企查查作为企业征信行业的搜索引擎，一直以来都与阿里云开放搜索团队有深度合作。本次朱总独家揭秘，开放搜索陪伴企查查从创业初期到成为企业征信行业的独角兽的过程中，是如何满足企查查产品海量数据的精准搜索需求的。

主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景，以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案，及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织，使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。

E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。

前言Spark是非常流行的大数据处理引擎，数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了大量又丰富场景的数据分析与挖掘。Spark目前已经逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。但是Spark本身的设计更偏向使用静态的资源管理，虽然Spark也支持了类似Yarn等动态的资源管理器，但是这些资源管理并不是面向动态的云基础设施而设计的，在速度、成本、效率等领域缺乏解决方案。

1. 问题背景 　　商品检索的主要的问题还是在于用户query和商品描述之间存在GAP，特别是中长尾query。把问题分成以下几种类型： 多种描述：划痕笔/补漆笔/修补笔/点漆笔 信息冗余:   冰箱温控器温度控制==冰箱温控器 属性检索： 118冰箱、60寸液晶电视机4k高清智能60曲面 宽泛意图： 超美吊灯、大容量冰箱 2.所做工作 　　query改写的目标空间可以分为文本空间和意图ID空间两种类型：文本空间包含词、短语、query，意图ID空间主要包括pidvid、性别年龄尺码等自定义tag、一些语义聚合的标签如:"奢侈","可爱"等。

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测试一下功能<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

Resolver简介 在学习使用MaxCompute-Graph计算模型时，resolver是一个不容易理解的概念。在MaxCompute帮助文档 https://help.aliyun.com/document_detail/27903.

日志是大规模集群管理系统中非常关键的部分，服务器上的各种日志数据可以帮助我们回答如运维、开发、运营、客服、安全等问题。SLS提供一个从日志采集、过滤、处理、聚合到在线查询的日志处理平台，满足各种日志处理分析需求。本文以用户选用SLS搭建一个端对端的日志服务为例进行详解，并解析其功能背后的技术架构。

yarn版本的hadoop无论是从架构上面还是软件设计的层面上面都比原始的hadoop版本有较大的改进。在架构方面，我们认为yarn模式是新一代的框架，这个在官方等丛多的资料中说明得很详细了。在软件设计方面，我认为主要有以下的一些大的方面的改进：服务生命周期管理模式、事件驱动模式、状态驱动模式

本文剖析PPO与DPO联合使用的工程风险：二者虽算法兼容，但解决层次不同——PPO调控犹豫点的概率倾向，DPO固化人类偏好排序。混用易致责任模糊、安全与体验冲突、行为不可追溯。多数项目“不该一起用”，真正关键在于能否清晰界定来源、冻结阶段、明确兜底责任。

向量数据库真正的价值是语义召回，而非决策判断。它擅长在模糊表达中“拉近相似”，却无法保证结果准确、完整或一致。误用常始于将“相似”等同于“可用”，进而用TopK兜底、以召回替代裁决、用向量掩盖数据缺陷。健康用法：仅作初筛工具，后续必经规则过滤、证据校验与人工兜底。

为 NL2MQL2SQL、数据分析智能体（Agent）等 AI 应用提供了高质量、可理解、高性能的数据基础，是迈向智能决策的关键一步。

向量数据库是AI时代的语义检索引擎，将文本、图片等非结构化数据转化为“语义向量”，支持基于相似性的毫秒级搜索。它不替代MySQL等传统数据库，而是作为大模型的“海马体”，赋能RAG、智能问答与多模态应用，实现从“关键词匹配”到“理解含义”的跃迁。（239字）

本文探讨AI从“流程自动化”迈向“认知自主化”后，对传统行业结构性变革的影响：中后台（非一线岗位）正率先被智能体重构——因其任务具数字原生性、决策密度高、协调成本大。供应链、财务、人力三大场景首当其冲。组织正加速演进为“沙漏型”：价值重心转向决策自动化与智能体策略成熟度。（239字）

量子机器学习：AI 的下一个维度，真不是玄学

客服大模型常因被误当作问答系统而失败。其核心并非“答对”，而是“判断”：识别风险、控制成本、把握边界。单纯依赖RAG与知识库无法解决策略问题，需通过微调与偏好对齐（如PPO/DPO）训练模型“何时不答”“如何回应”。成功关键在于理解客服是决策系统，而非技术堆砌。

大模型虽强大，却缺乏个性。微调如同“二次教育”，让AI学会你的语言、风格与业务。通过LoRA/QLoRA技术，仅需少量数据和消费级显卡，即可快速打造专属智能助手。从环境搭建到训练测试，全流程低门槛操作，助力人人拥有“私人AI”。

如果说 2023 年是“大模型”的惊艳亮相，那么 2026 年将被定义为 Agent（智能体）元年。AI 的形态正在发生质变：它不再只是一个被动回答问题的 Chatbot，而是进化为具备感知、决策、行动能力的自主“数字物种”。本文将综合技术架构与科学范式，深度拆解这一场正在发生的生产力革命。

本文深入剖析向量数据库从存储到检索的工程实现，揭秘其高效运作的核心机制。不同于传统数据库，它通过近似最近邻（ANN）、向量压缩与分层索引（如HNSW）等技术，在高维空间中以“算得少”实现“查得快”。文章结合真实场景，揭示其本质：不是追求绝对精确，而是工程权衡下的极致优化，是AI时代数据检索的实用化落地。

智能体应用的关键不在“能否做”，而在“应放在系统何处”。本文从工程视角指出：智能体应作为被调度的执行模块，嵌入非结构化节点，避免成为中枢大脑。宜用于后台任务、辅助执行，而非前端交互或决策判断。合理位置需满足可降级、可替代、失败成本低等特征，确保系统稳定性。

