为何使用长效静态IP会出现高延迟现象？
在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。
FastAPI与Selenium：打造高效的Web数据抓取服务 —— 采集Pixabay中的图片及相关信息
本文介绍了如何使用FastAPI和Selenium搭建RESTful接口，访问免版权图片网站Pixabay并采集图片及其描述信息。通过配置代理IP、User-Agent和Cookie，提高爬虫的稳定性和防封禁能力。环境依赖包括FastAPI、Uvicorn和Selenium等库。代码示例展示了完整的实现过程，涵盖代理设置、浏览器模拟及数据提取，并提供了详细的中文注释。适用于需要高效、稳定的Web数据抓取服务的开发者。
微店商品列表接口（微店 API 系列）
微店商品列表接口是微店API系列的一部分，帮助开发者获取店铺中的商品信息。首先需注册微店开发者账号并完成实名认证，选择合适的开发工具如PyCharm或VS Code，并确保熟悉HTTP协议和JSON格式。该接口支持GET/POST请求，主要参数包括店铺ID、页码、每页数量和商品状态等。响应数据为JSON格式，包含商品详细信息及状态码。Python示例代码展示了如何调用此接口。应用场景包括商品管理系统集成、数据分析、多平台数据同步及商品展示推广。
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
DeepSeek技术报告解析：为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低，同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
AiCodeAudit-基于Ai大模型的自动代码审计工具
本文介绍了基于OpenAI大模型的自动化代码安全审计工具AiCodeAudit，通过图结构构建项目依赖关系，提高代码审计准确性。文章涵盖概要、整体架构流程、技术名词解释及效果演示，详细说明了工具的工作原理和使用方法。未来，AI大模型有望成为代码审计的重要工具，助力软件安全。项目地址：[GitHub](https://github.com/xy200303/AiCodeAudit)。
数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
本文探讨了Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）在数据降维与压缩中的应用。KLE通过最优正交基函数系统分解随机过程，适用于高维随机场的降维；FFT则将时域信号转换为频域表示，擅长处理周期性信号。两者结合可实现多尺度数据分析，在气象、工程等领域有广泛应用。
华为、埃森哲都在用的培训法则：3大战场拆解与8家破局者图谱
但当企业竞争进入“深水区”，当AI技术以周为单位迭代时，堆砌知识量 → 标准化课件 → 单向灌输这套模式注定失效。真正的破局者在哪里？那些能将培训嵌入业务毛细血管，用真实项目倒逼能力跃迁，靠前沿技术直击行业痛点的机构，正在改写游戏规则。
产品经理-体验设计 - AxureMost
商业体验设计旨在通过牺牲用户体验以实现企业盈利，而用户体验设计则以用户为中心，注重用户在使用产品时的多方面感受，包括感官、交互、情感、信任、价值和文化体验。用户体验设计强调严谨性、创意性和一致性，确保用户操作便捷且愉悦，同时考虑不同层次用户的需求，提供引导和支持，最终提升用户的整体满意度和忠诚度。
移动端UI名词 - AxureMost
该文档介绍了多种UI组件的分类和功能，包括按钮、图标、宫格等基础组件，头像、徽标、轮播图等数据展示类组件，复选框、日期选择器、输入框等数据输入类组件，以及对话框、加载、消息通知等反馈类组件。此外，还涵盖了下拉菜单、导航栏、分页器等导航类组件。每个组件都有具体的应用场景和作用，帮助开发者快速构建界面。
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（Neural ODEs）是深度学习领域的创新模型，将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法，涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性，适用于生成模型、时间序列分析等领域。
很火的DeepSeek到底是什么
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构，融合了专家混合系统（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术，DeepSeekMoE在保持性能的同时，将计算开销降低了40%，显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色，具备广泛的应用前景，特别是在计算资源受限的场景下。
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，如map、filter操作；宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用，如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成，而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
