LangChain作为主流大语言模型应用框架，其高级组件常被忽视。本文详解10个高价值但低使用率的核心组件，如语义检索、多模板路由、智能查询转换等，结合技术原理与实践案例，助开发者构建更高效、智能、适应性强的AI系统，提升应用性能与业务价值。

别光知道存数据库了，数据建模才是王道！（入门指南+实战代码）

在足球数据分析中，AI概率学预测主要用于大小球和让球盘口的分析。大小球预测通过历史数据、机器学习和实时数据动态调整进球数；让球分析则利用Elo评分等评估实力差距，结合盘口数据预测比赛结果。数据来源包括历史比赛、球队和球员信息及外部因素。模型选择涵盖回归、分类和时间序列模型，并通过交叉验证、误差分析进行优化。实际应用包括制定投注策略、风险管理及开发自动化系统。代码示例展示了使用随机森林回归模型预测进球数的过程。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

音乐是灵魂的语言，歌词则是承载灵魂的载体。本文介绍写歌词的基础技巧，包括寻找灵感、确定主题、构建结构和运用语言，同时推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助力你走进丰富多彩的音乐世界。

本文详细解析了大语言模型（LLM）的采样策略及其关键参数，如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布，通过采样策略选择标记并附回输入，形成循环。文章介绍了对数概率（logprobs）、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念，并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数，可以优化LLM输出的质量和创造性。最后，文章提供了实验性尝试的建议，帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎，展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。

本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。

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别让顾客“用脚投票”：餐饮行业如何用数据把体验做“香”

本研究基于Python大数据技术构建特产推荐系统，旨在解决旅游消费中信息不对称、推荐精准度低等问题。融合用户行为与特产属性数据，运用机器学习算法实现个性化推荐，提升用户体验与产业效益。

推送报错403怎么办？vscode推送项目到github

通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型，并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

【8月更文第29天】在深度学习中，数据加载是整个训练流程中的一个关键步骤。为了最大化硬件资源的利用率并提高训练效率，使用高效的数据加载策略变得尤为重要。本文将探讨如何通过异步加载和多线程/多进程技术来优化 DataLoader 的性能。

【8月更文第26天】近年来，游戏行业的发展突飞猛进，特别是在图形表现力和技术实现上。《黑神话：悟空》是一款备受期待的动作角色扮演游戏，该游戏在早期开发阶段使用了Unity引擎，但为了追求更高的视觉质量和更强大的技术能力，开发团队决定将其迁移到Unreal Engine 4 (UE4)。本文将探讨这一迁移过程中的技术挑战与机遇。

批量采集抖音商品详情，建议使用API接口。步骤包括：注册抖音开放平台获取App Key和Secret，调用商品详情API接口传入商品ID及相关参数，解析返回的JSON获取商品信息（如名称、价格、主图和SKU）。此外，接口列表提供商品搜索、销售量查询、历史价格、订单管理等多种功能。已封装的API接口地址：c0b.cc/R4rbK2，可测试并联系获取SDK文件。

现在最火的莫过于GPT了，也就是大规模语言模型(LLM)。“LLM” 是 “Large Language Model”（大语言模型）的简称，通常用来指代具有巨大规模参数和复杂架构的自然语言处理模型，例如像 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）这样的模型。这些模型在处理文本和语言任务方面表现出色，但其庞大的参数量和计算需求使得它们被称为大模型。当然也有一些自动生成图片的模型，但是影响力就不如GPT这么大了。

本文介绍如何搭建3D目标检测框架，使用docker快速搭建MMDetection3D的开发环境，实现视觉3D目标检测、点云3D目标检测、多模态3D目标检测等等。

Python算法——插入排序

机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost

大模型:人工智能发展的引擎

本文简要梳理知识图谱的前世今生及其分类

推荐10种数据分析思维，让你在工作中带来“灵光一闪”的感觉 本文来源于阿里开发者公众号

分片无法分配情况的一些解决办法

“脏”数据毁一生？教你用大数据清洗术，给数据洗个“澡”！

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。

MCP 实战：用配置与真实代码玩转 GitHub 集成

2025 AI 势能大会上，阿里云大数据 AI 平台持续创新，贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势，带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级，助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。

TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具，支持多种语法（如Lisp、JavaScript等），拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行（Windows、Linux等）、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外，它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点，以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口，广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。

微信公众号接口是微信官方提供的API，支持开发者通过编程与公众号交互，实现自动回复、消息管理、用户管理和数据分析等功能。本文深入探讨接口的定义、类型、优势及应用场景，如智能客服、内容分发、电商闭环等，并介绍开发流程和工具，帮助运营者提升用户体验和效率。未来，随着微信生态的发展，公众号接口将带来更多机遇，如小程序融合、AI应用等。

Stable-Diffusion 是目前热门的AIGC图像生成方案，通过开源与社区共享模型的方式，成为AI艺术与创意产业的重要工具。本文介绍通过阿里云快速搭建SD WebUI的服务，并有免费试用权益，适合新手入门。通过详细步骤指导，帮助读者轻松上手，享受创作乐趣。

未来，云上智能客服机器人将继续深化深度学习技术的应用，通过跨领域的知识融合和模型训练提升其在复杂场景下的理解和决策能力。同时，机器人将更加注重多模态交互技术的发展以提供更加自然流畅的交互体验。 4.2 情感智能与人性化服务 随着情感智能技术的不断发展，云上智能客服机器人将更加注重情感交互和人性化服务。机器人将能够识别用户的情感状态和需求偏好提供更加贴心和温暖的服务体验。

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

词云是文本数据可视化的工具，显示单词频率，直观、美观，适用于快速展示文本关键信息。 - 用途包括关键词展示、数据探索、报告演示、情感分析和教育。 - 使用`wordcloud`和`matplotlib`库生成词云，`wordcloud`负责生成，`matplotlib`负责显示。 - 示例代码展示了从简单词云到基于蒙版、颜色和关键词权重的复杂词云生成。 - 案例覆盖了中文分词（使用`jieba`库）、自定义颜色和关键词权重的词云。 - 代码示例包括读取文本、分词、设置词云参数、显示和保存图像。

在Harbor `v2.9.0`中，忘记密码可使用以下方法强制重置：通过`docker exec`进入harbor-db容器，使用SQL命令`update harbor_user set salt='',password='' where user_id = 1;`清空admin密码。然后重启Harbor，系统将要求初始化新密码。注意此操作涉及数据库交互，需谨慎执行。