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在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
HTTP代理配置中的常见错误及其解决方案
随着互联网发展,使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括:1) 代理服务器无法连接:检查网络、防火墙和代理服务状态;2) 认证失败:确认凭据和配置;3) 请求超时:增加超时时间、检查后端服务和网络延迟;4) 缓存问题:清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存;5) SSL/TLS问题:正确配置证书并确保客户端信任;6) 访问控制问题:检查ACL和日志;7) 性能问题:监控资源、负载均衡和优化配置;8) 日志记录与分析问题:启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题,可以更有效地管理HTTP代理。
京东商品SKU价格接口(Jd.item_get)丨京东API接口指南
京东商品SKU价格接口(Jd.item_get)是京东开放平台提供的API,用于获取商品详细信息及价格。开发者需先注册账号、申请权限并获取密钥,随后通过HTTP请求调用API,传入商品ID等参数,返回JSON格式的商品信息,包括价格、原价等。接口支持GET/POST方式,适用于Python等语言的开发环境。
构建AI数据管道:从数据到洞察的高效之旅最佳实践
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。
 
              
              CDP与Selenium相结合——玩转网页端自动化数据采集/爬取程序
本文介绍了Selenium、Chrome DevTools及Chrome DevTools Protocol (CDP) 的基本功能与应用。Selenium是一款开源自动化测试工具,适用于网页端应用程序测试和数据采集,具备跨平台特性。Chrome DevTools内置浏览器中,提供调试、分析Web应用程序的功能,包括元素、控制台、源代码和网络选项卡等。CDP是一套用于与Chromium内核浏览器通信的API,支持自动化测试和性能分析。文中还展示了Selenium与CDP结合使用的示例,如捕获网络请求数据和打印网页内容,并推荐了相关书籍和资源以供深入学习。
重磅发布 | OpenSearch推出向量检索GPU图算法方案并支持GPU规格售卖
OpenSearch向量检索版推出了面向企业开发者的GPU图算法方案(CAGRA算法),支持客户直接购买GPU规格节点,是国内首家支持GPU规格的向量检索产品。
实时获取小红书详情 API 数据
小红书详情API数据获取指南:注册开发者账号,创建应用并申请接口权限,构建请求获取笔记详情,使用Python等语言处理响应数据。需遵守使用规则,注意调用频率和数据安全。
 
              
              25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
大型语言模型(LLM)如GPT-4在自然语言处理(NLP)领域展现了卓越能力,但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成(RAG)通过集成检索机制,允许LLM动态访问和整合外部数据源,提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体,每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面,涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题,展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
【赵渝强老师】基于Flink的流批一体架构
本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构,包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持,解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题,提高了开发效率和数据一致性。
如何运用JAVA开发API接口?
本文详细介绍了如何使用Java开发API接口,涵盖创建、实现、测试和部署接口的关键步骤。同时,讨论了接口的安全性设计和设计原则,帮助开发者构建高效、安全、易于维护的API接口。
万字详解并发编程!!!
本文介绍了并发编程的基本概念和技术,涵盖了操作系统的发展历程、进程与线程的原理和使用方法。主要内容包括: 操作系统发展史:从手工操作到多道程序系统、分时系统、实时系统,再到通用操作系统,逐步介绍了操作系统的演变过程。 并发编程技术:强调并发编程的目标是充分利用CPU资源,提高系统性能 进程:详细讲解了进程的概念、组成、状态、调度算法、进程间通信(IPC)以及守护进程和僵尸进程等问题。 线:介绍了线程的基本概念、与进程的区别、线程的创建、多线程共享资源、线程同步与互斥锁、递归锁和死锁问题 5. **队列**:讲解了队列的基本概念,包括先进先出队列、后进先出队列和优先级队列,并提供了具体的实现示例
数据传输中遇到问题要怎么解决
在数据传输中遇到问题时,可采取多种解决方案:使用可靠协议(如HTTPS、SFTP)、创建冗余备份、数据压缩与加密、错误检测与纠错、优化网络性能、解决数据丢失、降低延迟、提高安全性及解决带宽瓶颈。这些措施有助于确保数据传输的稳定、安全与高效。
掌握写歌词的技巧和方法,轻松踏上创作之路,妙笔生词AI智能写歌词软件
写歌词是充满魅力与挑战的创作活动。掌握灵感捕捉、主题明确、结构合理和语言生动等关键技巧至关重要。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化、歌词分析等功能,助你轻松创作出优秀的歌词作品,实现音乐梦想。
基于springboot的母婴健康交流系统
本平台旨在为新手父母提供专业、系统的婴幼儿健康知识与交流空间,整合权威资源,解决育儿信息碎片化与误导问题,支持经验分享与情感互助,助力科学育儿。
Transformer自回归关键技术:掩码注意力原理与PyTorch完整实现
掩码注意力是生成模型的核心,通过上三角掩码限制模型仅关注当前及之前token,确保自回归因果性。相比BERT的双向注意力,它实现单向生成,是GPT等模型逐词预测的关键机制,核心仅需一步`masked_fill_`操作。
基于springboot的健康饮食营养管理系统
本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术,融合大数据与AI算法,构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求,智能推荐营养方案,助力科学饮食与健康管理。
 
