本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。

PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发，详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景，涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题，并结合分布式训练和NCCL通信优化，开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导，助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。

本文开启“手把手教你入门强化学习”专栏，介绍强化学习基础概念及实践。强化学习通过智能体与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，适用于复杂动态决策问题。文章讲解智能体、环境等核心概念，并使用Gym库进行案例实操，如CartPole和MountainCar环境的代码实现。最后预告下期将深入马尔科夫决策过程（MDP）。适合初学者系统了解强化学习并动手实践。创作不易，欢迎关注、点赞与收藏！

本文介绍了SeaTunnel的安装与使用教程，涵盖从安装、配置到数据同步的全过程。主要内容包括： 1. **SeaTunnel安装**：详细描述了下载、解压及配置连接器等步骤。 2. **模拟数据到Hive (fake2hive)**：通过编辑测试脚本，将模拟数据写入Hive表。 3. **MySQL到控制台 (mysql2console)**：创建配置文件并执行命令，将MySQL数据输出到控制台。 4. **MySQL到Hive (mysql2hive)**：创建Hive表，配置并启动同步任务，支持单表和多表同步。

Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。

为了使HTTP服务支持HTTPS访问，需生成并安装SSL证书，并确保Nginx支持SSL模块。首先，在`/usr/local/nginx`目录下生成RSA密钥、证书申请文件及自签名证书。接着，确认Nginx已安装SSL模块，若未安装则重新编译Nginx加入该模块。最后，编辑`nginx.conf`配置文件，启用并配置HTTPS服务器部分，指定证书路径和监听端口（如20000），保存后重启Nginx完成部署。

数据能不能养出“死忠粉”？聊聊用数据驱动品牌忠诚度的那些事

本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战：知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台，提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力，构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统，并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。

该指南介绍了在Linux系统中配置Yum源和安装Python3的步骤。首先，通过`yum install`和`wget`命令更新和备份Yum源，并从阿里云获取CentOS和EPEL的repo文件。接着，清理和更新Yum缓存。然后，下载Python3源代码包，推荐使用阿里云镜像加速。解压后，安装必要的依赖，如gcc。在配置和编译Python3时，可能需要解决缺少C编译器的问题。完成安装后，创建Python3和pip3的软链接，并更新环境变量。最后，验证Python3安装成功，并可选地升级pip和配置pip源以提高包下载速度。

没有大数据，哪来人工智能？——聊聊“大数据喂养下的AI进化史”

本文介绍了使用Python和ArcGIS绘制人口密度地图的方法。Python部分包括地图数据获取、格式转换、数据整合及可视化；ArcGIS部分涵盖地图投影、数据连接、人口密度计算与图例设置。同时提供了C++代码用于数据分割，并介绍了如何利用高德API获取地址经纬度，实现地图标注。

LangFlow 是一个强大的可视化流程开发工具，支持全平台部署与多模型集成。通过 Docker 快速启动、本地开发或云服务部署，用户可灵活配置环境。其核心功能包括四大对象管理、可视化编程、自定义组件开发及与 LangChain 的深度整合，适用于客户服务、金融、医疗等多领域自动化流程构建。结合性能优化与版本管理，助力开发者高效实现企业级 AI 应用。

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。

小红书作为热门生活方式平台，拥有海量用户生成内容。通过其笔记详情接口，开发者可获取指定笔记的完整内容、作者信息及互动数据（点赞、评论、收藏数等），助力内容分析与市场调研。接口采用HTTP GET请求，需提供笔记ID，响应数据为JSON格式。注意小红书有严格反爬虫机制，建议使用代理IP并控制请求频率。

DistilQwen2 是基于 Qwen2大模型，通过知识蒸馏进行指令遵循效果增强的、参数较小的语言模型。本文将介绍DistilQwen2 的技术原理、效果评测，以及DistilQwen2 在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法，和在各开源社区的下载使用教程。

