量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台，Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策，Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台，支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
PyCharm 创建了第一个项目
在 PyCharm 中创建项目时，合理的目录结构有助于代码、依赖和资源的高效管理。本文详细解析了 PyCharm 的默认目录结构，如 `.idea/`（配置文件）、`venv/`（虚拟环境）、`src/`（源代码）、`tests/`（测试代码）、`data/`（数据文件）等，并提供了文件创建建议和最佳实践。同时介绍了核心代码、脚本文件、测试文件的存放位置，以及 PyCharm 的常用操作技巧，帮助开发者构建清晰、可维护的项目结构。
构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。
AI代理性能提升实战：LangChain+LangGraph内存管理与上下文优化完整指南
在AI代理系统开发中，上下文工程成为提升系统性能的关键技术。本文探讨了从提示工程到上下文工程的转变，强调其通过为AI系统提供背景信息和工具支持，显著提升智能化程度和实用价值。文章系统分析了上下文工程的理论基础、核心策略（如写入、选择、压缩和隔离），并结合LangChain和LangGraph工具，展示了如何实现上下文工程技术以优化AI代理性能。通过Scratchpad机制、内存管理、RAG系统集成、多代理架构及沙盒环境等技术手段，开发者可以更高效地构建高性能、可扩展的AI系统。
10倍处理效率提升！阿里云大数据AI平台发布智能驾驶数据预处理解决方案
阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。
JAVA 八股文全网最详尽整理包含各类核心考点助你高效学习 jAVA 八股文赶紧收藏
本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。
Apache Iceberg数据湖高级特性及性能调优
性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
淘宝API文档：淘宝商品详情API接口
淘宝商品详情API（taobao.item.get）为开发者提供获取商品信息的途径，涵盖基础信息、价格、图文、评价及物流等。适用于电商数据分析、比价平台与购物助手开发。本文提供Python调用示例，含请求构造与响应处理流程。
2025年颠覆闭源大模型？MonkeyOCR：这款开源AI文档解析模型，精度更高，速度更快！
还在依赖昂贵且慢的闭源OCR工具？华中科技大学开源的MonkeyOCR文档解析模型，以其超越GPT4o的精度和更快的推理速度，在单机单卡（3090）上即可部署，正颠覆业界认知。本文将深入解析其设计哲学、核心突破——大规模自建数据集，并分享实测体验与避坑指南。
婚恋交友相亲公众号app小程序系统源码「脱单神器」婚恋平台全套代码 - 支持快速二次开发
这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。
深入研究：shopee商品列表API接口指南
Shopee 是东南亚和中国台湾地区的跨境电商平台，其开放平台（Shopee Open API）为开发者提供商品数据、店铺管理和订单处理等接口。商品列表 API 为核心功能之一，支持按店铺获取商品列表和搜索平台商品。通过 shop_id 等参数可获取指定店铺商品信息，支持分页与状态筛选；通过关键词、类目 ID 和价格范围等条件可搜索平台商品，适用于构建比价工具和选品分析系统。
Flink在B站的大规模云原生实践
本文基于哔哩哔哩资深开发工程师丁国涛在Flink Forward Asia 2024云原生专场的分享，围绕Flink On K8S的实践展开。内容涵盖五个部分：背景介绍、功能及稳定性优化、性能优化、运维优化和未来展望。文章详细分析了从YARN迁移到K8S的优势与挑战，包括资源池统一、环境一致性改进及隔离性提升，并针对镜像优化、Pod异常处理、启动速度优化等问题提出解决方案。此外，还探讨了多机房容灾、负载均衡及潮汐混部等未来发展方向，为Flink云原生化提供了全面的技术参考。
MCP、MaxFrame与大数据技术全景解析
本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题，被比喻为大模型的“USB 接口”，通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念，并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎，支持多模态数据处理与 AI 集成，结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。
防止交叉验证中的数据泄露：提升模型在实际环境中的性能
