
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型,数据开发与分析效率再升级!
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
Qwen3 X DataWorks :为数据开发与分析加满Buff !
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

开发者急盼!Cisco Packet Tracer超详细下载安装教程,附中文版插件使用步骤!
Cisco Packet Tracer是思科推出的专业路由器模拟器,适用于学习IOS配置、故障排查及网络拓扑构建。支持多种协议(STP、OSPF等),含无线功能与安全设备。本文提供下载链接、安装教程及高级功能介绍,如复杂网络仿真、可视化调试、自动化脚本和行业场景模拟等,助你高效学习网络技术并启用中文语言包。
Hologres+函数计算+Qwen3,对接MCP构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大,但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP(模型上下文协议)提供标准化接口,实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接,具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓,支持多源数据毫秒级接入与分析;函数计算FC以Serverless模式部署,弹性扩缩降低成本;Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验,结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。
Qwen3 全尺寸模型支持通过阿里云PAI-ModelGallery 一键部署
Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型,提供了一系列密集(Dense)和混合专家(MOE)模型。目前,PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署,用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱!
立马耀:通过阿里云 Serverless Spark 和 Milvus 构建高效向量检索系统,驱动个性化推荐业务
蝉妈妈旗下蝉选通过迁移到阿里云 Serverless Spark 及 Milvus,解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降80%,Milvus 向量检索成本降低75%,支持更大规模数据处理,查询响应提速。
PAI-Model Gallery云上一键部署阶跃星辰新模型Step1X-Edit
4月27日,阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B,实现 MLLM 与 DiT 的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中,Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型,比肩 GPT-4o 与 Gemin。PAI-ModelGallery 支持Step1X-Edit一键部署方案。

鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。

中国联通网络资源湖仓一体应用实践
本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲,介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%,同步延迟从3小时降至3分钟,存储成本降低50%,为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合,推动数字化升级。
产品工作流程 - AxureMost
本文介绍了产品工作流程中的IPD(集成产品开发)流程,强调产品经理对整个产品过程的管控。IPD流程包含六个主要阶段:概念、计划、开发、验证、发布和生命周期管理,每个阶段都有明确目标、活动及决策评审点(DRP),以确保项目按目标推进并适应市场变化,提升产品开发成功率与市场响应速度。
零训练成本优化LLM: 11种LLM权重合并策略原理与MergeKit实战配置
随着大语言模型快速发展,如何优化性能同时降低计算成本成为关键问题。本文系统介绍了11种零训练成本的LLM权重合并策略,涵盖线性权重平均(Model Soup)、球面插值(SLERP)、任务算术、TIES-Merging等方法,通过MergeKit工具提供实战配置示例。无论研究者还是开发者,都能从中找到高效优化方案,在有限资源下实现模型性能显著提升。
京东商品列表 API 接口全解析:从入门到精通
京东商品列表API是京东开放平台为开发者提供的核心数据接口,支持批量获取商品基础信息、价格、库存状态等多维度数据。它具备数据丰富性、灵活筛选与分页查询、稳定高效等特点,可满足市场分析、选品优化、比价工具及推荐系统开发等需求,为电商业务创新提供坚实支撑。通过标准化通道,助力第三方高效、合法地利用京东海量商品数据。
手把手教你调用京东商品详情 API:从申请到数据抓取全流程
京东商品详情API为电商从业者、分析师及开发者提供高效数据支持,助力优化业务与研究。该接口具备丰富数据(商品属性、价格、描述、图片、评价等)与灵活请求方式(GET/POST),满足多样化需求,是数字化时代电商应用开发与分析的有力工具。
【SQL周周练】一句 SQL 如何帮助 5 个人买到电影院最好的座位?
这是一道我改编的 SQL 题目,不仅需要你输出连续的空座,还需要你去计算观影的最优位置。经过改编后,我相信是蛮有趣味的一道题。
云上玩转DeepSeek系列之六:DeepSeek云端加速版发布,具备超高推理性能
作为国内首个千亿级开源 MoE 模型,DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力,已成为开发者构建智能应用的首选。然而,原始模型在产业落地中面临严峻挑战,部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高,同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized,将大模型推理效率推向了 Next Level。
如何用大模型+RAG 给宠物做一个 AI 健康助手?——阿里云 AI 搜索开放平台
本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台,基于 LLM+RAG 的系统框架,构建“宠物医院AI助手”的实践过程。
千万级数据秒级响应!碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构,解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题,显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍,查询出错率减少30倍,集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验,还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石,但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期,牛津大学等机构提出NoProp方法,通过扩散模型概念,将训练重塑为分层去噪任务,无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体(DT、CT、FM),具备低内存占用与高效训练优势,在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练,为无梯度深度学习提供了新方向。
演讲实录:中小企业如何快速构建AI应用?
AI时代飞速发展,大模型和AI的应用创新不断涌现,面对百花齐放的AI模型,阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台,解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题,让中小企业快速搭建AI应用。
【SQL周周练】给你无酸纸、变色油墨,你能伪造多少美金?
根据电影《无双》自创的 SQL 题目:假设伪钞集团每日给你供应随机数量的变色油墨、无酸纸、安全线/防伪线。请你计算每天能制作伪钞多少张,并且根据当天的情况输出第二天最缺少的材料。
天猫商品详情 API 接口:功能、调用与实战攻略
天猫商品详情API为电商从业者、开发者和数据分析人员提供高效的商品数据获取途径。通过商品ID,该接口可返回包括基本信息、价格、库存及图片等详细内容,具有高准确性、易集成和功能丰富的特点。示例代码展示了如何用Python调用此API,生成签名确保请求安全,助力用户优化定价策略、开发应用或分析市场趋势。
GenPRM:思维链+代码验证,通过生成式推理的过程奖励让大模型推理准确率显著提升
本文提出GenPRM,一种生成式过程奖励模型,通过显式Chain-of-Thought推理与代码验证提升大型语言模型性能。针对传统PRMs的局限,GenPRM结合相对进展估计和监督微调,优化推理评估精度。实验表明,GenPRM在ProcessBench及数学任务中显著优于现有方法,且可通过测试时扩展进一步增强性能。然而,该方法在计算开销和跨领域应用上仍存在局限性。
【Uber 面试真题】SQL :每个星期连续5星评价最多的司机
本文是【SQL周周练】系列的第一篇,作者“蒋点数分”分享了一道来自Uber面试的真题及其解法。题目要求找出每周连续获得5星好评最多的司机ID。文章详细解析了利用SQL窗口函数解决“连续”问题的思路,并通过Python和NumPy生成模拟数据,最终提供Hive SQL解答方案。后续还将涉及Streamlit应用、时间序列分析、AB实验设计等内容,欢迎关注。

