让小程序拥有“视觉之眼“：DeepSeek图像识别实战指南
本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。
让小程序开口说话：DeepSeek语音交互开发指南
本文介绍如何利用DeepSeek语音交互技术构建智能语音助手，涵盖从安装声音采集设备、训练语言理解模型到设计语音控制界面的全过程。通过生活化场景，如深夜查找教程、旅行中寻找餐厅等，展示如何实现自然对话。此外，还深入探讨多轮对话记忆、情感计算及智能家居控制等进阶功能，帮助开发者创建会倾听、善思考的语音应用。最后，提供性能优化与安全防护建议，引领读者进入人机共生的新时代。
MATLAB在风险管理中的应用：从VaR计算到压力测试
本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。
BeautifulSoup VS Scrapy：如何选择适合的HTML解析工具？
在Python网页抓取领域，BeautifulSoup和Scrapy是两款备受推崇的工具。BeautifulSoup易于上手、灵活性高，适合初学者和简单任务；Scrapy则是一个高效的爬虫框架，内置请求调度、数据存储等功能，适合大规模数据抓取和复杂逻辑处理。两者结合使用可以发挥各自优势，例如用Scrapy进行请求调度，用BeautifulSoup解析HTML。示例代码展示了如何在Scrapy中设置代理IP、User-Agent和Cookies，并使用BeautifulSoup解析响应内容。选择工具应根据项目需求，简单任务选BeautifulSoup，复杂任务选Scrapy。
客户案例 | 阿里云向量检索服务Milvus版助力中免日上搭建在线推荐系统
阿里云向量检索服务Milvus版对比开源版本具有性能高、稳定性强、管控功能齐全等优势，为中免日上技术团队在电商领域搭建推荐系统提供了强有力的支持。阿里云Milvus不仅具备良好的可观测性，而且弹性扩缩能力能够适应日益增长的数据规模，同时版本平滑升级也能让技术专家更便捷、无痛地升级和体验新版本的产品能力。
静态长效代理IP利用率瓶颈解析与优化路径
在信息化时代，互联网已深度融入社会各领域，HTTP动态代理IP应用广泛，但静态长效代理IP利用率未达百分百，反映出行业结构性矛盾。优质IP资源稀缺且成本高，全球IPv4地址分配殆尽，高质量IP仅占23%。同时，代理服务管理存在技术瓶颈，如IP池更新慢、质量监控缺失及多协议支持不足。智能调度系统也面临风险预判弱、负载均衡失效等问题。未来需构建分布式IP网络、引入AI智能调度并建立质量认证体系，以提升资源利用率，推动数字经济发展。
电竞数据怎么助力创业者在电竞行业发展
电竞数据对创业者至关重要，助力精准市场定位、个性化产品开发、赛事组织优化及吸引投资。通过分析用户行为、市场需求和行业趋势，创业者能降低调研成本，提高决策准确性。同时，基于数据的产品如赛事分析工具、直播数据分析等，可提升用户体验，增强竞争力。数据不仅是分析工具，更是驱动创新的重要资产，帮助创业者在电竞行业中找到立足点。
低空经济新基建！DataV Atlas 如何用大模型玩转空间数据？
阿里云DataV Atlas推出搭载通义千问最新2.5 Max大模型「时空SQL智能小助手」，通过自然语言生成专业SQL，简化空间数据分析流程，助力智慧农田、城市低空交通及应急调度等领域，推动精准决策和智能化管理。零门槛体验空间智能分析革命，开启“会思考的天空网络”新时代。
Linux云服务器如何搭建LNMP环境
LNMP环境是Linux系统中常用的Web服务架构，由Linux、Nginx、MySQL/MariaDB和PHP组成，适用于高效托管动态网站。本文以CentOS 7为例，详细介绍了LNMP环境的搭建步骤，包括Nginx、MariaDB和PHP的安装与配置，以及最终通过创建`index.php`文件验证环境是否成功部署。具体操作涵盖配置YUM仓库、安装服务、编辑配置文件、启动服务等关键步骤，确保用户能够顺利搭建并运行LNMP环境。
闲鱼商品详情API接口（闲鱼API系列）
闲鱼商品详情API为开发者提供便捷、高效且合规的途径，获取闲鱼平台上特定商品的详细信息，如标题、价格、描述和图片等。该接口采用GET请求方式，需传入app_key、item_id、timestamp和sign等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python调用此API，包括生成签名和处理响应。开发者需替换实际的app_key、app_secret和商品ID，并关注官方文档以确保接口使用的准确性。
面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。
SelfCite: 通过自监督奖励提升LLM对上下文内容的引用质量
SelfCite 是一种新颖的自监督方法，旨在提升大型语言模型（LLM）对上下文内容的引用质量。传统方法容易产生与上下文不符的“幻觉”，降低生成内容的可信度。SelfCite 通过上下文消融技术和自监督奖励机制，评估并优化引用的质量，确保生成的引用既必要又充分。实验结果显示，SelfCite 在引用召回率、精确率和F1分数上显著优于基线模型，同时保持了答案的正确性，展示了其在实际应用中的潜力。
一文彻底拿下，赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型
本文介绍如何本地化部署DeepSeek大模型（deepseek-r1）及open-webui的安装过程，包括命令行操作、版本兼容性处理等详细步骤。DeepSeek号称“国运级”大模型，性能媲美OpenAI，支持直接对话，降低使用门槛。通过本教程，读者可以快速上手体验这一强大的推理模型。
爱回收获取询价项API接口（爱回收API系列）
