如何确保API对接过程中的数据安全？
确保API对接过程中的数据安全至关重要。最佳实践包括：使用HTTPS协议、强化身份验证和授权、数据加密、输入验证、访问控制、限流限速、日志记录和监控、安全测试、数据脱敏、错误处理、API网关、Web应用程序防火墙（WAF）、审计和合规性。这些措施能有效提升API的安全性，保护数据免受恶意攻击和泄露风险。
如何从0部署一个大模型RAG应用
本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。
Flink实时湖仓，为汽车行业数字化加速！
本文由阿里云计算平台产品专家李鲁兵（云觉）分享，聚焦汽车行业大数据应用。内容涵盖市场趋势、典型大数据架构、产品市场地位及能力解读，以及典型客户案例。文章详细介绍了新能源汽车市场的快速增长、大数据架构分析、实时湖仓方案的优势，以及Flink和Paimon在车联网中的应用案例。
数据治理：数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段
数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段。企业需要正视这一现象，通过完善数据治理体系、加强部门协作、采用先进技术手段等措施，逐步消除数据孤岛，实现数据的有效整合和利用。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
CDGA|数据治理新视角：清洗数据，让数据质量飞跃提升
在数据治理中，标准化处理和确保数据的可溯源性是两个重要的方面。通过标准化处理，我们可以将复杂的数据转化为易于管理和分析的形式；通过确保数据的可溯源性，我们可以验证数据的准确性和可靠性。这两个方面共同构成了数据治理的基石，为数据分析和挖掘提供了有力的支持。因此，我们应该重视数据治理工作，不断完善和优化数据治理体系，以应对日益复杂的数据挑战。
驾驭股市大数据：Python实战指南
【10月更文挑战第1天】随着信息技术的发展，投资者现在能够访问到前所未有的海量金融数据。本文将指导您如何利用Python来抓取当前股市行情的大数据，并通过分析这些数据为自己提供决策支持。我们将介绍从数据获取到处理、分析以及可视化整个流程的技术方法。
VisionTS：基于时间序列的图形构建高性能时间序列预测模型，利用图像信息进行时间序列预测
构建预训练时间序列模型的主要挑战在于获取高质量、多样化的时间序列数据。目前有两种方法：迁移学习LLM（如GPT-4或Llama）和从零训练。尽管迁移学习可行，但效果有限；从零训练则依赖大量数据，如MOIRAI、TimesFM和TTM等模型所示。为解决这一难题，研究人员提出利用图像数据进行时间序列预测。
HTML5 Audio(音频)详解
HTML5 通过 `<audio>` 标签简化了网页音频嵌入。本文详细介绍其基本语法与常用属性（如 `controls`、`autoplay`），并通过示例代码展示如何使用 JavaScript 控制音频播放及处理音频事件。此外，还提供了关于浏览器兼容性、自适应设计及无障碍访问的注意事项，助您优化音频体验。
TimeMOE: 使用稀疏模型实现更大更好的时间序列预测
TimeMOE是一种新型的时间序列预测基础模型，通过稀疏混合专家（MOE）设计，在提高模型能力的同时降低了计算成本。它可以在多种时间尺度上进行预测，并且经过大规模预训练，具备出色的泛化能力。TimeMOE不仅在准确性上超越了现有模型，还在计算效率和灵活性方面表现出色，适用于各种预测任务。该模型已扩展至数十亿参数，展现了时间序列领域的缩放定律。研究结果显示，TimeMOE在多个基准测试中显著优于其他模型，特别是在零样本学习场景下。
只需完成手画线稿，让AI算法帮你自动上色
本文介绍了如何利用图像处理技术生成手绘风格图像及自动上色的方法。内容涵盖图像灰度化、梯度调整、虚拟深度实现手绘效果，以及使用 Python 编程实现相关算法。此外，还介绍了 AI 工具 Style2Paints V4.5，其可为线稿自动上色并支持多种线稿类型，如插画和手绘铅笔稿，适用于艺术创作与图像处理领域。
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。
从基础到高级的 Java 学习资料全面汇总
本文汇总了Java学习的全面资料，涵盖Java基础、面向对象编程、核心知识、高级特性及常用框架，如Spring和Hibernate。内容包括技术详解、代码实例及学习资源推荐，助力从入门到精通Java编程，适合各阶段学习者参考。
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。
让大语言模型在不知道答案时拒绝回答：KnowOrNot框架防止AI幻觉
在政府AI服务中，如何让系统在知识不足时恰当拒绝回答而非生成错误信息是一大挑战。KnowOrNot框架通过构建“知识库外”测试场景，评估AI是否能识别知识边界并合理拒答，从而提升AI服务的可靠性与安全性。
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理
机器学习模型监控警报系统设计：Prometheus+Evidently 实战教程
本系统采用Prometheus与Evidently双引擎架构，实现从数据采集、智能分析到精准告警的全流程监控。通过时序数据与模型分析深度集成，支持数据漂移检测、性能评估及根因分析，结合Grafana可视化与Alertmanager智能路由，构建高可用、低延迟的监控体系，显著提升异常检测能力与系统稳定性。
5倍加速！PAI-EAS在线服务优化：ResNet50模型推理性能调优指南
本文系统分析ResNet50推理性能瓶颈，结合TensorRT加速、模型剪枝、批量推理及CUDA多流并行等技术，实现吞吐量提升56.7倍、延迟降低至22ms，同时优化GPU利用率与服务稳定性，提供完整的生产部署验证方案。
Chonkie：面向大语言模型的轻量级文本分块处理库
Chonkie是一个专为大语言模型（LLM）应用场景设计的轻量级文本分块处理库，提供高效的文本分割和管理解决方案。该库采用最小依赖设计理念，特别适用于现实世界的自然语言处理管道。本文将详细介绍Chonkie的核心功能、设计理念以及五种主要的文本分块策略。
机器学习异常检测实战：用Isolation Forest快速构建无标签异常检测系统
本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明，Isolation Forest作为一个强大的异常检测模型，无需显式建模正常模式即可有效工作，在处理未见风险事件方面具有显著优势。
从零复现Google Veo 3：从数据预处理到视频生成的完整Python代码实现指南
