在传统工业领域，我们通过引入DataV-Note平台，成功实现了企业智能数据分析与数字化管理的初步目标。这一平台不仅显著提升了数据处理的效率和准确性，还为我们的日常运营提供了更加科学、直观的决策支持。然而，这只是智能化转型的第一步。展望未来，我们期望能够进一步深化技术应用，推动企业管理向更高层次的智能化方向迈进。通过持续优化数据分析能力、完善数字化管理体系，我们致力于将企业的运营模式从传统的经验驱动转变为数据驱动，从而全面提升管理效能和市场竞争力，为企业创造更大的长期价值

随着用户量增长和业务扩展，系统可能面临性能瓶颈和功能不足。本文探讨了性能优化（如数据库、缓存、异步处理）、功能扩展（如多语言支持、多渠道集成、智能推荐）及持续改进（如用户反馈、A/B测试、数据分析）的方法，以提升用户体验和系统效率。通过这些措施，可以打造更高效、更智能的客服系统。

以下是使用 Python 调用速卖通商品列表接口（以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例）的代码示例。该示例包含准备基础参数、生成签名、发送请求和处理响应等关键步骤，并附有详细注释说明。代码展示了如何通过公共参数和业务参数构建请求，使用 HMAC-SHA256 加密生成签名，确保请求的安全性。最后，解析 JSON 响应并输出商品信息。此接口适用于商品监控、数据采集与分析及商品推荐等场景。注意需通过 OAuth2.0 获取 `access_token`，并根据官方文档调整参数和频率限制。

该方法 `historyDay` 用于获取N天前的时间，参数为天数 `num`。通过 `Calendar` 类将当前时间往前推N天，并格式化为 yyyy-MM-dd" 字符串，最终返回该日期当天结束时刻（23:59:59）的时间戳。测试代码调用 `historyDay(30)` 并打印结果。

基于区块链技术实现供应链的全程可追溯性

B端产品经理试用期考核指标涵盖了项目策划、用户需求理解、团队协作、技术能力、创新思维、项目管理、产品投放时间、产品质量、产品利润及基础服务接入等方面。这些指标通过自我评估和上级评估相结合的方式进行，分为优秀（5分）到不合格（1分）五个等级。具体内容包括制定合理项目计划、准确把握用户需求、有效沟通协调团队、掌握技术细节、提出创新方案等。实际案例展示了如何通过成功项目实施、解决业务痛点、优化产品功能等方式，全面评估产品经理的综合能力，确保其胜任后续工作任务。

本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。

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。

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。

阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录

AI与物联网的融合：开启智能化未来的新篇章

本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。

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。

旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法（IA）的解决方案，该算法模拟生物免疫系统的运作机制，通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤，有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行，展示了良好的优化效果。

在Java编程中，“UnsupportedEncodingException”是一个常见的异常，通常发生在处理字符编码时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法，帮助开发者有效应对字符编码问题。

本文介绍如何使用Python实现一个简单的个人财务管理工具，包括记录支出和收入、生成财务报告和数据可视化等功能。通过命令行界面输入数据，计算总支出、总收入和净收入，并使用Matplotlib库进行数据可视化。

Selenium 是一个强大的自动化测试工具，支持 Python 调用浏览器进行网页抓取。本文介绍了 Selenium 的安装、基本使用、元素定位、高级操作等内容。主要内容包括：发送请求、加载网页、元素定位、处理 Cookie、无头浏览器设置、页面等待、窗口和 iframe 切换等。通过示例代码帮助读者快速掌握 Selenium 的核心功能。

阿里云向量检索服务 Milvus 版正式商业化！

本文介绍了提高网络爬虫性能的五个关键技巧：并发请求、异步执行、使用代理IP、限制请求频率与休眠时间、优化数据提取与存储。结合拼多多的实际案例，展示了如何通过这些技术优化爬虫效率，确保数据采集的高效性和稳定性。

【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。

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。

创建自己的网站涉及多个步骤，从确定主题到最终测试和发布。本文详细介绍了每个步骤：首先明确网站目的和受众；其次设计直观易用的布局；选择符合主题的颜色和字体；撰写清晰简洁的内容；优化加载速度；全面测试功能和兼容性；选择托管服务并注册域名；最后通过SEO、社交媒体和广告进行推广。注意事项包括关注用户体验、学习基本编码知识，并考虑网站的扩展性和可维护性。遵循这些步骤，你将能创建一个美观且实用的网站。

