本文介绍了阿里云上的自动化与基础设施即代码（IaC）的整体情况。阿里云提供了2万多个API，每日调用量达300亿次，同比增长40%。文中探讨了自动化集成的方式，包括通过API、SDK和IaC工具，并分析了不同场景下的选择策略。对于资源管理较少的企业，控制台界面更合适；而对于高频变更和复杂操作，API和IaC是更好的选择。此外，文章还提到了低代码/无代码解决方案及AI在IaC和自动化中的应用前景。

本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。

本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。

圈子社交系统APP是一款基于社交网络的移动应用，用户可创建、加入和管理兴趣圈子。主要功能包括：动态分享与交流、实时聊天、会员体系与身份认证、活动策划等。该APP注重个性化定制、社交关系深化、隐私安全及跨平台互联，提供丰富的社交体验。

Chrome浏览器实例的TypeScript自动化脚本

本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

随着科技和互联网发展，越来越多企业使用代理。SOCKS代理在SEO方面有以下用处：1. 提升网站信任度；2. 提供全面的数据分析；3. 优化SEO策略；4. 支持地理性SEO工作；5. 实现高效的SERP检查；6. 间接优化网站速度。通过模拟不同地区用户环境、绕过个性化搜索结果等方式，SOCKS代理帮助企业更精准地进行SEO优化，提升搜索引擎排名。

本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。

PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

1688商品详情数据接口是1688平台提供的数据交互通道，支持H5和APP端，提供商品的全面信息（如标题、价格、库存、销量等），并实时更新。开发者可通过HTTP/HTTPS协议调用接口，使用GET或POST方法获取数据。示例代码展示了如何用Python请求该接口，需替换API密钥和商品ID。

如何让DataWorks调度依赖一个非DataWorks的任务结点，如数据上传任务？创建一个表的空分区，然后通过DataWorks去检查这个分区。

陪玩系统的打包过程涵盖APP、小程序和H5平台。APP打包需使用uni-app开发工具，配置项目信息并选择云打包；小程序打包需在微信公众平台注册账号并提交审核；H5打包则直接通过uni-app生成文件并上传至服务器。各平台需注意权限配置、代码规范及充分测试，确保应用稳定性和兼容性。

本项目基于MSWA（Modified Successive Weighted Averaging）相继加权平均算法，对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现，核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进，引入动态权重策略，提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布，达到用户均衡状态，确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。

阿里云的主动式智能导购AI助手是电商商家提升用户体验和销量的利器。它能实时分析用户行为，提供个性化推荐，支持多渠道无缝对接，并具备语音和文本交互功能。通过注册阿里云账号、开通服务、配置项目、设置推荐策略、集成到平台并测试优化，商家可以轻松部署这一工具。关键代码示例帮助理解API对接和数据处理。建议增强个性化推荐算法、优化交互体验并增加自定义选项，以进一步提升效果。

IM（即时通讯）系统在体育直播平台中至关重要，提升用户体验、促进社交互动和增强平台活跃度。它支持实时互动、增强观赛氛围、构建社交网络、推送即时信息、创造商业价值并提供多元化互动体验。高并发性能、实时稳定性和用户安全是实现的关键。通过集成IM系统，平台能更好地满足观众互动需求，提升运营效益。 代码示例展示了如何在比赛数据响应中设置比赛ID、游戏ID、系列赛ID等基本信息，并检查是否有计划和关注标记。

京东JD.item_get接口是电商开发者获取商品详细信息的重要工具，支持获取商品的基本属性、价格、库存、评价等数据。使用该接口需先在京东开放平台注册并获取API权限和密钥，构建HTTP请求并发送，解析返回的JSON响应。本文详细介绍接口功能、使用流程、参数及Python示例代码，帮助开发者快速上手。

淘宝开放平台推出的`taobao.cat_get` API接口，帮助开发者和商家获取淘宝、天猫的商品分类详情。该接口支持获取类目列表、属性及父类目信息，通过指定分类ID（cid）实现精准查询，并提供灵活的参数设置和高效的数据处理。使用流程包括注册账号、创建应用、获取App Key/Secret、构造请求、发送并解析响应。示例代码展示了如何用Python调用此API。开发者可借此为电商项目提供数据支持。