              
              Apache Flink错误处理实战手册:2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写,基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验,总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱,旨在帮助企业开发者避免常见误区,提升实时流处理系统的稳定性与性能。
1688图片搜索API秘籍!轻松获取相似商品数据
1688图片搜索API基于图像识别技术,支持通过上传商品图片搜索同款或相似商品,适用于电商选品、供应链管理等场景。提供多种搜索模式与结果过滤条件,支持Python等开发语言,提升采购效率。
面向 Java 开发者:2024 最新技术栈下 Java 与 AI/ML 融合的实操详尽指南
Java与AI/ML融合实践指南:2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南,基于2024年最新技术栈(Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等)。主要内容包括: 环境配置:详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务:通过Spring Boot集成ResNet-50模型,实现REST接口图像分类功能 智能问答系统:展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化:利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文
MoR vs MoE架构对比:更少参数、更快推理的大模型新选择
本文将深入分析递归混合(MoR)与专家混合(MoE)两种架构在大语言模型中的技术特性差异,探讨各自的适用场景和实现机制,并从架构设计、参数效率、推理性能等多个维度进行全面对比。
让大语言模型在不知道答案时拒绝回答:KnowOrNot框架防止AI幻觉
在政府AI服务中,如何让系统在知识不足时恰当拒绝回答而非生成错误信息是一大挑战。KnowOrNot框架通过构建“知识库外”测试场景,评估AI是否能识别知识边界并合理拒答,从而提升AI服务的可靠性与安全性。
Dataphin数据服务API行级权限管控解决方案 ——构建企业级数据安全的精细化管控体系
Dataphin数据服务推出行级权限管控功能,解决传统权限管理中用户权限分散、管控复杂等问题。支持直连与代理双模式访问,实现API与SQL权限统一管理,满足金融、零售、医疗等行业对数据访问的精细化控制需求。通过动态权限决策引擎和自动化继承体系,确保数据安全且提升应用开发效率。
DataWorks 千万级任务调度与全链路集成开发治理赋能智能驾驶技术突破
智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案,支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发,助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。
京东拍立淘图片搜索 API 接入实践:从图像识别到商品匹配的技术实现
京东拍立淘图片搜索 API 是基于先进图像识别技术的购物搜索接口,支持通过上传图片、URL 或拍摄实物搜索相似商品。它利用机器学习和大数据分析,精准匹配商品特征,提供高效、便捷的搜索体验。接口覆盖京东海量商品资源,不仅支持外观、颜色等多维度比对,还结合用户行为数据实现智能推荐。请求参数包括图片 URL 或 Base64 编码,返回 JSON 格式的商品信息,如 ID、价格、链接等,助力消费者快速找到心仪商品,满足个性化需求。
大模型备案需要通过算法备案才能进行吗?
本内容详细介绍了算法备案与大模型备案的流程、审核重点及两者关系。算法备案覆盖生成合成类等5类算法,需提交安全自评估报告,审核周期约2个月;大模型备案针对境内公众服务的大模型,涉及多维度审查,周期3-6个月。两者存在前置条件关系,完成算法备案是大模型备案的基础。阿里云提供全流程工具支持,包括合规预评估、材料校验和进度追踪,助力企业高效备案。此外,文档解答了常见问题,如算法迭代是否需重新备案,并解析政策红利与技术支持,帮助企业降低合规成本、享受补贴奖励。适用于需了解备案流程和技术支持的企业和个人开发者。
 
              
              直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
在数字化转型中,企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00,阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案,帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景,具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师,参与还有机会领取定制好礼!扫描海报二维码或点击链接预约直播:[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)
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。
 
