据分析、商品展示等场景。请求方式为POST，需提供`method`和`access_token`等参数，可选参数包括页码、排序方式、商品状态及关键词等。返回数据为JSON格式，包含商品ID、标题、价格、库存和缩略图URL等信息。常见错误包括`access_token`无效或参数错误，需根据错误码调整请求。
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。
阿里云 Elasticsearch Serverless 检索增强型 8.17 版来袭！
阿里云Elasticsearch Serverless 8.17版本，深度融合无服务器架构与分层扩展能力，面向信息检索、向量搜索、语义分析等通用场景，提供全托管服务，在最新特性扩展、自动扩缩性能、资源成本优化等维度均有显著提升。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望
本文深入探讨数据库课程设计 MySQL 的数据安全。以医疗、电商、企业案例，详述用户管理、数据加密、备份恢复及网络安全等措施，结合数据安全技术发展趋势，与《大数据新视界 -- 大数据大厂之 MySQL 数据库课程设计》紧密关联，为 MySQL 数据安全提供全面指南。
2025年GitHub平台上的十大开源MCP服务器汇总分析
本文深入解析了GitHub上十个代表性MCP（Model Context Protocol）服务器项目，探讨其在连接AI与现实世界中的关键作用。这些服务器实现了AI模型与应用程序、数据库、云存储、项目管理等工具的无缝交互，扩展了AI的应用边界。文中涵盖Airbnb、Supabase、AWS-S3、Kubernetes等领域的MCP实现方案，展示了AI在旅行规划、数据处理、云存储、容器编排等场景中的深度应用。未来，MCP技术将向标准化、安全性及行业定制化方向发展，为AI系统集成提供更强大的支持。
国内最大的MCP中文社区来了，4000多个服务等你体验
国内最大的MCP中文社区MCPServers来了！平台汇聚4000多个服务资源，涵盖娱乐、监控、云平台等多个领域，为开发者提供一站式技术支持。不仅有丰富的中文学习资料，还有详细的实战教程，如一键接入MCP天气服务等。MCPServers专注模块稳定性和实用性，经过99.99% SLA认证，是高效开发的理想选择。立即访问mcpservers.cn，开启你的开发之旅！
容器化爬虫部署：基于K8s的任务调度与自动扩缩容设计
随着业务复杂度提升，传统定时任务和手工扩缩容难以满足高并发与实时性需求。本文对比两种基于 Kubernetes 的爬虫调度与扩缩容方案：CronJob+HPA 和 KEDA。从调度灵活性、扩缩容粒度、实现难度等维度分析，并提供 YAML+Python 示例。方案 A（CronJob+HPA）适合固定定时任务，配置简单；方案 B（KEDA）支持事件驱动，适合高并发与异步触发场景。根据实际需求可混合使用，优化资源利用与效率。
深入研究：1688商品跨境属性API接口详解
本文介绍了如何通过 1688 商品跨境属性 API 获取商品的跨境相关数据，助力企业开展电商业务。文章分为三部分：引言阐述了接口的重要性及应用场景；接口概述详细说明了调用步骤，包括参数准备、签名生成、请求发送和响应处理；Python 请求示例提供了一个完整的代码实现，帮助开发者快速上手。示例代码涵盖了请求参数配置、签名生成逻辑以及使用 requests 库发送请求的过程，为实际应用提供了参考。
Crawl4AI：为大语言模型打造的开源网页数据采集工具
随着大语言模型（LLMs）的快速发展，高质量数据成为智能系统的关键基础。**Crawl4AI**是一款专为LLMs设计的开源网页爬取工具，可高效提取并结构化处理网页数据，突破传统API限制，支持JSON、HTML或Markdown等格式输出。
面向 MoE 和推理模型时代：阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上，阿里云大数据 AI 平台持续创新，贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势，带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级，助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
基于MATLAB的地下水模拟系统开发
本项目基于MATLAB开发了一套地下水模拟系统，利用GUI实现参数输入与结果显示。系统集成径向基函数配点法和有限元法，可输出地下水位等高线及立体图。测试版本为MATLAB 2022A，展示多场景运行结果。开发内容涵盖水文地质条件分析、模块化设计（文件、数据输入、算法等模块）及具体开发步骤，确保科学性与实用性。核心程序实现了交互功能与数值计算，适用于复杂地下水系统的离散化模拟与分析。
体育比分小程序怎么提示日活
本内容探讨了如何通过多方面策略提升体育比分小程序的日活跃用户（DAU）。首先优化核心功能，如实时推送、个性化订阅与比赛提醒；其次建立用户激励体系，包括签到奖励、预测小游戏和等级系统；再者增强社交功能，例如球迷社区讨论和好友对战；同时利用数据分析优化用户体验，并结合营销推广扩大影响力。代码片段展示了部分数据处理逻辑，确保功能实现的精准性。建议根据数据表现逐步完善功能，优先解决关键问题以提高留存和活跃度。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：开启数据宇宙的传奇之旅
本文全面剖析数据库课程设计 MySQL，展现其奇幻魅力与严峻挑战。通过实际案例凸显数据库设计重要性，详述数据安全要点及学习目标。深入阐述备份与恢复方法，并分享优秀实践项目案例。为开发者提供 MySQL 数据库课程设计的全面指南，助力提升数据库设计与管理能力，保障数据安全稳定。
2025年大模型就业：核心技术趋势、技能要求与职业发展全景解析
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。
Quick BI 测评报告
Quick BI是阿里云推出的零代码可视化分析工具，适合个人开发者与小微团队使用。其核心优势在于轻量化启动（免费试用+按量付费）、多源接入（MySQL、MongoDB等）及敏捷分析能力（拖拽式仪表板）。实测显示，它支持智能CSV解析、语法高亮SQL编辑器和25+基础图表类型，具备图表联动交互功能。尽管缺少3D地图和自定义JS插件支持，但凭借低学习成本、OpenAPI扩展性以及移动端报表查看功能，Quick BI在个人项目展示、团队协作和轻量级数据分析中表现出色。不过，复杂计算需依赖SQL，移动端编辑和PDF导出存在局限性。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
