智能眼镜，从科技幻想到现实生活的触手可及

本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。

当量子计算遇上区块链：未来技术的双刃剑

淘宝开放平台提供`taobao.items.onsale.get`接口，可批量获取店铺在售商品列表，包括商品ID、标题、价格等信息，适用于商品管理、竞品监控等场景。调用流程：注册账号、创建应用、申请权限。核心参数有nick、page_no、page_size等。Python示例代码展示如何通过API获取商品数据，并处理分页和异常。注意事项包括权限申请、频率限制及数据安全。扩展应用如结合商品详情接口进行数据分析。

量子计算：人工智能训练的未来加速器

量子计算的商业化前景：未来科技的颠覆性力量

eBay 商品列表数据接口为电商从业者、开发者和研究人员提供了宝贵的数据资源，助力市场分析与应用开发。通过注册 eBay 开发者平台并遵循 OAuth 2.0 认证流程获取访问令牌，用户可以使用 HTTP GET 请求调用 API，根据关键词、价格范围等参数筛选商品，并获取商品标题、价格、图片链接等信息。Python 示例代码展示了如何发送请求、处理响应并解析 JSON 数据，帮助用户快速上手。注意合法合规使用数据。

DeepSeek 模型云上部署评测：零门槛实现智能升级

Shopee 商品详情接口（item_get）用于获取商品的标题、价格、描述、库存和图片等详细信息。开发者需使用 Shopee 提供的 API 密钥进行认证，通过 GET 请求访问指定 URL。请求参数包括 partner_id、shopid、itemid、timestamp 和 sign。签名生成需按字母顺序排序参数，拼接后与 API 密钥进行 HMAC-SHA256 加密。响应为 JSON 格式，包含商品详细信息及错误提示。注意妥善保管 API 密钥，并遵守请求频率限制。

OkHttpClient请求失败处理与网页下载成功实践

随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。

强化学习在游戏开发中的应用：打造智能化游戏体验

使用Python实现深度学习模型：智能食品配送优化

本文介绍了如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失（Triplet Margin Loss）微调嵌入模型，详细讲解了实现细节和代码示例。

反向海淘代购模式是指海外消费者通过国内电商平台购买中国商品，再由代购方负责采购、质检、包装和国际运输。该模式商品丰富、价格竞争力强，能满足个性化需求，但也面临物流成本高、海关政策复杂等挑战。

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。

本文介绍了阿里云在大型语言模型（LLM）中应用文档智能与检索增强生成（RAG）技术的解决方案，通过文档预处理、知识库构建、高效检索和生成模块，显著提升了LLM的知识获取和推理能力，尤其在法律、医疗等专业领域表现突出。

本文将为您介绍如何在 PAI 大语言模型评测平台，基于裁判员模型，评价开源模型或者微调后模型的性能。该功能限时免费，欢迎使用。

本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。

本文介绍了一款基于大模型的智能企业门户接待系统，旨在通过先进的AI技术，实现企业网站信息的自动化处理与响应，提高客户支持、产品推荐和人才招聘的效率。系统利用爬虫技术自动提取公司官网信息，结合语音识别、大模型生成等技术，支持语音和文本输入，通过RAG（检索增强生成）方式生成精准回答，并支持语音播报，提供类似真人的接待体验。项目涵盖了环境准备、数据构建、代码实现、测试调优、部署等多个阶段，详细记录了开发过程中遇到的问题及解决方案，展示了系统在咨询公司信息、产品询问及招聘岗位咨询等场景下的应用潜力。未来计划在数据类型支持、会话记忆、并发处理、语音合成等方面进一步优化，以提升用户体验和服务质量。

在处理Java编程语言中“精度可能丢失”的警告或错误信息时，通常涉及到数据类型之间的转换，特别是从高精度类型（如long、double）转换到低精度类型（如int、short）时。本指南将帮助你理解这一问题的根源，并提供有效策略来避免或解决此类错误，确保程序正确无误地运行。我们将会探讨如何使用显式类型转换（cast），以及如何优化代码逻辑来规避潜在的数据丢失风险。

创建自己的网站涉及多个步骤，从确定主题到最终测试和发布。本文详细介绍了每个步骤：首先明确网站目的和受众；其次设计直观易用的布局；选择符合主题的颜色和字体；撰写清晰简洁的内容；优化加载速度；全面测试功能和兼容性；选择托管服务并注册域名；最后通过SEO、社交媒体和广告进行推广。注意事项包括关注用户体验、学习基本编码知识，并考虑网站的扩展性和可维护性。遵循这些步骤，你将能创建一个美观且实用的网站。

