Dataworks常见优先级及调整方式

编辑MaxCompute SQL 时，经常会需要在某个表N个列中指定一些列。若需要指定的列比较少，编写SQL时一个个输入既可。当遇到列多的时候，一个个输入就会非常费劲。本文将介绍如何在编写MaxCompute SQL时通过正则表达式表达列（column），从而提升编码效率。

Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁，也是流计算的入口和出口。目前，blink支持了集团内部绝大多数的上下游（如下图)，详细的接入方法可以见官方文档，本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。

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。

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。

本指南系统解析 Spark Operator 架构，涵盖 Kubebuilder 开发、控制器设计与云原生集成。通过四阶段学习路径，助你从部署到贡献，掌握 Kubernetes Operator 核心原理与实战技能。

java调用服务报错415 Content type ‘application/octet-stream‘ not supported

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。

在GDMS峰会上，迈富时集团尹思源指出41.3%中国企业尚未布局AI Agent，已应用者亦陷“Demo化、孤岛化”困局。其发布的AI-Agentforce智能体中台，以“冰山模型”重构架构，打通认知、价值、能力三重鸿沟，覆盖内容、获客、销售、陪练、分析五大场景，助力企业实现AI从“工具”到“数字员工”的全链路协同升级。

本课题围绕NBA球员数据分析与可视化展开，探讨如何利用大数据与可视化技术提升篮球运动的表现评估与决策支持能力。研究涵盖数据采集、处理与可视化呈现，结合SQLite、Flask、Echarts等技术构建分析系统，助力球队训练、战术制定及球迷观赛体验提升。

本文面向前端工程师，详解多方言中文自动语音识别（ASR）的完整落地接入方案，涵盖录音采集、音质增强、编码传输、流式识别、结果合并等关键技术环节，助力实现“即录即识、边说边出字”的实时交互体验。

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

文生图（Text-to-Image Generation）是AIGC的重要方向，近年来模型效果显著提升，受到投资界与研究界高度关注。本文从评测体系、可控生成、个性化模型及高质量数据集四个角度探讨该领域面临的关键问题与研究进展。尽管生成模型如Diffusion Model和Stable Diffusion在效果与效率上突破显著，但在文本理解、生成控制、模型定制及数据质量等方面仍存在挑战。如何建立统一的评价标准、提升生成与文本的一致性、实现个性化定制及构建高质量多语言数据集，是未来研究与应用的关键方向。文生图的发展有望推动人机交互方式变革，成为人工智能迈向“人性化”的重要一步。

本文介绍了基于模型蒸馏技术优化大语言模型在文案生成中的应用。针对大模型资源消耗高、部署困难的问题，采用EasyDistill算法框架与PAI产品，通过SFT和DPO算法将知识从大型教师模型迁移至轻量级学生模型，在保证生成质量的同时显著降低计算成本。内容涵盖教师模型部署、训练数据构建及学生模型蒸馏优化全过程，助力企业在资源受限场景下实现高效文案生成，提升用户体验与业务增长。

本文系统介绍了主流Python AutoML库的技术特点与适用场景，涵盖AutoGluon、PyCaret、TPOT、Auto-sklearn、H2O AutoML及AutoKeras等工具，帮助开发者根据项目需求高效选择自动化机器学习方案。

淘宝图片搜索API是基于深度学习和计算机视觉技术的图片搜索工具，支持通过上传图片或URL搜索淘宝相似商品。其核心接口如`taobao.image.search`适用于电商购物、商品推荐及竞品分析等场景。该API具备高效性、准确性和易用性，用户只需提供一张图片即可快速获取相似商品，极大提升购物体验与效率。同时，商家也可借此优化商品展示以提高曝光率和销售机会。使用时，用户可通过Python代码调用API，上传图片并获取搜索结果。

数据不忽悠：如何用大数据预测未来？

AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台，解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题，让中小企业快速搭建AI应用。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

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。

本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。

本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

随着互联网发展，使用代理IP的需求增加。站点检测代理IP的方法包括：1. IP地址黑名单；2. HTTP头部检查（如X-Forwarded-For）；3. 行为分析；4. 地理位置检测；5. CAPTCHA验证；6. 连接特征分析。这些技术帮助网站判断访问是否来自代理。

用Scrapy精准爬取BOSS直聘特定行业职位

本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面：统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程，涵盖硬件性能、模型推理和训练性能，确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度，支持大规模周期性评测；工具化则应对紧急场景，快速适配并生成报告。最后，多维度数据消费链路将评测数据结构化保存，服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景，帮助用户更好地理解和使用AI硬件。

Yarn作为资源和任务调度平台，支持多个应用程序同时运行，如MapReduce、Spark和Flink等。Yarn的资源调度方式主要包括FIFO Scheduler（先来先服务）、Capacity Scheduler（容量调度）和Fair Scheduler（公平调度）。FIFO Scheduler按任务提交顺序调度；Capacity Scheduler通过队列管理资源，支持多租户共享；Fair Scheduler则根据任务权重动态分配资源，确保公平性。

本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤，可以实现一个简单而有效的情感分析模型。

在Selenium中，定位页面元素是自动化测试和网页爬虫的基础。常用的9种元素定位方法包括：ID、Name、Class Name、Tag Name、CSS Selector、XPath、Link Text、Partial Link Text，以及XPath和CSS选择器的组合使用。每种方法各有优劣，建议根据页面的具体情况和元素的属性选择最合适的方法，并使用显式等待确保元素可用。

本文将详细指导如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构，并在自定义数据集上执行训练和推理。

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

【9月更文第3天】随着数据量的不断增加和业务复杂度的提升，对数据系统的实时监控和告警变得至关重要。Elasticsearch 作为一个高性能的搜索和分析引擎，提供了丰富的工具和插件来帮助用户实现实时监控和自动化告警。本文将详细介绍如何配置 Elasticsearch 以实现实时数据监控，并自动触发告警机制。