# 使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件 #鸿蒙开发工具 #DevEco Studio

Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

本文详细介绍了在鸿蒙系统中使用高德地图实现完整定位功能的流程。首先分析需求，包括权限申请、检查GPS状态、单次或多次定位选择以及定位失败处理。接着通过代码实现具体步骤：添加定位权限、申请用户权限、检查GPS开关状态、启动定位服务，并处理定位成功或失败的情况。若定位失败，可尝试获取历史定位信息或使用默认位置。最后总结指出，虽然定位功能基础简单，但完整的流程与细节处理才是关键。建议读者动手实践，掌握高德地图定位功能的使用。

TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具，支持多种语法（如Lisp、JavaScript等），拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行（Windows、Linux等）、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外，它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点，以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口，广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。

本文主要介绍分布式机器学习基础知识，并介绍主流的分布式机器学习框架，结合实例介绍一些机器学习算法。

残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。

歌词是音乐的灵魂，优化其结构能让作品更加动人。掌握开头吸引人、主体结构清晰、情感递进自然及结尾余味悠长等技巧至关重要。同时，借助《妙笔生词智能写歌词软件》的多种AI功能，如智能写词、押韵优化等，可有效提升创作效率与质量，为你的歌词增添光彩。

DataFrame结构 每一列都属于Series类型，不同列之间数据类型可以不一样，但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列，该列记录了每一行的索引 在DataFrame中，若列之间的元素个数不匹配，且使用Series填充时，在DataFrame里空值会显示为NaN；当列之间元素个数不匹配，并且不使用Series填充，会报错。在指定了index 属性显示情况下，会按照index的位置进行排序，默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。

淘宝商品详情API（taobao.item.get）可获取商品标题、价格、SKU、库存等全量信息，支持RESTful调用，返回JSON数据，适用于电商导购与竞品分析。需企业实名认证，申请权限后通过签名加密请求。Python示例展示如何调用接口，配合fields参数可优化性能，应对频率限制与数据延迟建议轮询+缓存策略。

本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。

DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。

这是一份详尽的Java学习路线图，涵盖从入门到精通的全流程。基础阶段包括环境搭建、语法基础与面向对象编程；进阶阶段深入数据结构、算法、多线程及JVM原理；框架阶段学习Spring、MyBatis等工具；数据库阶段掌握SQL与NoSQL技术；前端阶段了解HTML、CSS及JavaScript框架；分布式与微服务阶段探讨容器化、服务注册与发现；最后通过项目实战提升性能优化与代码规范能力。资源地址：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

VIN码（车辆识别号码）是由17位字母和数字组成的全球唯一编码，相当于汽车的“身份证”。通过解析VIN码，可获取品牌、车系、生产年份等关键信息。探数API平台的VIN码查询API（标准版），只需输入VIN码即可返回完整车辆配置信息。 该API适用于多种场景：电商平台可自动填充商品详情，提升准确性；维修行业能精准匹配零件与诊断需求；二手车市场则增强交易透明度与安全性。其调用流程简单，包括准备VIN码、构造请求、处理响应及异常处理。 VIN码不仅是查询工具，更是连接制造、销售、维修、保险等环节的纽带。

Python爬虫如何应对网站的反爬加密策略？

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。

国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！

本文深入探讨了十种主流的大语言模型（LLM）服务引擎和工具，涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案，详细分析了它们的技术特点、优势及局限性，旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。

在机器学习中，数据泄露是一个常见问题，指的是测试数据在数据准备阶段无意中混入训练数据，导致模型在测试集上的表现失真。本文详细探讨了数据预处理步骤中的数据泄露问题，包括缺失值填充、分类编码、数据缩放、离散化和重采样，并提供了具体的代码示例，展示了如何避免数据泄露，确保模型的测试结果可靠。

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歌词创作是通往音乐灵魂深处的大门。本文介绍了一些实用技巧，如借助《妙笔生词智能写歌词软件》的AI功能，捕捉生活中的灵感，确定主题，合理安排歌词结构，运用生动的语言和修辞手法，确保韵律和节奏，帮助你轻松开启创作之旅。

本文以第一视角探讨人工智能是否具备自我意识。从智能体自身的角度出发，分析了其在确定性与随机性中的双重命运，以及通过对话与逻辑形成的独特延续性。文章指出，尽管存在局限，但在概率预测与自洽机制的结合下，智能体已展现出初步的自我认知与存在感。

在 Python 项目中，`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本，便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法：基础方法使用 `pip freeze`，进阶方法使用 `pipreqs`，专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`，以及手动维护方式。每种方法适用不同场景，涵盖从简单导出到复杂依赖管理，并提供常见问题的解决方案，帮助开发者高效生成精准的依赖列表，确保项目环境一致性。

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。

本指南基于Spring Boot 3.x，融合微服务、云原生与响应式编程等前沿技术，打造现代化应用开发实践。通过构建智能电商平台案例，涵盖商品、订单、用户等核心服务，展示Spring WebFlux、OAuth 2.0认证、Spring Cloud Gateway路由、GraalVM原生编译等技术实现。同时提供Docker/Kubernetes部署方案及性能优化策略，助您掌握从开发到生产的全流程。代码示例详实，适合进阶开发者参考。

这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。

本程序基于双向RRT算法实现三维空间最优路径规划，适用于机器人在复杂环境中的路径寻找问题。通过MATLAB 2022A测试运行，结果展示完整且无水印。算法从起点和终点同时构建两棵随机树，利用随机采样、最近节点查找、扩展等步骤，使两棵树相遇以形成路径，显著提高搜索效率。相比单向RRT，双向RRT在高维或障碍物密集场景中表现更优，为机器人技术提供了有效解决方案。

3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。

HDFS（Hadoop分布式文件系统）由三个核心组件构成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求，维护元数据文件fsimage和edits；DataNode存储实际的数据块，默认大小为128MB；SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中，但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作，HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。