新手向 Python:VsCode环境下Manim配置
该文介绍了如何准备和配置开发环境以使用Manim,主要包括两个步骤:一是准备工作,需要下载并安装VsCode和Anaconda,其中Anaconda需添加到系统PATH环境变量,并通过清华镜像源配置;二是配置环境,VsCode中安装中文插件和Python扩展,激活并配置虚拟环境。最后,安装ffmpeg和manim,通过VsCode运行测试代码验证配置成功。
Hive 解析 JSON 字符串数据的实现方式
Hive 提供 `get_json_object` 函数解析 JSON 字符串,如 `{"database":"maxwell"}`。`path` 参数使用 `$`、`.`、`[]` 和 `*` 来提取数据。示例中展示了如何解析复杂 JSON 并存储到表中。此外,Hive 3.0.0及以上版本内置 `JsonSerDe` 支持直接处理 JSON 文件,无需手动解析。创建表时指定 `JsonSerDe` 序列化器,并在 HDFS 上存放 JSON 文件,可以直接查询字段内容,方便快捷。
归一化技术比较研究:Batch Norm, Layer Norm, Group Norm
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。
Flink启动问题之job启动失败如何解决
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。
掌握时间序列特征工程:常用特征总结与 Feature-engine 的应用
本文介绍了时间序列特征工程,包括滚动统计量、滞后特征、差分和变换等技术,用于提升机器学习模型性能。文章还推荐了Python库`feature-engine`,用于简化特征提取,如处理缺失值、编码分类变量和进行时间序列转换。示例代码展示了如何使用`feature-engine`提取时间戳信息、创建滞后特征和窗口特征。通过创建管道,可以高效地完成整个特征工程流程,优化数据预处理并提高模型效果。
Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习
Chronos框架预训练时间序列模型,将序列值转为Transformer模型的tokens。通过缩放、量化处理,模型在合成及公共数据集上训练,参数量20M至710M不等。优于传统和深度学习模型,展示出色零样本预测性能。使用分类交叉熵损失,支持多模态输出分布学习。数据增强策略包括TSMix和KernelSynth。实验显示大型Chronos模型在概率和点预测上超越多种基线,且微调小型模型表现优异。虽然推理速度较慢,但其通用性简化了预测流程。论文探讨了优化潜力和未来研究方向。
大模型时代的人工智能+大数据平台,加速创新涌现
2023年10月31日,2023云栖大会上,阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布阿里云人工智能+大数据平台升级发布,以服务大模型时代下各行各业的业务创新。
阿里云 Elasticsearch 使用 RRF 混排优化语义查询结果对比
Elasticsearch 从8.8版本开始,新增 RRF,支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序,返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序,通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序,可以提升排序的准确性。
实时数仓入门训练营:Hologres性能调优实践
《实时数仓入门训练营》由阿里云研究员王峰、阿里云高级产品专家刘一鸣等实时计算Flink版和 Hologres 的多名技术/产品一线专家齐上阵,合力搭建此次训练营的课程体系,精心打磨课程内容,直击当下同学们所遇到的痛点问题。由浅入深全方位解析实时数仓的架构、场景、以及实操应用,7 门精品课程帮助你 5 天时间从小白成长为大牛!
