阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵，为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案，正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度，让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。

本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务（如MLM、CLM、NSP等），多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势，以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程，帮助理解其高效性和广泛应用的原因。

科学界的“外挂”？AI正加速改变发现的方式！

Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。

本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库，前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例：彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统，分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构，整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术，并采用Docker容器

AI进乐队了，还要不要人写歌了？——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

Python爬取招标信息并生成可视化分析报告

本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案，重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例，揭示高维空间中样本稀疏性问题，并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用，包括数据准备、核心实现与效果评估，同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外，还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应，为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则，展望未来发展方向。

本文系统阐述 Java 大数据技术在智能教育学习社区中的深度应用，涵盖数据采集架构、核心分析算法、活跃度提升策略及前沿技术探索，为教育数字化转型提供完整技术解决方案。

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。

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。

本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。

本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。

智能手表续航太短？聊聊可穿戴设备的能耗管理黑科技

阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。

智能眼镜，从科技幻想到现实生活的触手可及

在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上，阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024！

淘宝淘口令转换API是用于将淘宝商品或店铺链接与淘口令进行双向转换的接口，支持HTTP POST请求。开发者可通过此API生成或解析淘口令，方便在不同平台传播淘宝内容，吸引更多潜在客户。API返回JSON格式数据，包含转换结果和状态信息。使用前需注册并申请权限，确保调用稳定可靠。示例代码展示了如何通过Python实现淘口令的生成和解析功能。

DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。

物联网与大数据：揭秘万物互联的新纪元

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

区块链在物流管理中的应用：让货物管理变得更智能

DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算，包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层，确保高效、灵活的图神经网络开发。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

阿里云的主动式智能导购AI助手是电商商家提升用户体验和销量的利器。它能实时分析用户行为，提供个性化推荐，支持多渠道无缝对接，并具备语音和文本交互功能。通过注册阿里云账号、开通服务、配置项目、设置推荐策略、集成到平台并测试优化，商家可以轻松部署这一工具。关键代码示例帮助理解API对接和数据处理。建议增强个性化推荐算法、优化交互体验并增加自定义选项，以进一步提升效果。

DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

机器学习在图像识别中的应用：解锁视觉世界的钥匙

智能家居：AI如何让我们的生活更便捷

OpenSearch向量检索版推出了面向企业开发者的GPU图算法方案（CAGRA算法），支持客户直接购买GPU规格节点，是国内首家支持GPU规格的向量检索产品。

本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。

在数据驱动的时代，Java爬虫技术凭借其强大的功能和灵活性，成为企业获取市场信息、用户行为及竞争情报的关键工具。本文详细介绍了Java爬虫的工作原理、应用场景、构建方法及其重要性，强调了在合法合规的前提下，如何有效利用Java爬虫技术为企业决策提供支持。

本文介绍了如何确定和解决Flink任务向Doris数据库写入数据时遇到的背压问题。首先通过Flink Web UI和性能指标监控识别背压，然后从Doris数据库性能、网络连接稳定性、Flink任务数据处理逻辑及资源配置等方面排查原因，并通过分析相关日志进一步定位问题。

在Java中，`TimeoutException`通常发生在执行操作超过预设时间时。要避免此异常，可以优化代码逻辑，减少不必要的等待；合理设置超时时间，确保其足够完成正常操作；使用异步处理或线程池管理任务，提高程序响应性。

爬虫技术可以抓取网页上的各种信息，包括文本、图片、视频、链接、结构化数据、用户信息、价格和库存、导航菜单、CSS和JavaScript、元数据、社交媒体信息、地图和位置信息、广告信息、日历和事件信息、评论和评分、API数据等。通过Python和BeautifulSoup等工具，可以轻松实现数据抓取。但在使用爬虫时，需遵守相关法律法规，尊重网站的版权和隐私政策，合理控制请求频率，确保数据的合法性和有效性。

本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。

使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型