GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。

wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。

本系统基于Python大数据技术，结合Django框架与MySQL数据库，实现招聘信息的高效采集、分析与可视化。通过协同过滤等算法，为求职者提供个性化岗位推荐，助力企业精准招聘，推动招聘行业智能化发展。

Adobe XD 2025是一款专业的UI/UX设计工具，支持矢量绘图、交互原型制作与响应式布局，兼容PS、AI及Jira、Slack等协作平台。内置动画、语音交互功能，提升设计效率。安装前需关闭杀毒软件，解压后以管理员身份运行安装程序即可。

大数据+游戏：原来玩家的快乐还能这样被“算”出来？

文生图（Text-to-Image Generation）是AIGC的重要方向，近年来模型效果显著提升，受到投资界与研究界高度关注。本文从评测体系、可控生成、个性化模型及高质量数据集四个角度探讨该领域面临的关键问题与研究进展。尽管生成模型如Diffusion Model和Stable Diffusion在效果与效率上突破显著，但在文本理解、生成控制、模型定制及数据质量等方面仍存在挑战。如何建立统一的评价标准、提升生成与文本的一致性、实现个性化定制及构建高质量多语言数据集，是未来研究与应用的关键方向。文生图的发展有望推动人机交互方式变革，成为人工智能迈向“人性化”的重要一步。

本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务（如MLM、CLM、NSP等），多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势，以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程，帮助理解其高效性和广泛应用的原因。

本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库，前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例：彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统，分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构，整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术，并采用Docker容器

淘宝天猫订单API接口简介：支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单，按状态/时间筛选；taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息；taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限，并使用编程语言调用API，传递必要参数（如App Key、订单ID），处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。

在数字身份欺诈频发的背景下，传统单点验证已无法满足高安全需求。探数API推出的“运营商三要素核验API”，通过姓名、身份证号、手机号的三重交叉验证，构建起“铁三角”防线，广泛适用于金融、政务、电商等领域。该API支持一致性验证及基础信息返回（可选），具备高准确性与防伪性，远超单一或双因素验证方式。其调用流程简单，提供Python示例代码及异常处理建议，助力打造更安全的数字身份体系，成为连接多领域的关键桥梁。未来，多因子融合的身份认证将成为趋势，而三要素核验API正是当前可信数字身份的重要基石。

本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型，并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先，安装Ollama并下载DeepSeek模型，根据显存选择合适参数（如4G选1.5B）。接着，通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后，利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置，支持HTTPS加密传输，保障数据安全。整个过程无需云服务器，轻松打造专属AI助手。

本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。

docker容器虚拟化技术有什么用？怎么使用？

淘宝直播间弹幕API助力电商直播数据分析与优化。通过实时获取弹幕信息（昵称、内容、时间、类型），商家可精准把握消费者需求，优化直播内容；开发者可构建数据分析工具和智能客服系统。接口采用WebSocket协议，支持全双工通信，确保数据实时性。请求需包含直播间ID（room_id），并遵循平台使用规范。示例代码展示了Python调用方法，需安装`websocket-client`库并处理重连与异常。

《用户体验五要素》介绍了构建成功用户体验设计的五个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和表现层。战略层明确产品目标与用户需求；范围层定义功能和内容需求；结构层规划交互与信息架构；框架层设计界面、导航和信息布局；表现层则通过视觉设计创造感知体验。每一层都依赖于其下一层，形成自下而上的连锁效应，确保各要素相互作用，共同实现用户体验目标。

MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。

面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。

阿里云推出的AI购物助手解决方案，采用模块化架构，涵盖智能对话引擎、商品知识图谱和个性化推荐引擎。评测显示其在智能咨询问答、个性化推荐和多模态交互方面表现出色，准确率高且响应迅速。改进建议包括提升复杂问题理解、简化推荐过程及优化话术。总体评价认为该方案技术先进，应用效果好，能显著提升电商购物体验并降低运营成本。

