阿里云 OpenSearch 智能问答版 ➕ DeepSeek R1——打造 B站 UP 主题爆款选题器
阿里云OpenSearch智能问答版+DeepSeek R1，支持多模态数据和联网搜索。以B站up主题爆款选题器为例，打造你的个人专属AI助手，开启你的智能搜索之旅，让AI赋能你的开发！ （转载自哔哩哔哩，已获得原作者@老麦的工具库 授权。原视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1M8QmYJEzm/）
信息检索系统评估指标的层级分析：从单点精确度到整体性能度量
本文深入探讨了信息检索系统（如搜索引擎）的评估机制，从用户行为特征出发，设计了一系列量化指标以衡量搜索结果的相关性和有效性。核心内容包括精确度(Precision)、Precision@K（聚焦前K个结果）、Average Precision@K（考虑位置权重）以及MAP@K（系统整体性能评估）。通过实际案例分析，展示了如何用这些指标评估搜索系统的质量，并强调高质量系统需在多维度上表现优异，以契合用户真实需求和行为模式。文章为优化信息检索系统提供了科学指导框架。
时间序列特征提取：18 种高效工具库及其应用分析
时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。
基于机器学习的数据分析：PLC采集的生产数据预测设备故障模型
本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。
Elasticsearch：使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。
Logic-RL: 小模型也能强推理，通过基于规则的强化学习提升大语言模型结构化推理能力
这篇论文探讨了基于规则的强化学习（RL）如何提升大型语言模型（LLM）的高级推理能力。通过在程序生成的逻辑谜题上训练并强制执行结构化思考，即使是较小的模型也能开发出可转移的问题解决策略。研究引入了多层次奖励系统，包括格式、答案、推理一致性和反思奖励，以引导模型形成严谨的推理过程。实验结果表明，这种方法不仅提高了模型在逻辑任务上的性能，还在数学问题解决、代码调试等领域展现出显著的泛化能力。此外，该方法在较小模型上实现了与大模型相当甚至更优的推理表现，为资源受限环境下的高效推理提供了新途径。
Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，如map、filter操作；宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用，如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成，而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
面向长文本的多模型协作摘要架构：多LLM文本摘要方法
多LLM摘要框架通过生成和评估两个步骤处理长文档，支持集中式和分散式两种策略。每个LLM独立生成文本摘要，集中式方法由单一LLM评估并选择最佳摘要，而分散式方法则由多个LLM共同评估，达成共识。论文提出两阶段流程：先分块摘要，再汇总生成最终摘要。实验结果显示，多LLM框架显著优于单LLM基准，性能提升最高达3倍，且仅需少量LLM和一轮生成评估即可获得显著效果。
本地部署企业级自适应 RAG 应用的方法与实践
本文介绍了本地部署企业级自适应RAG（Adaptive Retrieval-Augmented Generation）应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成，广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度，动态选择无检索、单步检索或多步检索策略，优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性，能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战，深入了解了RAG的工作原理和应用场景，并获得了宝贵经验。
NeurIPS 2024最佳论文，扩散模型的创新替代：基于多尺度预测的视觉自回归架构
本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模：基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型，通过多尺度token图和VAR Transformer结构，实现高效、高质量的图像生成，解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明，VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型，并展示出良好的扩展性和零样本泛化能力。未来研究将聚焦于文本引导生成和视频生成等方向。
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
Differential Transformer: 通过差分注意力机制提升大语言模型性能
《Differential Transformer》论文提出了一种新的差分注意力机制，旨在解决传统Transformer模型过分关注不相关信息的问题。该机制通过计算两个独立的注意力图谱之差来消除注意力噪声，提高模型性能。实验结果显示，DIFF Transformer在减少参数量和训练token数量的同时，显著提升了多目标检索任务的准确率。
阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get) 丨阿里巴巴 API 实时接口指南
阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get）允许商家通过API获取商品的详细信息，包括标题、描述、价格、销量、评价等。主要参数为商品ID（num_iid），支持多种返回数据格式，如json、xml等，便于开发者根据需求选择。使用前需注册并获得App Key与App Secret，注意遵守使用规范。
Sora正式上线！145元就能体验，内置剪辑神器让你秒变视频大师
Sora正式上线，145元即可体验。内置剪辑工具，助你快速生成视频，支持多种分辨率和长达20秒的视频输出。新增故事板编辑、场景混合等功能，让创作更便捷。不过，模型仍存在物理理解不足等问题，需谨慎期待。Sora现已在美国及多数国际市场推出，但中国地区暂不支持。
Java爬虫：数据采集的强大工具
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。