本文探讨了机器学习模型从开发到部署过程中可能出现的性能断崖问题，重点分析了**数据泄露**和**类别不平衡**两大主要原因。数据泄露可能源于预处理、特征工程或目标变量的不当操作，导致模型在测试阶段表现优异但实际应用中失效。同时，类别不平衡会使得常规交叉验证结果不可靠，需采用分层K折等方法应对。文章还介绍了通过Scikit-learn的Pipeline和ColumnTransformer防止数据泄露的最佳实践，并强调重采样技术（如SMOTE）应在数据划分后执行。最后，总结了构建可靠模型评估流程的核心原则，包括使用管道、分层验证及独立保留集等，帮助开发者构建在真实场景中性能稳定的模型。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
Crawl4AI：为大语言模型打造的开源网页数据采集工具
随着大语言模型（LLMs）的快速发展，高质量数据成为智能系统的关键基础。**Crawl4AI**是一款专为LLMs设计的开源网页爬取工具，可高效提取并结构化处理网页数据，突破传统API限制，支持JSON、HTML或Markdown等格式输出。
深入研究：1688 拍立淘图片搜索 API 详解
本文介绍了 1688 拍立淘图片搜索 API 的功能与使用方法。该 API 支持开发者通过上传图片，在 1688 平台上搜索相似商品，返回商品标题、价格、销量等信息，适用于电商数据分析和商品推荐等场景。文章详细说明了接口的请求方式（HTTP POST）、参数（如 app_key、timestamp、sign 和 image）及 JSON 响应格式。此外，提供了 Python 请求示例代码，涵盖图片 Base64 编码、签名生成、发送请求及响应处理等步骤，帮助开发者快速集成与调试。
浏览器自动化检测对抗：修改navigator.webdriver属性的底层实现
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。
合合信息TextIn大模型加速器2.0发布：智能图表解析测评
随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型（LLM）在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域的应用日益广泛。然而，大模型的计算复杂度和资源消耗问题也日益凸显。为了解决这一问题，合合信息TextIn推出了大模型加速器2.0，旨在提升大模型的训练和推理效率，降低计算成本，完成智能问答与对话式交互，深度概括与定位等。本文将对合合信息TextIn大模型加速器2.0进行详细测评，重点关注其在智能图表解析任务中的表现。
分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间
预测不确定性量化在数据驱动决策中至关重要，分位数回归（QR）虽能生成自适应预测区间，但缺乏严格覆盖保证；共形预测（CP）则提供覆盖保证但缺乏强自适应性。Conformalized Quantile Regression (CQR)融合两者优势，通过校准分位数回归模型，生成既适应数据特性又具备统计保证的预测区间。本文深入探讨CQR理论、实现与应用，展示其在医疗、金融等领域提升预测可靠性的潜力，为高风险决策提供更精确和可信的支持。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。
MATLAB在风险管理中的应用：从VaR计算到压力测试
本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。
阿里云 AI 搜索开放平台集成 DeepSeek 模型
阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。
基于阿里云 Milvus + DeepSeek + PAI LangStudio 的低成本高精度 RAG 实战
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。
构建可靠的时间序列预测模型：数据泄露检测、前瞻性偏差消除与因果关系验证
在时间序列分析中，数据泄露、前瞻性偏差和因果关系违反是三大常见且严重影响模型有效性的技术挑战。数据泄露指预测模型错误使用了未来信息，导致训练时表现优异但实际性能差；前瞻性偏差则是因获取未来数据而产生的系统性误差；因果关系违反则可能导致虚假相关性和误导性结论。通过严格的时序数据分割、特征工程规范化及因果分析方法（如格兰杰因果检验），可以有效防范这些问题，确保模型的可靠性和实用性。示例分析展示了日本天然气价格数据中的具体影响及防范措施。 [深入阅读](https://avoid.overfit.cn/post/122b36fdb8cb402f95cc5b6f2a22f105)
知识蒸馏技术原理详解：从软标签到模型压缩的实现机制
**知识蒸馏**是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。
NeurIPS 2024最佳论文，扩散模型的创新替代：基于多尺度预测的视觉自回归架构
