阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的监控组件功能进行详细解读。

账户间的拷屏功能就是这么低调地上线了。虽然操作非常简单，但是会涉及到一个用户识别码的新概念，拷屏过程中也会有一定的规则，所以还是向各位介绍具体操作。

RAG系统中，切分方式并非简单预处理，而是决定系统“如何犯错”的关键设计：语义切分将理解责任前置给embedding，易致“看错”；结构切分保留原文约束，暴露“没看到”，更可控。选型应基于错误成本，而非召回指标。

人机共生时代：AI 不是敌人，而是一起扛活的伙伴

Nginx反向代理是核心服务器架构技术，可实现请求转发、负载均衡、高可用与安全防护。它隐藏后端服务器，自动剔除故障节点，并支持SSL终止、缓存等高级功能，配置简洁灵活，广泛应用于高性能Web系统。

2026年，企业AI将从外置工具升级为内生认知组件：深度嵌入业务系统，实现流程级重构；依托状态感知、动态知识注入与跨系统调用三大支柱，推动“认知在线”。AI不再是辅助，而是流程中的智能单元。

本文系统阐述AI智能体开发方法论：突破“调参”思维，以感知、决策、执行、记忆四大架构为基，提出从场景锁定到评估优化的“五步跃迁法”，助力开发者构建具备行业深度与自主行动力的数字生命。（239字）

特征工程不该再靠人肉：聊聊 Feature Store 为什么是数据团队的分水岭

本文详解1688商品查询榜单API对接全流程，涵盖核心能力、前置准备、调用规范与实战避坑。通过热销榜、新品榜等多维数据，助力B2B选品分析、竞品监控与趋势预判，结合实操建议与进阶优化策略，赋能开发者高效构建数据驱动型业务。

文章带你全面的回顾2025年高德空间智能开发者大赛的全部过程，从初赛到决赛，精彩纷呈，不仅有对参赛项目的介绍，也对本次活动中的硬核技术和产品功能进行了深度介绍。同时也分享了博主的参赛历程，所思所感，请您指正。

AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术，正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互，实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”，支持定制化形象与实时交互，助力政企数字化升级。行业快速发展的同时，也面临隐私、伦理与标准化挑战，需多方协同推进。

大模型涌现能力的出现标志着人工智能发展的一个重要转折点。这些能力不是通过专门编程获得的，而是模型规模达到临界点时自然产生的质变。这种现象不仅证明了规模在人工智能发展中的关键作用，也为我们理解智能的本质提供了新的视角。涌现能力的出现预示着人工智能正从专门化工具向通用智能系统转变。随着模型规模的继续扩大和架构的不断优化，我们可能会看到更多令人惊讶的能力涌现。

在云原生时代，信任已成为技术发展的基础设施。本文深入剖析为何“信任”决定开源项目、API与云产品的成败，并从行为一致、承诺可验证、错误修复、输出稳定四大技术维度，揭示构建长期信任的实操路径，助力开发者实现可持续增长。

本文记录了一次Paimon数据湖与RocksDB集成服务中反复出现的内存溢出（OOM）问题排查全过程。通过MAT、NMT、async-profiler等工具，结合监控分析与专家协作，最终定位到RocksDB通过JNI申请的堆外内存未释放是根因，并分享了转向Flink写入Paimon的解决方案及排查思路，为类似技术栈提供借鉴。（239字）

本手册由油炸小波设计提示词、Manus创作，系统梳理大语言模型核心概念，涵盖基础原理、训练技术、优化压缩、推理应用、评估调试及伦理安全六大模块，深入浅出解析LLM关键技术术语。

本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统，利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势，结合Django框架与MySQL数据库，构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据，运用机器学习算法挖掘用户偏好，实现精准推荐；借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化，直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验，也助力旅游企业优化产品设计与营销策略，推动行业数字化转型与智能化发展。

元幂境认为，AR技术正革新产品质量检测，通过虚实融合提升精度、降低门槛、强化培训与协作，广泛应用于制造、电子、医疗及航空航天领域，未来结合AI将迈向智能检测新阶段。

本指南带你深入 Kubeflow Pipelines 架构，从零掌握 ML 工作流编排。涵盖核心组件、代码结构、开发调试及贡献流程，结合实战练习与学习路径，助你由使用者进阶为贡献者。

速卖通商品列表API支持关键词搜索、分类筛选、多语言返回及分页排序功能，适用于比价系统、库存监控、市场研究等场景。开发者可快速获取商品数据，构建自动化应用。

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。

大语言模型推理能力不断提升，从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought（CoT），通过展示推理过程显著提升模型表现。随后，Tree-of-Thought（ToT）和Graph-of-Thought（GoT）相继出现，推理结构由线性链条演进为树状分支，最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传，ToT支持多路径探索与回溯，GoT则实现非线性、多维推理，适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系，推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。

本资源介绍如何通过小红书官方API获取笔记评论数据，包含评论内容、用户信息、点赞数等关键字段。支持分页请求，适用于舆情分析、用户研究及市场调研。提供完整Python调用示例，涵盖请求签名、响应解析等核心流程，助力高效获取结构化评论数据。

针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端，阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架，解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题，确保请求不丢失、实例不过载。

本项目为一个完整的JavaWeb应用案例，采用Spring Boot 3、Vue 3、MySQL、Redis等最新技术栈，涵盖前后端分离架构设计、RESTful API开发、JWT安全认证、Docker容器化部署等内容，适合掌握企业级Web项目全流程开发与部署。

阿里云MaxCompute是快速、全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，提供海量数据存储与计算服务。支持多种计算模型，适用于大规模离线数据分析，具备高安全性、低成本、易用性强等特点，助力企业高效处理大数据。

本文介绍了如何使用Java调用SMTP协议发送邮件，涵盖SMTP基本概念、JavaMail API配置、代码实现及注意事项，适合Java开发者快速掌握邮件发送功能集成。

本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。

为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。

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。

本文详解如何通过量化与批处理优化，在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略，提升吞吐量并降低延迟，适用于大规模语言模型部署实践。

无头CMS是一种内容管理系统，它将前端和后端分离，只关注内容的创建和管理，而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起，即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦，提供了一种更加灵活的方式来处理内容。

5G时代，别让能耗成为“隐形杀手”——聊聊5G网络的能耗管理

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

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。

### 淘口令 API 及相关服务简介 **一、淘口令 API（item_password）** - **功能**：将淘口令转换为商品链接或获取商品信息，支持生成自定义淘口令。 - **申请流程**：注册账号、创建应用、获取凭证、申请权限。 - **调用示例（Python）**：通过签名和请求参数调用接口，生成淘口令。 **二、第三方 API 服务** - **适用场景**：简化开发流程，支持高佣转链、淘口令解析等功能。 - **推荐接口**：万能淘口令生成、淘口令解析真实 URL。

揭秘量子纠缠与量子通信：未来信息技术的革命

本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。

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。