如何遵守孔夫子旧书网的使用规则？
使用孔夫子旧书网需先注册并认证，获得API权限后，须遵守API调用协议，包括正确使用公共参数及业务参数。平台强调版权保护、用户隐私权及免责声明，同时要求用户遵守法律法规，确保信息安全合规。遇技术问题可寻求官方支持。
NumPy广播：12个技巧替代循环，让数组计算快40倍
摆脱Python数据处理中的低效for循环！掌握NumPy广播机制，实现向量化计算，让代码更简洁、运行更快。从数据标准化到距离矩阵、独热编码，12个实战案例教你用形状思维替代循环思维，显著降低CPU负载，提升程序性能。
Go 微服务限流与熔断最佳实践：滑动窗口、令牌桶与自适应阈值
🌟蒋星熠Jaxonic：Go微服务限流熔断实践者。分享基于滑动窗口、令牌桶与自适应阈值的智能防护体系，助力高并发系统稳定运行。
别人还在摸索，你用这篇Hoobuy淘宝代购集运系统搭建攻略开拓欧美反向海淘市场！
淘宝代购集运系统为海外用户提供一站式中国电商购物解决方案，集成商品抓取、多语言展示、本地支付、国际物流与订单追踪功能，支持多平台数据同步与合规运营，通过技术整合破解语言、支付、物流难题，助力逆向海淘高效便捷。
基于springboot的健康饮食营养管理系统
本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术，融合大数据与AI算法，构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求，智能推荐营养方案，助力科学饮食与健康管理。
基于深度学习的音乐推荐系统
本文探讨了信息过载背景下推荐系统的发展与应用，重点研究基于卷积神经网络的音乐推荐系统设计与实现。内容涵盖推荐系统的发展历程、技术架构及在音乐领域的应用，介绍了系统开发中使用的Python、MySQL与B/S结构等关键技术，并提出了通过输入文字实现音乐推荐的解决方案，旨在提升用户个性化音乐获取效率。
闲鱼商品列表API响应数据python解析
闲鱼商品列表API（Goodfish.item_list）提供标准化数据接口，支持GET请求，返回商品标题、价格、图片、卖家信息等。适用于电商比价、数据分析，支持多语言调用，附Python示例代码，便于开发者快速集成。
Java 技术栈企业级应用开发全流程
本指南通过构建企业级电商系统，全面解析现代化Java技术栈实战应用。涵盖Spring Boot 3、微服务架构、云原生部署、服务治理、监控可观测性及AI集成，助开发者掌握全流程开发技能，打造高效可扩展的企业级应用。
热烈祝贺 Flink 2.0 存算分离入选 VLDB 2025
Apache Flink 2.0架构实现重大突破，论文《Disaggregated State Management in Apache Flink® 2.0》被VLDB 2025收录。该研究提出解耦式状态管理架构，通过异步执行框架与全新存储引擎ForSt，实现状态与计算分离，显著提升扩展性、容错能力与资源效率，推动Flink向云原生演进，开启流计算新时代。
DataWorks 千万级任务调度与全链路集成开发治理赋能智能驾驶技术突破
智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。
电商媒体必看:淘宝商品评论接口指南
获取淘宝商品评论数据主要有两种方式：一是通过淘宝开放平台申请接口权限，调用API获取；二是使用爬虫技术抓取。前者需传递商品ID等参数并解析JSON响应，后者则需编写Python代码，配合代理IP与频率控制以应对反爬机制。
Quick BI移动微应用，提升企业数据消费效率
Quick BI 移动微应用，助力企业提升数据消费效率。通过微应用实现数据的灵活消费，员工直接在办公软件微应用上查看Quick BI报表数据。
PyTorch + MLFlow 实战：从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。
1688商品详情API接口指南
1688 商品详情 API 是阿里巴巴提供的开发者接口，用于获取 1688 平台商品的详细信息，包括 ID、标题、价格、销量、评价、SKU 等。通过构造 HTTP 请求并使用 App Key 和 App Secret 验证，可实现安全调用。该接口适用于电商网站、内容管理系统、数据分析工具及第三方开发场景，助力商品信息同步、市场分析与应用开发。
HarmonyOS实战：腾讯IM之聊天列表搭建（一）
本文详细介绍了在鸿蒙系统中实现腾讯IM聊天列表页面的过程。由于腾讯仅提供了接口而无现成UI，需自行开发。文章涵盖需求分析（如删除功能、时间排序、消息更新）、技术实现（展示会话列表、新增会话、删除会话）等内容，并附代码示例。最终实现了类似微信的聊天列表功能，建议点赞收藏以便后续参考。
HarmonyOS组件化项目搭建
本文详细讲解了HarmonyOS组件化项目搭建的全过程，帮助开发者实现一个组件化项目。首先介绍了项目创建的基本步骤，包括使用DevEco Studio创建工程和EmptyAbility模块。接着说明了公共库（Common组件）的创建与使用，通过添加静态库并配置依赖关系实现模块化管理。随后阐述了功能模块（如Login模块）的创建流程，采用共享库形式并完成依赖配置。最后重点介绍了模块间路由跳转的实现方法，利用HarmonyOS的router机制完成页面跳转，并通过定义全路径和ConstantRouter类实现跨模块调用。随着鸿蒙生态发展，学习相关技术将成为趋势。
RAG-MCP：基于检索增强生成的大模型工具选择优化框架
RAG-MCP是一种通过检索增强生成技术解决大型语言模型（LLM）工具选择困境的创新框架。它针对提示词膨胀和决策效率低的问题，利用语义检索动态筛选相关工具，显著减少提示词规模并提升准确率。本文深入解析其技术原理，包括外部工具索引构建、查询时检索处理等核心步骤，以及实验评估结果。RAG-MCP不仅优化了LLM的工具使用能力，还为AI代理的发展提供了重要支持，未来可在极端规模检索、多工具工作流等方面进一步探索。
网易游戏 Flink 云原生实践
本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。
人工智能平台 PAI DistilQwen2.5-DS3-0324发布：知识蒸馏+快思考=更高效解决推理难题
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。
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。
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。
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。
