本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题，涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例，帮助求职者更好地准备面试，提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量，助力求职者找到理想职位。

本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。

面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。

AI在内容创作中的创新：开启智能创意的新时代

阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作，在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。

歌词创作是一门艺术，关键在于巧妙的结构安排。开头需迅速吸引听众，主体部分要坚实且富有逻辑，结尾则应留下深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种 AI 功能，帮助创作者找到灵感，优化歌词结构，写出打动人心的作品。

【10月更文挑战第1天】随着2024年中国股市的强劲表现，投资者们对于如何高效获取并分析相关金融数据的需求日益增长。本文旨在介绍如何利用Python这一强大的编程语言来抓取最新的A股交易数据，并通过数据分析技术为个人投资决策提供支持。

本文详细介绍了如何在SeleniumBase的无头模式下绕过验证码，通过使用代理IP（以爬虫代理为例）、设置User-Agent和Cookie等手段提升爬虫效率。文章首先分析了无头模式下面临的验证码挑战，然后提供了具体的策略和代码示例，包括浏览器设置、代理IP配置及模拟用户行为的方法。最后，通过一个访问大众点评网站并绕过验证码的完整代码示例，展示了如何在实际场景中应用这些技术，应对现代网站的反爬虫机制。此外，还提供了一些提高爬虫效率的实用技巧，如代理池轮换、设置合适延迟和分布式爬虫等。

【8月更文第29天】强化学习是机器学习的一个重要分支，它让智能体通过与环境交互来学习策略，以最大化长期奖励。本文将介绍如何使用PyTorch实现两种经典的强化学习算法——Deep Q-Network (DQN) 和 Actor-Critic Algorithm with Asynchronous Advantage (A3C)。我们将从环境搭建开始，逐步实现算法的核心部分，并给出完整的代码示例。

【8月更文第28天】在Web开发领域，动态内容生成是指根据用户请求实时生成页面内容的过程。这与静态内容生成不同，后者的内容在部署时就已经确定，不会随用户的请求而改变。动态内容生成通常依赖于服务器端脚本语言，例如PHP、Node.js等，它们能够根据不同的请求参数生成特定的响应数据。本文将探讨几种流行的服务器端脚本语言在动态网页生成中的作用及其优化方法，并提供相应的代码示例。

这段信息介绍了淘宝店铺管理中三个重要接口的功能与应用场景：订单列表接口、订单详情接口和订单物流接口。订单列表接口如`taobao.trades.sold.get`及`taobao.topats.trades.sold.get`用于获取店铺订单概览，便于商家进行初步管理和统计。订单详情接口如`taobao.trade.fullinfo.get`及`taobao.topats.trades.fullinfo.get`提供单个订单详尽信息，支持发货准备和服务售后。订单物流接口则帮助追踪订单物流状态，确保配送顺利。使用这些接口需遵循淘宝开放平台规定，合理安排调用频率，并关注官方文档更新。

【8月更文挑战第2天】一键打造你的定制化AIGC文生图工具

【7月更文挑战第18天】C++17的`<filesystem>`库简化了文件系统操作，包括`path`类和`directory_iterator`。`path`用于表示路径，`directory_iterator`用于遍历目录。常用功能有路径拼接、分解，创建/删除目录，以及遍历。错误处理、跨平台兼容性和性能是使用时需考虑的关键点。示例代码展示了如何初始化`path`、创建目录、删除目录以及处理异常。

供需匹配（Demand-Supply Matching）的详细解释与Python代码示例

新框架提出智能路由选择在强弱语言模型间，利用用户偏好的学习来预测强模型胜率，基于成本阈值做决策。在大规模LLMs部署中，该方法显著降低成本而不牺牲响应质量。研究显示，经过矩阵分解和BERT等技术训练的路由器在多个基准上提升性能，降低强模型调用，提高APGR。通过数据增强，如MMLU和GPT-4评审数据，路由器在GSM8K、MMLU等测试中展现出色的性能提升和成本效率。未来将测试更多模型组合以验证迁移学习能力。该框架为LLMs部署提供了成本-性能优化的解决方案。

CodeFormer是由南洋理工大学和商汤科技联合研发的AI人脸复原模型，结合VQGAN和Transformer技术，能从模糊或马赛克图像中生成清晰图像。它具备老照片修复、黑白照片彩色化、马赛克修复和低码率视频增强等功能。安装过程涉及miniconda3、Python环境配置、相关库的安装及模型训练数据下载。在测试视频增强时，虽然初期遇到ffmpeg导入问题，但通过安装ffmpeg-python得以解决，不过CPU占用率高。此外，还展示了对图片进行增强的命令行操作及结果示例。

