反向海淘是全球化下新兴的电商模式，满足海外消费者对中国高性价比商品的需求。Pandabuy、Hoobuy 和 CSSBUY 等平台整合供应链和物流资源，实现中国商品高效流通。本文分析这些平台商业模式，提供无货源代购系统搭建攻略及PHP代码示例，涵盖数据库连接、订单处理和商品查询等功能。随着市场需求增长、供应链优势、技术支持和政策利好，反向海淘前景广阔。

大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。

阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。

深入探讨区块链技术的安全性

AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。

状态模式属于行为型设计模式。它将对象的行为封装在不同的状态类中，使得对象在不同的状态下表现出不同的行为。上下文（Context）：这是一个包含状态对象的类，它定义了客户感兴趣的接口，并维护一个具体状态对象的引用。上下文将操作委托给当前的状态对象来处理。抽象状态（State）：这是一个抽象类或者接口，它定义了一个特定状态下的行为接口。所有具体的状态类都实现这个接口。具体状态（Concrete State）：这些是实现抽象状态接口的类，每个具体状态类实现了与该状态相关的行为。

图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。

Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

区块链：版权保护的新利器

本文介绍了如何使用京东开放平台API获取商品价格信息。首先，需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，进而获取Access Token。准备好开发工具后，通过调用`jd.item_search`和`jd.item_get`接口，可以分别按关键字搜索商品和获取指定商品的详细信息及价格。示例代码展示了如何使用Python的requests库进行API请求。应用场景包括价格监控、商家定价策略、电商平台数据分析及商业智能决策支持。

京东商品评论数据接口（JD.item_review）让开发者获取京东商品的评论列表、内容、时间、买家昵称等详细信息，助力产品优化和市场研究。使用步骤包括注册京东开发者账号、创建应用并申请API权限、获取API密钥、阅读API文档，最后通过HTTP请求调用接口获取数据。示例代码展示了如何使用Python进行请求。

本次分享围绕AIGC技术在新浪微博的应用展开，涵盖四个部分。首先分析AIGC为微博带来的机遇与挑战，特别是在内容安全和模型幻觉等问题上的应对策略；其次介绍通过工程架构快速实现AIGC技术落地的方法，包括统一部署模型和服务编排；接着展示AIGC在微博的具体应用场景，如评论互动、视频总结和智能客服等；最后展望未来，探讨大模型的发展趋势及其在多模态和特定业务场景中的应用前景。

阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence，针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略，结合显存、计算和通信优化，实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新，性能提升显著，最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本，提升了业务应用的可能性。

体育动画直播利用动画技术和实时数据，生动呈现比赛进程，增强观众参与感。篮球、足球及电竞赛事中，通过动画展示球员轨迹和比赛数据，使观众更直观了解比赛进展。熊猫比分推出的最新版体育动画直播产品，界面可高度定制，支持动画UI和品牌LOGO自定义，云传输技术确保比赛进度领先视频直播，极大提升用户体验。

Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能，支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重，适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析，帮助读者更好地理解和应用这一功能。

本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。

本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。

DataV“山海计划”根据中国城市规划特色，建立城市地块、建筑、道路等“城市要素知识库”，基于AI大模型技术生成更贴近“中国特色”的城市场景。基于DataV“山海计划”的UE引擎插件已经登陆Epic Fab，广大UE引擎开发者可以通过该插件免费体验城市历史悠久的广州场景三维资产。除了三维城市场景生成，DataV为智慧城市提供完整的数据看板解决方案，提供200+基础图表、支持API、MySQL、SQL Server、人大金仓、达梦等30+数据源，通过DataV与UE引擎，广大开发者可以低成本获得“智慧城市”开发方案，将更多精力放在满足用户业务需求上，从而提升智慧城市项目的交付质量。

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》。

Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。

在歌词创作中，结构布局如同建筑的骨架，决定歌词的稳固与美感。本文揭示了歌词结构布局的奥秘，从吸引人的开头、核心的中间部分到点睛的结尾，帮助你写出动人歌词。此外，推荐使用《妙笔生词智能写歌词软件》，其多种 AI 功能可助你一臂之力。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

本文将分两部分教大家如何在网页中实现一个RAG系统，本文聚焦于深度搜索功能。通过浏览器端本地执行模型，可实现文本相似度计算和问答匹配，无需依赖服务器。RAG搜索基于高维向量空间，即使不完全匹配也能找到意义相近的结果。文中详细介绍了如何构建知识库、初始化配置、向量存储及相似度计算，并展示了实际应用效果。适用于列表搜索、功能导航、文档查询及表单填写等多种场景。