本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模：基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型，通过多尺度token图和VAR Transformer结构，实现高效、高质量的图像生成，解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明，VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型，并展示出良好的扩展性和零样本泛化能力。未来研究将聚焦于文本引导生成和视频生成等方向。
面向强化学习的状态空间建模：RSSM的介绍和PyTorch实现
循环状态空间模型（Recurrent State Space Models, RSSM）由 Danijar Hafer 等人提出，是现代基于模型的强化学习（MBRL）中的关键组件。RSSM 旨在构建可靠的环境动态预测模型，使智能体能够模拟未来轨迹并进行前瞻性规划。本文介绍了如何用 PyTorch 实现 RSSM，包括环境配置、模型架构（编码器、动态模型、解码器和奖励模型）、训练系统设计（经验回放缓冲区和智能体）及训练器实现。通过具体案例展示了在 CarRacing 环境中的应用，详细说明了数据收集、训练过程和实验结果。
产品经理-面试问题（高频率）
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。
探索Flink动态CEP：杭州银行的实战案例
本文由杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林撰写，介绍Flink动态CEP的定义、应用场景、技术实现及使用方式。Flink动态CEP是基于Flink的复杂事件处理库，支持在不重启服务的情况下动态更新规则，适应快速变化的业务需求。文章详细阐述了其在反洗钱、反欺诈和实时营销等金融领域的应用，并展示了某金融机构的实际应用案例。通过动态CEP，用户可以实时调整规则，提高系统的灵活性和响应速度，降低维护成本。文中还提供了具体的代码示例和技术细节，帮助读者理解和使用Flink动态CEP。
数据分析经典案例重现：使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测，成为数据分析大神！
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
[开发技巧] 如何获取汉字笔画数？
在开发卜筮小脚本时遇到获取汉字笔画数的需求，起初尝试使用`pypinyin`库却未得理想结果。经过探索，发现Unicode联盟维护的Unihan数据库提供准确的汉字笔画数据。通过下载Unihan数据库文件，解析其中的`kTotalStrokes`字段，利用正则表达式提取所需信息，并将其保存为JSON格式以供快速查询。最终编写函数`get_character_stroke_count`实现任意汉字笔画数的高效获取，满足了项目需求并提供了准确的数据支持。此方法不仅解决了问题，还为类似需求提供了参考方案。
阿里云DataWorks评测：大数据开发治理平台的卓越表现
阿里云DataWorks是一款集数据集成、开发、分析与管理于一体的大数据平台，支持多种数据源无缝整合，提供可视化ETL工具和灵活的任务调度机制。其内置的安全体系和丰富的插件生态，确保了数据处理的高效性和安全性。通过实际测试，DataWorks展现了强大的计算能力和稳定性，适用于中小企业快速搭建稳定高效的BI系统。未来，DataWorks将继续优化功能，降低使用门槛，并推出更多灵活的定价方案，助力企业实现数据价值最大化。
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究：面向知识图谱推理的优化与扩展
本文探讨了图神经网络（GNN）与大型语言模型（LLM）结合在知识图谱问答中的应用。研究首先基于G-Retriever构建了探索性模型，然后深入分析了GNN-RAG架构，通过敏感性研究和架构改进，显著提升了模型的推理能力和答案质量。实验结果表明，改进后的模型在多个评估指标上取得了显著提升，特别是在精确率和召回率方面。最后，文章提出了反思机制和教师网络的概念，进一步增强了模型的推理能力。
如何轻松地 rip 3D Blu-ray：详细步骤指南
随着3D电影和家庭影院的普及，越来越多的人希望将3D Blu-ray电影转换为数字文件，以便在多种设备上播放。本文介绍了使用DVDFab、MakeMKV+HandBrake和Leawo Blu-ray Ripper等软件轻松rip 3D Blu-ray的方法，帮助用户享受高质量的3D观影体验。这些工具不仅提供了便捷性和高质量的输出，还能节省存储空间。
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
阿里云OpenLake解决方案建立在开放可控的OpenLake湖仓之上，提供大数据搜索与AI一体化服务。通过元数据管理平台DLF管理结构化、半结构化和非结构化数据，提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速，并支持大数据、搜索和AI多引擎对接。本文为您介绍以Flink作为Openlake方案的核心计算引擎，通过流式数据湖仓Paimon（使用DLF 2.0存储）和EMR StarRocks搭建流式湖仓。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