本文将深入探讨多重共线性的本质,阐述其重要性,并提供有效处理多重共线性的方法,同时避免数据科学家常犯的陷阱。

本文介绍如何使用Python实现一个简单的个人财务管理工具，包括记录支出和收入、生成财务报告和数据可视化等功能。通过命令行界面输入数据，计算总支出、总收入和净收入，并使用Matplotlib库进行数据可视化。

拼多多API接口申请步骤简述：首先访问拼多多开放平台并注册账号，选择开发者类型并填写资料，审核通过后创建应用并申请API接口权限，等待审核结果，获取API密钥等信息。完成后，即可使用拼多多API接口进行开发，注意遵守相关规定。

歌词创作如同搭建艺术殿堂，独特的歌词结构是其基石。掌握构建策略，让你的歌词脱颖而出。开头营造神秘氛围或出人意料的情感，主体部分采用倒叙、插叙或融合矛盾情感，结尾带来情感反转或深邃思考。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化等功能，助你轻松获取灵感，打造独特歌词结构。

在数据分析中，常需将Pandas DataFrame中的object类型列转换为float类型以进行数值计算。本文介绍如何使用`pd.to_numeric`函数高效转换，并处理非数字值，包括用0或平均值填充NaN值的方法。

数据治理的“七步工作法”与“十大准则”为企业构建科学、系统、高效的数据治理体系提供了重要的指导和借鉴。企业应结合自身实际情况，灵活运用这些方法和准则，充分挖掘数据潜能，赋能业务创新，实现数字化转型的稳健推进。

Pai-Megatron-Patch（https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch）是阿里云人工智能平台PAI研发的围绕Nvidia MegatronLM的大模型开发配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，完成大模型（LLM）相关的高效分布式训练，有监督指令微调，下游任务评估等大模型开发链路。最近一年来，我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能，围绕Megatron-Core（以下简称MCore）进一步打造大模型训练加速技术生态，推出更多的的训练加速、显存优化特性。

小红书是一款广受喜爱的生活方式分享社交平台，涵盖旅行、美食等领域。其API允许开发者批量获取笔记内容、图片链接及用户互动数据，助力内容分析与营销策略优化。要使用API，需先注册开发者账号并通过认证获取密钥；随后依据官方文档构建与发送HTTP请求，最后处理JSON格式响应数据。整个过程中，请务必遵循平台使用条款，尊重用户隐私权。

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我们需要安装`websockets`库（如果尚未安装）

这个是求最短路径的迪杰斯特拉算法，另外我还写了50多种《经典图论算法》，每种都使用C++和Java两种语言实现，熟练掌握之后无论是参加蓝桥杯，信奥赛，还是其他比赛，或者是面试，都能轻松应对。

本文探讨了时间序列分析的核心概念，包括自协方差、自相关和平稳性。通过Python实现和图形化展示了这些概念，以增进理解。时间序列涉及观察随时间变化的数据，如心率或温度。自协方差和自相关衡量数据点之间的关系，滞后表示时间间隔。弱平稳性意味着均值、方差和协方差不随时间变化。文章介绍了自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA模型，用于描述不同类型的序列行为。统计检验如ADF和Durbin-Watson用于检测平稳性和残差自相关。ARIMA模型特别适用于非平稳数据，通过差分实现平稳化。文章还提供了代码示例和可视化来辅助学习。

当使用pip命令安装Python包时，有时候可以通过使用镜像地址来加速下载速度或解决访问限制的问题。以下是一些常用的pip命令和常见的镜像地址：

【4月更文挑战第13天】本文探讨了XSS和CSRF攻击的类型、危害及防御方法。XSS攻击通过注入恶意脚本威胁用户安全，分为存储型、反射型和DOM型。CSRF攻击利用用户已登录状态发起恶意请求，可能导致账户状态改变和数据泄露。防御XSS包括输入验证、输出编码和启用Content Security Policy（CSP）。针对CSRF，可使用Anti-CSRF Tokens、设置SameSite Cookie属性和启用HTTPS。开发者应采取这些策略保护用户数据和网站稳定性。

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【MATLAB】 ICEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

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