近期Python生态系统在包管理领域发生了重要变化，Anaconda调整商业许可证政策，促使社区寻找更开放的解决方案。本文介绍两款新一代Python包管理工具：UV和Pixi。UV用Rust编写，提供高性能依赖解析和项目级环境管理；Pixi基于Conda生态系统，支持conda-forge和PyPI包管理。两者分别适用于高性能需求和深度学习项目，为开发者提供了更多选择。

H5页面优点包括：跨平台性，易于传播，丰富的多媒体支持，开发成本低，更新便捷，良好的交互性。缺点则有：性能受限，功能受限，高度依赖网络，存在安全风险，用户体验一致性差。确保H5页面在不同设备上的兼容性，需遵循HTML5标准，使用响应式设计，并进行多设备测试。优化H5页面性能的方法包括减少HTTP请求，压缩文件大小，利用缓存机制，优化代码执行效率等。

在Java中，将Word文档转换为PDF文件可采用多种方法：1) 使用Apache POI和iText库，适合处理基本转换需求；2) Aspose.Words for Java，提供更高级的功能和性能；3) 利用LibreOffice命令行工具，适用于需要开源解决方案的场景。每种方法都有其适用范围，可根据具体需求选择。

本文详细解析了大语言模型（LLM）的采样策略及其关键参数，如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布，通过采样策略选择标记并附回输入，形成循环。文章介绍了对数概率（logprobs）、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念，并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数，可以优化LLM输出的质量和创造性。最后，文章提供了实验性尝试的建议，帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎，展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。

【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一个简单的示例来演示其使用方法。

Python实现随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战

Maxwell 是一个由 Zendesk 开源的用于 MySQL 数据库实时数据捕获和同步的工具，支持多种数据库系统，以 JSON 格式输出变更数据。它实时监控数据库中的更新，将变化传递给其他系统，常用于实时数据管道、数据仓库和事件驱动架构。Maxwell 具有实时性、可配置性和高性能等特点。其工作流程包括 Binlog 解析、数据解析、重构、发布到消息队列（如 Kafka）以及事件处理。安装时需注意 JDK 版本，并配置 MySQL、Zookeeper 和 Kafka。此外，Maxwell 支持定向监听特定库表，并能进行历史和增量数据同步。

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的消息系统--Swift，它是一个设计用于处理大规模的数据流和实时消息传递的高性能、可靠的消息系统。

 YOLACT是经典的单阶段、实时、实例分割方法，在YOLOv5和YOLOv8中的实例分割，也是基于 YOLACT实现的，有必要理解一下它的模型结构和设计思路。

B站高清视频爬取：Python爬虫技术详解

为解决大语言模型在资源有限环境下的高计算成本和复杂性问题，阿里云推出了基于 Qwen2.5 的轻量化模型系列 DistilQwen2.5。该模型通过双层蒸馏框架、数据优化策略及参数融合技术，在保留性能的同时显著降低计算资源消耗。本文提供了详细的使用教程和代码示例，方便用户在 PAI 平台上调用。

Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。

【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化，传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时，如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来，一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出，它结合了图神经网络（GNNs）和预训练语言模型，以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计，并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的销售订单管理与订单跟踪解析

本文介绍了使用JavaMail API发送电子邮件的步骤，包括环境准备、依赖引入、基本配置和代码示例。通过添加Maven或Gradle依赖，设置SMTP服务器信息并实现Authenticator，可以创建和发送邮件。同时，文章列举了SMTP认证失败、连接超时等常见问题及其解决方案，并提出了安全与最佳实践建议，如启用SSL/TLS、避免硬编码密码和妥善处理异常。

使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标，但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁，但是最新的论文则着力解决这个问题。

本文介绍了两款可视化JSON数据的工具：JSON Viewer Pro和JSONGrid。它们都提供了丰富的功能和用户友好的界面，使用户能够更轻松地理解和处理JSON格式的数据。这些功能包括查看和分析、编辑和修改、格式化和美化、折叠和展开、高亮和搜索、排序和过滤、导入和导出等。这些工具对于开发人员、数据分析师和任何需要处理JSON的人都非常实用。

