Web3 的真相：天天喊去中心化，可中心到底“藏”在哪？

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。

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PyCharm 来自 JetBrains，是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境（IDE）。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码，同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法，还是在工程化场景中搭建完整项目，PyCharm 用起来都很顺手。

1688订单API是阿里巴巴B2B平台的核心接口，支持订单全生命周期管理。采用RESTful架构，返回JSON数据，可查询订单状态、商品及物流等50+字段，适用于电商整合与数据分析。支持分页、多条件筛选与状态更新，助力自动化运营。

EMR AI 助手开启公测，通过合理利用 EMR AI 助手的各项功能，可以快速查询资源信息、唤起相关操作、诊断组件异常、获取技术支持等，能帮您提升运维效率和操作体验。

本手册以企业 CRM 搭建与统一身份认证接入为场景，先说明环境要求与模块确认，再讲 ECreator 建 CRM 的应用、数据模型、页面及流程设计，后述 QuickSSO 认证中心配置、权限分配与测试，还提及效果验证与常见问题排查，助用户掌握二者协同应用。

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。

当“材料”变聪明：智能材料如何让生物医学设备更懂你

本指南系统解析Kubeflow Trainer架构，涵盖核心设计、目录结构与代码逻辑，结合学习路径与实战建议，助你掌握这一Kubernetes原生机器学习训练平台的原理与应用。

当前人工智能前沿研究的一个重要方向：构建能够自主学习、调用工具、积累经验的小型智能体（Agent）。 我们可以称这种系统为“终身学习型智能体”或“自适应认知代理”。它的设计理念就是： 不靠庞大的内置知识取胜，而是依靠高效的推理能力 + 动态获取知识的能力 + 经验积累机制。

数据才是真救命的：聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过Copilot智能助手可实现自然语言交互生成代码，提升数据开发效率。支持SQL/Python代码生成、优化及Notebook文件创建，适用于数据分析与算法构建，助力企业高效开发。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。

卷积神经网络（CNN）通过局部感知和权值共享两大特性，成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算，结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。

智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。

本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。

本文介绍了如何利用阿里云 PAI AutoML 平台，在20分钟内构建高精度的电商销量预测模型。内容涵盖项目背景、数据准备与预处理、模型训练与优化、部署应用及常见问题解决方案，助力企业实现数据驱动的精细化运营，提升市场竞争力。

数据不是“油”，是“命”：聊聊数据伦理这件小事

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。

本文介绍了如何构建一个反检测爬虫以爬取Amazon商品信息。通过使用`undetected-chromedriver`规避自动化检测，修改`navigator.webdriver`属性隐藏痕迹，并结合代理、Cookie和User-Agent技术，实现稳定的数据采集。代码包含浏览器配置、无痕设置、关键词搜索及数据提取等功能，同时提供常见问题解决方法，助你高效应对反爬策略。

vscode代码推送到github库菜鸡专用教程

本内容介绍了阿里云PAI FeatureStore的功能与使用方法，涵盖离线和在线特征管理、实时特征视图、行为序列特征视图、FeatureStore SDK的多语言支持（如Go、Java、Python）、特征生产简化方案、FeatureDB存储特性（高性能、低成本、及时性）、训练样本导出以及自动化特征工程（如AutoFE）。同时提供了相关文档链接和技术细节，帮助用户高效构建和管理特征工程。适用于推荐系统、模型训练等场景。

本文开启“手把手教你入门强化学习”专栏，介绍强化学习基础概念及实践。强化学习通过智能体与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，适用于复杂动态决策问题。文章讲解智能体、环境等核心概念，并使用Gym库进行案例实操，如CartPole和MountainCar环境的代码实现。最后预告下期将深入马尔科夫决策过程（MDP）。适合初学者系统了解强化学习并动手实践。创作不易，欢迎关注、点赞与收藏！

时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

大学生就业信息管理系统基于现代经济快速发展和信息化技术的升级，旨在通过软件工具提升数据管理效率。该系统利用SSM框架、Java语言和Mysql数据库开发，实现数据的科学化、规范化与自动化管理。系统界面简洁美观，功能模块布局合理，提供高效的数据处理能力，并注重数据安全。通过此系统，管理者能够快速处理大量信息，提高工作效率，同时确保数据的安全性和可靠性。关键词：大学生就业信息管理系统；SSM框架；Mysql；自动化。

本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥，申请接口权限。接着，通过构建请求、生成签名、调用接口（如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`）及处理响应，实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法，并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。

小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。

如何利用Java和Kotlin实现动态网页内容抓取

本解读了阿里云 AI搜索整体方案。

Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。