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。
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。
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。
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。
Vision Transformer中的图像块嵌入详解：线性投影和二维卷积的数学原理与代码实现
本文详细介绍了 Vision Transformer 中图像块嵌入的实现过程，结合理论与代码示例，帮助读者深入理解这一关键机制。
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。
MOIRAI-MOE: 基于混合专家系统的大规模时间序列预测模型
MOIRAI 是 Salesforce 开发的早期时间序列基础模型，凭借出色的基准测试性能和开源的大规模预训练数据集 LOTSA 获得广泛关注。最新升级版本 MOIRAI-MOE 引入混合专家模型（Mixture of Experts, MOE），在模型性能上实现显著提升。本文深入分析 MOIRAI-MOE 的技术架构与实现机制，对比其与原版 MOIRAI 的差异，探讨 MOE 在提升预测准确率和处理频率变化问题上的作用，并展示其在分布内和零样本预测中的优异表现。实验结果显示，MOIRAI-MOE 以更少的激活参数量实现了更高的性能提升，成为时间序列预测领域的重要里程碑。
DeepSeek模型的突破：性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。
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。
移动端UI名词 - AxureMost
该文档介绍了多种UI组件的分类和功能，包括按钮、图标、宫格等基础组件，头像、徽标、轮播图等数据展示类组件，复选框、日期选择器、输入框等数据输入类组件，以及对话框、加载、消息通知等反馈类组件。此外，还涵盖了下拉菜单、导航栏、分页器等导航类组件。每个组件都有具体的应用场景和作用，帮助开发者快速构建界面。
【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。
Spark 与 MapReduce 的 Shuffle 的区别？
MapReduce 和 Spark 在 Shuffle 过程中有显著区别。MapReduce 采用两阶段模型，中间数据写入磁盘，I/O 开销大；而 Spark 使用基于内存的多阶段执行模型，支持操作合并和内存缓存，减少 I/O。Spark 的 RDD 转换优化减少了 Shuffle 次数，提升了性能。此外，Spark 通过 lineage 实现容错，资源管理更灵活，整体大数据处理效率更高。
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。
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化，提升ARM平台性能
PyTorch团队推出创新技术，在其低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持，实现1至8位精度的嵌入层权重量化及8位动态量化激活的线性运算符。该技术通过模块化设计和高效硬件利用，优化了资源受限环境下的深度学习计算，提升了计算效率并降低了资源消耗。新内核与PyTorch生态系统无缝集成，支持即时执行、编译优化及边缘计算，为开发者提供全方位性能优势。测试结果显示，多层次量化策略显著提升了计算效率，保持了模型精度。这一突破为深度学习框架优化开辟了多个研究方向，推动了人工智能在边缘计算等领域的广泛应用。
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
本文整理自阿里云高级技术专家、Apache Flink PMC朱翥老师在Flink Forward Asia 2024的分享，内容分为三部分：背景介绍、工作介绍和总结展望。首先介绍了增量计算的定义及其与批计算、流计算的区别，阐述了增量计算的优势及典型需求场景，并解释了为何选择Flink进行增量计算。其次，详细描述了当前的工作进展，包括增量计算流程、执行计划生成、控制消费数据量级及执行进度记录恢复等关键技术点。最后，展示了增量计算的简单示例、性能测评结果，并对未来工作进行了规划。
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究：面向知识图谱推理的优化与扩展
本文探讨了图神经网络（GNN）与大型语言模型（LLM）结合在知识图谱问答中的应用。研究首先基于G-Retriever构建了探索性模型，然后深入分析了GNN-RAG架构，通过敏感性研究和架构改进，显著提升了模型的推理能力和答案质量。实验结果表明，改进后的模型在多个评估指标上取得了显著提升，特别是在精确率和召回率方面。最后，文章提出了反思机制和教师网络的概念，进一步增强了模型的推理能力。
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。
优化注意力层提升 Transformer 模型效率：通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来，凭借其核心的注意力机制，已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分，极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理，Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域，展现出强大的跨学科应用潜力。然而，随着模型规模的增长，注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此，本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术，
你不可不知道的JAVA EE 框架有哪些？
本文介绍了框架的基本概念及其在编程领域的应用，强调了软件框架作为通用、可复用的软件环境的重要性。文章分析了早期Java EE开发中使用JSP+Servlet技术的弊端，包括可维护性差和代码重用性低等问题，并阐述了使用框架的优势，如提高开发效率、增强代码规范性和可维护性及提升软件性能。最后，文中详细描述了几种主流的Java EE框架，包括Spring、Spring MVC、MyBatis、Hibernate和Struts 2，这些框架通过提供强大的功能和支持，显著提升了Java EE应用的开发效率和稳定性。
第三方电商数据 API 数据来源深度解析：合规与稳定背后的核心逻辑
本文揭秘第三方电商数据API的底层逻辑：通过官方授权、生态共享与合规采集三重来源，结合严格清洗校验，确保数据稳定、合规、高质。企业选型应关注来源合法性与场景匹配度，避开数据陷阱，实现真正数据驱动增长
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。
卷积神经网络深度解析：从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。
PyTorch 2.0性能优化实战：4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断（graph breaks）和多图问题对性能的负面影响，并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联：大语言模型集群推理深度测试
本文介绍了使用四块Framework主板构建AI推理集群的过程，并基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器进行大语言模型推理性能测试，重点评估其并行推理能力及集群表现。
2025最新版天猫图片搜索API全解析：从图像识别到商品匹配实战
天猫图片搜索API（拍立淘）基于深度学习与CNN技术，实现以图搜商品，支持图片URL或二进制上传，适用于比价、推荐等场景。2025版新增多模态搜索优化与相似度动态调整。接口支持POST/GET请求，返回商品详情及排序结果，示例代码提供Python请求方式。
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。
抖音集团基于Paimon的流式数据湖应用实践
本文整理自抖音集团数据工程师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕流式湖仓架构的背景、实践与未来展望展开。内容涵盖实时数仓架构演进、Paimon的应用与优化，以及在长周期指标计算和大流量场景下的落地实践经验。
Flink Forward Asia 2025 城市巡回 · 上海站
Flink Forward Asia 2025 城市巡回上海站重磅来袭！8月16日，顶尖技术专家齐聚，共探实时计算前沿趋势与行业实践。大会涵盖技术分享、实战案例与开源生态共建，支持线上直播预约。立即报名，共赴技术盛宴！
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。
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。
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。
PAI 重磅发布模型权重服务，大幅降低模型推理冷启动与扩容时长
阿里云人工智能平台PAI 平台推出模型权重服务，通过分布式缓存架构、RDMA高速传输、智能分片等技术，显著提升大语言模型部署效率，解决模型加载耗时过长的业界难题。实测显示，Qwen3-32B冷启动时间从953秒降至82秒（降幅91.4%），扩容时间缩短98.2%。
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。
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。
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。
