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

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

聚合电商API接口平台整合淘宝、天猫、京东等多平台API，提供一站式数据服务。核心功能包括数据整合、多平台搜索、详细解析与定制化服务，助力商家高效管理订单、优化商品推荐及支持数据驱动决策。平台注重智能化、个性化与全渠道发展，保障数据安全，推动业务增长。

如何避免爬虫因Cookie过期导致登录失效

使用 Godot 开发游戏的通用流程

用 Godot 开发像素风《饥荒》的流程

Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型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。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术

AI预测体育比赛结果依赖于历史数据、球员表现、球队状态等多因素。通过数据收集与处理、机器学习模型（如回归分析、神经网络）、模拟与蒙特卡洛方法、实时数据分析及自然语言处理等技术，AI能识别影响比赛的关键模式，评估胜负概率，并结合统计学与优化算法不断调整预测，提升准确性。

Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照，确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复，保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义，前者确保每个数据仅处理一次，后者允许重复处理但不会丢失数据。此外，Flink 提供多种重启策略，如固定延迟、失败率和无重启策略，以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint，用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。

pytorch + pycharm

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。

EMR StarRocks 线上公开课第1期 ，直播主题：EMR Serverless StarRocks3.x，极速统一的湖仓新范式。

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。

面向智能驾驶（辅助驾驶、自动驾驶）场景下的语义分割任务，由于非结构化场景的复杂性，是一个非常具有挑战性的任务，所以有许多研究者和研究机构公开了很多相关的数据集推动语义分割领域的发展。本文主要介绍Cityscapes数据集。

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/）。

本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。

RAG通过检索与生成结合，提升大模型在企业场景的准确性与安全性。分块策略是其核心，直接影响检索效果与答案质量。本文系统解析五种主流分块方法——固定大小、语义、递归、基于结构及LLM分块，对比优缺点与适用场景，助力构建高效、可靠的RAG系统。

本课程聚焦微服务保护核心技能，涵盖雪崩问题、熔断降级、限流隔离等机制，学习Sentinel实现熔断、降级、限流策略配置，掌握FallbackFactory降级逻辑编写，理解CAP原理与Seata分布式事务，全面提升微服务高可用设计能力。

数据共享又怕泄露？聊聊隐私计算：让数据“可用不可见”的绝活儿

本研究基于用户评论分析，构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术，挖掘游客真实偏好，结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发，提升旅游决策效率与体验质量，推动旅游产业智能化发展。

本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术，融合大数据与AI算法，构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求，智能推荐营养方案，助力科学饮食与健康管理。

Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba，可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性，显著提升系统性能与扩展能力，适用于复杂 AI 业务场景。

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具，支持Legacy BIOS和UEFI模式，可直接启动多个ISO文件（无需解压），兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘，拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网：https://www.ventoy.net，GitHub：https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。

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。

数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？

数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。

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。

本解读了阿里云 AI搜索整体方案。

随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括：1) 代理服务器无法连接：检查网络、防火墙和代理服务状态；2) 认证失败：确认凭据和配置；3) 请求超时：增加超时时间、检查后端服务和网络延迟；4) 缓存问题：清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存；5) SSL/TLS问题：正确配置证书并确保客户端信任；6) 访问控制问题：检查ACL和日志；7) 性能问题：监控资源、负载均衡和优化配置；8) 日志记录与分析问题：启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题，可以更有效地管理HTTP代理。

阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录

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。