【2月更文挑战第1天】Lept4J和Tess4J都是基于Tesseract OCR引擎的Java接口，可以用来识别图像中的文本，本次介绍Tess4J

MinIO对象存储详细安装教程

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下 演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人 演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读 活动：2023云栖大会

数据标注（二）

Blender是一款功能强大的开源软件，旨在创建3D图形，动画和视觉效果。它支持多种文件格式的导入和导出，包括GLB，GLTF，DAE，OBJ，ABC，USD，BVH，PLY，STL，FBX和X3D。这种适应性使其成为各种3D项目和工作流程的宝贵工具。（https://www.blender.org/download/）。

3D打印软件程序是高质量打印，设计和监控的关键 - 没有软件，3D打印机只是没有方向的机器。3D 打印机软件采用各种不同的形式：用于设计 3D 模型的 3D 软件建模工具、用于切片 STL 文件以进行打印的 3D 切片器，以及用于修复模型中错误的专业软件。 为了让您更轻松，我们将每种类型的3D打印机软件分成几个部分。在每个部分中，我们都有免费的3D打印软件选项，以及高级付费选项。

本文主要整理记录聚类算法指标，以供参考

Spark Operator浅析 本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容. Spark运行时架构 经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.

 由于MaxCompute SQL本身不提供类似数据库的select * from table limit x offset y的分页查询逻辑。但是有很多用户希望在一定场景下能够使用获取类似数据库分页的逻辑，对查询结果进行分页/分批获取结果，本文将介绍几种方法，来实现上述场景。

1. 发展历程         Hippo是搜索事业部调度系统团队自研的支撑集团内外多个BU搜索与推荐体系和阿里云上Opensearch/ES等的调度系统，经过了5年的快速发展，提供了可靠、简单、低成本的资源及应用托管方案，通过自动化运维、机器合池、智能弹性调度、混部和在离线统一调度等手段解决成本和效率的问题。

本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。

一位认知心理学研究者分享15年科研中如何摆脱文献困扰：从每周耗12小时筛选论文，到借助AI工具将时间减至4小时。通过智能检索、批量分析、跨语言翻译等功能，高效追踪前沿、提升综述质量，并推动团队协作升级。工具助力，让科研回归思考本质。

自动化运维卷到最后，都卷成了“智能决策”？——从脚本到AIOps的进化史

一款基于Python+Tkinter开发的免费开源Excel处理工具，支持表格差异比对与错乱行整理，完整保留图片，兼容.xlsx和.csv格式。操作简单，支持自定义比对列、多线程处理，解决日常办公中数据比对、行合并及图片丢失等痛点，适用于各类Excel数据清理场景。（239字）

本研究聚焦基于深度学习的健康饮食推荐系统，针对慢性病高发与饮食不健康问题，结合Spring Boot、Vue.js、MySQL等技术，构建个性化、智能化的饮食管理平台，提升用户健康管理效率。

蒋星熠Jaxonic，深度学习探索者。本文深度对比TensorFlow与PyTorch架构、性能、生态及应用场景，剖析技术选型关键，助力开发者在二进制星河中驾驭AI未来。

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。

构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）

阿里云大数据AI平台推出大模型后训练解决方案，通过全栈AI能力提供从算力到平台的一体化支撑，提升训练效率100%，适配多行业需求，打通大模型落地“最后一公里”。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

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。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。

本文详细介绍如何通过淘宝天猫商品详情数据接口采集商品信息。首先概述了常用接口（如taobao.item.get、tmall.item.get）的功能，可获取商品基础信息、描述及评价等。接着说明接入准备，包括注册认证、创建应用与申请权限，以及开发环境配置。最后提供采集流程指引，如通过商品链接或搜索接口获取ID，并以Python示例展示接口调用方法，助力开发者高效挖掘电商数据价值。

AI思维导图工具跨领域学习的好帮手

时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

淘宝订单相关API接口是电商自动化的核心工具，提供订单数据管理和物流追踪功能。开发者可通过HTTP协议调用，支持Python、Java等语言，响应JSON格式数据。主要功能包括：订单列表查询、订单详情获取和物流轨迹追踪。申请流程：注册账号（c0b.cc/R4rbK2），创建应用并生成App Key，申请所需接口权限如taobao.trades.sold.get、taobao.trade.fullinfo.get等。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。

使用 User-Agent 模拟浏览器行为的技巧

AI在自然语言处理中的突破：从理论到应用

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

TimeMOE是一种新型的时间序列预测基础模型，通过稀疏混合专家（MOE）设计，在提高模型能力的同时降低了计算成本。它可以在多种时间尺度上进行预测，并且经过大规模预训练，具备出色的泛化能力。TimeMOE不仅在准确性上超越了现有模型，还在计算效率和灵活性方面表现出色，适用于各种预测任务。该模型已扩展至数十亿参数，展现了时间序列领域的缩放定律。研究结果显示，TimeMOE在多个基准测试中显著优于其他模型，特别是在零样本学习场景下。

本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行，通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补，高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略，通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新，不断迭代直至满足终止条件，旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。

【7月更文第20天】随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业的应用日益广泛且深入，不仅推动了产业创新，也极大地提升了服务效率与质量。本文将聚焦于金融、教育、和交通三大领域，通过具体案例与技术解析，展现AI如何在这三个行业中发挥着革命性的作用。