《用户体验五要素》介绍了构建成功用户体验设计的五个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和表现层。战略层明确产品目标与用户需求；范围层定义功能和内容需求；结构层规划交互与信息架构；框架层设计界面、导航和信息布局；表现层则通过视觉设计创造感知体验。每一层都依赖于其下一层，形成自下而上的连锁效应，确保各要素相互作用，共同实现用户体验目标。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。

本解读了阿里云 AI搜索整体方案。

信息检索增强生成（RAG）是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术，能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，增强模型的输入，从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架，如Haystack、RAGFlow、txtai等，每个框架都有独特的功能和特性，适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性，还增强了过程的透明度和可解释性。

该程序使用MATLAB 2022a版实现路线规划，通过排序节点权值并运用Prim算法生成最小生成树完成网络规划。程序基于TSP问题，采用遗传算法与粒子群优化算法进行路径优化。遗传算法通过编码、选择、交叉及变异操作迭代寻优；粒子群优化算法则通过模拟鸟群觅食行为，更新粒子速度和位置以寻找最优解。

在使用Python的Selenium库进行网页爬虫开发时，翻页操作是常见需求。本文详细介绍如何通过Selenium实现翻页，包括定位翻页控件、执行翻页动作以及等待页面加载等关键步骤，并提供了基于“下一页”按钮和输入页码两种方式的具体示例代码。此外，还特别提醒开发者注意页面加载完全、动态内容加载及反爬机制等问题，确保爬虫稳定高效运行。

【10月更文挑战第2天】在移动互联网时代，用户经常需要从网页无缝跳转到移动应用中。这种跳转不仅需要提供流畅的用户体验，还要确保安全性。本文将深入探讨如何利用Universal Links（仅限于iOS）和Android App Links技术实现这一目标，并分析其安全性。

这是一组用于定制浏览器行为的命令行参数，包括但不限于：不停用过期插件、放行非安全内容、允许应用中心脚本、停用GPU加速视频、禁用桌面通知、禁用拓展及各类API、调整缓存设置、启用打印预览、隐身模式启动、设定语言、使用代理服务器、无头模式运行等。通过这些参数，用户可以根据需求灵活调整浏览器功能与性能。

【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

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人工智能（AI）正迅速变革世界，从自动驾驶到智能助手，乃至艺术创作领域。AI不仅能生成多样风格的艺术品，还能创造新艺术形式。例如，利用Python和深度学习库可将普通照片转化为梵高风格的画作。此外，AI还助力建筑设计，通过生成对抗网络（GAN）快速生成建筑草图。在医疗领域，AI支持个性化医疗决策，如通过随机森林算法预测心脏病风险。AI不仅象征技术飞跃，更预示着未来生活的无限可能。

在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。

该文阐述了如何结合LlamaIndex和LangChain构建一个扩展性和定制性强的代理RAG应用。LlamaIndex擅长智能搜索，LangChain提供跨平台兼容性。代理RAG允许大型语言模型访问多个查询引擎，增强决策能力和多样化回答。文章通过示例代码展示了如何设置LLM、嵌入模型、LlamaIndex索引及查询引擎，并将它们转换为LangChain兼容的工具，实现高效、精准的问题解答。通过多代理协作，系统能处理复杂查询，提高答案质量和相关性。

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

白皮书展望了SPG与LLM双向驱动的技术架构。通过基于SPG构建统一的图谱技术框架，可以屏蔽复杂的技术细节以支持新业务的快速部署，真正实现知识图谱技术的框架化、平民化、普惠化。

在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask的在线检索服务，它具备高可用、高时效、低成本的优势，帮助企业和开发者量身定做适合业务发展的智能搜索服务。

机器学习在当今数据驱动的世界中扮演着关键角色，为业务决策提供了强大的支持。本文将详细介绍如何在阿里云上使用相关产品，训练逻辑回归（Logistic Regression）和梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees，GBDT）模型。我们将使用MaxCompute、PAI（机器学习平台）、DataWorks等阿里云产品，通过代码示例和详细说明，带你一步步完成整个流程。

