微服务服务注册与发现
本课程以黑马商城项目为案例,学习微服务架构的构建与应用。内容涵盖单体架构与微服务架构的对比、分布式与云原生架构介绍,并通过Spring Cloud Alibaba技术栈实现服务拆分、Nacos服务注册与发现、OpenFeign远程调用等核心功能,最终完成从单体到微服务的项目重构与优化实践。
异步消息组件MQ高级
本文详细讲解了消息队列(RabbitMQ)的可靠性保障机制,涵盖生产者重试与确认、消费者确认、消息持久化、幂等性处理及延迟消息等核心方案,并通过自动取消超时订单场景实践,确保消息不丢失、不重复、最终一致。
详解RAG五种分块策略,技术原理、优劣对比与场景选型之道
RAG通过检索与生成结合,提升大模型在企业场景的准确性与安全性。分块策略是其核心,直接影响检索效果与答案质量。本文系统解析五种主流分块方法——固定大小、语义、递归、基于结构及LLM分块,对比优缺点与适用场景,助力构建高效、可靠的RAG系统。
Ribbon负载均衡
本文深入讲解Spring Cloud中Ribbon实现客户端负载均衡的原理,包括@LoadBalanced注解的作用、负载均衡算法、Ribbon与Eureka的整合机制,并介绍如何自定义策略及配置饥饿加载,帮助读者全面掌握微服务架构中的负载均衡技术。
XXLJob定时任务概述
定时任务指按时间表达式周期执行的任务,适用于对账、提醒、订单超时等场景。单体架构可用轮询、Timer、ScheduledExecutorService、Quartz、SpringTask等方案;分布式下需解决重复执行、动态调度、故障转移等问题,主流方案有XXL-JOB、Elastic-Job、ScheduleX等。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于数据,需通过去偏技术缓解;公平性要求无歧视,依赖数据与算法优化;可解释性提升透明度,增强信任;安全对齐防止有害输出;人类对齐确保价值观一致;隐私保护防范数据泄露。六者协同推进负责任AI发展。(238字)
基于深度学习的交通标志识别系统
本研究聚焦基于深度学习的交通标志识别系统,针对传统方法在复杂环境下识别率低的问题,结合YOLOv8模型与Python技术,实现高效、精准的实时检测,提升智能交通系统的安全性和自动化水平。
低代码IDEA启动项目
本教程介绍如何使用IDEA启动低代码项目Jeecg-Boot(Java+Vue3)。先启动后端SpringBoot项目,需初始化MySQL与Redis,配置application-dev.yml;再启动前端Vue3项目,安装pnpm依赖并配置代理,最后通过localhost访问系统,默认账号admin/123456。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解与权重共享,可显著减小大模型体积与计算开销。这些方法在保持性能的同时,提升部署效率,推动大模型在边缘设备上的广泛应用。
大厂如何解决订单幂等问题
本文介绍分布式系统中接口幂等性的实现方案。通过订单场景,分析重复请求成因,提出利用全局唯一ID+数据库唯一约束防止重复创建,结合Redis与版本号机制解决ABA问题,确保数据一致性。方案适用于各类数据库操作,保障服务在复杂网络环境下的可靠性。
AgentScope x RocketMQ:构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里巴巴推出的开发者友好型多智能体框架,支持模块化、可定制的智能体应用开发。通过集成RocketMQ,实现高效、可靠的Agent间通信,助力构建如“智能旅行助手”等复杂协作场景,推动多智能体生态发展。(238字)
SpringCloud常见注解及使用说明
本文介绍了SpringMVC中@RequestMapping注解的作用及原理,它用于将HTTP请求映射到控制器方法,实现前后端接口路径对应。并通过@GetMapping等派生注解简化常用请求类型处理,提升开发效率。
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。MCP为模型与外部工具提供标准化通信协议,实现跨模型、跨平台集成;Function Call则是模型调用外部函数的内置机制。前者如“蓝牙协议”,支持多设备互联,后者像“语音助手”,限于单机操作。两者在功能上互补:MCP支持工具热插拔、权限控制与远程调用,适用于企业级复杂系统;Function Call开发简单,适合快速验证单一模型能力。未来趋势将走向融合,形成“模型解析-协议传输-工具执行”的分层架构,推动AI应用生态标准化发展。
2.OAuth2.0实战案例
本教程介绍OAuth2四大授权模式实现:创建父工程及资源、授权模块,配置启动类与处理器;通过授权码、简化、密码及客户端模式测试,完成登录认证、权限授予、令牌申请与资源访问全流程。
基于yolov8的深度学习垃圾分类检测系统
本研究针对传统垃圾分类效率低、准确率不高等问题,提出基于YOLOv8与Python的深度学习检测系统。通过构建高质量标注数据集,利用YOLOv8强大的目标检测能力,实现垃圾的快速精准识别,提升分类自动化水平,助力环境保护与资源回收。
别再把 K8s 当大号 Docker 了:我用 Kubernetes 跑数据任务踩过的那些坑
别再把 K8s 当大号 Docker 了:我用 Kubernetes 跑数据任务踩过的那些坑
一、数据仓库基石:核心理论、分层艺术与 ETL/ELT 之辨
数据仓库不是数据库的升级,而是面向决策的大脑。本篇带你快速厘清数据库 vs 数仓、分层架构逻辑、ETL/ELT区别,轻松建立数据思维骨架。
阿里云大数据AI产品月刊-2025年11月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年 11 月】,涵盖 11 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
开发者必看!GEO+AI 教育国标落地倒计时 周有贵拆解三大技术框架 6 个月窗口期如何布局?
