AI进乐队了，还要不要人写歌了？——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

体育动画直播是一种结合实时数据、游戏引擎与AI技术的创新形式，可将真实比赛数据转化为动画呈现。它支持自由视角观看、100%还原比赛细节，适用于足球/篮球可视化直播、电竞虚拟形象直播等场景。制作流程包括数据采集（如球员定位、生物力学数据）、3D建模（创建虚拟球场与球员模型）、动画生成（关键帧或AI驱动动作）及实时渲染播出。开发者需注意数据清洗、性能优化与版权问题，未来还将融入元宇宙技术，带来全息、VR沉浸式体验。这是一场体育与科技的完美碰撞！

Shopee 是东南亚和中国台湾地区的跨境电商平台，其开放平台（Shopee Open API）为开发者提供商品数据、店铺管理和订单处理等接口。商品列表 API 为核心功能之一，支持按店铺获取商品列表和搜索平台商品。通过 shop_id 等参数可获取指定店铺商品信息，支持分页与状态筛选；通过关键词、类目 ID 和价格范围等条件可搜索平台商品，适用于构建比价工具和选品分析系统。

戴上VR不是终点，能“沉浸进去”才是——聊聊虚拟现实里的用户体验设计那些事儿

5G标准化背后的江湖：技术规范如何塑造未来通信

本文介绍了基于模型的强化学习算法，重点讲解动态规划（DP）。动态规划通过分解问题为子问题求解状态价值函数，利用贝尔曼期望方程迭代更新。其核心性质包括最优子结构和重叠子问题，适用于已知转移概率和奖励的MDP场景。文章回顾了前期强化学习基础，并展望了后续内容如蒙特卡罗法。适合初学者系统了解强化学习算法原理与应用。

唯品会商品列表数据接口助力电商数据采集与分析，支持按类别、价格、品牌等条件筛选商品。通过HTTP GET/POST请求，开发者可获取商品基本信息、价格、品牌及销量等数据，适用于业务拓展和竞品研究。Python示例代码展示了如何使用`requests`库调用该接口，设置参数并处理响应。

量子计算的基本原理与传统计算的区别

深入探讨区块链技术的安全性

AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。

Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理服务器掉线原因主要包括：1. 网络问题，如本地网络不稳定、路由复杂；2. 服务器质量差、IP资源不稳定；3. 用户配置错误、超时或请求频率异常；4. IP失效或协议不兼容。这些问题会影响连接稳定性。

京东商品评论数据接口（JD.item_review）让开发者获取京东商品的评论列表、内容、时间、买家昵称等详细信息，助力产品优化和市场研究。使用步骤包括注册京东开发者账号、创建应用并申请API权限、获取API密钥、阅读API文档，最后通过HTTP请求调用接口获取数据。示例代码展示了如何使用Python进行请求。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

随着数字化时代的发展，网络安全与隐私保护成为核心需求，代理IP因其技术优势受到关注。本文介绍了住宅IP与运营商IP的区别，包括定义、使用场景、安全性、成本及地理位置等方面，帮助用户根据需求选择合适的IP类型。

/etc/rc.d/rc.local是Linux系统中的一个重要配置文件，其主要作用是在系统启动时执行特定的命令或脚本。以下是关于/etc/rc.d/rc.local的详细解释： ### 作用 * **系统启动任务配置**：该文件允许系统管理员或用户配置在系统启动时需要自动运行的任务。这些任务可以是启动服务、运行特定程序或执行脚本等。 * **开机自启动程序**：通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件，用户可以自定义开机启动程序。只需将需要开机启动的程序命令或脚本路径添加到该文件中，并在系统启动时该文件将被自动执行。 ### 文件内容 * 通常包含一个shell脚本，该脚本在

本文详细介绍了如何使用Java开发API接口，涵盖创建、实现、测试和部署接口的关键步骤。同时，讨论了接口的安全性设计和设计原则，帮助开发者构建高效、安全、易于维护的API接口。

