ClickHouse 架构原理及核心特性详解
ClickHouse 是由 Yandex 开发的开源列式数据库,专为 OLAP 场景设计,支持高效的大数据分析。其核心特性包括列式存储、字段压缩、丰富的数据类型、向量化执行和分布式查询。ClickHouse 通过多种表引擎(如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree)优化了数据写入和查询性能,适用于电商数据分析、日志分析等场景。然而,它在事务处理、单条数据更新删除及内存占用方面存在不足。
Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是为应对传统数据处理框架中流批分离的问题而诞生的,它融合了SQL的简洁性和Flink的强大流批处理能力,降低了大数据处理门槛。其核心工作原理包括生成逻辑执行计划、查询优化和构建算子树,确保高效执行。Flink SQL 支持过滤、投影、聚合、连接和窗口等常用算子,实现了流批一体处理,极大提高了开发效率和代码复用性。通过统一的API和语法,Flink SQL 能够灵活应对实时和离线数据分析场景,为企业提供强大的数据处理能力。
产品经理-B 端与C端
B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分,分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝,注重用户体验和快速迭代;B端产品如CRM系统、ERP软件,强调功能复杂性和定制化服务。此外,还有G端产品,主要服务于政府机构,注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司,随着互联网的发展,该角色在IT领域变得愈加重要。
普通电脑也能跑AI:10个8GB内存的小型本地LLM模型推荐
随着模型量化技术的发展,大语言模型(LLM)如今可在低配置设备上高效运行。本文介绍本地部署LLM的核心技术、主流工具及十大轻量级模型,探讨如何在8GB内存环境下实现高性能AI推理,涵盖数据隐私、成本控制与部署灵活性等优势。
Flow Matching生成模型:从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程,包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习,读者将掌握Flow Matching的核心原理,获得一个完整的PyTorch实现,并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。
2025 年最新 40 个 Java 基础核心知识点全面梳理一文掌握 Java 基础关键概念
本文系统梳理了Java编程的40个核心知识点,涵盖基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO流、反射机制等关键领域。重点包括:JVM运行原理、基本数据类型、封装/继承/多态三大特性、集合类对比(ArrayList vs LinkedList、HashMap vs TreeMap)、异常分类及处理方式、线程创建与同步机制、IO流体系结构以及反射的应用场景。这些基础知识是Java开发的根基,掌握后能为后续框架学习和项目开发奠定坚实基础。文中还提供了代码资源获取方式,方便读者进一步实践学习。
大模型推理加速实战:vLLM 部署 Llama3 的量化与批处理优化指南
本文详解如何通过量化与批处理优化,在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略,提升吞吐量并降低延迟,适用于大规模语言模型部署实践。
开源向量数据库比较:Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
该文探讨了向量数据库在语义搜索和RAG中的核心作用,并介绍了四个开源向量数据库:Chroma、Milvus、Faiss和Weaviate。这些数据库用于存储高维向量,支持基于相似性的快速搜索,改变了传统的精确匹配方法。文章详细比较了它们的特性,如Chroma的易用性,Milvus的存储效率,Faiss的GPU加速,和Weaviate的图数据模型。选择合适的数据库取决于具体需求,如数据类型、性能和使用场景。
API和SDK的区别
API(应用程序编程接口)和SDK(软件开发工具包)的主要区别在于范围、内容、抽象程度及使用方式。API定义了软件组件间的交互规则,范围较窄,更抽象;而SDK提供了一整套开发工具,包括API、编译器、调试器等,范围广泛,具体且实用,有助于提高开发效率。
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集(道路缺陷)
本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型,涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像,分为训练、验证和测试集。训练后,模型在Mask mAP50指标上达到0.673,展示了良好的分割性能。
Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解
Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照,确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复,保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义,前者确保每个数据仅处理一次,后者允许重复处理但不会丢失数据。此外,Flink 提供多种重启策略,如固定延迟、失败率和无重启策略,以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint,用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。
告别数据丢失!跨平台同步工具FreeFileSync 14.2下载教程|手把手配置多设备备份
FreeFileSync 14.2 是一款开源跨平台文件同步工具,支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。新增功能包括实时同步监控、云存储集成(Google Drive 和 Dropbox)、智能冲突解决及性能优化,适用于数据备份、服务器文件同步等场景。本文详细介绍其下载、安装、配置及高级使用技巧,并提供常见问题解答和延伸学习资源。
ONNX 优化技巧:加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式,用于表示机器学习模型,使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎,旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
从零开始构建AI Agent评估体系:12种LangSmith评估方法详解
AI Agent的评估需覆盖其整个生命周期,从开发到部署,综合考量事实准确性、推理路径、工具选择、结构化输出、多轮对话及实时性能等维度。LangSmith作为主流评估平台,提供了一套全面的评估框架,支持12种评估技术,包括基于标准答案、程序性分析及观察性评估。这些技术可有效监控Agent各组件表现,确保其在真实场景中的稳定性和可靠性。
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
本文深入解析了近端策略优化(PPO)算法的核心原理,并基于PyTorch框架实现了完整的强化学习训练流程。通过Lunar Lander环境展示了算法的全过程,涵盖环境交互、优势函数计算、策略更新等关键模块。内容理论与实践结合,适合希望掌握PPO算法及其实现的读者。
阿里云服务器上部署ROS2+Isaac-Sim4.5实现LeRobot机械臂操控
本文介绍了如何在阿里云上申请和配置一台GPU云服务器,并通过ROS2与Isaac Sim搭建机械臂仿真平台。内容涵盖服务器申请、系统配置、远程连接、环境搭建、仿真平台使用及ROS2操控程序的编写,帮助开发者快速部署机器人开发环境。