数据治理的“七步工作法”与“十大准则”为企业构建科学、系统、高效的数据治理体系提供了重要的指导和借鉴。企业应结合自身实际情况，灵活运用这些方法和准则，充分挖掘数据潜能，赋能业务创新，实现数字化转型的稳健推进。

本文介绍了2024云栖大会上，阿里云发布的年度AI搜索产品详情。

MathML（数学标记语言）是一种基于XML的语言，用于在Web页面中结构化地展示数学公式和符号。它通过内容模型和表现模型描述数学表达式的语义和排版，广泛应用于教育、科学出版等领域，并支持屏幕阅读器提升可访问性。尽管现代浏览器如Firefox对其支持良好，但在某些浏览器中可能需额外插件才能正确渲染。MathML的优点包括结构化表示和高可读性，但也存在一定的学习曲线和兼容性问题。

使用Python实现深度学习模型：智能宠物监控与管理

使用Python实现深度学习模型：智能饮食建议与营养分析

本文介绍了OpenStack及其块存储服务Cinder。OpenStack是一个开源云计算管理平台，提供基础设施即服务（IaaS），核心服务包括计算、网络、存储等。Cinder主要用于为虚拟机提供持久性块存储，具备多种功能，如卷操作、备份、快照及与实例的交互等。此外，还详细介绍了Cinder的工作流程、命令行操作及不同存储插件的使用。

【8月更文第29天】自动化报告生成是在数据分析领域非常有用的一项技能。它可以帮助我们节省大量的手动工作时间，并确保每次生成的报告都是一致且准确的。本文将介绍如何使用 Jupyter Notebook 结合 Python 库（如 Pandas 和 Matplotlib）来实现自动化报告生成。

【8月更文第29天】为了创建自动化报告，我们可以利用 Jupyter Notebook 结合 Python 的强大库如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 来处理数据、制作图表，并使用 Jinja2 模板引擎来生成 HTML 报告。这种方式非常适合需要定期生成相同类型报告的情况，比如数据分析、业务报表等。

【8月更文第29天】当涉及大规模部署 Jupyter 笔记本服务器时，组织通常需要考虑如何有效地管理这些资源，以便支持多用户、高可用性和高性能的需求。Jupyter 集群管理不仅关乎于提供一个稳定的开发环境，还涉及到安全性、可扩展性和资源优化等问题。

【8月更文第29天】Dask 是一个灵活的并行计算库，适用于数组、数据帧和列表等数据结构，能够在单个机器上高效运行，也可以扩展到分布式集群。由于其灵活性和可扩展性，Dask 成为了数据科学家和工程师们处理大规模数据集的理想选择。本文将详细介绍如何针对不同的硬件环境优化 Dask 的性能，包括单机和多节点集群环境。

【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成，旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN，并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。

【8月更文第27天】随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将数据管理和存储迁移到云端。阿里云的 PolarDB 作为一款兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系型数据库服务，提供了高性能、高可用和弹性伸缩的能力。本文将从不同角度对比 PolarDB 与本地部署的传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）在性能上的差异。

【8月更文挑战第21天】 使用Python实现深度学习模型：智能空气质量监测与预测

实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

【8月更文第15天】在深度学习领域，模型的准确率和预测能力是衡量模型好坏的重要指标。然而，随着模型复杂度的增加，它们往往变得越来越难以理解，这限制了模型在某些关键领域的应用，例如医疗诊断、金融风险评估等。本文将探讨如何通过几种方法来增强深度学习模型的可解释性，同时保持或提高模型的泛化能力。

Unity精华☀️Audio Mixer终极教程：用《双人成行》讲解它的用途

本文介绍了Elasticsearch 8 在RAG场景方面的发展历程、技术演进、未来发展方向和产品能力。

义乌购商品列表数据接口基于RESTful架构，支持HTTP协议，使开发者能按关键词或条件搜索商品列表。需先注册获取App Key/Secret，完成认证后使用Access Token调用接口。接口返回商品标题、价格等信息，适用于电商应用开发、数据分析及第三方服务对接。更多详情参阅：b.mrw.so/2Pv6Qu。