爱回收是国内领先的电子产品回收平台，提供便捷的二手设备回收服务。开发者可通过其API接口集成询价功能，提升应用竞争力。该API采用POST请求，需传递app_id、timestamp、sign等参数，返回JSON格式的回收价格信息。示例代码展示了如何使用Python调用此API，获取并打印询价项和回收价格。请确保替换实际的app_id和app_secret，并关注官方文档以保持接口信息准确。
Transformer 学习小结（输出输入）
在模型处理中，输入文本需经预处理，包括分词、词汇表构建及填充（padding），并使用填充掩码避免无效计算。位置嵌入为Transformer提供顺序信息，编码器通过自注意力机制和前馈网络处理输入序列。输出处理中，解码器根据编码器输出生成目标序列，使用序列掩码防止信息泄露，逐步生成单词，并在测试阶段采用贪婪或束搜索优化输出。
基于NURBS曲线的数据拟合算法matlab仿真
本程序基于NURBS曲线实现数据拟合，适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重，精确表示复杂形状，特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行，展示了T1至T7的测试结果，无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数，最小化误差函数E，确保迭代收敛，提供高质量的拟合效果。
代理IP故障排查，怎样快速锁定问题？
在信息化时代，互联网不可或缺，业务需求使HTTP动态代理IP的应用日益广泛。为快速排查代理IP故障，可采取以下步骤：1. 检查代理IP有效性（Ping测试、HTTP请求测试）；2. 监控连接速度（延迟、带宽测试）；3. 分析错误信息（HTTP状态码、错误日志）；4. 检查代理设置（配置文件、协议支持）；5. 使用调试工具（Wireshark、浏览器开发者工具）；6. 咨询服务提供商；7. 检查网络环境（防火墙、ISP限制）；8. 逐步故障排除并记录变化。通过这些方法，能有效找出并解决问题。
阿里云 AI 搜索开放平台集成 DeepSeek 模型
阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。
使用Selenium和ChromeDriver模拟用户操作：从表单填写到数据提交
简介：工程师小王和产品经理莉莉面临无人机市场调研投票数据获取难题，传统方法屡遭封禁。小王通过构建“隐身特工”装备——代理IP、随机UserAgent及有效Cookie，结合Python与Selenium技术，成功绕过问卷星的防刷票系统，实现自动化投票。最终，他们获得了看似真人投票的数据，展示了技术攻防的艺术。这段故事不仅是一场技术较量，更是对算法规则游戏的深刻思考。
体育数据系统是怎么开发的
体育数据系统开发涵盖需求分析、数据采集、存储、处理与展示等环节。首先明确目标和用户群体，规划功能；接着设计数据采集方式和接口，确保实时数据获取。随后选择合适的数据库和技术进行数据存储与管理，并进行数据清洗、分析及挖掘。通过可视化工具和友好的用户界面展示数据，确保易于理解。最后，系统需经过部署、优化、测试并上线运行，保证稳定性和高性能。
国外跨境商家疯狂追捧，国内却鲜有人知的 VVIC 搜款网商品详情接口
VVIC搜款网是国外跨境商家青睐的服装资源平台，但国内知晓度较低。其商品详情接口对开发者极具价值，能获取商品全方位信息，支持电商整合与数据分析。该接口采用HTTP GET请求，关键参数为商品ID，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用此接口，获取并处理商品详情。
用PyTorch从零构建 DeepSeek R1：模型架构和分步训练详解
本文详细介绍了DeepSeek R1模型的构建过程，涵盖从基础模型选型到多阶段训练流程，再到关键技术如强化学习、拒绝采样和知识蒸馏的应用。
关键词搜索爱回收商品列表API接口（爱回收API系列）
爱回收作为二手电子产品交易平台，提供丰富的商品资源。其API接口允许开发者通过关键词搜索商品列表，获取商品名称、类别、品牌、预估回收价格等信息，支持分页展示和自定义每页数量。接口采用HTTP GET请求，响应格式为JSON。以下是Python示例代码，展示如何使用该接口进行搜索。
一套优秀的反向海淘独立站系统必备的10大特质
这套反向海淘独立站系统具备十大特质：1. 商品聚合与自动化采购，无缝对接国内电商平台；2. 多语言本地化体验，适应全球用户；3. 智能物流与清关，优化运输路径；4. 多币种支付保障资金安全；5. 合规与税务自动化处理；6. AI导购提升用户体验；7. 营销工具促进增长；8. 自动化售后与纠纷处理；9. 数据驱动运营决策；10. 微服务架构确保扩展性。成功案例如Superbuy和Panli展示了其高效性和市场竞争力。
小红书商品详情API接口（小红书API系列）
小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。
基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真
本程序基于蚁群优化（ACO）算法，使用MATLAB2022A进行城市最佳出行路径规划仿真。用户可调整城市数量，输出路径规划结果及ACO收敛曲线。核心代码实现最短路径更新、信息素强化与全局最优路径绘制。ACO模拟蚂蚁行为，通过信息素机制迭代优化路径，适用于不同规模的城市节点，展示从局部探索到全局最优的智能搜索过程。程序运行结果展示了点数较少、中等和较多时的路径规划效果，无水印。
反向海淘商业模式案例：Pandabuy VS Hoobuy VS CSSBUY 无货源淘宝微店代购系统搭建攻略