【最佳实践】如何运用DataWorks数据同步功能,将Hadoop数据同步到阿里云Elasticsearch上
如何通过DataWorks数据同步功能,将Hadoop数据同步到阿里云Elasticsearch上,并进行搜索分析。
基于云边协同的电线电缆押出机智能调机解决方案设计与落地
本方案基于云边协同架构,融合阿里云云原生技术,破解线缆行业押出机调机效率低、原料损耗高、数据孤岛等难题;边缘毫秒级实时控制+云端Al训练优化,实现调机提效80%、降耗60%,部署快、运维省、可扩展
1949AI 轻量化 AI 自动化 本地自动化工具 + 浏览器自动化 + Agent 自动化工具 小说连载生成技术实践
1949AI 轻量化 AI 自动化 本地自动化工具 + 浏览器自动化 + Agent 自动化工具 小说连载生成技术实践
1949AI 轻量化 AI 自动化 本地自动化工具浏览器自动化 Agent 自动化工具 自动化运维状态监测与消息推送技术实践
1949AI是一款轻量化AI自动化工具,专注本地化、低资源、零配置运维实践。支持浏览器自动化监测、状态智能判定、本地日志存储与消息推送,适配低配电脑与个人/小型团队,安全合规、开箱即用。(239字)
京东商品详情数据一键获取,item_get API接口讲解
京东item_get是获取单商品详情的核心API,支持一键拉取标题、价格、SKU、库存、详情HTML等结构化数据,适用于反向海淘、代购、ERP同步及比价分析等场景,分基础版与完整版,需认证授权后调用。(239字)
数仓入门篇-维度模型与第三范式
第三范式(3NF)是关系数据库规范化核心标准,要求消除传递依赖,确保数据无冗余、“一事一地”。维度模型则面向分析优化,采用星型结构与反规范化设计,以牺牲存储换查询性能与业务可读性。二者各适其用:3NF用于OLTP系统保一致性,维度模型用于OLAP场景提分析效率。(239字)
大模型太慢?别急着上 GPU 堆钱:Python + ONNX Runtime 优化推理性能实战指南
大模型太慢?别急着上 GPU 堆钱:Python + ONNX Runtime 优化推理性能实战指南
2026年:大规模为Agent构建基础设施(API、数据、环境) 这不是简单的技术迭代,而是整个产业重心的转移
今天目睹AI Agent“巨硬”私有化部署奇迹:它自主打开浏览器、登录12306、查询深圳→宜春高铁票并关闭页面!这背后是2026年AI新范式——以Cloudflare“Markdown for Agents”降本增效,MiniMax M2.5以1美元/小时实现普惠智能。AI正从“能说会写”迈向“真干实事”,基础设施革命已来。
想让大模型更懂你?从原理到实践,详解高效微调的全流程
本文深入解析大模型微调中的核心参数调优与显存优化策略,涵盖学习率、训练轮数、批量大小、截断长度、LoRA秩五大关键参数的原理、调参技巧及显存影响,并结合LLaMA-Factory实战演示高效微调全流程,助你低成本、高质地打造专属AI助手。(239字)
让大模型“开小灶”:手把手教你打造能聊业务的专属AI
本文深入浅出解析AI微调(Fine-tuning)技术:揭示通用大模型“懂常识却不懂行”的根源,详解LoRA等高效微调原理,对比RAG适用场景,并提供数据准备、LoRA训练、效果评估到部署的四步实践指南。助力业务人员低成本打造专属行业AI助手。(239字)
京东商品详情 API(jd.item_get)
京东商品详情API(jd.item_get)是京东开放平台提供的标准化REST接口,支持获取商品标题、价格、库存、规格、促销及售后等全量信息,适用于数据采集、价格监控、比价工具及代购系统等场景。
PPO 真正的应用场景,和你想的可能不一样
PPO并非“万能增强器”,而是精准解决模型“行为偏好错位”的工具:当模型“会但总选错”(如安全拒答生硬、风格不稳、高风险下过度自信)时,PPO通过人类偏好反馈重塑其选择倾向;若问题本质是“不会”,则PPO无效甚至有害。用对场景,事半功倍。
智能体来了:生产企业如何用AI赚钱
在“智造”转型浪潮下,AI已成为制造企业发展的必选项。本文系统解析AI在研发、生产、供应链、管理等场景的应用路径,提出从数据筑基到智能体落地的四阶段实施框架,揭示避免技术陷阱、组织阻力的关键策略,助力企业以价值驱动、稳步推进智能化升级。
开源大模型微调对比:选对模型,让定制化更高效
本文对比Llama 3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型在中文场景下的微调表现,从算力门槛、数据效率、任务适配性等维度分析,结合实战案例与主观评估,为开发者提供选型建议,助力高效构建定制化AI模型。
2026年 AI LLM API 开发趋势:技术、架构与应用深度探讨
2026年,LLM API已成为企业开发核心。本文详解API调用、Prompt工程、多轮对话与流式输出,结合聚合平台如poloapi.top,助力开发者高效构建AI应用,把握技术前沿。
让AI真正读懂长文本的秘密武器
通义实验室推出QwenLong-L1.5,基于Qwen3-30B-A3B打造的长文本推理专家。通过高质量多跳数据合成、稳定强化学习算法与突破窗口限制的记忆框架,系统性解决长文本“学不好、用不了”难题,在多跳推理、超长上下文等任务中媲美GPT-5与Gemini。
Redis集群伸缩,转移插槽失败
Redis集群出现节点配置不一致,提示slot 0处于importing状态。需登录对应实例,执行`cluster setslot 0 stable`命令,恢复slot稳定状态,修复问题后再进行集群重平衡操作。注意根据实际slot ID调整命令参数。
构建AI智能体:七十三、模型的成绩单:一文读懂损失函数,看懂AI如何学习
本文系统介绍了损失函数在机器学习中的核心作用。首先通过类比教学场景,阐释损失函数作为模型"导师"的重要性。随后详细解析了回归任务中的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE),通过房价预测案例展示了它们对误差的不同处理方式。在分类任务部分,重点讲解了二分类和多分类交叉熵损失函数,使用垃圾邮件识别和图像分类等实例,说明这些函数如何通过概率计算来评估预测准确性。文章通过可视化图表直观呈现了不同损失函数的特点,并强调损失函数作为模型优化的指南针,其设计直接影响学习效果。
GEO 优化必备:RAG 技术全解析(基于知识密集型 NLP 经典论文)
2020 年论文提出的 RAG(检索增强生成),专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定,先精准抓取相关知识片段,再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练,检索与生成协同优化,事实准确率显著提升,幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识,还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需,推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。
AI 十大论文精讲(八):知识蒸馏如何让大模型 “瘦身不减能”
本篇解读DistilBERT,一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题,DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏,结合三重损失与轻量化设计,在保留97%性能的同时,模型缩小40%,推理提速60%,推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。
0 基础建站?PageAdmin CMS 10 分钟搞定,源码免费拿!