              
              SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架,使大型语言模型(LLM)具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理,无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法,SEARCH-R1显著提升问答性能,在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术,推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性,SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
淘宝图片搜索商品列表API接口全攻略
淘宝图片搜索API(拍立淘)通过上传图片快速检索淘宝/天猫相似商品,支持标题、价格、销量等信息返回。核心功能包括以图搜图、商品筛选和分页查询,具备高效性、准确性和多语言支持。开发者需注册账号、创建应用并申请权限后调用接口,适用于电商平台、比价工具等场景。
 
              
              一文彻底拿下,赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型
本文介绍如何本地化部署DeepSeek大模型(deepseek-r1)及open-webui的安装过程,包括命令行操作、版本兼容性处理等详细步骤。DeepSeek号称“国运级”大模型,性能媲美OpenAI,支持直接对话,降低使用门槛。通过本教程,读者可以快速上手体验这一强大的推理模型。
Transformer 学习笔记 | Seq2Seq,Encoder-Decoder,分词器tokenizer,attention,词嵌入
本文记录了学习Transformer过程中的笔记,介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量,再由解码器生成输出序列,适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限,如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制,并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外,还介绍了分词器(tokenizer)的工作原理及不同类型分词器的特点,以及词嵌入和Transformer架构的基础知识。文中包含大量图表和实例,帮助理解复杂的概念。参考资料来自多个权威来源,确保内容的准确性和全面性。
 
              
              Coconut:基于连续潜在空间推理,提升大语言模型推理能力的新方法
Coconut提出了一种新的大语言模型推理范式,通过在潜在空间中运算,利用隐藏层生成的连续思维状态取代传统文本推理。该方法采用广度优先搜索探索多条路径,避免单一路径局限,显著提升逻辑任务性能并减少token消耗。 Coconut结合“语言模式”和“潜在模式”动态切换,通过多阶段课程学习优化推理能力,在复杂规划任务中表现卓越,尤其在GSM8k和ProsQA等任务中优于传统模型。实验表明,Coconut能有效捕获中间变量,减少幻觉错误,具备更强的推理规划能力。
物联网 GE-PREDIX
GE-Predix 是一个由通用电气公司开发的工业互联网平台,旨在为工业设备提供连接、分析和管理服务。它支持设备数据的收集与分析,帮助企业优化运营效率,实现智能化转型。
什么是公网IP和内网IP
【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识,而内网IP仅在局域网内部有效,用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限,通常一个公司或家庭只有一个公网IP,内部设备通过NAT(网络地址转换)技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源,还提高了网络安全性和稳定性。
 
              
              基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究:LangChain框架下转换机制实践
本文介绍了LangChain的LLM Graph Transformer框架,探讨了文本到图谱转换的双模式实现机制。基于工具的模式利用结构化输出和函数调用,简化了提示工程并支持属性提取;基于提示的模式则为不支持工具调用的模型提供了备选方案。通过精确定义图谱模式(包括节点类型、关系类型及其约束),显著提升了提取结果的一致性和可靠性。LLM Graph Transformer为非结构化数据的结构化表示提供了可靠的技术方案,支持RAG应用和复杂查询处理。
获取店铺商品信息的 API 接口有哪些?
本文介绍了五个常用的电商平台获取店铺商品信息的 API 接口:淘宝、京东、1688、拼多多和慢慢买。每个接口的功能、使用方式及优势各不相同,涵盖商品详情、价格、销量、库存等信息,适用于商品分析、竞品分析、价格监控等场景,帮助商家提升业务效率和市场竞争力。
基于springboot的电影购票管理系统
本系统基于Spring Boot框架,结合Vue、Java与MySQL技术,实现电影信息管理、在线选座、购票支付等核心功能,提升观众购票体验与影院管理效率,推动电影产业数字化发展。
 
              
              UPN512技术架构白皮书
随着AI算力超节点的演进,xPU Scale up 系统遇到新的挑战,基于此,阿里云提出UPN(Ultra Performance Network)架构,旨在构建“大规模、高性能、高可靠、低成本、可扩展” 的 Scale up 网络系统,本文阐述UPN512系统的关键架构设计。
AI推理方法演进:Chain-of-Thought、Tree-of-Thought与Graph-of-Thought技术对比分析
大语言模型推理能力不断提升,从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought(CoT),通过展示推理过程显著提升模型表现。随后,Tree-of-Thought(ToT)和Graph-of-Thought(GoT)相继出现,推理结构由线性链条演进为树状分支,最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传,ToT支持多路径探索与回溯,GoT则实现非线性、多维推理,适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系,推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。
 
          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。
 
                         
                         
                         
                         
                         
             
             
             
             
               
           
                                     
                                    