基于GA遗传算法的斜拉桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）实现斜拉桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真，旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率ηq（0.95≤ηq≤1.05）的要求，目标是使ηq尽量接近1，同时减少加载车辆数量和布载耗时。程序通过迭代优化计算车辆位置、方向、类型及占用车道等参数，并展示适应度值收敛过程。测试版本为MATLAB2022A，包含核心代码与运行结果展示。优化模型综合考虑车辆总重量、间距及桥梁允许载荷密度等约束条件，确保布载方案科学合理。
Ray Flow Insight：让分布式系统调试不再"黑盒"
作为Ray社区的积极贡献者，我们希望将这些实践中沉淀的技术能力回馈给社区，推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。因此，2024年底我们做了激活AntRay开源社区的决策，AntRay会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），内部Feature亦会加速推向AntRay以开源研发模式及时反哺内部业务，同时会将社区关注的Feature提交至Ray官方社区，实现内外部引擎双向价值流动。后续我们会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性，本文将重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。
Flink Shuffle 技术演进之路
本文由阿里云智能Flink团队郭伟杰与哔哩哔哩蒋晓峰在Flink Forward Asia 2024上的分享整理而成，聚焦Flink Shuffle技术的演进与未来规划。内容涵盖低延迟的Pipelined Shuffle、高吞吐的Blocking Shuffle、流批一体的Hybrid Shuffle三大模式及其应用场景，并探讨了Flink与Apache Celeborn的整合、性能优化及长期发展路线图。通过Hybrid Shuffle等创新技术，Flink实现了资源调度灵活性与高性能的平衡，为流批一体化计算提供了强大支持。未来，社区将进一步优化Shuffle机制，提升系统智能化与易用性。
标签噪声下的模型评估：如何准确评估AI模型的真实性能，提高模型性能测量的可信度
本文探讨了测试数据标签错误对模型性能评估的影响，分析了如何估计模型的“真实”准确率。通过图像分类案例，揭示了标签噪声与模型性能间的复杂关系。当模型错误与标签错误独立时，真实准确率通常高于测量值；但实际中两者常相关，导致真实准确率更接近下限。文章提出通过深入错误分析、评估相关性和多标注等方式优化性能评估，强调理解这些关系对提升模型可信度的重要性。
百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。
1688API系列：1688商品列表数据接口指南
1688商品列表数据接口（1688.item_search）可满足电商数据分析与竞品调研需求，通过关键词搜索提取1688平台商品信息，如ID、标题、价格、销量等，支持分页设置。开发者可利用该接口获取数据，辅助业务决策。
怎么实现实时无延迟的体育电竞动画直播
实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。
1688API最新指南：商品详情接口接入与应用
本指南介绍1688商品详情接口的接入与应用，该接口可获取商品标题、价格、规格、库存等详细信息，适用于电商平台开发、数据分析等场景。接口通过商品唯一标识查询，支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，助力开发者高效利用1688海量商品资源。
京东API最新指南：商品视频接口接入与应用
在电商领域，商品视频能有效提升销售业绩。京东商品视频接口助力开发者获取商品视频信息（播放链接、时长、格式、封面图等），通过 HTTP GET/POST 请求返回 JSON 数据，便于集成到各类应用中，优化展示效果与用户体验。本指南详解接口接入与使用方法。
京东API接口最新指南：店铺所有商品接口的接入与使用
本文介绍京东店铺商品数据接口的应用与功能。通过该接口，商家可自动化获取店铺内所有商品的详细信息，包括基本信息、销售数据及库存状态等，为营销策略制定提供数据支持。此接口采用HTTP请求（GET/POST），需携带店铺ID和授权令牌等参数，返回JSON格式数据，便于解析处理。这对于电商运营、数据分析及竞品研究具有重要价值。
VideoMind：Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
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。
基于分数Talbot效应的阵列光学涡旋产生matlab模拟与仿真
本程序基于分数Talbot效应，使用MATLAB（2013b版本）模拟与仿真光学涡旋阵列的生成，测试了正方形、旋转正方形和六边形三种阵列形状下的光学涡旋效果。分数Talbot效应是经典Talbot效应的推广，可精确控制衍射光场在任意距离处的重现，生成复杂光场分布，包括光学涡旋阵列。程序运行结果展示无水印，核心代码完整，适用于研究分数Talbot效应对光学涡旋的应用场景。
体育比分网站开发如何选择靠谱的数据服务商
在开发体育比分网站时，选择数据服务商至关重要。熊猫比分凭借低延迟（<1秒）、高并发架构（支持10万+ QPS）、7×24小时技术支持及标准化API等优势脱颖而出。避免数据服务中的雷点，如高延迟、并发不足、售后迟缓和接口混乱，确保用户体验。开发者可联系大卫获取3天免费测试接口，验证数据质量与稳定性。代码示例展示了如何处理比赛数据，包括设置比赛ID、状态、计划标记和关注状态等功能。
Flink批处理自适应执行计划优化
本文整理自阿里集团高级开发工程师孙夏在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦Flink自适应逻辑执行计划与Join算子优化。内容涵盖自适应批处理调度器、动态逻辑执行计划、自适应Broadcast Hash Join及Join倾斜优化等技术细节，并展望未来改进方向，如支持更多场景和智能优化策略。文章还介绍了Flink UI调整及性能优化措施，为批处理任务提供更高效、灵活的解决方案。