哪些特征导致过拟合？使用ParShap 方法精准定位导致模型泛化能力下降的关键特征
本文探讨了如何识别导致模型过拟合的特征，提出了一种基于SHAP值和偏相关性的新方法——ParShap。通过分析德国健康登记数据集，作者展示了传统特征重要性无法准确反映特征在新数据上的表现，而ParShap能有效识别出过拟合特征。实验表明，移除这些特征可以显著减少过拟合现象，验证了该方法的有效性。
Python GIL（全局解释器锁）机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中，GIL（全局解释器锁）一直备受关注。本文基于CPython解释器，探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码，以保护内存管理的安全性，但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性，并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL，但该特性至少要到2028年才会默认禁用，因此理解GIL仍至关重要。
深入剖析SVM核心机制：铰链损失函数的原理与代码实现
铰链损失（Hinge Loss）是支持向量机（SVM）中核心的损失函数，广泛应用于机器学习模型训练。其数学形式为 \( L(y, f(x)) = \max(0, 1 - y \cdot f(x)) \)，其中 \( y \) 是真实标签，\( f(x) \) 是预测输出。铰链损失具有凸性、非光滑性和稀疏性等特性，能够最大化分类边际并产生稀疏的支持向量，提高模型泛化能力。它在正确分类、边际内分类和错误分类三种情况下有不同的损失值，适用于线性可分问题且对异常值不敏感。铰链损失通过严格的边际要求和连续梯度信息，提供了高效的优化目标，适合构建鲁棒的分类模型。
十大主流联邦学习框架：技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习（FL）是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架，如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等，支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色，适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用，选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
构建可靠的时间序列预测模型：数据泄露检测、前瞻性偏差消除与因果关系验证
在时间序列分析中，数据泄露、前瞻性偏差和因果关系违反是三大常见且严重影响模型有效性的技术挑战。数据泄露指预测模型错误使用了未来信息，导致训练时表现优异但实际性能差；前瞻性偏差则是因获取未来数据而产生的系统性误差；因果关系违反则可能导致虚假相关性和误导性结论。通过严格的时序数据分割、特征工程规范化及因果分析方法（如格兰杰因果检验），可以有效防范这些问题，确保模型的可靠性和实用性。示例分析展示了日本天然气价格数据中的具体影响及防范措施。 [深入阅读](https://avoid.overfit.cn/post/122b36fdb8cb402f95cc5b6f2a22f105)
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。
Spark Master HA 主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行， 为什么？
Spark Master 的高可用性（HA）机制确保主节点故障时，备用主节点能无缝接管集群管理，保障稳定运行。关键在于： 1. **Driver 和 Executor 独立**：任务执行不依赖 Master。 2. **应用状态保持**：备用 Master 通过 ZooKeeper 恢复集群状态。 3. **ZooKeeper 协调**：快速选举新 Master 并同步状态。 4. **容错机制**：任务可在其他 Executor 上重新调度。 这些特性保证了集群在 Master 故障时仍能正常运行。
DStream 以及基本工作原理？
DStream 是 Apache Spark Streaming 的核心抽象，表示连续数据流。它从 Kafka、Flume 等接收数据，分为小批量（RDD），进行转换处理后输出到存储系统，并通过 RDD 容错机制保证可靠性。示例代码展示了从套接字接收数据并统计单词频率的过程。
Checkpoint 和持久化机制的区别？
Checkpoint 和持久化机制是分布式计算中的重要概念。Checkpoint 定期保存应用状态，用于故障恢复，特点是定期保存、状态恢复和一定的性能开销，广泛应用于流处理系统。持久化机制将数据从内存保存到磁盘等持久存储，确保数据在系统重启或故障后可用，特点是实时保存、数据持久性和较大的性能开销，常见于数据库系统。两者主要区别在于目的（故障恢复 vs 数据持久性）、频率（低频 vs 高频）和数据范围（中间状态 vs 最终结果）。
Spark 如何保证宕机迅速恢复?
