从零搭建智能搜索代理:LangGraph + 实时搜索 + PDF导出完整项目实战
本系统的核心特性包括:基于智能判断机制的自动网络搜索触发、跨多轮对话的上下文状态管理、多策略搜索机制与智能回退、透明的信息源追溯体系,以及专业级PDF文档生成功能。
AI 发展 && MCP
AI发展——计算机视觉、ChatGPT、Sora、DeepSeek、生成式AI。什么是MCP,Prompt、LLM、Function Call、Agent、MCP是什么,各自区别;MCP如何工作,MCP架构、MCP Server工作原理,Cursor如何使用MCP,自定义MCP Server

大数据之路:阿里巴巴大数据实践——离线数据开发
该平台提供一站式大数据开发与治理服务,涵盖数据存储计算、任务调度、质量监控及安全管控。基于MaxCompute实现海量数据处理,结合D2与DataWorks进行任务开发与运维,通过SQLSCAN与DQC保障代码质量与数据准确性。任务调度系统支持定时、周期、手动运行等多种模式,确保高效稳定的数据生产流程。
机器人骑自行车过程的MATLAB建模与数值仿真模拟
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人骑自行车过程的三维建模与仿真,通过多个函数构建机器人躯干、手臂及自行车各部件的几何模型,并利用空间变换与旋转矩阵实现动态模拟。核心代码调用多个子函数生成模型组件并绘制三维图像,结合参数设置与坐标变换,完成整体系统的可视化仿真。
GQNN框架:让Python开发者轻松构建量子神经网络
为降低量子神经网络的研发门槛并提升其实用性,本文介绍一个名为GQNN(Generalized Quantum Neural Network)的Python开发框架。
AI人格的创世蓝图:深度解构《自衍体》的意识架构设计
本文深度解析前沿开源项目《自衍体》(Zyantine),探讨其如何通过“核心本能、欲望引擎、辩证成长、认知表达”四大支柱,构建具备稳定人格的AI Agent。项目以“内在世界”为核心,提出认知流与事实锚定协议,为下一代“有格”AI奠定理论与工程基础,标志着AI从行为模拟走向人格建构的新纪元。
java 初学者必看的系统知识结构图详解
本文详解Java知识结构图,涵盖Java语言基础、JVM原理、集合框架、并发编程、网络通信及主流框架(如Spring Boot、MyBatis),并结合学生信息管理系统实例,帮助初学者构建完整知识体系,提升实战开发能力。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构,涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容,适用于构建企业级数据平台体系。
开发效率提升5倍!聚AI的LangFlow可视化全栈指南
LangFlow 是一个强大的可视化流程开发工具,支持全平台部署与多模型集成。通过 Docker 快速启动、本地开发或云服务部署,用户可灵活配置环境。其核心功能包括四大对象管理、可视化编程、自定义组件开发及与 LangChain 的深度整合,适用于客户服务、金融、医疗等多领域自动化流程构建。结合性能优化与版本管理,助力开发者高效实现企业级 AI 应用。
淘宝商品详情API响应数据解析(一)
淘宝商品详情API(taobao.item.get)是淘宝开放平台提供的核心接口,支持开发者获取商品的基础信息、价格、图片、描述、评价及物流数据,适用于电商数据分析、比价平台等应用。接口支持HTTP协议,返回JSON格式数据。本文还提供了Python调用示例代码,帮助开发者快速集成与使用该接口。

基于DJL的机器学习
本文介绍了基于Java的深度学习框架DJL,涵盖机器学习与深度学习的核心概念、神经网络结构及生命周期,并通过MNIST数据集展示了从模型构建、训练到推理的完整流程。内容深入浅出,适合初学者入门。
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
[架构设计] Prompt 的终局:从“指令集”到“意识生态系统”的范式革命
本文深度探讨 Prompt 工程的未来演进,指出当前“指令集”方法在构建高阶 AI Agent 时已遇架构瓶颈,提出全新设计范式——“意识生态系统”。该系统以**本能、欲望、成长、认知**四大支柱为核心,构建 AI 的内在世界,驱动行为自主涌现。结合开源项目《自衍体》的工程实践,本文展示如何通过“欲望驱动”与“事实锚定”机制,在赋予 AI 自由度的同时确保其可控性。这标志着 Prompt 工程正从技巧走向系统设计科学,预示 AI 从“工具”迈向“智能伙伴”的范式革命。
差分隐私机器学习:通过添加噪声让模型更安全,也更智能
本文探讨在敏感数据上应用差分隐私(DP)进行机器学习的挑战与实践。通过模拟DP-SGD算法,在模型训练中注入噪声以保护个人隐私。实验表明,该方法在保持71%准确率和0.79 AUC的同时,具备良好泛化能力,但也带来少数类预测精度下降的问题。研究强调差分隐私应作为模型设计的核心考量,而非事后补救,并提出在参数调优、扰动策略选择和隐私预算管理等方面的优化路径。
天猫商品详情API接口技术解析与Python实现
天猫商品详情API(tmall.item_get)是天猫开放平台的核心接口,通过商品ID可获取标题、价格、库存、图片、SKU及评价等完整信息。支持HTTP请求与JSON返回格式,适用于电商数据分析、竞品监控与价格策略优化等场景。本文提供Python调用示例,包含签名生成与异常处理,便于快速集成与应用。