数据采集监控与告警：错误重试、日志分析与自动化运维
本文探讨了数据采集技术从“简单采集”到自动化运维的演进。传统方式因反爬策略和网络波动常导致数据丢失，而引入错误重试、日志分析与自动化告警机制可显著提升系统稳定性与时效性。正方强调健全监控体系的重要性，反方则担忧复杂化带来的成本与安全风险。未来，结合AI与大数据技术，数据采集将向智能化、全自动方向发展，实现动态调整与智能识别反爬策略，降低人工干预需求。附带的Python示例展示了如何通过代理IP、重试策略及日志记录实现高效的数据采集程序。
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络（GAN）的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论，并用PyTorch实现多种变体，包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣，如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量，展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑，为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真
本程序基于免疫算法实现物流仓储点选址优化，并通过MATLAB 2022A仿真展示结果。核心代码包括收敛曲线绘制、最优派送路线规划及可视化。算法模拟生物免疫系统，通过多样性生成、亲和力评价、选择、克隆、变异和抑制机制，高效搜索最优解。解决了物流仓储点选址这一复杂多目标优化问题，显著提升物流效率与服务质量。附完整无水印运行结果图示。
DAPO: 面向开源大语言模型的解耦裁剪与动态采样策略优化系统
DAPO（Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization）是由字节跳动提出的一种突破性的开源大语言模型强化学习系统。基于Qwen2.5-32B基础模型，DAPO在AIME 2024测试中以50分的优异成绩超越了现有最佳模型，
linux常用命令详细说明以及案例
本文介绍了Linux中几个常用的命令及其用法，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（切换目录）、`mkdir`（创建目录）、`rm -p`（删除目录及内容）和`mv`（移动或重命名文件/目录）。每个命令都配有详细说明、语法格式、常见选项及实用案例，帮助用户更好地理解和使用这些基础命令。内容源自[linux常用命令详细说明以及案例](https://linux.ciilii.com/show/news-285.html)。
linux命令详细说明以及案例
本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。
【强化学习】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究【Python】
本项目基于深度Q网络（DQN）算法，通过学习预测负荷、可再生能源输出及分时电价等信息，实现微能源网的能量管理与优化。程序以能量总线模型为基础，结合强化学习理论，采用Python编写，注释清晰，复现效果佳。内容涵盖微能源网系统组成、Q学习算法原理及其实现，并提供训练奖励曲线、发电单元功率、电网交互功率和蓄电池调度等运行结果图表，便于对照文献学习与应用。
QuickBI产品和服务的双重绝杀
作为一名大数据开发工程师，我从2020年开始接触阿里云服务，最初简单尝试了QuickBI的可视化功能。2022年，因公司需求深入使用QuickBI进行数据可视化，对比多款工具后选定QuickBI，因其模板丰富、生态完善和技术售后出色。使用过程中，QuickBI的技术支持帮助我解决了诸多难题，如图表配置、复杂需求调试和SQL问题排查。其API接口功能给我留下深刻印象，能有效解决用户权限控制问题。如今再次选择QuickBI用于实时数仓的数据可视化建设，希望它能继续保持优质服务，助力更多开发者成为数据报表大师。
合合信息TextIn大模型加速器2.0发布：智能图表解析测评
随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型（LLM）在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域的应用日益广泛。然而，大模型的计算复杂度和资源消耗问题也日益凸显。为了解决这一问题，合合信息TextIn推出了大模型加速器2.0，旨在提升大模型的训练和推理效率，降低计算成本，完成智能问答与对话式交互，深度概括与定位等。本文将对合合信息TextIn大模型加速器2.0进行详细测评，重点关注其在智能图表解析任务中的表现。
Python数据结构：列表、元组、字典、集合
Python 中的列表、元组、字典和集合是常用数据结构。列表（List）是有序可变集合，支持增删改查操作；元组（Tuple）与列表类似但不可变，适合存储固定数据；字典（Dictionary）以键值对形式存储，无序可变，便于快速查找和修改；集合（Set）为无序不重复集合，支持高效集合运算如并集、交集等。根据需求选择合适的数据结构，可提升代码效率与可读性。
方案介绍｜基于百炼生成向量数据并使用阿里云Milvus存储和检索
阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。
快速使用Milvus MCP Server，0代码搭建智能搜索Agent
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
SWEET-RL：基于训练时信息的多轮LLM代理强化学习框架
SWEET-RL是一种基于训练时信息的逐步评估算法，显著提升了多轮大型语言模型（LLM）代理在强化学习中的成功率。相比现有方法，SWEET-RL将成功率提高6%，使小型开源模型如Llama-3.1-8B达到甚至超越GPT-4O等大型专有模型性能。通过非对称Actor-Critic结构、创新优势函数参数化及两阶段训练流程，SWEET-RL优化了信用分配机制与泛化能力，降低了计算成本。ColBench基准测试显示，SWEET-RL在后端编程和前端设计任务中表现卓越，为AI代理训练技术带来突破性进展。
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。