本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面：统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程，涵盖硬件性能、模型推理和训练性能，确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度，支持大规模周期性评测；工具化则应对紧急场景，快速适配并生成报告。最后，多维度数据消费链路将评测数据结构化保存，服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景，帮助用户更好地理解和使用AI硬件。

本文探讨了大模型从数据处理、模型训练到推理的全流程解决方案，特别强调数据、算法和算力三大要素。在数据处理方面，介绍了多模态数据的高效清洗与存储优化；模型训练中，重点解决了大规模数据集和CheckPoint的高效管理；推理部分则通过P2P分布式加载等技术提升效率。案例展示了如何在云平台上实现高性能、低成本的数据处理与模型训练，确保业务场景下的最优表现。

本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。

随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。

京东商品评论数据接口（JD.item_review）让开发者获取京东商品的评论列表、内容、时间、买家昵称等详细信息，助力产品优化和市场研究。使用步骤包括注册京东开发者账号、创建应用并申请API权限、获取API密钥、阅读API文档，最后通过HTTP请求调用接口获取数据。示例代码展示了如何使用Python进行请求。

阿里云MaxCompute MaxFrame推出分布式Python计算服务MaxFrame评测活动，助力开发者高效完成大规模数据处理、可视化探索及ML/AI开发。活动时间为2024年12月17日至2025年1月31日，参与者需体验MaxFrame并发布评测文章，有机会赢取精美礼品。

面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。

阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录

扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，但其迭代去噪过程计算开销大。分布匹配蒸馏（DMD）通过将多步扩散简化为单步生成器，结合分布匹配损失和对抗生成网络损失，实现高效映射噪声图像到真实图像，显著提升生成速度。DMD利用预训练模型作为教师网络，提供高精度中间表征，通过蒸馏机制优化单步生成器的输出，从而实现快速、高质量的图像生成。该方法为图像生成应用提供了新的技术路径。

AI与物联网的融合：开启智能化未来的新篇章

机器学习在网络安全中的防护：智能化的安全屏障

本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。

本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法（GFDMKF），用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小，测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用，并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波，提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤：** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。

阿里云Flink的物化表是流批一体化平台中的关键特性，支持低延迟实时更新、灵活查询性能、无缝流批处理和高容错性。它广泛应用于电商、物联网和金融等领域，助力企业高效处理实时数据，提升业务决策能力。实践案例表明，物化表显著提高了交易欺诈损失率的控制和信贷审批效率，推动企业在数字化转型中取得竞争优势。

EasyRec用于特征选择的命令和参数解释

本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。

本文介绍了Fast GPT的产品形态和设计理念，重点讨论了大模型的幻觉问题及其对应用落地的影响。Fast GPT通过结合工作流的强逻辑性和AI的理解能力，提升系统的稳定性和可靠性。文章还详细描述了Fast GPT的工作流节点、知识库管理及AI网关的功能，并展示了几个实际应用场景，如私人助手、图文生成和文档处理等。最后，探讨了如何通过引入云函数和Copilot简化代码编写，实现无代码编排的工作流解决方案，提升用户体验。

本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景，强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点，如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式，通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率，并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图，旨在加速迁移过程并减少人工成本。

微店电商平台提供item_search_shop API接口，帮助商家和开发者获取店铺内所有商品的详细信息，包括基本属性、价格、库存、图片等。返回值为JSON格式，包含商品ID、标题、价格、库存、图片URL、详情页URL及属性等字段。每个商品还附带SKU列表，涵盖不同规格的价格和库存。开发者可使用Python解析API返回值，实现库存管理、数据分析或营销活动。注意数据更新、安全性和错误处理，以确保高效运营和良好用户体验。

本文介绍如何设计高效、安全且易用的item_search_shop API接口，用于微店商品检索和管理。关键需求包括数据完整性、高并发支持、安全性及易用性。开发者需在微店开放平台注册获取API凭证，并通过Access Token调用接口。接口支持一次性获取店铺所有商品信息，提供Python示例代码。注意事项涵盖凭证安全、异常处理和数据准确性。此API助力商家提升电商运营效率。

实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。

Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。