别让“数据”白跑！大数据也能拯救地球

“别让模型坑了人”：数据科学中的那些伦理雷区

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。

智能戒指：小小指环，大大未来

数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？

智能手表续航太短？聊聊可穿戴设备的能耗管理黑科技

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。

大数据未来五大趋势，这些变化你真的准备好了吗？

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。

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。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院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、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。

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

本文探讨AI从技术竞赛迈向产业落地的关键转型：2026年成规模化应用分水岭。强调落地核心不在模型参数，而在数据治理、工作流重构、RAG工程化、推理可控性、人类协同机制及四大落地准则——场景对齐、知识解耦、架构弹性、迭代闭环。

本文揭示向量数据库实战的七大关键陷阱：选型前需明确业务本质（模糊匹配 or 精确查询？）；embedding 比数据库本身更重要，决定语义“世界观”；文档切分是核心工程，非辅助步骤；建库成功≠可用，TopK 准确率会随数据演进失效；“相似但不可用”是常态，必须引入 rerank；需建立可追溯的bad case排查路径；向量库是长期系统，非一次性组件。核心结论：难在“用对”，不在“用上”。

量子算法初探：从叠加态到加速计算，量子计算到底“快”在哪？

特征工程不该再靠人肉：聊聊 Feature Store 为什么是数据团队的分水岭

V2X 车联网：不是“聪明的车”，而是“会聊天的车”

1688商品详情API（1688.item_get）是阿里1688开放平台核心接口，支持通过商品ID获取50+字段的全量信息，涵盖标题、价格、SKU、库存、图文、批发规则及商家资质等，适用于ERP同步、比价、跨境铺货等B2B场景。需实名认证并创建应用获取app_key与app_secret，接口仅返回JSON格式数据，是对接1688生态的关键技术通道。（239字）

在 AI 问数时代，数据安全与使用效率并非零和博弈。

本研究基于YOLOv10深度学习算法，构建高精度、实时化吸烟行为检测系统。针对传统方法在复杂场景下检测率低、效率差的问题，利用YOLOv10的动态稀疏注意力与多尺度融合优势，提升小目标与遮挡情况下的识别能力，结合五分类体系实现对香烟、烟雾、电子烟等多目标精准定位。系统支持GPU加速，达30帧/秒以上实时检测，可广泛应用于医院、机场等公共场所，助力无烟环境建设与智能安防升级，推动禁烟政策高效落地。

本研究聚焦基于深度学习的驾驶员行为检测系统，针对传统传感器方法局限，提出融合YOLOv8与计算机视觉的新方案，实现对疲劳、分心驾驶等行为的精准实时识别，提升行车安全，推动智能交通与自动驾驶发展。

【AI大模型面试宝典】聚焦推理加速核心技术：KV-Cache优化、连续批处理、投机解码、模型并行等，结合vLLM实战与面试高频题解析，帮你系统掌握得分要点，高效斩获offer！点赞关注，持续更新中～

Kafka Streams vs Flink：别再纠结了，选错不是技术问题，是场景没想清楚

Web3 的真相：天天喊去中心化，可中心到底“藏”在哪？

C++是一种静态类型、编译式通用编程语言，支持过程化、面向对象和泛型编程。作为C的超集，它兼具高效性能与硬件控制能力，广泛应用于游戏开发、嵌入式系统、金融交易、图形处理及科学计算等领域，具有封装、继承、多态和抽象等特性，提升代码复用性与可维护性。（238字）

本文深度解析Vue3 Composition API的核心优势、常用API、底层原理与迁移实践，对比Options API的局限性，详解ref、reactive、watch、生命周期钩子等用法，剖析基于Proxy的响应式机制，并提供渐进式迁移策略，助开发者高效掌握Vue3开发范式。

一款基于Whisper模型的音视频转字幕工具，支持多格式文件，提供可视化界面与实时进度反馈，可自动识别语音并生成简体SRT字幕，操作简单，开源免费，显著提升字幕制作效率。

交叉验证是机器学习中评估模型性能的核心方法，通过轮换数据划分实现稳健评估。文章系统解析了k折交叉验证的原理与实现，展示其在模型比较和超参数优化中的关键作用。随着大模型时代的到来，传统交叉验证面临计算成本挑战，但核心思想仍应用于下游任务。文章通过可视化案例完整呈现了从数据准备到最终评估的工作流程，强调交叉验证在有限数据场景下的不可替代性，同时指出需要根据任务规模灵活选择评估策略。理解交叉验证的原理与应用是AI从业者的必备能力。

在 Hive 中设计表，绝不仅是“建个结构那么简单”。选对内部表或外部表，决定了数据的归属和生命周期；设计合理的静态/动态分区策略，则直接关系到大数据场景下的查询效率和存储管理成本。本文深入讲解 Hive 表类型与分区机制，配合大量实战代码与练习题，带你从“写对语法”走向“设计合理”，让你的数仓查询快到飞起！

数据湖不是湖，是江湖：Delta Lake / Iceberg / Hudi 到底该选谁？

陈欢，毕业于西南政法大学，悟空空科技CEO，深耕品牌营销十余年，AI搜索双螺旋理论创立者。兼具技术实力与企业品牌运营能力，服务过地产，滋补，微商，农产品等行业品牌。目前专注于：AI营销IP，AI智能体，AI律师营销等领域。服务企业运用ai实现降本80%，得到了企业客户与广大学员的一致好评。以实战案例输出硬核知识，助力品牌方在ai时代从内容到转化的深度转型升级。

数据是公司的“命根子”：企业数据防泄露体系的三层设计思路（实战+代码）

建站是通过整合域名、服务器等要素搭建可访问数字平台的过程，分自助建站、CMS系统和代码开发三类工具。核心流程包括需求规划、域名注册（实名认证）、服务器配置（国内需ICP备案），搭建后填充内容并测试优化，解析域名上线，做好后续维护。

Kubernetes 调度策略深度拆解：我如何帮团队省下 90% 的资源成本

本文讨论了增量抓取的重要性和常见误区，强调了保存网页历史形态的必要性。作者分享了三个关键策略：时间窗口、事件驱动和结构化快照，以及如何通过代码实现这些策略。最后，作者反思了抓取的本质，认为它不仅是获取最新内容，而是记录网页内容的演变过程。

DataV Atlas地理数据编辑器，让普通人也能轻松绘制地图！无需GIS基础，通过AI对话即可生成行政区、电子围栏、物流路线等矢量数据，支持手绘、几何运算与空间分析，助力数据可视化与业务决策。

1688图片搜索API（拍立淘）是阿里巴巴官方图像搜货工具，支持通过图片URL或Base64编码查找1688平台同款或相似商品。基于深度学习技术，精准匹配商品ID、标题、价格、销量、供应商等全维度信息，命中率超85%，单次响应≤1秒，支持批量调用与分页排序，适用于电商比价、选品采购等场景。

针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题，本研究基于Python与大数据技术，构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率，结合Django框架实现动态可视化与实时预警，为防灾决策提供科学支持，显著提高应急响应效率，具有重要社会经济价值。

Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统，支持从多种数据源收集日志信息，并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成，通过Event封装数据，保障高效与可靠传输。