PageAdmin CMS 为无编程基础用户提供高效建站方案。步骤包括:准备服务器、域名及源码;上传源码并配置数据库;通过安装向导完成基础设置;在后台创建栏目、填充内容;测试功能后上线。全程无需编程,简单操作即可搭建独立网站,支持后续维护与扩展。
Elasticsearch 8.17 智能检索升级全攻略
Elasticsearch 作为一款强大的搜索与分析引擎,支持传统检索、AI 搜索(如语义检索、RAG、多模态检索)及智能运维场景,结合阿里云AI搜索开放平台提供一站式解决方案。 本文介绍了最新发布的 Elasticsearch 8.17 检索增强型应用在性能和功能上的特性。同时本文介绍了利用容量规划工具优化资源分配,特别适合 AI 应用和高弹性场景,为用户提供高性能、低成本、易扩展的搜索服务。
ICLR2026 !SAM3重磅来袭:能“听懂人话”的分割模型,性能狂飙2倍
Lab4AI.cn覆盖全周期科研支撑平台,提供论文速递、AI翻译和AI导读工具辅助论文阅读;支持投稿论文复现和Github项目复现,动手复现感兴趣的论文;论文复现完成后,您可基于您的思路和想法,开启论文创新与成果转化。
速卖通商品详情API秘籍!轻松获取SKU属性数据
速卖通商品详情API(aliexpress.item.get)支持通过编程获取商品标题、价格、SKU、库存、销量、物流模板、评价及店铺信息,适用于价格监控、选品分析等场景。接口支持多语言返回,采用AppKey+AppSecret+Token认证,需签名验证,确保安全调用。
拼多多商品详情API技术指南
拼多多商品详情API(pdd.goods.detail.get)支持通过商品ID获取商品标题、价格、销量、图片、库存及评价等详细信息,适用于电商数据分析、竞品监控与价格策略优化,返回标准JSON格式,便于集成开发。
脑机接口(BCI):从信号到交互的工程实践
蒋星熠Jaxonic以“星际旅人”之姿,深耕脑机接口(BCI)工程实践。本文从系统架构、信号处理到解码算法,融合代码示例与可视化,剖析EEG/EMG非侵入式方案的落地挑战。聚焦延迟、准确率与用户体验,在噪声中构建稳定闭环,探索意念交互的可解释性与可靠性,助力极客穿越“噪声星云”,驶向人脑的奇妙行星。(238字)
用Context Offloading解决AI Agent上下文污染,提升推理准确性
上下文工程是将AI所需信息(如指令、数据、工具等)动态整合到模型输入中,以提升其表现。本文探讨了“上下文污染”问题,并提出“上下文卸载”策略,通过LangGraph实现,有效缓解长文本处理中的信息干扰与模型幻觉,提升AI代理的决策准确性与稳定性。
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
本文深入解析了近端策略优化(PPO)算法的核心原理,并基于PyTorch框架实现了完整的强化学习训练流程。通过Lunar Lander环境展示了算法的全过程,涵盖环境交互、优势函数计算、策略更新等关键模块。内容理论与实践结合,适合希望掌握PPO算法及其实现的读者。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。