本文深入探讨智慧旅游系统的背景、意义及研究现状，分析其在旅游业中的作用与发展潜力，介绍平台架构、技术创新、数据挖掘与服务优化等核心内容，并展示系统实现界面。

本文整理自抖音集团数据工程师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕流式湖仓架构的背景、实践与未来展望展开。内容涵盖实时数仓架构演进、Paimon的应用与优化，以及在长周期指标计算和大流量场景下的落地实践经验。

本文介绍了如何利用阿里云 PAI AutoML 平台，在20分钟内构建高精度的电商销量预测模型。内容涵盖项目背景、数据准备与预处理、模型训练与优化、部署应用及常见问题解决方案，助力企业实现数据驱动的精细化运营，提升市场竞争力。

本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。

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。

本文介绍了Text-to-SQL的技术演进，并对OpenSearch-SQL方法进行剖析。

Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战

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。

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。

大模型出现伊始，我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例，非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索。本文详细介绍智能体在运维诊断中的应用探索。

本研究围绕汽车数据可视化、推荐及预测系统展开，结合大数据与人工智能技术，旨在提升用户体验与市场竞争力。内容涵盖研究背景、意义、相关技术如 Python、ECharts、协同过滤及随机森林回归等，探讨如何挖掘汽车数据价值，实现个性化推荐与智能预测，为汽车行业智能化发展提供支持。

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第5篇，解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

阿里云 EMR StarRocks 提供存算分离架构，支持实时湖仓分析，适用于多种 OLAP 场景。结合 Paimon 与 Flink，助力企业高效处理海量数据，广泛应用于游戏、教育、生活服务等领域，显著提升数据分析效率与业务响应速度。

在 PyCharm 中创建项目时，合理的目录结构有助于代码、依赖和资源的高效管理。本文详细解析了 PyCharm 的默认目录结构，如 `.idea/`（配置文件）、`venv/`（虚拟环境）、`src/`（源代码）、`tests/`（测试代码）、`data/`（数据文件）等，并提供了文件创建建议和最佳实践。同时介绍了核心代码、脚本文件、测试文件的存放位置，以及 PyCharm 的常用操作技巧，帮助开发者构建清晰、可维护的项目结构。

数据不是“铁打的”，从出生到销毁它也有生命周期

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。

携程作为国内知名的在线旅游服务提供商，其景点列表API对接口功能、参数和返回格式进行了详细定义。该接口可获取景点基本信息（名称、地区、开放时间等），支持条件筛选查询（如按地区、评分、价格区间等）。接口返回JSON或XML格式数据，并设有调用限制以确保系统稳定性和数据安全。虽然携程未公开免费API，开发者可通过商务合作申请权限。以下为模拟Python请求示例，展示了如何使用该接口获取景点信息。 代码示例中，通过`requests.get()`发送GET请求，设置请求参数（如地区、门票价格等）和请求头（模拟浏览器访问），并处理响应数据。实际应用需替换为真实的接口URL，并遵循携程官方文档要求。

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

在数字化时代，数据成为企业宝贵资产，驱动业务决策与创新。然而，数据量激增和流通频繁带来了安全和管理挑战。“原始数据不出域，数据可用不可见”的治理理念应运而生，通过数据脱敏、沙箱技术和安全多方计算等手段，确保数据安全共享与高效利用。这一理念已广泛应用于金融、医疗等行业，提升了数据价值和企业竞争力。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项颠覆性技术，正在逐步改变我们的生活和工作方式。从语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用已经深入到各个领域。本文将详细探讨AI在不同行业中的具体应用，以及未来可能的发展方向。

从单声道音频发展到双声道、再到多声道和环绕立体声，数字音频的表现力不断提升。空间音频（也称为三维声音或3D音频）并不只是通过增加声道来创造立体感，而是一种与视频空间化同步的音频处理过程。基于空间的音频甚至可以具有六个自由度，使用户能够互动。声音不仅要清晰动听，还要与空间场景完美契合，带来沉浸式体验。让我们一起深入了解一下空间音频技术。

【MATLAB】 ICEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库与LLM生成能力，有效解决大模型知识滞后与幻觉问题。本文详解三类策略、17种实现方案，涵盖文档分块、检索排序与反馈机制，并提供工程选型指南，助力构建高效智能系统。

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。

VIN码（车辆识别号码）是由17位字母和数字组成的全球唯一编码，相当于汽车的“身份证”。通过解析VIN码，可获取品牌、车系、生产年份等关键信息。探数API平台的VIN码查询API（标准版），只需输入VIN码即可返回完整车辆配置信息。 该API适用于多种场景：电商平台可自动填充商品详情，提升准确性；维修行业能精准匹配零件与诊断需求；二手车市场则增强交易透明度与安全性。其调用流程简单，包括准备VIN码、构造请求、处理响应及异常处理。 VIN码不仅是查询工具，更是连接制造、销售、维修、保险等环节的纽带。

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

深入剖析 Python 爬虫：淘宝商品详情数据抓取

拼多多API接口申请步骤简述：首先访问拼多多开放平台并注册账号，选择开发者类型并填写资料，审核通过后创建应用并申请API接口权限，等待审核结果，获取API密钥等信息。完成后，即可使用拼多多API接口进行开发，注意遵守相关规定。

本文详细介绍了五种Langchain文本分割器：`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`，从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析，旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具，提高大模型应用的处理效率和效果。