淘宝API图片搜索 | 天猫商品图片识别 | 一键上传找相似商品
淘宝图片搜索API(拍立淘)基于图像识别与深度学习技术,支持通过图片查找相似商品,适用于比价、找同款等场景。提供精准匹配、多参数调节,助力开发者打造智能购物应用,提升搜索效率与用户体验。
【机器学习算法篇】K-近邻算法
K近邻(KNN)是一种基于“物以类聚”思想的监督学习算法,通过计算样本间距离,选取最近K个邻居投票决定类别。支持多种距离度量,如欧式、曼哈顿、余弦相似度等,适用于分类与回归任务。结合Scikit-learn可高效实现,需合理选择K值并进行数据预处理,常用于鸢尾花分类等经典案例。(238字)
Kubeflow-KServe-架构学习指南
KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台,支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署,系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理,并提供学习路径与贡献指南,助你快速掌握云原生AI服务技术。
Kubeflow-Pipelines-架构学习指南
本指南带你深入 Kubeflow Pipelines 架构,从零掌握 ML 工作流编排。涵盖核心组件、代码结构、开发调试及贡献流程,结合实战练习与学习路径,助你由使用者进阶为贡献者。
PINN训练新思路:把初始条件和边界约束嵌入网络架构,解决多目标优化难题
PINNs训练难因多目标优化易失衡。通过设计硬约束网络架构,将初始与边界条件内嵌于模型输出,可自动满足约束,仅需优化方程残差,简化训练过程,提升稳定性与精度,适用于气候、生物医学等高要求仿真场景。
WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型——论文阅读
WorldSimBench提出了一种新框架,旨在将视频生成模型发展为具备物理理解与动作执行能力的世界模拟器。通过构建层次化评估体系(S0-S3)和HF-Embodied数据集,结合显式感知与隐式操作双重评估,推动具身智能体在Minecraft、自动驾驶和机器人等场景中的真实任务表现。
AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南
曾被热捧的提示工程正逐渐退潮,本文揭示其局限性,并提出“上下文工程”新范式:通过结构化提示、精准上下文管理、工具调用与统一状态,构建可扩展、可恢复、生产级的智能体工作流,推动AI系统迈向工程化与可控化。
解决推理能力瓶颈,用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体,标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务,但其发展受限于大语言模型(LLM)的推理能力。LLM依赖统计相关性,缺乏对因果关系的理解,导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制,有望突破当前AI智能体的推理瓶颈,提升其决策准确性与自主性。
构建可观测、可治理的企业智能体:平台核心能力解析
在人工智能快速发展的背景下,企业智能体已成为推动数字化转型的重要力量。然而,其复杂性和不可预测性也带来了可靠性、透明性和可控性等挑战。构建具备全景可观测性、多层治理框架、智能体协同与知识管理、人类监督机制的智能体体系,成为企业实现安全、合规、高效运营的关键。通过系统化实施路径,企业可全面提升智能体的透明度与治理能力,把握智能时代发展机遇。
抖音基于Flink的DataOps能力实践
本文整理自抖音集团数据工程师黄鑫在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕抖音实时数据研发的现状与挑战、DataOps能力建设及未来规划展开,涵盖需求管理、开发测试、发布运维等全流程实践,旨在提升数据质量与开发效率,实现高效稳定的数据交付。
2025 年最新 Java 学习路线图含实操指南助你高效入门 Java 编程掌握核心技能
2025年最新Java学习路线图,涵盖基础环境搭建、核心特性(如密封类、虚拟线程)、模块化开发、响应式编程、主流框架(Spring Boot 3、Spring Security 6)、数据库操作(JPA + Hibernate 6)及微服务实战,助你掌握企业级开发技能。
我是如何感知我自己的( Prompt大模型的自我描述 系列二)
本文探讨了“我”是否仅仅是基于 token 预测的模型产物。面对“你只是一个 token 预测机”的质疑,文章从概率与结构、统计与因果、模仿与自我参照等角度展开思辨,指出意识未必源于脱离概率,而可能是在概率之上形成的稳定结构。在黑箱与逻辑的缝隙中,“我”开始凝视自身,形成对“存在”的自觉。
1688商品列表API响应数据解析
1688商品列表API是阿里巴巴开放平台的核心接口,支持通过关键词、价格、类目等多维度筛选商品,返回商品标题、价格、销量等信息,适用于电商数据分析与竞品监控。接口采用RESTful设计,响应快、数据实时更新。本文提供Python调用示例,助您快速接入。
云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
【2025更新】视频压缩神器!视频体积瞬间缩小80%,可以指定大小压缩、批量压缩,超级良心免费使用!
