近年来，AIGC的技术取得了长足的进步，其中最为重要的技术之一是基于源代码的CPU调优，可以有效地提高人工智能模型的训练速度和效率，从而加快了人工智能的应用进程。同时，多GPU编程技术也在不断发展，大大提高人工智能模型的计算能力，更好地满足实际应用的需求。 本文将分析AIGC的最新进展，深入探讨以上话题，以及中国算力产业的瓶颈和趋势。

【MATLAB】 TVFEMD信号分解算法

Python高级数据结构——图论算法（Graph Algorithms）

《用户体验五要素》介绍了构建成功用户体验设计的五个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和表现层。战略层明确产品目标与用户需求；范围层定义功能和内容需求；结构层规划交互与信息架构；框架层设计界面、导航和信息布局；表现层则通过视觉设计创造感知体验。每一层都依赖于其下一层，形成自下而上的连锁效应，确保各要素相互作用，共同实现用户体验目标。

很久前试用DataWorks，初版功能完善，通过提工单解决问题并学会日志分析。Copilot接入后，发现其SQL功能未严格遵循阿里云官方文档，修改的SQL不尽如人意，有待提升。整体而言，DataWorks功能强大、可定制化高、集成方便，在大数据处理方面表现出色。

本文介绍了图像与视频特征提取技术在人工智能和计算机视觉中的应用，涵盖图像质量评分、人脸属性分析、年龄分析、图像多标签打标、图文视频动态分类打标、视频质量评分及视频分类打标。通过深度学习模型如CNN和RNN，这些技术能从海量数据中挖掘有价值信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等场景提供支持，提升分析精度与效率。

本文介绍了阿里云上的自动化与基础设施即代码（IaC）的整体情况。阿里云提供了2万多个API，每日调用量达300亿次，同比增长40%。文中探讨了自动化集成的方式，包括通过API、SDK和IaC工具，并分析了不同场景下的选择策略。对于资源管理较少的企业，控制台界面更合适；而对于高频变更和复杂操作，API和IaC是更好的选择。此外，文章还提到了低代码/无代码解决方案及AI在IaC和自动化中的应用前景。

本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。

B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分，分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝，注重用户体验和快速迭代；B端产品如CRM系统、ERP软件，强调功能复杂性和定制化服务。此外，还有G端产品，主要服务于政府机构，注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司，随着互联网的发展，该角色在IT领域变得愈加重要。

SPAR框架通过自对弈和树搜索机制，生成高质量偏好对，显著提升了大语言模型的指令遵循能力。实验表明，SPAR在指令遵循基准测试中表现优异，尤其在模型规模扩展和判断能力方面展现出显著优势。

医疗领域的人工智能：诊断和治疗的革命

本文深入探讨了Copula的基础理论、运作机制及其在数据科学领域的应用。Copula作为一种数学框架，能够将随机变量间的依赖关系与其边际分布分离，特别适用于处理非线性依赖关系或异质分布变量。文章通过年龄与收入的关系分析，展示了Copula在多元分析中的独特优势，并介绍了高斯Copula的具体应用实例。此外，还详细讲解了Copula在合成数据生成中的应用，验证了合成数据在训练机器学习模型时的有效性。

本项目基于BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型，利用历史金融数据训练模型，实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测，并展示了预测误差及训练曲线。

使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型

使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型

在数字化经济中，数据尤其在电商领域的价值日益凸显。1688作为中国领先的B2B平台，其关键词接口对商家至关重要。本文介绍如何通过Python爬虫技术，合法合规地获取1688关键词接口，助力商家洞察市场趋势，优化营销策略。

使用孔夫子旧书网需先注册并认证，获得API权限后，须遵守API调用协议，包括正确使用公共参数及业务参数。平台强调版权保护、用户隐私权及免责声明，同时要求用户遵守法律法规，确保信息安全合规。遇技术问题可寻求官方支持。

大数据体系架构中，核心组件采用主从架构，存在单点故障问题。为提高系统可用性，需实现高可用（HA）架构，通常借助ZooKeeper来实现。ZooKeeper提供配置维护、分布式同步等功能，确保集群稳定运行。下图展示了基于ZooKeeper的HDFS HA架构。

要获取淘宝关键词商品数据和店铺所有商品的API接口，需先注册淘宝开放平台账号并创建应用，获取API密钥。接着，使用密钥获取访问令牌，详细阅读API文档，构造并发送API请求，解析响应数据。特别地，使用`item_search_shop`接口可获取店铺内所有商品信息。

档案文件内容丰富多样，传统人工管理耗时低效。思通数科AI平台通过自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别、嵌套内容还原及元数据生成等功能，实现档案的高精度分块处理和结构化存储，大幅提升管理和检索效率。某历史档案馆通过该平台完成了500万页档案的数字化，信息检索效率提升60%。

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

本文介绍了Java应用中安全配置管理的最佳实践，包括配置文件分离、敏感信息加密、配置验证、运行时配置管理和最佳实践总结。通过这些方法，可以有效提升应用配置的安全性和可维护性。具体措施包括按环境分离配置文件、使用加密工具保护敏感信息、实施配置验证和变更监控等。

使用Python实现智能食品质量检测的深度学习模型

阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。

本文介绍了线程的基本概念、多线程技术、线程的创建与管理、线程间的通信与同步机制，以及线程池和队列模块的使用。文章详细讲解了如何使用 `_thread` 和 `threading` 模块创建和管理线程，介绍了线程锁 `Lock` 的作用和使用方法，解决了多线程环境下的数据共享问题。此外，还介绍了 `Timer` 定时器和 `ThreadPoolExecutor` 线程池的使用，最后通过一个具体的案例展示了如何使用多线程爬取电影票房数据。文章还对比了进程和线程的优缺点，并讨论了计算密集型和IO密集型任务的适用场景。

本文介绍了Quantized Side Tuning（QST）方法，旨在解决大型语言模型（LLMs）微调过程中的内存效率和速度问题。QST通过将模型权重量化为4位，并引入一个与LLM分离的侧网络，显著减少了内存占用并加快了微调速度，同时保持了与现有技术相当的性能。实验表明，QST可以将总内存占用减少高达2.3倍，并将微调速度提高高达3倍。

在歌词创作中，结构布局如同建筑的骨架，决定歌词的稳固与美感。本文揭示了歌词结构布局的奥秘，从吸引人的开头、核心的中间部分到点睛的结尾，帮助你写出动人歌词。此外，推荐使用《妙笔生词智能写歌词软件》，其多种 AI 功能可助你一臂之力。