DB-GPT v0.6.0 版本已发布，这是一个开源的AI原生数据应用开发框架，带来了多项新特性，包括AWEL协议升级至2.0，支持复杂编排；改进的数据应用创建与生命周期管理，支持多模式构建；GraphRAG增强图社区摘要与混合检索，图索引成本降低50%；丰富的Agent Memory类型；支持Text2NLU与Text2GQL微调；GPT-Vis前端可视化升级。这些更新助力企业快速构建智能数据应用，推动数字化转型。

在当前数据驱动的商业环境中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为各行业决策的关键工具，但随之而来的是“黑盒”问题：模型内部机制难以理解，引发信任缺失、监管合规难题及伦理考量。LIME（局部可解释模型无关解释）应运而生，通过解析复杂模型的个别预测，提供清晰、可解释的结果。LIME由华盛顿大学的研究者于2016年提出，旨在解决AI模型的透明度问题。它具有模型无关性、直观解释和局部保真度等优点，在金融、医疗等领域广泛应用。LIME不仅帮助企业提升决策透明度，还促进了模型优化和监管合规，是实现可解释AI的重要工具。

【8月更文第29天】为了创建自动化报告，我们可以利用 Jupyter Notebook 结合 Python 的强大库如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 来处理数据、制作图表，并使用 Jinja2 模板引擎来生成 HTML 报告。这种方式非常适合需要定期生成相同类型报告的情况，比如数据分析、业务报表等。

【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。

PAI-ChatLearn现已全面开源，助力用户快速、高效的Alignment训练体验。借助ChatLearn，用户可全身心投入于模型设计与效果优化，无需分心于底层技术细节。ChatLearn将承担起资源调度、数据传输、参数同步、分布式运行管理以及确保系统高效稳定运作的重任，为用户提供一站式解决方案。

【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程，并提供具体的代码示例。

【8月更文第15天】在深度学习领域，模型的准确率和预测能力是衡量模型好坏的重要指标。然而，随着模型复杂度的增加，它们往往变得越来越难以理解，这限制了模型在某些关键领域的应用，例如医疗诊断、金融风险评估等。本文将探讨如何通过几种方法来增强深度学习模型的可解释性，同时保持或提高模型的泛化能力。

UnityWebRequest教程☀️2021，你还在使用过时的 www API吗？

【8月更文第4天】随着自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 技术的不断发展，多模态应用变得越来越普遍。这些应用结合了文本、图像、音频等多种数据类型，以增强用户体验并解决复杂的问题。LangChain 作为一款强大的工具链，可以很好地支持多模态数据的处理，从而开发出具有高度互动性和实用性的应用。

我们的目标是打造高效的ToB大客户获客方案。客户在哪儿AI生成企业全历史行为数据并提供数据分析服务，帮助企业从上帝视角洞察营销。通过真实案例展示，AI能显著提升活动营销效果，例如仅通过10场活动即可触及贡献44.9%营收的客户，30场则可达73.3%，极大提高效率。此外，在决策层和销售工作中，AI发现了某一关键客户与其69.3%营收来源有深层联系，证实了聚焦此客户的战略价值。我们虽不能公开全部细节，但愿与有兴趣者分享真实分析流程。由于服务刚启动，目前尚未有足够反馈，未来将及时分享成果。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的企业绩效管理与KPI指标设定

【7月更文挑战第18天】 使用Python实现深度学习模型：人脸识别与人脸表情分析

**摘要** 本项目旨在设计和实现一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统，该系统能够准确识别和理解用户的语音指令，提供快速响应，并注重安全性和用户友好性。系统采用分层架构，包括用户层、应用层、服务层和数据层，涉及语音识别、自然语言处理和语音合成等关键技术。深度学习模型，如RNN和LSTM，用于提升识别准确率，微服务架构和云计算技术确保系统的高效性和可扩展性。系统流程涵盖用户注册、语音数据采集、识别、处理和反馈。预期效果是高识别准确率、高效处理和良好的用户体验。未来计划包括系统性能优化和更多应用场景的探索，目标是打造一个适用于智能家居、医疗健康、教育培训等多个领域的智能语音交互解决方案。

阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。

基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

Hologres提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎，解决复杂OLAP难题。

Apache Doris是一款开源的高性能实时分析数据库，设计用于低延迟SQL查询和实时数据处理，适合大规模实时分析场景。与Apache Druid、ClickHouse和Greenplum相比，Doris在易用性和实时性上有优势，但其他产品在特定领域如高吞吐、SQL支持或数据处理有特长。选型要考虑查询性能、实时性、SQL需求和运维成本。Doris适用于实时数据分析、BI报表、数据中台和物联网数据处理。使用时注意资源配置、数据模型设计、监控调优和导入策略。