“找不到符号”是Java编程中常见的编译错误，通常表明代码试图访问未声明或不可见的符号（如类、方法或变量）。解决此问题需检查拼写、导入包是否正确及作用域是否合适。确保使用正确的类路径和库，可有效避免此类错误。若问题依旧，查阅官方文档或使用调试工具定位错误亦为良策。

9月5日，在2024 Inclusion·外滩大会“从DATA for AI到AI for DATA”见解论坛上，由蚂蚁集团发起的，旨在提高数据库与大模型应用开发效率的“星辰智能社区”新发布了两个项目：AI原生数据应用开发框架DB-GPT新版本与向量索引库VSAG。

本文介绍了OpenStack及其块存储服务Cinder。OpenStack是一个开源云计算管理平台，提供基础设施即服务（IaaS），核心服务包括计算、网络、存储等。Cinder主要用于为虚拟机提供持久性块存储，具备多种功能，如卷操作、备份、快照及与实例的交互等。此外，还详细介绍了Cinder的工作流程、命令行操作及不同存储插件的使用。

1688开放平台提供的商品详情数据接口，允许第三方开发者获取平台上商品的详细信息，助力企业实现精准市场分析、优化供应链管理和个性化客户服务。开发者需注册账号并申请权限，通过HTTP请求调用接口，获取JSON格式的数据，涵盖商品基本信息、图片、属性及店铺信息。使用时需注意权限管理、调用频率限制及数据异常处理，遵循平台规定，确保合规使用。如需详细了解，可参考官方文档或联系技术支持。

【8月更文第31天】在大数据和云计算蓬勃发展的今天，数据库作为数据存储的核心组件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的性能。OceanBase 是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统，旨在为大规模在线交易处理（OLTP）场景提供高性能、高可用性的解决方案。本文将深入探讨 OceanBase 是如何通过其独特的架构设计来确保数据的高可用性和容灾能力。

本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。

【8月更文第28天】高级消息队列协议 (AMQP) 是一种开放标准的应用层协议，特别适合于物联网 (IoT) 场景中的消息传递。AMQP 提供了可靠的、可扩展的消息传输机制，能够处理来自大量设备的数据流。本文将探讨 AMQP 在 IoT 应用中的优势，并提供使用不同编程语言构建 AMQP 客户端的具体示例。

【8月更文第27天】随着人工智能和机器学习模型的应用越来越广泛，模型的安全性也成为了人们关注的重点。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放的标准格式，不仅可以促进不同框架之间的模型共享，还面临着如何保护模型不被恶意攻击的风险。本文将探讨 ONNX 在模型安全方面的考虑，以及如何利用 ONNX 和其他技术来保护模型免受攻击。

【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的标准，旨在解决模型的可移植性问题，使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式，并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。

【8月更文第27天】随着业务的增长和技术的发展，企业常常需要对现有的数据库进行升级或迁移以适应新的需求。阿里云提供的 PolarDB 是一款高性能的关系型数据库服务，支持 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 三种存储引擎。本文将介绍如何利用 PolarDB 提供的迁移工具来高效地完成数据迁移工作，并探讨在迁移过程中需要注意的关键点。

【8月更文第22天】随着信息技术的发展，软件项目的复杂度不断提高，传统的瀑布式开发模式越来越难以适应快速变化的市场需求。为了解决这些问题，敏捷开发方法应运而生。本文将探讨敏捷开发的核心理念、敏捷宣言与原则、Scrum框架、Kanban方法以及相关的敏捷实践与工具。

生成式AI（GenAI）革新了企业架构，催生新数据集成模式与最佳实践。借助Apache Kafka与Apache Flink，企业能高效处理大规模实时数据，连接各类数据库与分析平台。Kafka作为核心组件，支持GenAI应用如服务台自动化、聊天机器人及内容审核。结合大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）与向量数据库，Kafka与Flink共同打造强大数据流处理能力，克服GenAI挑战，如昂贵训练成本、数据时效性与准确性。通过语义搜索与RAG设计模式，确保LLM生成内容可靠无误。

【8月更文第20天】在当今数字化时代，软件开发已成为企业和组织获取竞争优势的关键。一个高效的软件开发过程不仅能够确保最终产品的质量，还能有效控制成本和时间。本文将详细介绍软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、编码与实现、测试与质量保证以及维护与升级，并通过实例帮助读者更好地理解这些概念。

在这篇文章中,我们将以简单的技术术语解析三元组损失及其变体批量三元组损失,并提供一个相关的例子来帮助你理解这些概念。

Gerrit✨Gerrit服务器简介 与 配置SSH keys

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。