JSP（Java Server Pages）是一种动态网页技术标准，允许在HTML页面中嵌入Java代码，实现网页逻辑与设计分离。JSP本质上是Servlet的简化，支持跨平台运行。JSP通过内置对象（如request、response、session等）和指令（如page、include、taglib）提供强大的功能，同时利用EL表达式和JSTL标签库简化页面开发。JSP的核心优势在于快速开发和维护Web应用。

从零开始学写歌词，掌握关键技巧和方法，探索歌词创作的奇妙世界。借助“妙笔生词智能写歌词软件”，利用AI智能生成、优化和解读歌词等功能，轻松找到灵感，提升创作水平，创作出动人的歌词。

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。

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本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计，并计算估计误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行，展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数，适用于多种系统模型。

Meta发布了全新的开源大语言模型Llama 3，LM Studio是一款免费的桌面端工具，支持一键安装和运行Llama 3模型，实现本地使用。LM Studio还提供了Local Server功能，便于集成AI功能。通过贝锐花生壳，可轻松实现LM Studio接口的远程访问，无需公网IP或端口映射。

【8月更文第30天】在分布式文件系统中，ChunkServer 是一个重要的组件，负责存储文件系统中的数据块（chunks）。ChunkServer 的设计和实现对于确保数据的高可用性、一致性和持久性至关重要。本文将深入探讨 ChunkServer 的核心原理和内部架构设计，并通过代码示例来说明其实现细节。

【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23天】统一建模语言（Unified Modeling Language, UML）是一种用于软件工程的标准图形化语言，它提供了一套工具来帮助开发团队可视化、构造和文档化软件系统。在UML中，类图和序列图是最常用也是最重要的两种图。类图用于描述系统的静态结构，而序列图则用于表示对象之间的交互和系统的动态行为。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务，以实现任务调度和执行的自动化，帮助您更有效地管理数据处理任务。

本文根据7月24日飞天发布时刻产品发布会、7月5日DataFunCon2024·北京站：大数据·大模型.双核时代实录整理而成

【8月更文第9天】强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。近年来，随着计算能力的提升和算法的进步，强化学习被广泛应用于各种复杂环境下的任务，如机器人导航、游戏策略优化等。本文将探讨强化学习在这些领域中的应用案例，并分析所面临的挑战及其潜在的解决方案。

生态化建设：数字资产管理将不再局限于企业内部，而是逐步向生态化方向发展。企业将与产业链上下游伙伴、第三方服务机构等共同构建数字资产管理生态体系，实现资源的共享和价值的共创。 结语 云上数字资产管理作为数字经济时代的重要产物，正以其独特的优势和价值引领着企业资产管理的变革和发展。面对未来的机遇和挑战，企业需要不断加强技术创新和人才培养

AIGC行业蓬勃发展，市场规模预计2030年超万亿，广泛应用在电商、广告等领域，创造大量职业机会。尽管面临技术不确定性与伦理挑战，但对AI技术有兴趣并愿适应变化的人才，现在是进入的好时机。需注意行业风险，持续学习以适应快速迭代。实例展示AIGC如何提升效率与用户体验，从电商个性化推荐到教育培训的自动化，显示其广阔前景。

**DALL-E 2是OpenAI的文本到图像生成器，融合艺术与技术，通过文本编码、先验模块和图像解码创新性地将描述转化为视觉作品。它能理解抽象概念，生成多样化、高质量图像，应用于艺术、设计及媒体行业。然而，细节处理有限且涉及伦理挑战。**

**摘要：** 探索AI概念与实践，涵盖AI、AIGC(人工智能生成内容)、AGI(人工通用智能)、模型大小、提示词工程、神经网络等。深度学习框架如TensorFlow支持模型构建，Transformer模型利用自注意力机制处理序列数据。大模型如LLMs擅长复杂任务，能适应企业定制需求，例如知识库问答。小模型则在资源有限时发挥作用。召回率衡量搜索效果，Tokenization将文本转化为模型输入。实际应用中，AI用于天气预报、内容生成，Transformer助力翻译，定制模型解决企业内部问题，如客户服务和知识库查询。