阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

智能鞋：从脚下开始的科技革命

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。

向量数据库通过将文本、图像等非结构化数据转化为“数学指纹”（向量），实现语义级相似性检索。它突破传统数据库的精确匹配局限，支撑智能客服、推荐系统与RAG应用。核心原理是Embedding编码+高效索引（如HNSW、IVF），支持亿级数据毫秒搜索。结合元数据过滤的混合查询，显著提升准确性。未来将迈向多模态融合与自适应智能检索，是AI时代不可或缺的基础设施。

12月10日，Streaming Lakehouse Meetup Online EP.2重磅回归，聚焦StarRocks与Apache Paimon深度集成，探讨Lakehouse Native数据引擎的构建。活动涵盖架构统一、多源联邦分析、性能优化及可观测性提升，助力企业打造高效实时湖仓一体平台。

本接口用于获取闲鱼商品详情，包括标题、价格、库存、卖家信息、图片链接、交易记录等核心数据，返回JSON格式，适用于商品监控、竞品分析等合规场景。需通过模拟请求或授权方式调用，注意反爬机制。

手把手教你完成 Hive 的安装、配置和可视化连接，适合初学者快速搭建自己的大数据分析平台。内容涵盖从环境准备、Metastore配置，到 DataGrip 连接的全流程，并附带实用的排错指南，助你轻松迈出 Hive 入门第一步。

数据建模入门指南：从懵懂小白到高手的第一步

本文探讨在无网络、仅8GB内存、无GPU的老旧PC上本地部署大语言模型的实践路径。通过构建纯净Python环境、选用PyTorch格式小模型（Qwen1.5-0.5B）、规避系统陷阱（如长路径限制、注册表关联错误等），成功实现离线中文对话，形成可复现的避坑指南与技术参考。（239字）

阿里云2026年服务器价格出炉！轻量服务器低至38元/年，ECS新购续费同价，2核2G仅99元/年起。本文详解轻量服务器与ECS区别、配置费用、升级规则及省钱技巧，助你选对方案，轻松上云，一年省下上千元。

别再一把梭哈了：聊聊文件格式里的压缩取舍——Snappy 和 Zstd 到底怎么选？

数据喂得好，机器人才能学得快：大数据对智能机器人训练的真正影响

本文介绍了如何使用Java调用SMTP协议发送邮件，涵盖SMTP基本概念、JavaMail API配置、代码实现及注意事项，适合Java开发者快速掌握邮件发送功能集成。

当你的数据像翘翘板一样严重倾斜时，该如何挽救你的机器学习模型？本文详解imbalanced-learn库的四大绝招，帮你轻松应对数据不平衡问题，提升模型性能。

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

Autodesk 3ds Max 2022 是一款专业三维建模、动画和渲染软件，广泛应用于影视、游戏、建筑等领域。其特点包括智能建模工具、高效Arnold渲染引擎、跨平台协作及多语言支持。安装需满足Win10/11系统、i5以上处理器、8GB内存等要求。正版安装流程包括下载官方程序、配置组件、激活许可证并验证功能。常见问题如安装失败、中文乱码等提供了解决方案。扩展学习资源推荐Forest Pack、V-Ray等插件，助力用户深入掌握软件功能。

时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

大模型微调是让通用AI变身专业助手的核心技术。通过少量领域数据训练，可打造懂医疗、法律或企业专属业务的AI模型，成本低、效率高。无需编程基础，四步即可完成：准备数据、选基座模型、设参数、训练评估。未来，人人皆可定制AI。

朝阳永续通过采用阿里云向量检索服务 Milvus 版，构建了金融级智能投研引擎“AI 小二”，实现了对海量公告、研报和财报数据的高效语义检索。在智能问答、管理层表述分析等场景中，查询响应速度提升超 10 倍，系统稳定性显著增强，运维成本降低 80%，全面提升了投研效率与用户体验。

本教程将推出Python实现的XGBoost回归预测，结合网格搜索调参与SHAP可解释性分析，涵盖数据处理、模型训练、可视化及结果保存，助力科研论文提升模型可解释性，附完整代码与保姆级环境配置指南。

中小企业也能玩转大模型：把AI搬到自己机房里不是梦

本系统基于SpringBoot框架，结合Java、MySQL与Vue技术，构建智能化快递分拣管理平台。通过自动化识别、精准分拣与实时跟踪，提升分拣效率与准确性，降低人力成本，推动快递行业向智能化、高效化转型，助力电商物流高质量发展。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年7月】，涵盖7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。

