本文深入浅出解析AI微调（Fine-tuning）技术：揭示通用大模型“懂常识却不懂行”的根源，详解LoRA等高效微调原理，对比RAG适用场景，并提供数据准备、LoRA训练、效果评估到部署的四步实践指南。助力业务人员低成本打造专属行业AI助手。（239字）

本文以轻量开源向量数据库Chroma为例，手把手带你完成环境部署、数据导入、相似性检索到RAG集成的全流程实战，避开新手常见坑，适配码农与大数据爱好者快速落地AI应用，助力掌握向量数据库核心技能。

本文深入解析Socks5与HTTP协议的核心差异：HTTP是专用于Web通信的应用层协议，支持丰富的请求交互；Socks5则是通用代理协议，可转发各类网络流量，适用多场景。二者定位不同，一为“专用通信语言”，一为“全能流量中介”。文章从机制、功能与应用场景对比，助你精准选型，提升网络效率与安全。

风控不是算账，是“盯人”——聊聊 CEP 在风控与监控里的那些真本事

本文介绍大型团队如何通过自动化部署平台实现多环境（dev/test/pre/prod）发布管理，涵盖各环境职责、基于Jenkins+K8S的CI/CD流程、分支发布、日志排查（Skywalking/ELK），并对比传统部署与现代平台的差异，提升发布效率与系统稳定性。（238字）

本课程围绕微服务架构展开，涵盖Nacos配置中心、Feign远程调用及Gateway网关实践。通过doctor-station项目实战，完成配置热更新、开单限流、维护时间控制，实现服务解耦与请求路由，提升系统可维护性与安全性。（238字）

从早期的传统BI，到敏捷BI，再到智能BI，BI工具正逐步进化为具备类人推理能力的数字助手。Gartner预测，到2025年，增强型消费者体验将首次推动增强型BI（ABI）能力的采用率超过50%，这将深刻重塑企业的业务流程与决策模式，“人人都是数据消费者”的时代正加速到来。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

幽默风趣地解析监督学习与非监督学习的区别与应用场景，通过生动比喻和直观图表，帮你在轻松阅读中找到AI学习的最佳路径，轻松掌握机器学习的核心概念。

本文介绍了一些数学符号以及这些符号的含义。

B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分，分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝，注重用户体验和快速迭代；B端产品如CRM系统、ERP软件，强调功能复杂性和定制化服务。此外，还有G端产品，主要服务于政府机构，注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司，随着互联网的发展，该角色在IT领域变得愈加重要。

在1688上找一件代发商品需明确自身需求与定位，筛选可靠供应商，研究商品信息，利用精准搜索和平台推荐，关注活动，并与供应商充分沟通，确保合作顺畅。

树莓派是一种小型、低成本的计算机，广泛应用于教育、家庭自动化、媒体中心、游戏、机器人、物联网项目等领域，支持多种操作系统和编程语言。

API（应用程序编程接口）和SDK（软件开发工具包）的主要区别在于范围、内容、抽象程度及使用方式。API定义了软件组件间的交互规则，范围较窄，更抽象；而SDK提供了一整套开发工具，包括API、编译器、调试器等，范围广泛，具体且实用，有助于提高开发效率。

API 和 SDK 的区别在于：API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口，用于实现不同软件组件之间的通信；而 SDK 是一个全面的工具集合，包含 API、编译器、调试器、文档等，用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广，内容更丰富，更具体和具象化，适合复杂的开发需求；API 则更加抽象，侧重于功能的定义和调用方式。

SDL（Simple DirectMedia Layer）图形库安装过程中可能会遇到编译错误、运行时错误、依赖库缺失等问题。本文总结了在 Linux 和 Windows 系统上常见的错误及解决方法，包括检查和安装依赖库、配置 SDL 子系统、处理 X11 错误等，帮助用户顺利完成 SDL 的安装和配置。