探索企业资源规划（ERP）系统的基本概念

cp-sat求解器介绍及使用案例 更多文章欢迎关注我的微信公众号：Python学习杂记

在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。

本文收录了一些MaxCompute MapReduce优化策略。

本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成，演讲信息如下： 张治国：阿里云智能集团技术研究员、阿里云智能计算平台事业部 ODPS-MaxCompute 负责人 活动：【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布

1688商品列表API是阿里巴巴开放平台提供的服务，允许开发者通过API获取1688平台的商品信息（标题、价格、销量等）。适用于电商选品、比价工具、供应链管理等场景。使用时需构造请求URL，携带参数（如q、start_price、end_price等），发送HTTP请求并解析返回的JSON/XML数据。示例代码展示了如何用Python调用该API获取商品列表。

本内容详细介绍了算法备案与大模型备案的流程、审核重点及两者关系。算法备案覆盖生成合成类等5类算法，需提交安全自评估报告，审核周期约2个月；大模型备案针对境内公众服务的大模型，涉及多维度审查，周期3-6个月。两者存在前置条件关系，完成算法备案是大模型备案的基础。阿里云提供全流程工具支持，包括合规预评估、材料校验和进度追踪，助力企业高效备案。此外，文档解答了常见问题，如算法迭代是否需重新备案，并解析政策红利与技术支持，帮助企业降低合规成本、享受补贴奖励。适用于需了解备案流程和技术支持的企业和个人开发者。

网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序，广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy）和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而，在使用爬虫时需注意法律与道德问题，例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据，以确保爬虫技术健康有序发展。

Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络（GNNs）特点的神经网络模型，专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术，实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉，显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景，并通过图书推荐系统的实例，展示了其在实际问题解决中的强大能力。

SDL（Simple DirectMedia Layer）图形库安装过程中可能会遇到编译错误、运行时错误、依赖库缺失等问题。本文总结了在 Linux 和 Windows 系统上常见的错误及解决方法，包括检查和安装依赖库、配置 SDL 子系统、处理 X11 错误等，帮助用户顺利完成 SDL 的安装和配置。

在数据分析中，常需将Pandas DataFrame中的object类型列转换为float类型以进行数值计算。本文介绍如何使用`pd.to_numeric`函数高效转换，并处理非数字值，包括用0或平均值填充NaN值的方法。

在C语言中，"a" 是一个变量的名字，代表存储在内存中的某个值。而"&a" 则是获取该变量的内存地址，即变量a在计算机内存中的具体位置。这两者的主要区别在于："a" 操作的是变量中的值，"&a" 操作的是变量的内存地址。

你就可以避免在null值上尝试访问数组偏移量的错误。 总的来说，当你遇到这个错误时，你应该回顾你的代码，确保在尝试访问数组偏移量之前，相关的变量已经被正确地初始化为一个数组，并且不是null。

数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。

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本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像，包括cuda10、cuda11等不同版本，cudnn7、cudnn8等，快速搭建深度学习环境。

本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。

本文整理了10个质量较好，数据集较大，比较新的，图像语义分割的公开数据集；主要服务于智能驾驶方向（辅助驾驶、自动驾驶等）。

数据不是玄学：聊聊怎么用数据驱动创业决策

近期Python生态系统在包管理领域发生了重要变化，Anaconda调整商业许可证政策，促使社区寻找更开放的解决方案。本文介绍两款新一代Python包管理工具：UV和Pixi。UV用Rust编写，提供高性能依赖解析和项目级环境管理；Pixi基于Conda生态系统，支持conda-forge和PyPI包管理。两者分别适用于高性能需求和深度学习项目，为开发者提供了更多选择。

H5页面优点包括：跨平台性，易于传播，丰富的多媒体支持，开发成本低，更新便捷，良好的交互性。缺点则有：性能受限，功能受限，高度依赖网络，存在安全风险，用户体验一致性差。确保H5页面在不同设备上的兼容性，需遵循HTML5标准，使用响应式设计，并进行多设备测试。优化H5页面性能的方法包括减少HTTP请求，压缩文件大小，利用缓存机制，优化代码执行效率等。