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选址问题-精确重心法和遗传算法

在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。

今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇，简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来，从而实现一个极简的联网版ChatGPT。

AI也有“智商”吗？我们到底该用什么标准来评估它？

数据拍好戏：内容创作不再靠“拍脑袋”时代来了

本文介绍淘宝商品评论爬取技术，涵盖环境配置、接口分析、反爬破解及数据存储。使用Python模拟请求，动态代理与签名绕过风控，结合Flask中转降低封禁风险，实现高效合规的数据采集，适用于竞品分析与用户画像构建。（238字）

针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题，本研究基于Python与大数据技术，构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率，结合Django框架实现动态可视化与实时预警，为防灾决策提供科学支持，显著提高应急响应效率，具有重要社会经济价值。

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。

阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。

本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。

Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

智能鞋：从脚下开始的科技革命

阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。

### 淘口令 API 及相关服务简介 **一、淘口令 API（item_password）** - **功能**：将淘口令转换为商品链接或获取商品信息，支持生成自定义淘口令。 - **申请流程**：注册账号、创建应用、获取凭证、申请权限。 - **调用示例（Python）**：通过签名和请求参数调用接口，生成淘口令。 **二、第三方 API 服务** - **适用场景**：简化开发流程，支持高佣转链、淘口令解析等功能。 - **推荐接口**：万能淘口令生成、淘口令解析真实 URL。

HDFS（Hadoop分布式文件系统）由三个核心组件构成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求，维护元数据文件fsimage和edits；DataNode存储实际的数据块，默认大小为128MB；SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中，但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作，HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。

使用 User-Agent 模拟浏览器行为的技巧

写歌词是充满魅力与挑战的创作活动。掌握灵感捕捉、主题明确、结构合理和语言生动等关键技巧至关重要。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化、歌词分析等功能，助你轻松创作出优秀的歌词作品，实现音乐梦想。

【8月更文第27天】随着人工智能技术的广泛应用，模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型，模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式，支持在不同框架之间交换训练好的模型，同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率，减少模型大小并加快推理速度。

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战

本文介绍了SQL中判断字符串是否包含子串的几种方法。`IN`函数判断元素是否完全等于给定元素组中的某项，而非包含关系。`INSTR`和`LOCATE`函数返回子串在字符串中首次出现的位置，用于检测是否存在子串。`SUBSTR`则用于提取字符串的子串。`LIKE`用于模糊匹配，常与通配符配合使用。注意`IN`并非用于判断子串包含。

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

OpenAI Gym 高级教程——深度强化学习库的高级用法

有人说相关系数（correlation coefficient， r）和决定系数（coefficient of determination， R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？请听下文分解！

【朱颜不曾改，芳菲万户香。AIGC人物图片创作---InsCode Stable Diffusion 美图活动一期】

本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。

对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。 这要求风控系统一定要有实时性。

聊什么 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统.

EMR AI 助手开启公测，通过合理利用 EMR AI 助手的各项功能，可以快速查询资源信息、唤起相关操作、诊断组件异常、获取技术支持等，能帮您提升运维效率和操作体验。

Redis 搭建主从复用-读写分离和主备切换,及重要的关键词解释 部分2

2025云栖大会阿里云AI搜索专场上，发布了年度AI搜索技术与产品升级成果，推出Agentic Search架构创新与云原生引擎技术突破，实现从“信息匹配”到“智能问题解决”的跨越，支持多模态检索、百亿向量处理，助力企业降本增效，推动搜索迈向主动服务新时代。

基于YOLOv8实现香烟品牌与规格（条装/单盒装）识别，采用“品牌+规格”组合为60类的复合类别方案，结合充足标注数据（每类300-500张）、数据增强与反例优化，进行端到端联合训练，提升模型在复杂场景下的检测与分类精度。

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。