ClickHouse 应用剖析:设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统,主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年,在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构,实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念,以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题,并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
PyTabKit:比sklearn更强大的表格数据机器学习框架
PyTabKit是一个专为表格数据设计的新兴机器学习框架,集成了RealMLP等先进深度学习技术与优化的GBDT超参数配置。相比传统Scikit-Learn,PyTabKit通过元级调优的默认参数设置,在无需复杂超参调整的情况下,显著提升中大型数据集的性能表现。其简化API设计、高效训练速度和多模型集成能力,使其成为企业决策与竞赛建模的理想工具。

抖音集团电商流量实时数仓建设实践
本文基于抖音集团电商数据工程师姚遥在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕电商流量数据处理展开。内容涵盖业务挑战、电商流量建模架构、流批一体实践、大流量任务调优及总结展望五个部分。通过数据建模与优化,实现效率、质量、成本和稳定性全面提升,数据质量达99%以上,任务性能提升70%。未来将聚焦自动化、低代码化与成本优化,探索更高效的流批一体化方案。
SecMulti-RAG:兼顾数据安全与智能检索的多源RAG框架,为企业构建不泄密的智能搜索引擎
本文深入解析SecMulti-RAG框架,该框架通过整合企业内部知识库、预构建专家知识及受控外部大语言模型,结合保密性过滤机制,解决企业在部署AI助手时面临的信息准确性、数据安全性和成本控制问题。它采用多层策略,利用三种知识来源(动态更新的企业知识、专家预写知识和按需外部知识),并通过微调的开源LLM生成最终响应,确保安全性与性能。实验表明,SecMulti-RAG在汽车行业技术报告生成任务中显著优于传统RAG系统,展现了其在企业环境中的实用性和优势。

新手博主狂喜!用SimpleMemory一键生成高逼格博客,访客量翻了5倍的秘密在这
`SimpleMemory Theme Extension` 是一款专为博客园设计的前端美化插件,基于 `SimpleMemory` 主题开发,功能强大且易用。使用前需在博客园后台开通 JS 权限,下载最新版插件(v2.1.4)后,按照步骤配置选项、皮肤和代码。将插件中的 CSS 代码粘贴至自定义样式,并添加基础配置脚本即可完成设置,实现美观的博客效果。更多高级参数将在后续教程中详解。

这个被忽略的CSS:hover隐藏用法,让交互设计师都跪了
本文详细介绍了CSS中的伪类选择器`:hover`及其应用。`:hover`用于定义鼠标悬停在元素上时的样式,常见于超链接、按钮等交互场景。文章通过多个实例演示了`:hover`不仅可控制当前元素,还能影响其子元素或后代元素,但通常不适用于兄弟元素。此外,还分享了如何避免`:hover`导致的布局抖动问题,如提前设置透明边框。最后,结合实际案例展示了如何利用`:hover`实现复杂的交互效果,例如三级菜单,帮助开发者更好地掌握这一实用技巧。
深入研究:Shopee 商品详情 API 接口详解
Shopee 商品详情 API 是针对东南亚及中国台湾地区电商开发者的强大工具,可获取商品的详细信息(如价格、库存、描述等),支持竞品分析与市场调研。通过 HTTP GET/POST 请求,传入商品 ID 等参数,返回 JSON 格式的商品数据,包括基本信息、销售数据、商家信息等。以下是 Python 示例代码,展示如何使用 requests 库调用该接口并处理响应数据。注意实际应用需遵循 Shopee 认证要求。
KG4MM:融合知识图谱与多模态数据预测药物相互作用
本文探讨了用于多模态学习的知识图谱(KG4MM)在药物相互作用(DDI)预测中的应用。知识图谱通过整合药物的分子图像和文本描述,提供结构化先验知识,指导模型关注关键信息。具体实现中,利用图神经网络(GNN)连接知识图谱与多模态数据,通过注意力机制提取最具区分性的特征。以 Goserelin 和 Desmopressin 为例,模型结合直接边关系和共享节点路径,生成透明可解释的预测结果。实验表明,KG4MM 方法显著提升了预测准确性与可解释性,为生物医学领域提供了新思路。

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。