Spark 通过多种机制确保节点宕机时迅速恢复，主要包括：1. RDD 的 Lineage 机制，记录数据生成路径以便重计算；2. 检查点机制，持久化中间结果减少重算开销；3. 任务调度和资源管理，自动重新调度失败任务；4. 数据本地性，优先调度到数据所在节点；5. 持久化机制，将 RDD 持久化到内存或磁盘。这些机制共同保证了大数据处理的高可用性和可靠性。
Spark 与 MapReduce 的 Shuffle 的区别？
MapReduce 和 Spark 在 Shuffle 过程中有显著区别。MapReduce 采用两阶段模型，中间数据写入磁盘，I/O 开销大；而 Spark 使用基于内存的多阶段执行模型，支持操作合并和内存缓存，减少 I/O。Spark 的 RDD 转换优化减少了 Shuffle 次数，提升了性能。此外，Spark 通过 lineage 实现容错，资源管理更灵活，整体大数据处理效率更高。
微店商品详情接口（微店API系列）
微店商品详情接口是微店API的重要组成部分，帮助开发者和商家获取商品的详细信息（如标题、价格、库存等），并将其集成到应用程序或数据分析系统中。该接口支持HTTP GET/POST请求，返回JSON/XML格式数据，需通过AppKey和AppSecret进行身份验证和签名加密。应用场景包括商品信息同步、数据分析与市场调研、个性化推荐系统等，助力商业决策和业务拓展。
知识蒸馏技术原理详解：从软标签到模型压缩的实现机制
**知识蒸馏**是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。
【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
PyCharm是由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），专为Python开发者设计，支持Web开发、调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等功能。它有专业版、教育版和社区版三个版本，其中社区版免费且适合个人和小型团队使用，包含基本的Python开发功能。安装PyCharm前需先安装Python解释器，并配置环境变量。通过简单的步骤即可在PyCharm中创建并运行Python项目，如输出“Hello World”。
1688 商品评论接口系列（1688API）
1688商品评论接口助力电商数据分析与优化。通过该接口，开发者可获取指定商品的评论数据（如昵称、内容、评分等），支持情感分析和质量反馈收集。接口采用HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。Python示例代码展示如何调用接口并处理响应。应用场景包括商家产品优化、客户服务提升、市场调研及电商平台数据分析。
新手入门：DGL在昇腾上的安装问题
本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
Office Tool Plus 永恒经典,让每个人都能轻松使用上免费的办公神器!
本文介绍如何使用Office Tool Plus在Windows 11系统上快速、免费安装和激活Office。首先，下载并解压Office Tool Plus，启动后选择“Microsoft 365企业应用版”并设置为简体中文，点击“开始部署”。安装完成后，可通过两种方法激活Office：一是使用命令框输入特定指令，二是通过KMS激活。推荐使用KMS服务器（如kms.loli.beer）进行激活。此外，若之前安装过Office，需先清除激活信息和旧版本残留文件，以确保新安装顺利进行。
1688 买家订单，订单物流，订单回传接口系列（1688 寻源通 API）
1688作为国内领先的批发采购平台，提供了买家订单、订单物流及订单回传三大API接口，助力企业实现订单管理、物流跟踪和信息反馈的自动化。通过这些接口，企业可以获取订单详情、物流状态，并将处理结果回传至平台，提升运营效率。Python示例代码展示了如何使用这些接口进行数据交互，适用于电商内部管理、物流跟踪及数据分析等场景。
Python高性能编程：五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑，但通过合理利用标准库的优化特性，如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等，可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术，帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明，这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进，适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
