2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

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。

Java 中的 "SocketException" 错误通常发生在网络通信过程中，如连接失败、断开连接或数据传输异常。处理方法包括检查网络配置、确保服务器正常运行、使用超时设置和重试机制，以及捕获并处理异常。

KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台，支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署，系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理，并提供学习路径与贡献指南，助你快速掌握云原生AI服务技术。

本文介绍了太阳、地球和月球之间的关系，并详细展示了如何利用WxGL绘制三者的动态轨道模型。内容涵盖天体的起源、大小、运行轨迹及关键数据，帮助读者直观理解四季变化、日月食等自然现象。通过代码实现，模型可演示天体运动规律，适合科普与教学应用。

DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。

本指南基于Spring Boot 3.x，融合微服务、云原生与响应式编程等前沿技术，打造现代化应用开发实践。通过构建智能电商平台案例，涵盖商品、订单、用户等核心服务，展示Spring WebFlux、OAuth 2.0认证、Spring Cloud Gateway路由、GraalVM原生编译等技术实现。同时提供Docker/Kubernetes部署方案及性能优化策略，助您掌握从开发到生产的全流程。代码示例详实，适合进阶开发者参考。

本文介绍了使用NET代码调用阿里云增值税发票识别API的实现方式。通过示例代码，详细展示了如何构造请求、设置签名以及发送HTTP请求的具体步骤。代码中涵盖了请求参数的处理、签名生成逻辑（如HMAC-SHA256算法）以及调用API后的结果处理。此外，还提供了运行结果的截图和参考文档链接，帮助开发者更好地理解和应用该接口。

本文详细介绍了在鸿蒙系统中使用高德地图实现完整定位功能的流程。首先分析需求，包括权限申请、检查GPS状态、单次或多次定位选择以及定位失败处理。接着通过代码实现具体步骤：添加定位权限、申请用户权限、检查GPS开关状态、启动定位服务，并处理定位成功或失败的情况。若定位失败，可尝试获取历史定位信息或使用默认位置。最后总结指出，虽然定位功能基础简单，但完整的流程与细节处理才是关键。建议读者动手实践，掌握高德地图定位功能的使用。

5G网络安全全解析——新机遇与潜在风险

阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源！Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势，轻松实现高质量的视频生成。同时，万相还支持业内领先的中英文文字特效生成，满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型，可获得您的专属阿里万相服务。

Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。

本系统基于Python开发，整合多渠道招聘数据，利用数据分析与可视化技术，助力企业高效决策。核心功能包括数据采集、智能分析、可视化展示及权限管理，提升招聘效率与人才管理水平，推动人力资源管理数字化转型。

抖音视频列表API是抖音开放平台提供的核心接口，支持按关键词、分类、排序方式筛选视频，适用于内容推荐、趋势分析等场景。接口返回含视频ID、标题、播放量等50+字段，支持分页获取，通过HTTP GET请求调用，返回JSON格式数据，便于开发者快速集成与处理。需注册平台账号获取访问权限。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真，对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境，输出各算法的路径规划结果，展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑，并附有测试运行图示，适用于机器人路径规划研究与教学演示。

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。

MCP 实战：用配置与真实代码玩转 GitHub 集成

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。

Ollama是一个开源平台，用于本地部署和管理大型语言模型（LLMs），简化了模型的训练、部署与监控过程，并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行，如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置，Ollama提供了灵活的环境变量设置，以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI，一个自托管且功能丰富的Web界面，用户可以更便捷地管理和使用这些大模型，即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外，通过配置特定环境变量，解决了国内访问限制的问题，例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络（GNNs）特点的神经网络模型，专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术，实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉，显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景，并通过图书推荐系统的实例，展示了其在实际问题解决中的强大能力。

本系统基于Spring Boot框架，结合Vue、Java与MySQL技术，实现电影信息管理、在线选座、购票支付等核心功能，提升观众购票体验与影院管理效率，推动电影产业数字化发展。

本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

把娱乐“搬到”你眼前：增强现实AR如何让文娱产业更卷更有趣？

网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序，广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy）和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而，在使用爬虫时需注意法律与道德问题，例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据，以确保爬虫技术健康有序发展。

本文详细介绍如何通过淘宝天猫商品详情数据接口采集商品信息。首先概述了常用接口（如taobao.item.get、tmall.item.get）的功能，可获取商品基础信息、描述及评价等。接着说明接入准备，包括注册认证、创建应用与申请权限，以及开发环境配置。最后提供采集流程指引，如通过商品链接或搜索接口获取ID，并以Python示例展示接口调用方法，助力开发者高效挖掘电商数据价值。

本文介绍了SeaTunnel的安装与使用教程，涵盖从安装、配置到数据同步的全过程。主要内容包括： 1. **SeaTunnel安装**：详细描述了下载、解压及配置连接器等步骤。 2. **模拟数据到Hive (fake2hive)**：通过编辑测试脚本，将模拟数据写入Hive表。 3. **MySQL到控制台 (mysql2console)**：创建配置文件并执行命令，将MySQL数据输出到控制台。 4. **MySQL到Hive (mysql2hive)**：创建Hive表，配置并启动同步任务，支持单表和多表同步。

本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。

“NoSuchFieldError”是Java中常见的运行时错误，通常由于访问不存在的类字段引起。解决方法包括：检查字段拼写、确保类路径正确、更新依赖库版本等。

本文总结提升RAG检索质量的八大实用技巧：语义分块、混合检索、重排序、HyDE查询生成、上下文压缩、元数据过滤、自适应k值等，结合LlamaIndex实践，有效解决幻觉、上下文错位等问题，显著提升准确率与可引用性。

本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法，通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts，提升聚类精度。对比传统DBSCAN，MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题，适应复杂数据分布，增强鲁棒性，适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。

本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码，并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧，帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。

2025年Java最新学习路线与实操指南，涵盖基础语法、JVM调优、Spring Boot 3.x框架、微服务架构及容器化部署，结合实操案例，助你快速掌握企业级Java开发技能。

本文深入探讨了Java大数据技术在智能物流运输中车辆调度与路径优化的应用。通过遗传算法实现车辆资源的智能调度，结合实时路况数据和强化学习算法进行动态路径优化，有效提升了物流效率与客户满意度。以京东物流和顺丰速运的实际案例为支撑，展示了Java大数据在解决行业痛点问题中的强大能力，为物流行业的智能化转型提供了切实可行的技术方案。

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过Copilot智能助手可实现自然语言交互生成代码，提升数据开发效率。支持SQL/Python代码生成、优化及Notebook文件创建，适用于数据分析与算法构建，助力企业高效开发。