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。

阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。

本文介绍了OpenLake在大数据与AI融合方面的应用，重点探讨了如何通过OpenLake打通数据到应用的各个环节。首先，阐述了自然语言处理（NLP）从非结构化数据向结构化数据的转变，并强调了高质量数据对AI模型训练的重要性。接着，详细介绍了OpenLake+PAI平台如何实现大数据与AI的一体化开发，包括数据预处理、多模态数据管理、智能标注及优化推理效率等。最后，结合OpenSearch，展示了RAG（检索增强生成）技术在企业级应用中的挑战与解决方案，如构建稳定高效的检索系统，确保数据安全与准确性。整体方案旨在提升AI模型的效果和安全性，推动各行业的智能化转型。

Hologres 3.0全新升级，面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format，提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合，实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式，满足不同业务需求，实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景，也可用于成本敏感的数据共享场景。

Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。

面试自我介绍主要包括个人基本信息、教育经历和工作经历。工作经历按时间倒序描述，重点介绍最近的工作内容与项目经验。例如：我叫小宋，毕业于浙江大学，12年B端产品经验，涉及智慧城市、智慧医疗等项目。项目经历中需说明角色、解决问题的能力及团队结构，如智慧城市项目的智能交通管理和能源管理等模块的规划与实施。成功的产品应符合公司商业价值并满足用户核心诉求。

本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。

《面试前思考 - AxureMost》涵盖面试前自查、个人情况、公司情况、产品深挖、产品基础功、项目管理与团队协作、个人特质深挖、基础履历及规划、行业知识等内容。帮助求职者全面准备，从了解公司实力、岗位要求到自我优势分析、行业理解等多方面进行梳理，确保面试时从容应对。

本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。

本次主题探讨湖仓融合：MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发，分析湖仓融合的两种思路；接着针对国内问题，介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战，特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后，重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力，提升数据处理效率和安全性，使用户能够在云端灵活处理各类数据。

本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。 文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。

本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。

京东商品详情数据接口是为H5和APP开发者提供的工具，支持获取商品名称、价格、库存、销量、评价、图片等详细信息，优化应用功能。接口返回JSON或XML格式数据，方便解析处理。适用于电商导购、社交媒体分享、活动推广、价格监控等场景，提升用户体验和购物决策效率。示例代码展示了使用Python发送GET请求的方法。

本次介绍EMR开源大数据平台2.0的最新特性，基于微服务架构，提供更稳定高效的服务。平台升级主要体现在智能化和Serverless两个方面。智能化功能利用大语言模型提升运维效率，推出一键诊断和根因分析，缩短问题定位时间。全托管弹性伸缩根据业务动态自动调整资源，提高资源利用率。即将推出的EMR on ACS产品形态支持离在线业务混部，进一步优化资源使用，帮助用户实现降本增效。

人工智能在农业中的应用：智慧农业的未来

本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络（e1, e2）协同工作，结合遗传算法优化，提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果，验证了该方法的有效性。

DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。