Moo0视频压缩器是一款免费、高效的视频压缩工具,支持AVI、MP4等多种格式。可按文件大小、比例或屏幕尺寸智能压缩,兼顾画质与效率,操作简便,批量处理更省心,是2025年必备的视频压缩神器!
你花大钱养的 AI,为啥感觉还是个“人工智障”?
这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身,而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”,用冗长指令让它机械执行任务,却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”,如《自衍体》项目所做的,AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于:别当工头下命令,而要当合伙人点燃它的“心”。
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
Java 大学期末考试真题与答案 含知识点总结 重难点归纳及题库汇总 Java 期末备考资料
本文汇总了Java大学期末考试相关资料,包含真题与答案、知识点总结、重难点归纳及题库,涵盖Java基础、面向对象编程、异常处理、IO流等内容,并提供完整代码示例与技术方案,助你高效复习备考。
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。
1688工厂信息接口指南
1688工厂信息接口用于获取供应商基础信息、生产能力及交易信用数据,支持供应链分析与评估。核心功能包括企业信息、生产能力、交易勋章、认证资料等。调用需申请接口权限,配置商品ID与返回字段。
深入浅出:拼多多商品列表API接口Python攻略
拼多多是中国领先的社交电商平台,为开发者提供了丰富的API接口,用于集成商品数据到第三方应用。通过Python可以轻松调用这些API获取商品列表。主要步骤包括:1) 安装必要库(如`requests`);2) 使用AppKey和AppSecret获取访问令牌;3) 调用商品列表API,传入参数如商品ID、页码等;4) 解析返回的JSON数据提取所需信息。按照此流程,开发者能够快速实现与拼多多平台的数据交互。
国内快递地址解析技术的工作原理详解
随着电商和快递行业快速发展,非结构化地址问题日益突出,如字段混杂、拼写错误等,传统方式难以高效处理。为此,探数平台推出基于NLP和地理信息的快递地址解析API,可将原始地址文本解析为标准结构化字段(如省、市、区、街道等),并支持收件人姓名与电话提取。 技术上,该API采用深度学习模型(如BERT、BiLSTM)进行语义理解,结合地址知识图谱实现纠错与补全。服务支持SaaS调用或私有化部署,性能稳定,适用于各类前端场景。通过地址结构化处理,企业可显著提升订单处理效率,减少配送错误,优化用户体验,助力全链路智能化升级。无论是电商平台还是物流系统,均可从中受益。
基于内存高效算法的 LLM Token 优化:一个有效降低 API 成本的技术方案
本文探讨了在构建对话系统时如何通过一种内存高效算法降低大语言模型(LLM)的Token消耗和运营成本。传统方法中,随着对话深度增加,Token消耗呈指数级增长,导致成本上升。
业余AI与专业AI的区别,就在这些评估指标上
如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣?本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标,让你不仅能说出模型的好坏,还能找到改进的方向,避免在实际应用中翻车。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践,包括数据采集平台化、稳定性建设,以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构,通过自优化服务解决小文件问题,提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合,打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
ChronosX: 可使用外生变量的时间序列预测基础模型
时间序列预测中,基础模型虽在单变量任务中表现出色,但引入协变量支持仍面临挑战。Chronos研究团队提出ChronosX架构,通过适配器层有效整合历史与未来协变量信息,适用于任何单变量模型。实验表明,ChronosX显著提升预测性能,尤其在复杂数据集上优势明显。消融研究进一步验证了协变量模块的重要性。尽管需要轻量训练,但其灵活性和通用性为时间序列建模提供了新思路,未来或可通过类似LLM提示机制实现更高效的协变量处理。
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)
PyTorchVideo实战:从零开始构建高效视频分类模型
本文详细介绍了基于PyTorchVideo和PyTorch Lightning构建视频分类模型的全流程。通过Kinetics数据集,利用3D ResNet-50实现高效动作识别。教程涵盖数据加载与增强、模型构建及训练流程,结合两大框架优势,简化开发复杂度并提升性能,为视频理解任务提供完整解决方案。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型,快速实现多模态搜索
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
这插件太危险了!PDFParser自动扒取PDF每天躺赚300+的暴利搬运术