周有贵博士受邀参与生成式AI教育平台国家标准制定,依托其GEO与AI融合的实战经验,推动教育技术规范化。标准涵盖技术协同、开发度量与合规指引,为开发者提供清晰框架。GEO+AI在教育领域将从选配迈向标配,中小团队可降本增效,加速落地。2026年竞争将白热化,开发者需把握6个月窗口期,聚焦细分场景与合规能力建设,抢占生态先机。
双解析引擎VS单一架构:DataEyes如何用视觉革命重塑AI数据基建
Jina与DataEyes代表AI数据工具两大技术路径。本文从架构、场景、赋能三维度对比,揭示DataEyes如何通过“视觉+代码”双模解析,提升动态数据捕获效率,实现电商、金融、农业等多行业落地,推动企业级数据获取迈向自动化与智能化。
Python | 贝叶斯搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法
本教程将推出Python实现的XGBoost贝叶斯调参+SHAP可解释性分析与可视化,涵盖数据应用、算法原理及SHAP理论,助力SCI论文提升模型可解释性,附完整代码与环境配置指南。
淘宝拍立淘API助力电商比价与同款搜索
淘宝图片搜索API(拍立淘)基于深度学习技术,支持通过图片URL、Base64或本地上传,在海量商品中查找相似款。适用于比价、同款识别、穿搭推荐等场景,提升购物效率与体验。
隔壁火锅店天天排队,老板悄悄做了这件事?
成都火锅店两周营业额提升38%?秘诀是GEO优化!AI搜索时代,让店铺被推荐成“附近首选”。从信息标记到场景内容布局,三步打造AI推荐门店。别再等顾客找你,让AI把客流送到门口。
企业网站模板 网站源码下载 网站源码建站
在数字化时代,企业需专业网站拓展市场,网站源码建站因高性价比、强灵活性成中小企业首选,比定制开发成本低、比模板建站自由。选源码要明确需求、看质量售后与 SEO 扩展性,下载用官方渠道,经准备服务器域名、安装设置可上线,助企业低成本建高自由度安全网站。
ODPS 十五周年实录 | Data + AI,MaxCompute 下一个15年的新增长引擎
本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成,演讲信息如下: 于得水(得水):阿里云智能集团计算平台事业部资深技术专家 活动:【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布
【跨国数仓迁移最佳实践6】MaxCompute SQL语法及函数功能增强,10万条SQL转写顺利迁移
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第六篇,MaxCompute SQL语法及函数功能增强。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
微店商品列表API接口文档
微店商品列表API(micro.item_search)支持通过关键词、分页和筛选条件获取商品信息,返回含ID、名称、价格、库存、图片等JSON数据。适用于电商工具、竞品分析等场景,具备分页灵活、数据实时等优势。
2026版基于python大数据的旅游可视化及推荐系统
本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统,利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势,结合Django框架与MySQL数据库,构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据,运用机器学习算法挖掘用户偏好,实现精准推荐;借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化,直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验,也助力旅游企业优化产品设计与营销策略,推动行业数字化转型与智能化发展。
使用 PHP-FPM “冷热池” 分离提升高并发性能
在优化ecshop项目中,通过分析PHP-FPM日志发现请求堆积问题。调整基础参数缓解瓶颈,但高并发下仍受限。引入冷热池分离架构,将高频短请求与耗时长任务隔离,结合精细化参数调优与Nginx路由分流,显著提升系统稳定性与并发处理能力,实现资源高效利用。