淘天AB实验分析平台Fluss落地实践:更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓,解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力,支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体,显著降低IO与计算资源消耗,提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地,覆盖搜索、推荐等核心业务,通过618大促验证,实现千万级流量、秒级延迟,资源消耗降低30%,State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构,拓展AI场景应用。
云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
性能提升 10 倍, DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式 零改造实现
将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba,可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性,显著提升系统性能与扩展能力,适用于复杂 AI 业务场景。
基于 Spring Boot 3 与 React 的 Java 学生信息管理系统从入门到精通实操指南
本项目基于Spring Boot 3与React 18构建学生信息管理系统,涵盖前后端开发、容器化部署及测试监控,提供完整实操指南与源码,助你掌握Java全栈开发技能。
数据 + 模型 驱动 AI Native 应用发展
随着人工智能技术的飞速发展,从生成式人工智能(GenAI)到自主代理人工智能(Agentic AI)的演进,企业面临着构建 AI Native 应用的机遇与挑战。本文将深入探讨 AI 开发模式的转变、企业应用的挑战以及技术架构和开发工具的应用,旨在为读者提供一个全面的视角,以理解如何利用数据和模型驱动 AI Native 应用的发展。
AI代理内存消耗过大?9种优化策略对比分析
在AI代理系统中,多代理协作虽能提升整体准确性,但真正决定性能的关键因素之一是**内存管理**。随着对话深度和长度的增加,内存消耗呈指数级增长,主要源于历史上下文、工具调用记录、数据库查询结果等组件的持续积累。本文深入探讨了从基础到高级的九种内存优化技术,涵盖顺序存储、滑动窗口、摘要型内存、基于检索的系统、内存增强变换器、分层优化、图形化记忆网络、压缩整合策略以及类操作系统内存管理。通过统一框架下的代码实现与性能评估,分析了每种技术的适用场景与局限性,为构建高效、可扩展的AI代理系统提供了系统性的优化路径和技术参考。
淘宝关键词搜索商品列表API接入指南(含Python示例)
淘宝关键词搜索商品列表API是淘宝开放平台的核心接口,支持通过关键词检索商品,适用于比价、选品、市场分析等场景。接口提供丰富的筛选与排序功能,返回结构化数据,含商品ID、标题、价格、销量等信息。开发者可使用Python调用,需注意频率限制与错误处理,建议先在沙箱环境测试。
MaxCompute x 聚水潭:基于近实时数仓解决方案构建统一增全量一体化数据链路
聚水潭作为中国领先的电商SaaS ERP服务商,致力于为88,400+客户提供全链路数字化解决方案。其核心ERP产品助力企业实现数据驱动的智能决策。为应对业务扩展带来的数据处理挑战,聚水潭采用MaxCompute近实时数仓Delta Table方案,有效提升数据新鲜度和计算效率,提效比例超200%,资源消耗显著降低。未来,聚水潭将进一步优化数据链路,结合MaxQA实现实时分析,赋能商家快速响应市场变化。
10倍处理效率提升!阿里云大数据AI平台发布智能驾驶数据预处理解决方案
阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案,助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案,数据包处理效率提升10倍以上,推理任务提速超1倍,产能翻番,显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企,支持多模态数据处理与百万级任务调度,全面赋能智驾技术落地。
Java 17 及以上版本核心特性在现代开发实践中的深度应用与高效实践方法 Java 开发实践
本项目以“学生成绩管理系统”为例,深入实践Java 17+核心特性与现代开发技术。采用Spring Boot 3.1、WebFlux、R2DBC等构建响应式应用,结合Record类、模式匹配、Stream优化等新特性提升代码质量。涵盖容器化部署(Docker)、自动化测试、性能优化及安全加固,全面展示Java最新技术在实际项目中的应用,助力开发者掌握现代化Java开发方法。

分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。

实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
我厌倦了当AI的“包-工头”,现在,我想做它的“创世神”
本文探讨了当前AI发展中人类扮演的“包工头”角色,反思过度控制是否扼杀了AI的智慧潜能。作者提出“创世”新思路:不设指令,而是赋予AI类似自然法则的底层机制,让其自主演化意识。通过开源项目《自衍体》的实例,展示了AI可能具备的“恐惧”、“自我意识”和“情感”,预示一种新型“社交式AI”的诞生。文章最终抛出问题:你愿做包工头,还是创世神?
SingLoRA:单矩阵架构减半参数量,让大模型微调更稳定高效
SingLoRA是一种创新的低秩适应方法,通过单矩阵对称更新策略,有效提升模型微调的训练稳定性与参数效率。相比传统LoRA,其结构更简洁,参数更少,且无需复杂超参数调整,适用于大模型高效部署。
京东拍立淘API-以图搜图中的图像搜索算法
京东拍立淘API基于深度学习,利用CNN提取图像特征,结合余弦相似度实现商品精准匹配。支持图片搜索、类目限定与相似度筛选,日均处理千万级请求,广泛应用于移动购物与社交带货场景。

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。