算力不是越近越好：从边缘到中心，一场正在发生的再分配

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。

2026年，企业AI将从外置工具升级为内生认知组件：深度嵌入业务系统，实现流程级重构；依托状态感知、动态知识注入与跨系统调用三大支柱，推动“认知在线”。AI不再是辅助，而是流程中的智能单元。

本文深入浅出地讲解向量数据库原理与实践：用“语义身份证”比喻Embedding，以图书管理员类比关键词与语义搜索差异；手把手用Python+Faiss+BGE搭建中文语义检索系统，并详解RAG流程、效果评估与调优要点，助你为大模型装配真正懂业务的“外挂大脑”。

淘天价格力团队依托Hologres Dynamic Table，实现亿级商品数据的高效治理。通过增量刷新与全量刷新机制，支持秒级圈选、分钟级报表更新，满足大促场景下高时效、多维度分析需求，显著提升数据灵活性与决策效率。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的开放标准，被誉为AI时代的“USB-C”。它统一了大模型与工具、数据源的连接方式，简化集成，提升安全与扩展性，推动AI智能体实现复杂任务自动化，正重塑全球AI应用生态。

本文介绍MongoDB在Windows与Linux系统的安装启动方法，包括下载32/64位安装包、解压配置、命令行或配置文件方式启动服务，并设置数据目录与端口。同时说明如何通过mongo shell连接数据库，使用Compass图形化工具管理，以及Linux下的部署、防火墙配置和安全关闭服务等操作，助你快速搭建MongoDB运行环境。（238字）

本文介绍淘宝商品评论爬取技术，涵盖环境配置、接口分析、反爬破解及数据存储。使用Python模拟请求，动态代理与签名绕过风控，结合Flask中转降低封禁风险，实现高效合规的数据采集，适用于竞品分析与用户画像构建。（238字）

苏宁商品详情API基于RESTful架构，支持JSON/XML格式，通过AppKey、AppSecret与签名三重认证，结合OAuth 2.0实现安全调用。开发者可获取商品名称、价格、销量、库存、促销等实时数据，适用于电商分析与商业智能。接口强制使用HTTPS协议，支持POST/GET请求，统一采用UTF-8编码，确保数据传输安全可靠。

亚马逊商品列表API（SP-API）提供标准化接口，支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，获取ASIN、价格、销量等信息。采用OAuth 2.0认证与AWS签名，保障安全。数据以JSON格式传输，便于开发者批量获取与分析。

本文提出两个数学驱动的AI模块：流形感知注意力（D-Attention）与自然梯度优化器（NGD-Opt）。前者基于热核偏置，在局部邻域引入流形结构，降低计算开销；后者在黎曼流形上进行二阶优化，仅对线性层低频更新前置条件。二者均提供可复现代码与验证路径，兼顾性能与工程可行性，助力几何感知的模型设计与训练。

Motrix是一款开源免费、无广告的全能下载工具，支持Windows、macOS、Linux三端。界面简洁，支持HTTP、FTP、BT、磁力等全协议下载，智能识别链接，最高64线程加速，支持断点续传、批量下载、剪贴板监听、任务分类及浏览器扩展联动，功能强大且易于管理，最大化提升下载效率。

抖音视频列表API是抖音开放平台提供的核心接口，支持按关键词、分类、排序方式筛选视频，适用于内容推荐、趋势分析等场景。接口返回含视频ID、标题、播放量等50+字段，支持分页获取，通过HTTP GET请求调用，返回JSON格式数据，便于开发者快速集成与处理。需注册平台账号获取访问权限。

AI发展——计算机视觉、ChatGPT、Sora、DeepSeek、生成式AI。什么是MCP，Prompt、LLM、Function Call、Agent、MCP是什么，各自区别；MCP如何工作，MCP架构、MCP Server工作原理，Cursor如何使用MCP，自定义MCP Server

本文介绍了 阿里云 AI 搜索开放平台作提供丰富的 AI 搜索组件化服务，兼容主流开发框架 LangChain和 LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及 Elasticsearch、Havenask 等开源引擎。用户可灵活调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

pytorch + pycharm

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

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开源与闭源AI模型各有利弊。开源促进创新、透明度和学习，但可能有安全风险和质量不一；闭源则保护IP、提供定制服务，但可能限制创新和透明度。混合策略，如基础开源加高级服务闭源，成为平衡点。选择取决于创新、产权、透明度和商业目标。

阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理

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。

Docker环境Ubuntu20.04安装Python3.10版本

TensorFlow检测GPU是否可用

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。

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从大规模电商图文数据中自动化构建多模态概念级知识图谱的方案，随后将概念级多模态先验知识注入到VLP模型中，以实现跨模态图文样本在概念层面进一步对齐。

xfs_repair命令xfs文件系统修复工具

本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化，以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后，我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。

文章将从网络流控的概念与背景、TCP的流控机制、Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）、Flink Credit-based 反压机制 （since V1.5）、总结与思考等几个方面进行分享。

## CPU 结构简介 ### CPU 指令结构 * 下表列出了CPU关键技术的发展历程以及代表系列，每一个关键技术的诞生都是环环相扣的，处理器这些技术发展历程都围绕着如何不让“CPU闲下来”这一个核心目标展开。

很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。

本文系统阐述大模型微调效果评估的核心价值与实践方法：强调评估是检验泛化能力的“试金石”，须坚持人工主观评估（重业务适配性）与自动化客观评估（重量化指标）双轨并行；详解测试集构建、指标选择、基线对比等关键步骤，助力从0到1建立科学、可信、可迭代的评估体系。（239字）

模型说不清，人就不敢用：可解释性，往往死在数据准备那一步

本文直击RAG系统常见误区：向量数据库只解决“相似性检索”，不等于“语义理解”。它能高效召回“看起来相关”的内容，但无法判断概念等价、逻辑冲突、条件限制或信息可用性。混淆二者是多数故障根源。正确认知其边界，方能工程化落地。

本文揭示一个反直觉真相：模型隐私风险多在微调后才凸显，而非预训练阶段。微调并非“创造”隐私信息，而是放大模型中已存在的隐性模式（如身份指向、行为细节），尤其LoRA等高效方法更易固化风险。关键在于警惕“过度具体化”输出——它比直接泄露更隐蔽、更危险。

本文揭示LoRA微调中最隐蔽的陷阱：rank并非“效果旋钮”，而是“行为自由度开关”。调大rank不等于提升能力，实则放大不可控行为——松绑参数约束、固化数据隐性偏好、削弱可解释性，并掩盖系统设计缺陷。安全使用的关键，在于以“能否清晰归因风险”为阈值，而非追求表面效果。

必应（Bing）为全球第二大搜索引擎，做好其SEO优化可显著提升网站曝光、获取精准流量。本文系统梳理五大核心策略：关键词研究（善用Bing工具、聚焦长尾词）、网站结构、内容质量、技术优化（速度/移动端/HTTPS）及高质量外链建设，并提供进阶建议。（239字）