简介：本文探讨Java大数据技术在智能家居能源消耗分析与节能策略中的应用。通过数据采集、存储与智能分析，构建能耗模型，挖掘用电模式，制定设备调度策略，实现节能目标。结合实际案例，展示Java大数据在智能家居节能中的关键作用。

Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。

企业微调大模型面临数据不出域与合规强监管的双重挑战。本文详解差分隐私（加噪声）、联邦学习（数据不动模型动）和LoRA（仅调0.1%参数）三重防护技术，覆盖脱敏、训练、部署全链路，并提供可运行代码与ε值选型指南，助你安全打造专属AI。（239字）

AI智能体工程化是将AI从聊天工具升级为“数字员工”，通过流程编排（Workflow）、代码逻辑（Code）与知识增强（RAG），让其稳定执行重复性业务流程，实现可复用、可落地的自动化生产。

【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从SARSA轨迹、在线/离线数据来源，到同策略与异策略差异，深入解析PPO、DPO、GRPO等主流算法原理与优化技巧，助你系统掌握RLHF、奖励模型设计及训练稳定性方案，轻松应对大模型面试高频难题，快速提升实战能力，offer拿到手软！

在农业现代化与消费升级背景下，基于YOLOv8的水果智能检测系统应运而生。该系统利用计算机视觉技术，实现高效、精准的水果识别与分级，广泛应用于生产、流通与零售环节，显著提升分拣效率、降低人工成本，并推动农业智能化发展。

PageAdmin CMS 为无编程基础用户提供高效建站方案。步骤包括：准备服务器、域名及源码；上传源码并配置数据库；通过安装向导完成基础设置；在后台创建栏目、填充内容；测试功能后上线。全程无需编程，简单操作即可搭建独立网站，支持后续维护与扩展。

针对3-15分钟视频，提出高效抽帧策略：通过每5-10秒定间隔或关键帧检测方法，提取30-100帧关键图像，结合时间均匀采样与运动变化捕捉，降低冗余，提升Qwen2.5 VL 32B对视频内容的理解效率与准确性。

本文探讨了SVD（奇异值分解）在深度学习模型压缩中的应用。随着模型规模不断扩大，面临的存储、计算和能耗问题日益突出。SVD通过将大型矩阵分解为三个特殊矩阵（U、Σ、Vᵀ），并根据奇异值大小进行截断，实现模型的高效压缩。文章详细分析了SVD的数学原理、压缩机制和参数选择策略，重点讨论了如何通过能量保留、目标压缩率和拐点检测等方法确定最佳截断秩k。以一个500×300的用户-物品矩阵为例，实证显示k=32时能实现82.93%的压缩率，99.97%的能量保留和5.86倍计算加速，达到了精度损失与压缩收益的最佳平衡

大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，实现强大语言理解与生成。其核心为自注意力机制，结合Token化、位置编码与嵌入层，支持万亿级参数规模。参数增长带来涌现能力，如复杂推理与泛化性能。混合专家模型（MoE）提升效率，推动模型持续扩展。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

Lens 是一款企业级 Kubernetes 可视化操作平台，2025版实现了三大技术革新：AI智能运维（异常检测准确率98.7%）、多云联邦管理（支持50+集群）和实时3D拓扑展示。本文介绍其安装环境、配置流程、核心功能及高阶技巧，帮助用户快速上手并解决常见问题。适用于 Windows、macOS 和 Ubuntu 系统，需满足最低配置要求并前置依赖组件如 kubectl 和 Helm。通过 Global Cluster Hub 实现多集群管理，AI辅助故障诊断提升运维效率，自定义监控看板和插件生态扩展提供更多功能。

携程作为国内知名的在线旅游服务提供商，其景点列表API对接口功能、参数和返回格式进行了详细定义。该接口可获取景点基本信息（名称、地区、开放时间等），支持条件筛选查询（如按地区、评分、价格区间等）。接口返回JSON或XML格式数据，并设有调用限制以确保系统稳定性和数据安全。虽然携程未公开免费API，开发者可通过商务合作申请权限。以下为模拟Python请求示例，展示了如何使用该接口获取景点信息。 代码示例中，通过`requests.get()`发送GET请求，设置请求参数（如地区、门票价格等）和请求头（模拟浏览器访问），并处理响应数据。实际应用需替换为真实的接口URL，并遵循携程官方文档要求。

本文深入解析大模型微调中的显存占用问题，揭示8GB显存为何能跑7B模型的真相。从显存四大组成部分入手，结合量化、LoRA、AdamW8bit等优化策略，手把手教你精准计算与压缩显存，让低配显卡也能高效微调大模型，助力AI实践入门。

阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。