反向海淘是全球化下新兴的电商模式，满足海外消费者对中国高性价比商品的需求。Pandabuy、Hoobuy 和 CSSBUY 等平台整合供应链和物流资源，实现中国商品高效流通。本文分析这些平台商业模式，提供无货源代购系统搭建攻略及PHP代码示例，涵盖数据库连接、订单处理和商品查询等功能。随着市场需求增长、供应链优势、技术支持和政策利好，反向海淘前景广阔。
小红书商品列表 API 接口（小红书 API 系列）
小红书作为社交与电商结合的平台，拥有丰富的商品信息。通过小红书商品列表API接口，用户可高效、合法地获取商品数据，支持按关键词、品类等筛选条件查询，并返回JSON格式的商品列表，包含名称、图片链接、价格等信息。该接口帮助商家分析市场、制定策略，开发者构建推荐系统。示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求并处理响应数据。
小红书笔记评论数据接口（小红书 API 系列）
小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。
【赵渝强老师】Kafka生产者的消息发送方式
Kafka生产者支持三种消息发送方式：1. **fire-and-forget**：发送后不关心结果，适用于允许消息丢失的场景；2. **同步发送**：通过Future对象确保消息成功送达，适用于高可靠性需求场景；3. **异步发送**：使用回调函数处理结果，吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
SmolLM2：多阶段训练策略优化和高质量数据集，小型语言模型同样可以实现卓越的性能表现
SmolLM2 通过创新的多阶段训练策略、高质量数据集的构建与优化，以及精细的模型后训练调优，在 1.7B 参数规模下实现了卓越的性能表现，并在多个基准测试中超越了同等规模甚至更大规模的语言模型。
光纤三维布里渊温度和应变分布matlab模拟与仿真
本程序基于MATLAB 2022A，模拟光纤三维布里渊温度和应变分布。通过分析光波与声波在光纤中的相互作用（布里渊散射），实现对温度和应变的高分辨率测量。核心代码计算布里渊强度、频移，并生成三维可视化结果。该技术广泛应用于结构健康监测、地质灾害预警等领域。程序运行后无水印，展示清晰的仿真图像。
Diffusion-DPO：一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法，该方法基于直接偏好优化（DPO）原理，简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法，Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练，通过数学近似简化实现流程，并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明，该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性，为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka生产者（Producer）将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord，经过拦截器、序列化器和分区器处理后，消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker，Broker返回响应或错误信息，生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
我的开源项目达成1000 star里程碑！python-office招募开源小伙伴
大家好，这里是程序员晚枫。我的首个开源项目 **python-office** 在GitHub上达到了1000星！该项目始于2022年初，旨在帮助更多人快速入门Python。历经多个里程碑，包括被开源中国推荐、发布官网和操作视频等。目前下载量已达26万+，并被评为GitCode毕业项目。未来计划包括统一代码风格、增加功能、完善文档和单元测试，以及招募开源小伙伴共同维护。欢迎感兴趣的朋友私信我：**开源**。 
基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程matlab求解与仿真
本程序基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程，确定了Itô扩散过程，并推导出交易长度的分布和密度函数，计算预期交易频率。核心代码在MATLAB2022A上运行，展示了交易策略的概率分布及卷积结果。算法原理涉及金融衍生品定价与风险管理，利用随机微分方程建模资产价格动态，求解相关偏微分方程以确定最优交易策略。
探寻静态代理 IP 对地区优化有何价值？
随着互联网的发展，静态代理IP在多个领域发挥重要作用。它帮助电商和价格比较企业稳定连接、管理市场；为流媒体提供顺畅体验，提升用户满意度；助力数据爬取与分析，精准获取信息；并提高远程办公效率，确保工作连续性。这些优势使其在地区优化中不可或缺。
大数据AI一体化开发再加速：DataWorks 支持GPU类型资源
大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
LLM高效推理：KV缓存与分页注意力机制深度解析
随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的增长，高效推理变得至关重要。KV缓存和分页注意力是优化LLM推理的两项关键技术。KV缓存通过存储键值对减少重复计算，而分页注意力则通过将序列分割成小块来降低内存消耗，从而有效处理长序列。本文深入剖析这些技术的工作原理及其在仅解码器模型中的应用，探讨其优势与挑战，并展示其实现示例。
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。
