【8月更文挑战第16天】 使用Python实现深度学习模型：智能舆情监测与分析

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

`ReplacingMergeTree`是ClickHouse的一种表引擎，用于数据去重。与`MergeTree`不同，它在合并分区时删除重复行，但不保证无重复。去重基于`ORDER BY`列，在ver列未指定时保留最新行，否则保留ver值最大者。数据处理策略包括延迟合并导致的不确定性及按分区去重。`CREATE TABLE`语法中，`ReplacingMergeTree`需要指定可选的`ver`列。相关系列文章提供了更深入的解析。

阿里云人工智能平台PAI正式发布自研的 DeepRec Extension（即 DeepRec 扩展），旨在以更低成本，更高效率进行稀疏模型的分布式训练。

该文介绍了环比增长率、同比增长率和复合增长率的概念及计算公式，并提供了SQL代码示例来计算商品的月度增长率。环比增长率是相邻两期数据的增长率，同比增长率是与去年同期相比的增长率，复合增长率则是连续时间段内平均增长的速率。文章还包含了一组销售数据用于演示如何运用这些增长率进行计算。

Hive 提供 `get_json_object` 函数解析 JSON 字符串，如 `{"database":"maxwell"}`。`path` 参数使用 `$`、`.`、`[]` 和 `*` 来提取数据。示例中展示了如何解析复杂 JSON 并存储到表中。此外，Hive 3.0.0及以上版本内置 `JsonSerDe` 支持直接处理 JSON 文件，无需手动解析。创建表时指定 `JsonSerDe` 序列化器，并在 HDFS 上存放 JSON 文件，可以直接查询字段内容，方便快捷。

然后，你可以在另一个容器中运行相同的应用，让它监听容器的80端口，并将其映射到主机的8081端口。

API（Application Programming Interface）接口封装是将系统内部的功能封装成可复用的程序接口并向外部提供，以便其他系统调用和使用这些功能，通过这种方式实现系统之间的通信和协作。下面将介绍API接口封装的一些关键步骤和注意事项。

智能语音交互概述（一）

数据采集（二）

今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。

一：背景       分类地图业务是指手淘首页首屏的"分类"入口，目前整个产品已经有300万左右日活跃用户和6000多万pv, 目前产品业务点较多，本文重点介绍点击品类词后的商品二跳页模块，具体如下图所示：当用户点击相应的品类词图片后，则会进入该类目下的商品集合。

本文揭示RAG中最隐蔽的风险：增大chunk size看似提升回答完整性，实则削弱模型对不确定性的识别能力。它不增加真实知识，反掩盖证据缺口、混淆适用条件、抑制合理拒答，将“答不出”悄然转为“答得像却错”。警惕“自信幻觉”，回归证据单元设计本质。

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。

本文详解分布式系统中订单接口幂等性设计：通过唯一订单号与数据库主键约束防止重复下单，结合Redis标识记录确保请求仅处理一次；针对ABA问题，引入版本号机制，更新时校验并自增版本，保证数据一致性。方案适用于各类数据库场景，保障服务在重试、并发下数据准确。

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。

虚拟办公室，不再只是噱头：一步步教你构建沉浸式工作空间

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。

1688是国内知名的批发采购平台，提供海量商品资源。开发者通过1688商品列表API可获取商品的名称、价格、销量等信息，支持构建电商数据分析工具、比价应用等。接口采用HTTP GET/POST请求，需提供关键词、页码、每页数量等必填参数，响应数据包含商品列表及总记录数。示例代码展示了如何使用Python进行请求和处理响应。供稿者：Taobaoapi2014。

/etc/rc.d/rc.local是Linux系统中的一个重要配置文件，其主要作用是在系统启动时执行特定的命令或脚本。以下是关于/etc/rc.d/rc.local的详细解释： ### 作用 * **系统启动任务配置**：该文件允许系统管理员或用户配置在系统启动时需要自动运行的任务。这些任务可以是启动服务、运行特定程序或执行脚本等。 * **开机自启动程序**：通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件，用户可以自定义开机启动程序。只需将需要开机启动的程序命令或脚本路径添加到该文件中，并在系统启动时该文件将被自动执行。 ### 文件内容 * 通常包含一个shell脚本，该脚本在

本文将介绍 4K Ultra HD蓝光的特征并总结它与普通蓝光的区别，如果您对蓝光光盘的知识有兴趣，或者计划购买新的蓝光播放机，那么可以参考本文。

本文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建实时推荐系统。

~ DataV 后台21日晚上线，现在暂时还不能用哦 ~ DataV 增加了一个新的数据代理协议，旨在提供更安全的数据查询。它将 SQL 查询字符串和数据库 id 加密后传到这个应用，而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到 DataV 的页面中。 根据新的协议，我做了一个示例应用在githu

该文章来自阿里巴巴技术协会（ATA）精选集  0. 前言 何为双链路实时计算体系？微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时，宏观实时的对象粒度更粗，更上层 a) 以实时效果为目标，基于bandit learning的实

本文揭示模型“记住用户信息”并非突发事故，而是贯穿预训练、SFT、LoRA微调、偏好对齐等七阶段的渐进式演化过程。关键在于：**不是模型学会了记忆，而是训练中持续奖励“具体化”，使用户特征被逐步绑定、放大并合法化。** 风险隐蔽且无明显红线，需在各环节警惕“身份可推断性”。

Nginx反向代理是核心服务器架构技术，可实现请求转发、负载均衡、高可用与安全防护。它隐藏后端服务器，自动剔除故障节点，并支持SSL终止、缓存等高级功能，配置简洁灵活，广泛应用于高性能Web系统。

本教程教你如何在24G显存单卡环境下部署超大文生图模型Flux.1-dev。通过ModelScope极速下载、Hugging Face身份鉴权与显存顺序卸载技术，解决下载慢、授权难、显存溢出等问题，实现稳定推理。

本文深入剖析Java线程池的实现原理，涵盖ThreadPoolExecutor与ScheduledThreadPoolExecutor的核心机制，解析线程复用、任务队列、调度策略及Executors工具类，帮助开发者理解其底层架构与工作流程。

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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。

本文深入探讨智慧旅游系统的背景、意义及研究现状，分析其在旅游业中的作用与发展潜力，介绍平台架构、技术创新、数据挖掘与服务优化等核心内容，并展示系统实现界面。

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