深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。

Flink CDC 3.0 正式发布,详细解读新一代实时数据集成框架
Flink CDC 于 2023 年 12 月 7 日重磅推出了其全新的 3.0 版本 ~
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)详解与Python代码示例
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)详解与Python代码示例

《Havenask分布式索引构建服务--Build Service》
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask分布式索引构建服务——Build Service,主打稳定、快速、易管理,是在线系统提升竞争力的一大利器。
Temu商品列表数据接口(Temu API系列)
Temu作为新兴跨境电商平台,为全球卖家和消费者搭建便捷交易桥梁。通过商品列表数据接口,开发者、分析师可获取商品名称、价格、销量等信息,助力市场调研、商品管理和数据分析。接口支持HTTP GET请求,参数包括品类、价格区间、排序方式等,响应格式为JSON。Python示例代码展示了如何调用API获取数据,应用场景涵盖竞争对手分析、选品参考、销售预测及个性化推荐系统开发等。
多智能体系统设计:5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出,随着系统从单体模型向多智能体架构演进,如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制,成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式:顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式,并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出,尽管大模型如GPT-5提升了单体能力,但在复杂任务中,合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式,有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
开源AI BI可视化工具-WrenAI
Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理,支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术,助力用户高效处理复杂数据分析任务。
AiCodeAudit-基于Ai大模型的自动代码审计工具
本文介绍了基于OpenAI大模型的自动化代码安全审计工具AiCodeAudit,通过图结构构建项目依赖关系,提高代码审计准确性。文章涵盖概要、整体架构流程、技术名词解释及效果演示,详细说明了工具的工作原理和使用方法。未来,AI大模型有望成为代码审计的重要工具,助力软件安全。项目地址:[GitHub](https://github.com/xy200303/AiCodeAudit)。