本文详细介绍了一个简化版 Veo 3 文本到视频生成模型的构建过程。首先进行了数据预处理，涵盖了去重、不安全内容过滤、质量合规性检查以及数据标注等环节。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。
流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理（如SIMD指令）、现有技术现状，以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎（基于Velox构建），实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设，并展示了线上作业性能提升的具体数据（平均提升75%，最佳达14倍）。最后展望了未来规划，包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
婚恋交友相亲公众号app小程序系统源码「脱单神器」婚恋平台全套代码 - 支持快速二次开发
这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。
DROPP算法详解：专为时间序列和空间数据优化的PCA降维方案
DROPP（Dimensionality Reduction for Ordered Points via PCA）是一种专为有序数据设计的降维方法，通过结合协方差分析与高斯核函数调整，有效融入数据顺序特性。本文详细解析了DROPP的理论基础、实现步骤及其应用。算法核心在于利用相邻元素间的相似性特征，关注局部邻域信息以降低噪声影响，适用于时间序列或空间序列数据。文中通过模拟数据示例展示了算法的具体实现过程，并总结了其在气候研究和分子动力学等领域的广泛应用潜力。
DistilQwen-ThoughtX：变长思维链推理模型，能力超越DeepSeek蒸馏模型
阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。
业余AI与专业AI的区别，就在这些评估指标上
如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣？本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标，让你不仅能说出模型的好坏，还能找到改进的方向，避免在实际应用中翻车。
用深度学习提升DOM解析——自动提取页面关键区块
本文介绍了一次二手车数据爬虫事故的解决过程，从传统XPath方案失效到结合深度学习语义提取的成功实践。面对懂车帝平台的前端异步渲染和复杂DOM结构，通过Playwright动态渲染、代理IP隐藏身份，以及BERT模型对HTML块级语义识别，实现了稳定高效的字段提取。此方法抗结构变化能力强，适用于复杂网页数据采集，如二手车、新闻等领域。架构演进从静态爬虫到动态爬虫再到语义解析，显著提升效率与稳定性。
淘宝图片搜索API秘籍!轻松获取相似商品数据
淘宝图片搜索API是基于深度学习和计算机视觉技术的图片搜索工具，支持通过上传图片或URL搜索淘宝相似商品。其核心接口如`taobao.image.search`适用于电商购物、商品推荐及竞品分析等场景。该API具备高效性、准确性和易用性，用户只需提供一张图片即可快速获取相似商品，极大提升购物体验与效率。同时，商家也可借此优化商品展示以提高曝光率和销售机会。使用时，用户可通过Python代码调用API，上传图片并获取搜索结果。
Scikit-learn：Python机器学习的瑞士军刀
想要快速入门机器学习但被复杂算法吓退？本文详解Scikit-learn如何让您无需深厚数学背景也能构建强大AI模型。从数据预处理到模型评估，从垃圾邮件过滤到信用风险评估，通过实用案例和直观图表，带您掌握这把Python机器学习的'瑞士军刀'。无论您是AI新手还是经验丰富的数据科学家，都能从中获取将理论转化为实际应用的关键技巧。了解Scikit-learn与大语言模型的最新集成方式，抢先掌握机器学习的未来发展方向！
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。
手把手教你抓取京东商品评论：API 接口解析与 Python 实战
京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。
PINN应用案例：神经网络求解热扩散方程高质量近似解
本文探讨了物理信息神经网络(PINN)在求解一维热扩散方程中的应用，对比分析了多层感知器(MLP)、残差网络(ResNet)和Wang2020架构的性能。PINN通过构建损失函数整合偏微分方程残差、边界条件和初始条件，实现对物理系统的近似求解。实验结果表明，传统架构如MLP和ResNet虽能大致还原解析解，但在部分区域存在显著偏差；而Wang2020架构因专门设计以应对PINN训练挑战，表现更为优越，与解析解高度一致。研究还揭示了PINN训练中“平台期后突变”的优化特性，并提出通过构造满足约束条件的网络架构以简化多目标优化问题，为未来研究提供了新方向。
基于双向RRT算法的三维空间最优路线规划matlab仿真
本程序基于双向RRT算法实现三维空间最优路径规划，适用于机器人在复杂环境中的路径寻找问题。通过MATLAB 2022A测试运行，结果展示完整且无水印。算法从起点和终点同时构建两棵随机树，利用随机采样、最近节点查找、扩展等步骤，使两棵树相遇以形成路径，显著提高搜索效率。相比单向RRT，双向RRT在高维或障碍物密集场景中表现更优，为机器人技术提供了有效解决方案。
【解决方案】DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
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。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。
立马耀：通过阿里云 Serverless Spark 和 Milvus 构建高效向量检索系统，驱动个性化推荐业务
蝉妈妈旗下蝉选通过迁移到阿里云 Serverless Spark 及 Milvus，解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降80%，Milvus 向量检索成本降低75%，支持更大规模数据处理，查询响应提速。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型，快速实现多模态搜索
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。
AI鱼类识别技术原理及示例代码
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。
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。