【10月更文挑战第2天】在移动互联网时代，用户经常需要从网页无缝跳转到移动应用中。这种跳转不仅需要提供流畅的用户体验，还要确保安全性。本文将深入探讨如何利用Universal Links（仅限于iOS）和Android App Links技术实现这一目标，并分析其安全性。

在数字化时代，数据成为企业宝贵资产，驱动业务决策与创新。然而，数据量激增和流通频繁带来了安全和管理挑战。“原始数据不出域，数据可用不可见”的治理理念应运而生，通过数据脱敏、沙箱技术和安全多方计算等手段，确保数据安全共享与高效利用。这一理念已广泛应用于金融、医疗等行业，提升了数据价值和企业竞争力。

Unity精华☀️Audio Mixer终极教程：用《双人成行》讲解它的用途

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。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

Windows Media Player是微软Windows系统自带的多媒体播放器，支持多种音频、视频格式及图片查看，也能接收网络广播和刻录CD/DVD。用户可利用它管理媒体文件、创建播放列表。然而，其刻录DVD功能有限，仅适用于数据DVD。若需创建可在DVD播放机上播放的视频DVD，建议使用专业软件如DVDFab DVD Creator。

DataX是阿里巴巴开源的离线数据同步工具，支持多种数据源之间的高效传输。其特点是多数据源支持、可扩展性、灵活配置、高效传输、任务调度监控和活跃的开源社区支持。DataX通过Reader和Writer插件实现数据源的读取和写入，采用Framework+plugin架构。部署简单，解压即可用。示例展示了如何配置DataX同步MySQL到HDFS，并提供了速度和内存优化建议。此外，还解决了NULL值同步问题及配置文件变量传参的方法。

使用WinSCP工具，将windows文件传输到虚拟机Ubuntu系统

假设你已经有了一个 Python 程序 `main.py`。确保它在你的环境中可以正常运行。

【4月更文挑战第18天】本文探讨了Python面试中RabbitMQ与Kafka的常见问题和易错点，包括两者的基础概念、特性对比、Python客户端使用、消息队列应用场景及消息可靠性保证。重点讲解了消息丢失与重复的避免策略，并提供了实战代码示例，帮助读者提升在分布式系统中使用消息队列的能力。

OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型*embedding v3*，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small，较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。

大模型出现伊始，我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例，非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索。本文详细介绍智能体在运维诊断中的应用探索。

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本文整理了10个质量较好，数据集较大，比较新的，图像语义分割的公开数据集；主要服务于智能驾驶方向（辅助驾驶、自动驾驶等）。

🍊本文详细介绍了FNN的原理，并给出了具体的推导过程🍊使用Pytorch搭建了FNN模型，并对糖尿病数据集开展分类任务实战。

Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。

Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁，也是流计算的入口和出口。目前，blink支持了集团内部绝大多数的上下游（如下图)，详细的接入方法可以见官方文档，本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的机器学习功能进行详细解读。

随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时 数据中快速获取有用信息，变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一，因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx

本文揭示RAG系统常见误区：盲目扩大TopK、增加文档量，实则导致“证据过载”，诱发模型强行综合、自信出错。核心观点：**“多看”不等于“更准”，反会稀释判断力；成熟RAG的关键，在于懂得何时主动“少看”**——守住模型的犹豫权与判断阈值。

本文破除“唯点名论”误区，提出GEO认知升级：从追求AI显性点名，转向成为权威信源。通过六步决策路径（概念澄清→风险否决→衡量方法→策略选择→成本评估→替代路径），指导品牌以结构化、可验证内容赢得AI信任，实现从“被看见”到“被依赖”的跃迁。

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本文介绍了SpringMVC中@RequestMapping注解的作用及原理，它用于将HTTP请求映射到控制器方法，实现前后端接口路径对应。并通过@GetMapping等派生注解简化常用请求类型处理，提升开发效率。

该类基于Spring AOP实现请求参数的前置拦截与日志记录，自动捕获Controller层请求的URL、方式、参数及响应方法，并记录执行耗时，便于调试与监控，支持后续扩展如数据脱敏或存储。