【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
PyCharm是由JetBrains开发的Python集成开发环境(IDE),专为Python开发者设计,支持Web开发、调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等功能。它有专业版、教育版和社区版三个版本,其中社区版免费且适合个人和小型团队使用,包含基本的Python开发功能。安装PyCharm前需先安装Python解释器,并配置环境变量。通过简单的步骤即可在PyCharm中创建并运行Python项目,如输出“Hello World”。
Step-Audio2 声音克隆 详细介绍
Step-Audio2是StepFun于2024年推出的中文语音克隆大模型,支持“一句话克隆+情感可控+实时流式”一体化生成,参数总量300M,首包延迟低至120ms,MOS达4.4+,采用Apache-2.0协议开源,适配商业应用,是当前中文TTS领域开源落地门槛最低的方案之一。
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
nginx安装提示 libssl.so.3: cannot open shared object file: No
【8月更文挑战第1天】### 原因 未将安装的ssl中的`libssl.so.3`链接到`/usr/lib`导致缺失。 ### 解决方案 1. 检查openssl是否已安装,若为低版本则需重装。 ```sh whereis openssl
LabelStudio环境搭建以及使用且解除上传文件限制
LabelStudio是开源的数据标注工具,支持多种类型如文本、图像、音频、视频的标注任务。它具有多种标注类型、可扩展性、团队协作和版本控制等功能,并可在本地、云端或Docker中部署。通过设置环境变量`DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FILES`,可以解除上传文件数量限制。使用Docker安装时,可运行包含该变量的命令以启动容器,并通过http://localhost:8080访问。遇到文件数限制问题,可增大此变量值以解决。
cdn服务器连接异常怎么办
当遇到CDN服务器连接异常时,可采取以下步骤排查:检查CDN配置,包括域名解析和防火墙设置;清空CDN缓存;测试网络连接;确认源服务器状态;更换CDN服务器;等待恢复;联系服务商;检查本地电脑安全;检查程序代码;保持更新和维护。具体解决步骤需根据实际情况调整。
StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集:万亿级实时数据秒级查询
A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台,致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环,助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战,平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案,实现高吞吐写入与秒级查询,优化存储成本与扩展性,提升日志分析效率。
18个常用的强化学习算法整理:从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现
本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术(如PPO、A3C、PlaNet等)的实现原理与编码过程,旨在通过理论结合代码的方式,构建对强化学习算法的全面理解。
解锁3D创作新姿势!Autodesk 3ds Max 2022中文版安装教程(附官方下载渠道)
Autodesk 3ds Max 2022 是一款专业三维建模、动画和渲染软件,广泛应用于影视、游戏、建筑等领域。其特点包括智能建模工具、高效Arnold渲染引擎、跨平台协作及多语言支持。安装需满足Win10/11系统、i5以上处理器、8GB内存等要求。正版安装流程包括下载官方程序、配置组件、激活许可证并验证功能。常见问题如安装失败、中文乱码等提供了解决方案。扩展学习资源推荐Forest Pack、V-Ray等插件,助力用户深入掌握软件功能。
Ubuntu 20.04 卸载与安装 MySQL 5.7 详细教程
该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先,通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后,下载特定版本(5.7.32)的MySQL安装包,解压并安装所需依赖。接着,按照特定顺序安装解压后的deb包,并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后,启动MySQL服务,连接数据库并验证。最后,提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。

【大模型私有化部署要花多少钱?】一张图看懂你的钱用在哪
本文探讨了高性价比实现DeepSeek大模型私有化部署的方法,分为两部分: 一是定义大模型性能指标,包括系统级(吞吐量、并发数)与用户体验级(首token生成时间、单token生成时间)指标,并通过roofline模型分析性能瓶颈; 二是评估私有化部署成本,对比不同硬件(如H20和4090)及模型选择,结合业务需求优化资源配置。适合关注数据安全与成本效益的企业参考。
PAI-TurboX:面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
让搜索引擎“更懂你”:AI × Elasticsearch MCP Server 开源实战
本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server,它为AI助手(如Claude、Cursor等)提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景,例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理,用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch,显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址:<https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp>,欢迎体验与反馈。
前端大模型入门(三):编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
API和SDK的区别
API 和 SDK 的区别在于:API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口,用于实现不同软件组件之间的通信;而 SDK 是一个全面的工具集合,包含 API、编译器、调试器、文档等,用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广,内容更丰富,更具体和具象化,适合复杂的开发需求;API 则更加抽象,侧重于功能的定义和调用方式。

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。