Markdown爱好者推荐PicGo软件搭配免费图床服务SMMS，解决在Markdown中插入图片的困扰。PicGo支持多种图床，如腾讯云、阿里云和免费的SMMS，提供拖拽上传、压缩图片功能。通过VSCode或Typora配合PicGo插件，能实现图片自动上传并转换为Markdown格式。SMMS提供5GB免费存储，足够个人博客使用。

Python高级算法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

本文主要介绍在OpenCV用使用双目摄像头，包括：打开单目摄像头、设置摄像头参数、拍照、录制视频。

基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。

分片无法分配情况的一些解决办法

当年轻人不再去KTV，我们该如何用数据读懂文化消费？

本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码，并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧，帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。

京东图片搜索API基于图像识别技术，支持通过上传图片或图片URL搜索相似商品，提供智能匹配、结果筛选、分页查询等功能。适用于比价、竞品分析、推荐系统等场景。支持Python等开发语言，提供详细请求示例与文档。

Step-Audio2是StepFun于2024年推出的中文语音克隆大模型，支持“一句话克隆+情感可控+实时流式”一体化生成，参数总量300M，首包延迟低至120ms，MOS达4.4+，采用Apache-2.0协议开源，适配商业应用，是当前中文TTS领域开源落地门槛最低的方案之一。

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。

本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真，对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境，输出各算法的路径规划结果，展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑，并附有测试运行图示，适用于机器人路径规划研究与教学演示。

动态网页爬取：Python如何获取JS加载的数据？

本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。

淘宝订单相关API接口是电商自动化的核心工具，提供订单数据管理和物流追踪功能。开发者可通过HTTP协议调用，支持Python、Java等语言，响应JSON格式数据。主要功能包括：订单列表查询、订单详情获取和物流轨迹追踪。申请流程：注册账号（c0b.cc/R4rbK2），创建应用并生成App Key，申请所需接口权限如taobao.trades.sold.get、taobao.trade.fullinfo.get等。

Ollama是一个开源平台，用于本地部署和管理大型语言模型（LLMs），简化了模型的训练、部署与监控过程，并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行，如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置，Ollama提供了灵活的环境变量设置，以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI，一个自托管且功能丰富的Web界面，用户可以更便捷地管理和使用这些大模型，即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外，通过配置特定环境变量，解决了国内访问限制的问题，例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。

免费的视频增强模型Video2X

【8月更文第22天】随着信息技术的发展，软件项目的复杂度不断提高，传统的瀑布式开发模式越来越难以适应快速变化的市场需求。为了解决这些问题，敏捷开发方法应运而生。本文将探讨敏捷开发的核心理念、敏捷宣言与原则、Scrum框架、Kanban方法以及相关的敏捷实践与工具。

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

有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。

```markdown 🚀 Kafka 生产消费流程揭秘：Producer 创建守护线程Sender，消息经拦截器→序列化器→分区器→缓冲区。批量发送基于batch.size或linger.ms条件。acks参数控制可靠性，从0（最快但不可靠）到all（最可靠）。消息重试和元数据返回确保不丢失。关注“软件求生”公众号，探索更多技术！ ```

EasyAnimate是人工智能平台PAI自主研发的DiT-based视频生成框架，它提供了完整的高清长视频生成解决方案，包括视频数据预处理、VAE训练、DiT训练、模型推理和模型评测等。可以使用EasyAnimate进行任意风格视频模型的训练和推理，还可以在预训练模型的基础上，通过少量图片的LoRA微调来改变生成视频的风格。

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。

【5月更文挑战第4天】本文探讨了Go语言在微服务架构中的应用，强调了单一职责、标准化API、服务自治和容错设计等原则。同时，指出了过度拆分、服务通信复杂性、数据一致性和部署复杂性等常见问题，并提出了DDD拆分、使用成熟框架、事件驱动和配置管理与CI/CD的解决方案。文中还提供了使用Gin构建HTTP服务和gRPC进行服务间通信的示例。

Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模型推出了多个规模，从0.5B到72B，满足不同的计算需求。此外，该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型，为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen1.5模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。

NumPy 高级教程——GPU 加速【1月更文挑战第4篇】

平常的目标检测是平行的矩形框，“方方正正”的；但对于一些特殊场景（遥感），需要倾斜的框，才能更好贴近物体，旋转目标检测来啦~

AI 模型：数据收集和清洗

区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测

今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇，简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来，从而实现一个极简的联网版ChatGPT。

介绍Pytorch中数据读取-Dataset、Dataloader 、TensorDataset 和 Sampler 的使用

在生产环境中，Elasticsearch 集群的证书可能会因为过期而导致集群无法正常工作。为了避免这种情况的发生，我们需要及时更新证书，并保证更新证书的过程中保持 Elasticsearch 集群的高可用性和数据安全性。