新能源电池寿命预测模型

本教程系统讲解基于Python的SVR回归预测，涵盖数据处理、模型训练、K折交叉验证及贝叶斯、随机、网格搜索等参数优化方法，适用于多领域回归任务，附完整代码与可视化实现。

【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从MDP、贝尔曼方程到策略梯度、Actor-Critic框架，详解价值函数、优势函数与GAE等高频概念，结合蒙特卡洛与TD方法的偏差方差权衡，助你系统掌握RL原理与面试要点，轻松应对大模型算法挑战！

2026年AI进入应用爆发期，但非结构化数据成为瓶颈。Hologres推出AI原生新架构HSAP 2.0，融合语义搜索、多维分析与Serverless弹性，打造统一数据平面，让企业海量数据高效赋能AI，破解“数据熵”难题，支撑智能客服、销售助手等复杂场景，实现从“为人服务”到“为AI服务”的跨越。

北斗GPS授时服务器通过接收GNSS卫星信号，利用NTP/PTP协议输出精准时间，部分设备如SYN2136系列还支持串口RMC语句输出。本文介绍冷启动（需数分钟）、温启动（数十秒至数分钟）、热启动（数秒）的区别，以及常用通信语句GGA与RMC的对比。RMC提供位置、速度、航向和时间等全面信息，更适用于导航等综合场景，而GGA主要用于基础定位。根据需求选择合适模式与语句，可提升授时效率与精度。（238字）

本研究基于YOLOv8模型，针对智能交通与公共安全需求，开展行人车辆多目标检测、计数与跟踪技术研究。通过融合YOLOv8高精度检测与DeepSORT稳定跟踪，实现复杂场景下目标的实时定位、统计与轨迹追踪，提升交通管理效率与公共安全保障能力，推动智慧城市发展。

网关是微服务的统一入口，实现请求路由、权限控制、限流与负载均衡。基于SpringCloud Gateway可构建高性能响应式网关，支持断言与过滤器工厂，灵活实现路由匹配及请求处理，并可通过全局过滤器扩展功能，解决跨域等问题。

交叉验证是机器学习中评估模型性能的核心方法，通过轮换数据划分实现稳健评估。文章系统解析了k折交叉验证的原理与实现，展示其在模型比较和超参数优化中的关键作用。随着大模型时代的到来，传统交叉验证面临计算成本挑战，但核心思想仍应用于下游任务。文章通过可视化案例完整呈现了从数据准备到最终评估的工作流程，强调交叉验证在有限数据场景下的不可替代性，同时指出需要根据任务规模灵活选择评估策略。理解交叉验证的原理与应用是AI从业者的必备能力。

本文详解睿尔曼手眼标定代码库，涵盖眼在手上与眼在手外两种模式的实现原理及核心代码解析。内容包括数据采集、位姿处理、相机标定与手眼矩阵求解全流程，结合OpenCV的Tsai算法实现高精度坐标转换，助力机器人视觉精准抓取应用开发。

在日常使用 Hive 的过程中，我们不仅要会建表，更要学会灵活地维护和管理已有的数据结构。从添加字段到修改分区，从查看元数据到删除表或清空数据，掌握这些 DDL 操作和常用的 SHOW 命令，就像掌握了一套管理数据仓库的“万能钥匙”。这次将带你一步步熟悉这些命令的用法和实际应用场景，配合清晰的语法示例与练习题，帮助你更轻松地驾驭 Hive 数据管理的日常工作。

深度AI学术（scholar.aisciresgo.com）打通科研全流程：全网智能搜索、免费获取文献、AI深度解析与精准翻译，一站式解决“搜不到、下不了、读不完”难题，助力研究者高效创新，开启智能科研新范式。

文章摘要：早停机制是深度学习中防止过拟合的关键技术，通过在验证集性能停止改善时终止训练，自动平衡模型复杂度和泛化能力。其核心价值包括自动防过拟合、提升训练效率（节省30-80%计算资源）、简化调参过程。关键参数设置涉及patience（容忍轮次）、min_delta（最小改善阈值）和restore_best_weights（恢复最佳权重）。实现流程包括训练轮次监控、验证集评估和性能改善判断，通过U型曲线分析可直观理解其工作原理。

不是监控不行，是你观测得不够：聊聊新一代可观测性（Observability）的真相

本文解读AI十大核心论文第九篇《LLM.int8()》，聚焦大模型推理中的内存瓶颈问题。该论文提出创新的混合精度量化方法，通过向量级量化与异常值分离技术，首次实现千亿参数模型无损8位量化，显著降低部署成本，提升计算效率，推动大模型在消费级硬件上的落地应用，为低比特量化研究奠定重要基础。

本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块，涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景，提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点，并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题，为构建通用智能体提供统一范式，被誉为该领域“入门圣经”。

数据是公司的“命根子”：企业数据防泄露体系的三层设计思路（实战+代码）

身份证二、三要素实名认证API，通过姓名、身份证号及头像比对权威数据源，快速核验用户身份真实性。广泛应用于金融、政务、电商等场景，助力企业合规运营，防范冒用身份等风险，保障账户安全与业务可信。

Kubernetes 调度策略深度拆解：我如何帮团队省下 90% 的资源成本

成都火锅店两周营业额提升38%？秘诀是GEO优化！AI搜索时代，让店铺被推荐成“附近首选”。从信息标记到场景内容布局，三步打造AI推荐门店。别再等顾客找你，让AI把客流送到门口。

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