当VR遇上区块链：聊聊数字身份管理的新玩法

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。

阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

docker容器虚拟化技术有什么用？怎么使用？

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。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程，包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构，遵循三范式减少冗余。维度建模，特别是Kimball方法，用于数据仓库设计，便于分析和报告。事实表存储业务度量，如销售数据，分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息，如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据)，以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。

你就可以避免在null值上尝试访问数组偏移量的错误。 总的来说，当你遇到这个错误时，你应该回顾你的代码，确保在尝试访问数组偏移量之前，相关的变量已经被正确地初始化为一个数组，并且不是null。

Gurobi安装和使用

OpenAI放出大招，向所有ChatGPT Plus用户开放联网功能和众多插件，允许ChatGPT访问互联网并使用70个第三方插件。 本批第三方插件能够全方位覆盖衣食住行、社交、工作以及学习等日常所需，基本上能够扮演24小时私人助理的角色。

本文提供GEO（生成式引擎优化）服务模式选择的系统性决策框架，围绕专业能力、预算、目标周期、流程基础、需求性质、能力建设与时间资源七大维度，帮助企业精准匹配咨询或软件方案，避免投资错配，实现从启动校准到规模化落地的可持续竞争优势。

以 NoETL 数据语义编织技术体系，助力平滑落地以 Data Agent 为代表的 AI 应用，实现数据普惠

别再拍脑袋上线了：用大数据把 A/B 测试和在线实验平台这件事干“正经”

数据不够用？别急着骂业务，数据增强和合成数据真能救命

本文通俗解析向量数据库：它让AI能按“语义相似性”而非关键词检索文本、图像等非结构化数据，是RAG技术的“记忆中枢”。详解嵌入原理、ANN索引（如HNSW）、实战搭建步骤及效果评估方法，强调其与传统数据库协同而非替代的关系。（239字）

2026年，“AI+”进入产业级落地期，智能体成为数字化转型核心基础设施。全球市场规模达2.3万亿，我国2027年普及率将超70%。人才缺口巨大，教育部已设“智能体技术应用”新专业。本文系统梳理四类职业路径（管理者、架构师、多智能体专家、垂直领域专家）及企业治理框架，助力职场人锚定定位、实战进阶。（239字）

本文深入解析RAG中至关重要的文档切分技术，系统介绍5种主流策略（句子、定长、重叠、递归、语义切分），结合代码示例与实战调优技巧，涵盖PDF/Markdown/代码等多格式处理，并提供质量评估与避坑指南，助你打造高精度、高效率的私有知识库。

DNS是互联网“快递员”，负责将域名精准解析为IP地址；代理IP则是“神秘信使”，隐匿真实身份、中转请求，保障隐私与访问自由。二者协同如接力赛：DNS先定位代理，代理再查目标IP，共同构建高效、安全、灵活的网络访问通路。

从漏洞到攻击链：一次看懂黑客的思维链路

ADAMS是领先的多体动力学仿真软件，支持复杂机械系统建模与运动分析，集成有限元与控制软件，实现多物理场协同仿真，助力工程师优化设计、降低成本。

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。

本文介绍了基于Java Swing的酒店管理系统开发方案。系统采用Java Swing构建GUI界面，结合MySQL数据库，实现预订管理、前台服务、客房管理、客户关系维护等功能模块。文章详细展示了登录界面、开房操作等核心功能的代码实现，包括数据验证和业务逻辑处理。该系统具有跨平台性，能有效提升酒店运营效率，为开发者提供GUI设计和数据库开发的实践案例。技术方案涵盖IntelliJ IDEA开发环境、Jform Designer插件辅助设计等工具链，适合中小型酒店管理需求。

阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。

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。

本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

本文探讨了高等数学中的tanh函数，即双曲正切函数，其定义为 $\tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$，导数为 $1 - \tanh^2(x)$。tanh函数广泛适用于各类场景，并在神经网络中有重要应用。提供的Python代码绘制了tanh函数及其导数的图像。

在Hive中，`Array`、`Map`和`Struct`是三种特殊的数据类型。`Array`用于存储相同类型的列表，如`select array(1, "1", 2, 3, 4, 5)`会产生一个整数数组。`Map`是键值对集合，键值类型需一致，如`select map(1, 2, 3, "4")`会产生一个整数到整数的映射。`Struct`表示结构体，有固定数量和类型的字段，如`select struct(1, 2, 3, 4)`创建一个无名结构体。这些类型支持嵌套使用，允许更复杂的结构数据存储。例如，可以创建一个包含用户结构体的数组来存储多用户信息

阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台，旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时，可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

HDR（高动态范围）技术是一种近年来变得流行的图像技术，用于拍摄更自然、更真实的影像，尤其在Audio / Visual设备和数码相机等方面得到了广泛应用。在这里，我们将解释HDR技术的具体是什么，HDR与SDR的区别，HDR与4K的关系，以及HDR一般内置在哪些设备中。

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布，快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

不仅在技术上实现了“Data + AI”的深度融合，更构建起以数据驱动、以智能辅助决策的新型经营管理模式

在 GEO（搜索引擎地理优化）实操中，新闻信源的质量直接影响内容的 AI 收录率、关键词排名及转化效果。多数开发者面临两大核心问题：1. 低价值信源浪费成本：部分新闻平台价格低廉（30-50 元 / 篇），但发布后未被 AI 抓取，无法为 GEO 排名提供权重支撑；2. 广告属性触发审核拒绝：含联系方式（电话、微信号）的软文易被平台判定为广告，导致审核驳回，影响发布效率。

中小企业也能玩转大模型：把AI搬到自己机房里不是梦

Dataphin数据服务推出行级权限管控功能，解决传统权限管理中用户权限分散、管控复杂等问题。支持直连与代理双模式访问，实现API与SQL权限统一管理，满足金融、零售、医疗等行业对数据访问的精细化控制需求。通过动态权限决策引擎和自动化继承体系，确保数据安全且提升应用开发效率。

阿里云DIDE是一站式智能大数据开发与治理平台，致力于解决传统大数据开发中的效率低、协同难等问题。通过全面整合资源、高度抽象化设计及流程自动化，DIDE显著提升数据处理效率，降低使用门槛，适用于多行业、多场景的数据开发需求，助力企业实现数字化转型与智能化升级。

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。

本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。

简介：本文介绍了如何修改 PyTorch 和 Huggingface Transformers 的缓存路径。通过设置环境变量 `TORCH_HOME` 和 `HF_HOME` 或 `TRANSFORMERS_CACHE`，可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上指定自定义缓存目录。具体步骤包括设置环境变量、编辑 shell 配置文件、移动现有缓存文件以及创建符号链接（可选）。