本文将以 Qwen-72B-Chat 为例，介绍如何通过PAI平台的快速开始（PAI-QuickStart）部署和微调千问大模型。

淘宝关键词设置：技巧与实战指南

ElasticSearch优化指南

在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:

12月已经过了一半了，还有2周就是2024年了，我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文，另外再推荐2篇很好的英文文章。

本篇博客将教你如何使用 JavaScript-obfuscator 插件来一键发行和混淆 iOS 上的 uniapp 代码。通过安装插件、创建运行脚本，并执行混淆操作，你将能够轻松通过审核，提高应用程序的安全性。🔒

面向智能驾驶（辅助驾驶、自动驾驶）场景下的语义分割任务，由于非结构化场景的复杂性，是一个非常具有挑战性的任务，所以有许多研究者和研究机构公开了很多相关的数据集推动语义分割领域的发展。本文主要介绍Cityscapes数据集。

Python算法——广度优先搜索

数字人生成速度1:0.5

Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)

Pulp求解TSP问题介绍及程序实现

2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。

GLTF在线编辑器提供了一系列功能，支持对GLTF模型的在线查看、材质修改、模型大小修改、模型网格属性修改、重置原点、模型合批等功能

大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。

机器学习平台 PAI 推出特征平台（PAI-FeatureStore），在所有需要特征的AI建模场景，用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据，减少资源和时间成本、提升工作效率。

算法工程师是利用算法处理事物的人，本文通过工程能力，算法能力，业务能力等方面来论述了算法工程师的核心竞争力是什么。

有些场景在容器内部需要调用 `docker` 命令。为此，本文梳理2种可以在容器内部执行`docker`命令的方法。

wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。

阿里云检索分析服务Elasticsearch版携手阿里云开发者社区、Elastic公司，联合推出《10分钟玩转Elastcisearch》系列，第一期围绕Kibana展开超详细教程讲解，并以航班数据为例，邀请Elastic大牛手把手教大家如何四步快速创建航班数据分析仪表板，分钟内对航班状态、目的地天气、机票平均价格等关键信息做到了如指掌。

推荐10种数据分析思维，让你在工作中带来“灵光一闪”的感觉 本文来源于阿里开发者公众号

CIM模型的走红，也带热了BIM成为数字孪生城市应用的核心技术之一；基于BIM的数据挂载能力为数字孪生城市应用带来了极大想象空间，通过结合GIS/IOT数据可以连接人口、房屋、住户水电燃气信息、安防警务数据、等众多城市公共系统的信息资源，支撑数字孪生城市的决策分析。但是BIM数据的应用成本高也是一个不能回避的事实，无论是数据质量检查、数据格式转换、模型轻量化，到最终的渲染和应用，BIM模型在数字孪生场景下的应用链路都是非常冗长、复杂。因此BIM在数字孪生领域的应用，需要有目标与成本意识，以及合理的配套工具。

Elasticsearch 内存占用相关知识，以及对 lucene 文件的 page cache 进行监控

### 背景 Google 将在2020年**2月4号**发布的 Chrome 80 版本（schedule：[https://www.chromestatus.com/features/schedule](https://www.

使用split_size优化的ODPS SQL的场景

BasicEngine是阿里巴巴搜索事业部自研的推荐在线召回引擎，依托强大的搜索底层技术支持，可以在线实现复杂的关联排序运算，支持灵活的推荐策略组合，为推荐系统的升级发展拓展了无限想象空间。

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。

我们提出了Dataflow模型，并详细地阐述了它的语义，设计的核心原则，以及在实践开发过程中对模型的检验。

该文章来自阿里巴巴技术协会（ATA）精选集  0. 前言 何为双链路实时计算体系？微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时，宏观实时的对象粒度更粗，更上层 a) 以实时效果为目标，基于bandit learning的实