对真实世界的自动化三维重建一直是CG/CV行业前赴后继不断尝试解决的难题；目前业内的进展，对于微型场景如单个饮料瓶等物体，结合AI已经可以实现语义化切割的自动三维重建，媲美人工建模。但是对于室外大场景的自动三维重建，从算法到采集硬件等等，都还未能做到类似微型场景的理想水平。 目前，倾斜摄影虽然在模型语义化分割、模型精度等方面不太完美，但是在贴近真实世界、过程自动化、实施成本、整体技术链成熟度等方面，已经是市面上最理想的低成本大规模三维重建技术方案。 随着国家政策的鼓励和“全景中国”的推进，预计倾斜摄影将会成为数字孪生项目的主流三维模型来源之一。

本内容介绍如何利用小红书开放平台的笔记列表API，批量获取与关键词或用户相关的笔记数据，包括标题、封面图、互动数据等。接口支持按关键词分页查询及排序筛选，适用于内容聚合与用户分析。附Python示例代码，演示通过GET请求调用API的方法，并处理返回的JSON数据。

把娱乐“搬到”你眼前：增强现实AR如何让文娱产业更卷更有趣？

VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。

本文详细介绍如何通过淘宝天猫商品详情数据接口采集商品信息。首先概述了常用接口（如taobao.item.get、tmall.item.get）的功能，可获取商品基础信息、描述及评价等。接着说明接入准备，包括注册认证、创建应用与申请权限，以及开发环境配置。最后提供采集流程指引，如通过商品链接或搜索接口获取ID，并以Python示例展示接口调用方法，助力开发者高效挖掘电商数据价值。

健康监测设备的技术革命：AI+物联网如何让你随时掌握健康数据？

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

本文探讨了创新点在自定义数据集上表现不稳定的问题，分析了不同数据集和网络位置对创新效果的影响。通过在YOLO11的不同位置引入MSCAAttention模块，展示了三种不同的改进方案及其效果。实验结果显示，改进方案在mAP50指标上分别提升了至0.788、0.792和0.775。建议多尝试不同配置，找到最适合特定数据集的解决方案。

【8月更文第29天】在深度学习项目中，数据加载和预处理通常是瓶颈之一，特别是在处理大规模数据集时。PyTorch 的 `DataLoader` 提供了丰富的功能来加速这一过程，但默认设置往往不能满足所有场景下的最优性能。本文将介绍如何对 `DataLoader` 进行高级配置和优化，以提高数据加载速度，从而加快整体训练流程。

【8月更文第29天】深度学习框架中的计算图是构建和训练神经网络的基础。PyTorch 支持两种类型的计算图：动态图和静态图。本文旨在阐述这两种计算图的区别、各自的优缺点以及它们在不同场景下的应用。

Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战

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。

以上就是在Spring Boot中整合Netty并实现自定义协议的基本步骤。你需要根据你的自定义协议的具体需求，来实现你的编码器、解码器和处理器。

引言 在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。

当AI遇上元宇宙：内容生产的“外挂”时代

在电商数据获取中，“优先用 API、辅以爬虫”是务实策略。API 满足合规稳定的核心需求，而爬虫则在权限限制、数据不全、成本过高或跨平台整合时发挥关键补充作用。本文从 API 局限性、爬虫不可替代场景及协同方案三方面，详解如何高效结合两者，实现合规又全面的数据采集与应用。

当无人机遇上5G：远程控制再也不卡了

抖音商品详情API由抖音开放平台提供，支持开发者获取商品基础信息、价格、销量、SKU等关键数据，适用于电商整合、导购平台及直播选品。接口基于HTTP协议，采用GET请求方式，返回JSON格式数据，便于解析处理。附Python请求示例代码，便于快速接入使用。

将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba，可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性，显著提升系统性能与扩展能力，适用于复杂 AI 业务场景。

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。

从零开始搭建大数据平台：屌丝逆袭指南

在足球数据分析中，AI概率学预测主要用于大小球和让球盘口的分析。大小球预测通过历史数据、机器学习和实时数据动态调整进球数；让球分析则利用Elo评分等评估实力差距，结合盘口数据预测比赛结果。数据来源包括历史比赛、球队和球员信息及外部因素。模型选择涵盖回归、分类和时间序列模型，并通过交叉验证、误差分析进行优化。实际应用包括制定投注策略、风险管理及开发自动化系统。代码示例展示了使用随机森林回归模型预测进球数的过程。