IBM研究人员提出Tiny Time Mixers (TTM)，这是一个轻量级、基于mlp的TS模型，参数量小于1M，在M4数据集上表现优于大型SOTA模型，且具备优秀的零样本预测能力。TTM无注意力机制，利用TSMixer进行多级建模，自适应补丁和频率前缀调整等创新特性提升性能。预训练和微调阶段各有独特设计，预训练仅用单变量序列，微调时学习多变量依赖。TTM在某些任务中证明了小模型的优越性，且模型已开源。

本文探讨了高等数学中的leaky ReLU激活函数，其在神经网络中的应用。函数定义为：当$x\geq0$时，$f(x)=x$；当$x<0$时，$f(x)=\lambda x$，其中$\lambda\in(0,1)$是泄露率。导数为：$x\geq0$时，$f'(x)=1$；$x<0$时，$f'(x)=\lambda$。文中还提供了leaky ReLU的Python实现和图像展示。

批量采集抖音商品详情，建议使用API接口。步骤包括：注册抖音开放平台获取App Key和Secret，调用商品详情API接口传入商品ID及相关参数，解析返回的JSON获取商品信息（如名称、价格、主图和SKU）。此外，接口列表提供商品搜索、销售量查询、历史价格、订单管理等多种功能。已封装的API接口地址：c0b.cc/R4rbK2，可测试并联系获取SDK文件。

EMR StarRocks 线上公开课第1期 ，直播主题：EMR Serverless StarRocks3.x，极速统一的湖仓新范式。

在Ubuntu上搭建TiDB DM集群的详细步骤分享，作者因工作需求克服了部署难题。测试环境包括3台Ubuntu 20.04主机：1台master和2台worker。首先，确保所有主机安装TiDB单机环境，使用TiUP工具下载并部署。接着，设置主机间免密登录，安装必要组件如sudo、systemd、iproute2和DM组件。配置文件可通过在线或离线方式获取。部署时，根据需求编辑`topology.yaml`，然后使用`tiup dm deploy`命令安装。最后，启动集群并检查节点状态，确认DM集群正常运行。注意，解决内存不足和端口连通性问题以避免错误。

这是一个 Maven POM 示例，用于构建一个使用 Spark 与 Hive 的项目，目标是将数据从 Hive 导入 ClickHouse。POM 文件设置了 Scala 和 Spark 的依赖，包括 `spark-core_2.12`, `spark-sql_2.12`, 和 `spark-hive_2.12`。`maven-assembly-plugin` 插件用于打包，生成包含依赖的和不含依赖的两种 JAR 包。`scope` 说明了依赖的使用范围，如 `compile`（默认），`provided`，`runtime`，`test` 和 `system`。

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

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。

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。

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。

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

【5月更文挑战第2天】Apache Storm是用于实时大数据处理的分布式系统，提供容错和高可用的实时计算。核心概念包括Topology（由Spouts和Bolts构成的DAG）、Spouts（数据源）和Bolts（数据处理器）。Storm通过acker机制确保数据完整性。常见问题包括数据丢失、性能瓶颈和容错理解不足。避免这些问题的方法包括深入学习架构、监控日志、性能调优和编写健壮逻辑。示例展示了实现单词计数的简单Topology。进阶话题涵盖数据延迟、倾斜的处理，以及Trident状态管理和高级实践，强调调试、性能优化和数据安全性。

本文介绍了如何将 Prometheus 数据接入 DataV 进行可视化展示。如果使用的是阿里云可观测监控中的 Prometheus 实例，或者自建的 Prometheus 开放了公网可访问的 HTTP API，那么可直接通过 API 将数据接入 DataV 展示。

【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。

ClickHouse创建表有多种语法，包括在当前服务器上创建、复制已有表结构、从表函数创建和从查询创建。表引擎决定表的特性和数据存储方式，如Memory引擎仅存储内存中。分布式DDL可在CLUSTER子句中实现跨节点操作。临时表生命周期与会话绑定，仅支持Memory引擎。分区表用于优化查询性能，MergeTree系列引擎支持分区。默认值表达式（DEFAULT, MATERIALIZED, EPHEMERAL, ALIAS）影响数据插入和查询行为。主键和约束可增强数据完整性，TTL功能用于自动删除过期数据。列压缩和编码能减少存储空间。文章还提供了ClickHouse更多相关系列内容链接。

本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型（LLM）实现与训练优化上的创新工作。

实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

Flink SQL报错通常指在使用Apache Flink的SQL接口执行数据处理任务时遇到的问题；本合集将收集常见的Flink SQL报错情况及其解决方法，帮助用户迅速恢复数据处理流程。