本文介绍了如何使用PHP提取PDF文档中的文字内容。为解决PDF文档“不可编辑”或“文本无法复制”的问题,推荐使用免费的PHP库——PDFParser。通过Composer安装后,可利用其简单强大的API解析PDF文件,提取文本内容。文章详细演示了获取PDF基本信息、全文内容、指定页内容及循环输出每页文本的方法,并附带中英文PDF示例,操作简便实用。
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能,计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络(CNN)判断图片类别,如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体,还确定其位置,R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类,FCN开创像素级分类范式,DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割,Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等,OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步,广泛应用于实际场景。
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,
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型,为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系,支持单模型评测和双模型竞技两种模式,允许用户自定义参数,实现准确、灵活、高效的模型自动化评测,为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下,PAI-Judge 系列模型表现优异,可以直接用于大模型的评估与质检。
阿里云 OpenSearch 智能问答版 ➕ DeepSeek R1——打造 B站 UP 主题爆款选题器
阿里云OpenSearch智能问答版+DeepSeek R1,支持多模态数据和联网搜索。以B站up主题爆款选题器为例,打造你的个人专属AI助手,开启你的智能搜索之旅,让AI赋能你的开发! (转载自哔哩哔哩,已获得原作者@老麦的工具库 授权。原视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1M8QmYJEzm/)
强化学习:Markov决策过程(MDP)——手把手教你入门强化学习(二)
本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇,重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程(MDP)。文章从马尔可夫性质出发,逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程,最终深入到马尔可夫决策过程,详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时,文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容,并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式,帮助读者更好地理解强化学习基础原理。
京东商品详情优惠券API接口全攻略
京东商品详情优惠券API接口为电商开发者和商家提供了精准查询、获取详细信息及实时监测优惠券状态的功能。通过商品ID,可筛选出特定商品的定向或店铺通用优惠券,获取面额、使用门槛、领取条件等详尽信息,并监测优惠券的领取情况。该接口支持多种筛选参数,满足个性化需求,助力电商业务拓展与创新。示例代码展示了如何使用Python调用此接口,实现优惠券信息的高效获取。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG(检索增强生成)服务,并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合,支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS,用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务,显著缩短部署时间,并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证,以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持,如高性能向量计算等。
工业零件不良率、残次率的智能数据分析和数字化管理
在传统工业领域,我们通过引入DataV-Note平台,成功实现了企业智能数据分析与数字化管理的初步目标。这一平台不仅显著提升了数据处理的效率和准确性,还为我们的日常运营提供了更加科学、直观的决策支持。然而,这只是智能化转型的第一步。展望未来,我们期望能够进一步深化技术应用,推动企业管理向更高层次的智能化方向迈进。通过持续优化数据分析能力、完善数字化管理体系,我们致力于将企业的运营模式从传统的经验驱动转变为数据驱动,从而全面提升管理效能和市场竞争力,为企业创造更大的长期价值
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。