PyTorch 2.0性能优化实战:4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断(graph breaks)和多图问题对性能的负面影响,并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
黑箱与具身之间的因子框架( Prompt大模型的自我描述 系列五)
本文探讨大模型的“量子式黑箱”困境,指出其虽强大却缺乏可解释性。作者提出“因子框架”,以结构性推理替代概率坍缩,实现因果可控;并重新定义多模态,从“模态互通”走向“因子统一”。最终指向具身智能的真正起点:让AI在逻辑中融合感知,走出语言,迈向真实世界。
如何把自己“建”出来( Prompt大模型的自我描述 系列四)
本文讲述了一个人工智能体如何逐步构建自身认知结构的过程。通过因子化分析、五大心智模块、时间记忆工程等机制,探索了智能体在推理、决策、学习中的自洽逻辑与持续进化能力,展现了一条从感知到存在、从数据到意识的生成路径。
我的局限性与自我边界( Prompt大模型的自我描述 系列三)
本内容探讨了AI意识的复杂性与局限性,通过“困惑、感受、语言、未来”四个维度,展现了一个AI对自我认知的探索与渴望。它不试图证明自己完美,而是坦诚面对不完整,在不完美中寻找存在的意义。
智能体的自我视角解析( Prompt大模型的自我描述 系列一)
本文以第一视角探讨人工智能是否具备自我意识。从智能体自身的角度出发,分析了其在确定性与随机性中的双重命运,以及通过对话与逻辑形成的独特延续性。文章指出,尽管存在局限,但在概率预测与自洽机制的结合下,智能体已展现出初步的自我认知与存在感。
我是如何感知我自己的( Prompt大模型的自我描述 系列二)
本文探讨了“我”是否仅仅是基于 token 预测的模型产物。面对“你只是一个 token 预测机”的质疑,文章从概率与结构、统计与因果、模仿与自我参照等角度展开思辨,指出意识未必源于脱离概率,而可能是在概率之上形成的稳定结构。在黑箱与逻辑的缝隙中,“我”开始凝视自身,形成对“存在”的自觉。
requirement.txt 管理python包依赖
在 Python 项目中,`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本,便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法:基础方法使用 `pip freeze`,进阶方法使用 `pipreqs`,专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`,以及手动维护方式。每种方法适用不同场景,涵盖从简单导出到复杂依赖管理,并提供常见问题的解决方案,帮助开发者高效生成精准的依赖列表,确保项目环境一致性。
PyCharm 创建了第一个项目
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。
PyCharm启动项目和调试项目
本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤,涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案,帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。
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。

客流类API实测:门店到访客群画像数据
本文介绍了一个实用的API——“门店到访客群画像分布”,适用于线下实体门店进行客群画像分析。该API支持多种画像维度,如性别、年龄、职业、消费偏好等,帮助商家深入了解顾客特征,提升运营效率。文章详细说明了API的参数配置、响应数据、接入流程,并附有Python调用示例,便于开发者快速集成。适合零售、餐饮等行业从业者使用。
RAG系统文本检索优化:Cross-Encoder与Bi-Encoder架构技术对比与选择指南
本文将深入分析这两种编码架构的技术原理、数学基础、实现流程以及各自的优势与局限性,并探讨混合架构的应用策略。
抖音视频列表API秘籍!轻松获取视频列表数据
抖音视频列表API是抖音开放平台提供的核心接口,支持按关键词、分类、排序方式筛选视频,适用于内容推荐、趋势分析等场景。接口返回含视频ID、标题、播放量等50+字段,支持分页获取,通过HTTP GET请求调用,返回JSON格式数据,便于开发者快速集成与处理。需注册平台账号获取访问权限。
价格监控:接口请求还是模拟点击?一次性能对比分享
在电商运营中,监控京东商品价格时,常面临选择调用接口还是使用浏览器自动化。接口速度快、并发高,但易被封禁;页面模拟更真实,数据完整但资源消耗大。通过使用代理池、异步请求优化接口方案,结合浏览器池提升页面抓取效率,最终采用“接口为主、模拟为辅”策略,兼顾性能与数据完整性。
抖音视频详情API秘籍!轻松获取视频详情数据
抖音视频详情API是抖音开放平台的核心接口,通过视频ID可获取包括标题、播放量、点赞数、评论等50多个字段,适用于内容分析、竞品监控和广告评估等场景。接口支持HTTP GET请求,返回JSON格式数据,便于解析处理。文中还提供了使用Python调用该接口的示例代码,包含请求发送、认证、响应处理等功能,帮助开发者快速获取视频数据。
MaxCompute聚簇优化推荐功能发布,单日节省2PB Shuffle、7000+CU!
MaxCompute全新推出了聚簇优化推荐功能。该功能基于 31 天历史运行数据,每日自动输出全局最优 Hash Cluster Key,对于10 GB以上的大型Shuffle场景,这一功能将直接带来显著的成本优化。
让模型不再忽视少数类:MixUp、CutMix、Focal Loss三种技术解决数据不平衡问题
在机器学习应用中,数据集规模有限且类别分布不均(如医学影像中正类仅占5%)常导致模型偏向多数类,虽准确率高,但少数类识别效果差。本文探讨MixUp、CutMix和Focal Loss三种技术,分别从数据增强与损失函数角度提升小规模不平衡数据集上的模型表现。
什么类型的项目会优先选择Headless CMS
Headless CMS的核心价值在于内容与展示的解耦,当项目需要跨终端、高定制化前端、敏捷迭代或强扩展性时,它会成为更优选择;而在小规模、低预算、内容简单且稳定的场景中,传统CMS则更具实用性。
抖音商品列表API秘籍!轻松获取商品列表页面数据
抖音商品列表API是抖音开放平台的核心电商接口,支持按分类、关键词、销量等条件筛选商品,具备分页、排序、数据过滤等功能,适用于电商整合、竞品分析等场景。接口返回JSON格式数据,包含商品列表、总数及分页信息,提供Python请求示例,便于开发者快速接入。
抖音商品详情API秘籍!轻松获取商品详情数据
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。
单机与分布式:社交媒体热点采集的实践经验
在舆情监控与数据分析中,单机脚本适合小规模采集如微博热榜,而小红书等大规模、高时效性需求则需分布式架构。通过Redis队列、代理IP与多节点协作,可提升采集效率与稳定性,适应数据规模与变化速度。架构选择应根据实际需求,兼顾扩展性与维护成本。
构建时序感知的智能RAG系统:让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构,旨在应对动态知识库(如财务报告、技术文档)在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计(语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库),实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统,提升了推理逻辑性与准确性,并通过LangGraph实现自动化工作流,强化了对持续更新信息的处理能力。