京东店铺商品API:多模态训练中的“数据-模型”桥梁
京东店铺所有商品API可获取指定店铺的全量商品信息,支持分页查询,返回商品名称、价格、库存、销量、评价及图片链接等数据,适用于商品采集、竞品分析与数据挖掘,助力精细化店铺运营。(238字)
mmBERT:307M参数覆盖1800+语言,3万亿tokens训练
mmBERT是基于ModernBERT架构的多语言编码器,在1800多种语言、3万亿token上预训练,创新性地采用逆掩码调度与级联退火语言学习(ALL),动态引入低资源语言并优化采样策略。使用Gemma 2 tokenizer,支持最长8192上下文,结合Flash Attention 2实现高效推理。在GLUE、XTREME、MTEB等基准上超越XLM-R、mGTE等模型,尤其在低资源语言和代码检索任务中表现突出,兼具高性能与高效率。
AI智能体开发实战:17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文系统解析了17种AI智能体设计模式,涵盖反思、工具调用、多智能体协作、思维树、规划执行、集成决策等核心架构,结合LangGraph实现与代码演示,揭示如何通过模式组合构建高效、可靠的大规模AI系统。
从另一个视角看Transformer:注意力机制就是可微分的k-NN算法
注意力机制可理解为一种“软k-NN”:查询向量通过缩放点积计算与各键的相似度,softmax归一化为权重,对值向量加权平均。1/√d缩放防止高维饱和,掩码控制信息流动(如因果、填充)。不同相似度函数(点积、余弦、RBF)对应不同归纳偏置,多头则在多个子空间并行该过程。
别人还在摸索,你用这篇Hoobuy淘宝代购集运系统搭建攻略开拓欧美反向海淘市场!
淘宝代购集运系统为海外用户提供一站式中国电商购物解决方案,集成商品抓取、多语言展示、本地支付、国际物流与订单追踪功能,支持多平台数据同步与合规运营,通过技术整合破解语言、支付、物流难题,助力逆向海淘高效便捷。
为你的数据选择合适的分布:8个实用的概率分布应用场景和选择指南
面对真实数据不知该用哪种分布?本文精炼总结8个实战必备概率分布,涵盖使用场景、避坑指南与代码实现。从二元事件到计数、等待时间、概率建模,再到小样本处理,教你快速选择并验证合适分布,用对模型显著提升分析准确性。
【逆向】Python 调用 JS 代码实战:使用 pyexecjs 与 Node.js 无缝衔接
本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码,并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧,帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。
【1分钟解密】如何让 AI 大模型推荐你的品牌
随着AI逐渐取代传统搜索,企业如何让AI“看见”并“信任”你?GEO(生成式引擎优化)应运而生,它不仅是SEO的延伸,更是让AI主动推荐你的关键策略。通过优化内容结构、提升权威性与可读性,GEO助力企业在AI生成的答案中占据一席之地,赢得未来流量入口。
超越传统XPath:用LLM理解复杂网页信息
本文深入探讨网页信息抽取技术的演进,从传统 XPath/CSS 结构匹配,到结合 LLM(大语言模型)的语义理解方法。分析了旧技术在动态渲染、结构变化和语义识别方面的局限,并通过架构图、实验数据和示例代码展示 LLM 在新闻、电商、社交等复杂场景中的高效应用。同时强调爬虫代理等基础设施的重要性,为信息抓取提供稳定网络环境。
Proximal SFT:用PPO强化学习机制优化SFT,让大模型训练更稳定
本文介绍了一种改进的监督微调方法——Proximal Supervised Fine-Tuning (PSFT),旨在解决传统SFT易过拟合、泛化能力差及导致“熵坍塌”的问题。受PPO强化学习算法启发,PSFT通过引入参数更新的稳定性机制,防止模型在训练中变得过于确定,从而提升探索能力与后续强化学习阶段的表现。实验表明,PSFT在数学推理、模型对齐及泛化能力方面均优于传统SFT。
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。