面向长文本的多模型协作摘要架构：多LLM文本摘要方法
多LLM摘要框架通过生成和评估两个步骤处理长文档，支持集中式和分散式两种策略。每个LLM独立生成文本摘要，集中式方法由单一LLM评估并选择最佳摘要，而分散式方法则由多个LLM共同评估，达成共识。论文提出两阶段流程：先分块摘要，再汇总生成最终摘要。实验结果显示，多LLM框架显著优于单LLM基准，性能提升最高达3倍，且仅需少量LLM和一轮生成评估即可获得显著效果。
1688app 商品详情接口系列（1688API）
1688作为国内知名批发采购平台，提供了一系列商品详情接口（API），助力企业和开发者获取商品基础、价格、库存及供应商信息。通过Python示例代码展示如何调用这些接口，应用场景涵盖采购决策辅助、数据分析与市场调研、电商平台整合及供应链管理系统的优化，为企业和采购商提供有力的数据支持，提升业务效率和竞争力。
指纹浏览器中HTTP代理IP的重要性及使用原因
随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求，指纹浏览器应运而生。它通过客户端信息唯一标识用户身份。搭配HTTP代理IP可增强安全性，具体表现为：1. 保护用户地址；2. 提高信息安全；3. 防止指纹检测；4. 增强网络安全。HTTP代理以其稳定性、安全性，在网络营销等领域发挥重要作用，二者结合为用户提供更强的隐私和安全保护。
合适的HTTP代理IP关键考虑因素与实用建议
随着互联网发展，使用HTTP代理IP的需求日益增加。选择优质HTTP代理IP时需注意：1. 速度和稳定性；2. 用户信息保护；3. 地域性；4. 带宽上限；5. 支持的协议；6. 客户支持；7. 用户评价和信誉；8. 价格和性价比。确保选择可靠的代理服务，满足业务需求。
不同用户使用代理 IP，有效率千差万别的原因剖析
在信息化时代，网络成为生活不可或缺的一部分，代理IP的应用日益广泛。不同用户使用代理IP的有效率差异主要源于三个方面：代理服务器的性能与稳定性、IP资源质量；目标网站的防护策略和负载响应速度；以及用户的并发请求控制和网络环境。为提高效率，建议选择高质量代理、使用就近服务器、定期轮换IP并监控代理池。
微财基于 Flink 构造实时变量池
本文整理自微财资深数据开发工程师穆建魁老师在 Flink Forward Asia 2024 行业解决方案（一）专场中的分享。主要涵盖三部分内容：1) 基于 Flink 构建实时变量池，解决传统方案中数据库耦合度高、QPS 上限低等问题；2) 选择 Flink 进行流式计算的架构选型（Kappa 架构）及开发效率提升策略，通过数据分层优化开发流程；3) 实时变量池架构与多流关联优化实践，确保高效处理和存储实时变量，并应用于公司多个业务领域。
Meta-CoT：通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力
大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时面临挑战，尤其在高级数学和抽象问题解决方面表现不足。为弥补这一差距，研究人员引入了元链式思考（Meta-CoT），该方法通过引入搜索、验证和回溯机制，使LLMs能够模拟人类的系统2思维，实现迭代和审慎推理。实验证明，Meta-CoT显著提升了LLMs在复杂任务中的表现，推动了AI从模式识别向更深层次的逻辑推理转变。
DataWorks Copilot：让你的数据质量覆盖率一键飞升！
在数据加工链路中，如何确保高质量的数据产出是一个一直需要重点解决的问题。阿里云DataWorks的数据质量规则模板可以帮助用户建设数据质量，在离线表上定义相关的规则。为优化手动配置规则的工作量，DataWorks的智能助手 DataWorks Copilot 推出了数据质量规则推荐功能，您可以使用这一功能，一键提升数据质量覆盖度。
Dataworks入门
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。
记忆层增强的 Transformer 架构：通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
Meta研究团队开发的记忆层技术通过替换Transformer中的前馈网络（FFN），显著提升了大语言模型的性能。记忆层使用可训练的固定键值对，规模达百万级别，仅计算最相似的前k个键值，优化了计算效率。实验显示，记忆层使模型在事实准确性上提升超100%，且在代码生成和通用知识领域表现优异，媲美4倍计算资源训练的传统模型。这一创新对下一代AI架构的发展具有重要意义。
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。