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。

本文主要整理记录聚类算法指标，以供参考

博主在阅读论文原代码的时候常常看见一些没有见过的代码技巧，特此将这些内容进行汇总

wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。

前一阵跟同事碰到了字符乱码的问题，了解后发现这个问题存在两年了，我们程序员每天都在跟编码打交道，但大家对字符编码都是一知半解：“天天吃猪肉却很少见过猪跑”，今天我就把它彻底讲透！

去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

兰州拉面都拥抱大数据了，此刻我只想问，黄焖鸡、麻辣烫和沙县小吃，你们还在等什么？

本文深入解析HTTP代理“透明/普匿/高匿”的本质差异，指出其匿名等级并非营销话术，而是由X-Forwarded-For、Via、Proxy-Connection三大请求头字段是否存在严格定义。结合抓包实操与隧道代理原理，厘清认知误区，助爬虫工程师科学选型、精准验证。

当下跨境电商格局生变，反向海淘（中国商品销往海外）正成为新蓝海，淘宝代购、1688 代采、华人代购、代购集运等需求爆发。但行业普遍面临货源同步难、系统碎片化、运营效率低等痛点。本文从技术与行业双维度，深度解析taocarts 跨境独立站系统—— 一款面向反向海淘独立站、代购企业、跨境创业者的一体化智能解决方案，如何通过API 货源同步、自动采购、多语言多货币、集运转运等核心能力，破解行业难题，助力创业者抓住反向海淘红利。

迅雷基于阿里云 EMR Serverless Spark 实现数仓资源效率与业务提升，在迁移到 EMR Serverless Spark 之后，TCO 明显下降，平台按作业生命周期弹性拉起与回收，只为实际消耗付费；同时，托管化带来了稳定性与调度效率提升；更关键的是交付确定性提升，大作业整体可提速约 1 小时，报表链路从长尾波动变成更可控的出数节奏。

PAI-Rec是阿里云一站式推荐系统平台，集成多路召回、多目标精排（如DBMTL）、GPU加速推理与灵活迭代能力，已助力电商、直播、音视频等多行业提升点击率、转化率与ROI，实现高效、低成本、可自主演进的智能推荐。

本文探讨AI浪潮下程序员的转型之路：AI是助手而非替代者。面对挑战，应主动学习AI工具、深耕行业领域、提升软技能与问题解决能力，从“码农”蜕变为“AI时代的创造者”。未来属于积极适应者。（239字）

本文剖析协同设计面临的“三重枷锁”：信息孤岛导致数据割裂、供需错配引发内耗、流程混乱造成低效。结合建筑、制造、创意领域实践案例，提出破局关键——构建统一协同平台、优化闭环流程、融合BIM/AI等智能技术，推动产设研一体化，释放创新效能。（239字）

数据智能引擎基于本体论，首创“精准问数+深度分析”双模式：技术专家可自然语言查数据，高管提方向性问题获自动洞察。多智能体协同、95%准确率、低门槛业务知识管理，赋能企业AI原生数据转型。（239字）

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）

本文揭示大模型微调中一个关键陷阱：loss持续下降≠模型更安全。相反，当loss“好看”时，模型可能因过度拟合训练数据中的偏差、模板或错误表达而变得更危险——回答更笃定、拒答率下降、边界问题越界更隐蔽。根本原因在于：loss衡量的是“复现训练文本”的能力，而非“行为是否可靠/合规”。工程上应转向以事实正确率、拒答率、自信度、越界率等为核心的行为评估体系，将loss仅作为训练健康度的辅助信号。

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。

深度AI学术融合百度学术与Google Scholar优势，聚合2.8亿文献，支持中英文语义检索、AI自动摘要、引用追踪及趋势分析；创新提供批量翻译、自定义维度解析与学术报告生成，打造智能科研助手。（239字）

【AI大模型面试宝典】聚焦模型压缩核心技术：量化解析（INT8/INT4/GPTQ/AWQ）、激活量化、稀疏化与知识蒸馏，配实战代码与面试高频题。助你攻克大模型部署难题，精准提升面试竞争力，offer轻松拿！点赞关注，持续更新中～