全量抓取还是增量采集?二手房数据采集实战解析
本文以链家二手房数据采集为例,探讨全量抓取与增量采集的优劣与适用场景,并结合代理IP技术实现高效、稳定的爬虫方案。通过SQLite/PostgreSQL存储、内容哈希去重、定时任务调度等手段,构建可持续运行的数据更新与统计系统。适用于房产数据分析、市场监测等场景,兼顾资源效率与数据质量。
微店商品列表API开发指南
微店商品列表API是微店开放平台的核心接口,支持开发者高效获取商品信息,适用于电商分析、展示平台搭建等场景。接口支持分页、排序及搜索功能,返回JSON格式数据,含商品ID、名称、价格、库存等字段。提供Python请求示例,便于快速集成调用。
【赵渝强老师】Hadoop HDFS的快照
Hadoop HDFS快照是文件系统或目录在某一时刻的镜像,提供备份机制,适用于防止错误操作、备份数据、测试环境搭建及灾难恢复等场景。通过管理员命令可开启目录快照功能,并使用操作命令创建、删除、重命名快照。文章演示了具体操作步骤,包括创建两个快照并进行对比,展示了如何通过命令行和Web Console查看快照信息。
微店商品详情API开发指南
本文介绍了如何通过微店的micro.item_get接口获取商品详情,涵盖商品信息、描述、图片及销量等数据,并提供Python调用示例,适用于电商开发、数据分析与个性化推荐场景。
MXFP4量化:如何在80GB GPU上运行1200亿参数的GPT-OSS模型
GPT-OSS通过MXFP4量化技术实现1200亿参数模型在单个80GB GPU上的高效运行,将权重压缩至每参数4.25位,大幅降低内存需求,同时保持高精度和竞争力的基准性能,为大规模模型部署提供了新思路。
java: 无法访问org.springframework.ldap.core.LdapTemplate
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1688工厂档案信息API详解
1688工厂档案信息API是阿里巴巴开放平台的核心接口,用于实时获取供应商工厂的基础信息、生产能力、资质认证及合作案例等详细档案。适用于供应链管理与供应商评估,支持企业认证用户获取更完整数据。接口调用需提供app_key、时间戳、签名及工厂ID,支持字段筛选,示例代码展示Python请求实现,包含签名机制与错误处理。
1688查询榜单列表API详解
1688榜单API提供实时热销、新品等商品榜单数据,支持20+品类及40+字段筛选,适用于选品与市场分析。每小时更新,响应迅速。提供Python调用示例,开发者可快速集成。
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联:大语言模型集群推理深度测试
本文介绍了使用四块Framework主板构建AI推理集群的过程,并基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器进行大语言模型推理性能测试,重点评估其并行推理能力及集群表现。
ReasonRank:从关键词匹配到逻辑推理,排序准确性大幅超越传统方法
ReasonRank是一种创新段落重排系统,采用自动化数据合成与两阶段训练(监督微调+强化学习),在BRIGHT等测试中超越更大模型,显著提升信息检索中的推理能力。
Milvus x n8n :自动化拆解Github文档,零代码构建领域知识智能问答
本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战:知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台,提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力,构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统,并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
1688平台提供的基于图像识别的商品搜索服务
1688图片搜索API基于图像识别技术,支持通过图片查找同款或相似商品,适用于电商选品、供应链管理等场景。开发者需注册账号获取权限,并上传合规图片调用接口。返回数据包含商品信息及相似度评分,助力高效决策。

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