【4月更文挑战第1天】本文介绍了JavaScript中DOM操作的基础和新手常犯错误，包括频繁查询DOM、不恰当的遍历、滥用innerHTML、忽视异步与DOM状态以及过度同步更新。建议包括缓存DOM引用、注意文本节点、慎用innerHTML以防止XSS、正确处理异步和批量更新。遵循最佳实践，开发者能提升代码质量和应用性能。

本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型（LLM）实现与训练优化上的创新工作。

一键实现数据采集和存储：Python爬虫、Pandas和Excel的应用技巧

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台，支持数据集成、数据开发、数据治理等功能；在本汇总中，我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答，以助用户在数据处理和分析工作中提高效率，降低难度。

LightGBM高级教程：高级特征工程【2月更文挑战第8天】

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

MATLAB | 插值算法 | 一维interpn插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。

视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步，使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台，支持数据集成、数据开发、数据治理等功能；在本汇总中，我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答，以助用户在数据处理和分析工作中提高效率，降低难度。

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

为了让更多用户了解到大麦网的商品详情，并能够方便地获取相关信息，大麦网推出了商品详情 API 接口。本文将介绍大麦网商品详情 API 接口的作用、使用方法和注意事项，帮助广大开发者更加方便地接入大麦网的产品。

Scipy 高级教程——稀疏矩阵【1月更文挑战第10篇】

1月20日深圳阿里中心，阿里云 x StarRocks 邀你现场体验云上极速湖仓实战营，从 0-1 轻松上手 StarRocks 湖仓分析。

DataX定时执行json脚本文件

requests库中Session对象超时解决过程

IoTDB服务安装教程-集群版

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

Python高级算法——K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）

Python高级算法——回溯法（Backtracking）

大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。

本文分享单目3D目标检测，DD3D 模型的论文解读，了解它的设计思路，论文核心观点，模型结构，以及效果和性能。

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）。

CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。

迁移学习(Transfer)、强化学习(Reinforcement) & 多任务

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

Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)

Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。

利用Pholcus框架提取小红书数据的案例分析

运筹优化技术在供应链领域应用介绍

随着深度学习大语言模型的不断发展，其模型结构和量级在快速演化，依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来，还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让开发者专注于大模型解决方案的开发，降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch，本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。

智能语音技术概述

要实现DataFrame的自定义排序，可以使用pandas库中的sort_values()函数。首先，需要导入pandas库，然后创建一个DataFrame，接着使用sort_values()函数对指定列进行排序。

本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作~

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/）。

我们生活在一个巨大创新的时代，开源人工智能模型的突破性进展几乎每周都会公布。这些非凡的发展提供了对未来的一瞥，展示了人工智能的潜力。但是，虽然其中一些模型附带交互式演示，但大多数项目仅共享数据集和模型权重。因此，对于非技术人员来说，亲身体验和探索这些新技术变得具有挑战性。