本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。

阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

为解决大语言模型在资源有限环境下的高计算成本和复杂性问题，阿里云推出了基于 Qwen2.5 的轻量化模型系列 DistilQwen2.5。该模型通过双层蒸馏框架、数据优化策略及参数融合技术，在保留性能的同时显著降低计算资源消耗。本文提供了详细的使用教程和代码示例，方便用户在 PAI 平台上调用。

为了使HTTP服务支持HTTPS访问，需生成并安装SSL证书，并确保Nginx支持SSL模块。首先，在`/usr/local/nginx`目录下生成RSA密钥、证书申请文件及自签名证书。接着，确认Nginx已安装SSL模块，若未安装则重新编译Nginx加入该模块。最后，编辑`nginx.conf`配置文件，启用并配置HTTPS服务器部分，指定证书路径和监听端口（如20000），保存后重启Nginx完成部署。

Flink 是处理无界数据流的强大工具，提供了丰富的窗口机制。本文介绍了三种时间窗口（滚动窗口、滑动窗口和会话窗口）及其使用方法，包括时间窗口的概念、窗口处理函数的使用和实际案例。通过这些机制，可以灵活地对数据流进行分析和计算，满足不同的业务需求。

Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络（GNNs）特点的神经网络模型，专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术，实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉，显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景，并通过图书推荐系统的实例，展示了其在实际问题解决中的强大能力。

RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库与LLM生成能力，有效解决大模型知识滞后与幻觉问题。本文详解三类策略、17种实现方案，涵盖文档分块、检索排序与反馈机制，并提供工程选型指南，助力构建高效智能系统。

Python自动化解决滑块验证码的最佳实践

网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序，广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy）和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而，在使用爬虫时需注意法律与道德问题，例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据，以确保爬虫技术健康有序发展。

vscode代码推送到github库菜鸡专用教程

本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server，它为AI助手（如Claude、Cursor等）提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景，例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理，用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch，显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址：<https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp>，欢迎体验与反馈。

pytorch + pycharm

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

本文系统介绍了基于 LangGraph 框架构建具备记忆能力的 ReAct（Reasoning + Action）智能体的技术实现方法。ReAct 智能体结合语言模型的推理能力与外部工具的执行能力，通过“思考-行动-观察”循环机制，实现复杂任务的自主处理。文章详细讲解了 LangGraph 的图结构设计、状态管理、工具集成与记忆系统等关键技术，并通过代码示例演示了从基础工作流到高级智能体系统的构建过程。最终实现的智能体具备多轮对话、工具调用、结果反馈与上下文记忆能力，为开发下一代智能应用提供了技术基础。

时间序列数据分析中，噪声干扰普遍存在，影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波，从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比，并引入RPR指标量化平滑效果，助力方法选择与优化。

数据不是“铁打的”，从出生到销毁它也有生命周期

从零开始搭建大数据平台：屌丝逆袭指南

闲鱼商品详情API为开发者提供便捷、高效且合规的途径，获取闲鱼平台上特定商品的详细信息，如标题、价格、描述和图片等。该接口采用GET请求方式，需传入app_key、item_id、timestamp和sign等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python调用此API，包括生成签名和处理响应。开发者需替换实际的app_key、app_secret和商品ID，并关注官方文档以确保接口使用的准确性。

体育动画直播利用动画技术和实时数据，生动呈现比赛进程，增强观众参与感。篮球、足球及电竞赛事中，通过动画展示球员轨迹和比赛数据，使观众更直观了解比赛进展。熊猫比分推出的最新版体育动画直播产品，界面可高度定制，支持动画UI和品牌LOGO自定义，云传输技术确保比赛进度领先视频直播，极大提升用户体验。

RocketMQ的消息重试机制确保消息消费失败时能自动重试，直至成功。默认重试16次，时间间隔逐次翻倍，从10秒至数分钟不等。重试在同组内不同消费者间进行，由异常抛出或特定状态返回触发。支持自定义重试次数与时间间隔，建议合理配置避免无限重试，保障系统稳定性和性能。

针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端，阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架，解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题，确保请求不丢失、实例不过载。

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

基于neo4j数据库和dify大模型框架的rag模型搭建

本文介绍了产品工作流程中的IPD（集成产品开发）流程，强调产品经理对整个产品过程的管控。IPD流程包含六个主要阶段：概念、计划、开发、验证、发布和生命周期管理，每个阶段都有明确目标、活动及决策评审点（DRP），以确保项目按目标推进并适应市场变化，提升产品开发成功率与市场响应速度。

数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？

数据湖与数据仓库：初学者的指南

Figma 是全球领先的云端UI/UX设计工具，支持多人实时协作、矢量图形编辑与原型交互设计。其核心优势包括跨平台同步、团队协作（支持50+成员同时编辑）和丰富的资源生态（集成2000+免费插件）。Figma无需安装，通过浏览器访问官网即可使用。硬件要求最低为4GB内存和5Mbps宽带，推荐配置为8GB+内存和50Mbps+宽带。用户可通过创建团队空间邀请成员，支持邮箱邀请和链接分享。Figma还提供详细的官方学习资源，帮助用户掌握核心功能。

微信公众号接口是微信官方提供的API，支持开发者通过编程与公众号交互，实现自动回复、消息管理、用户管理和数据分析等功能。本文深入探讨接口的定义、类型、优势及应用场景，如智能客服、内容分发、电商闭环等，并介绍开发流程和工具，帮助运营者提升用户体验和效率。未来，随着微信生态的发展，公众号接口将带来更多机遇，如小程序融合、AI应用等。

在Java中，将Word文档转换为PDF文件可采用多种方法：1) 使用Apache POI和iText库，适合处理基本转换需求；2) Aspose.Words for Java，提供更高级的功能和性能；3) 利用LibreOffice命令行工具，适用于需要开源解决方案的场景。每种方法都有其适用范围，可根据具体需求选择。

本文详细解析了大语言模型（LLM）的采样策略及其关键参数，如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布，通过采样策略选择标记并附回输入，形成循环。文章介绍了对数概率（logprobs）、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念，并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数，可以优化LLM输出的质量和创造性。最后，文章提供了实验性尝试的建议，帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎，展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。

从早期的传统BI，到敏捷BI，再到智能BI，BI工具正逐步进化为具备类人推理能力的数字助手。Gartner预测，到2025年，增强型消费者体验将首次推动增强型BI（ABI）能力的采用率超过50%，这将深刻重塑企业的业务流程与决策模式，“人人都是数据消费者”的时代正加速到来。

阿里云 AI 搜索开放平台此次新增了大模型联网能力，通过集成大语言模型（LLM）和联网搜索技术，为用户提供更智能、更全面的搜索体验。

本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战：知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台，提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力，构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统，并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。

“脏”数据毁一生？教你用大数据清洗术，给数据洗个“澡”！

本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。