使用Python开发获取商品销量详情API接口
本文介绍了使用Python开发获取商品销量详情的API接口方法，涵盖API接口概述、技术选型（Flask与FastAPI）、环境准备、API接口创建及调用淘宝开放平台API等内容。通过示例代码，详细说明了如何构建和调用API，以及开发过程中需要注意的事项，如数据库连接、API权限、错误处理、安全性和性能优化等。
后端开发中的性能优化策略
在现代软件开发中，后端系统的性能优化是确保应用程序高效运行的关键。本文将探讨几种常见的后端性能优化策略，包括代码层面的优化、数据库查询优化、缓存机制的应用以及负载均衡的实现。通过这些方法，开发者可以显著提升系统的响应速度和处理能力，从而提供更好的用户体验。
设计团队总监如何通过文档管理工具简化文件共享与团队协作流程
设计团队不仅需创造优质视觉与交互设计，还需高效管理项目进度、文件资源及跨团队协作。合理的文档管理工具对提升团队效率、优化协作流程、确保项目按时高质量交付至关重要。本文介绍了六款适合设计团队的文档管理工具，涵盖Banli Kanban、Figma、Dropbox Paper、Notability、Lucidchart和ProofHub，详细分析了它们的特点、优势及适用场景。
万亿秒查是真地吗？比 ORACLE 快 N 倍是不是吹牛？
大数据产品常宣称“万亿秒查”，即能在万亿行数据中秒级返回查询结果。这并非全遍历，而是通过建立索引实现高效定点查找，对数级别复杂度使得现代计算机轻松应对。但对于需遍历的运算，如列合计，秒查在万亿行数据上难以实现，但在TB级数据上仍有可能。此外，与Oracle等传统数据库相比，现代AP数据库因列式存储、集群及内存优势，实现N倍速度提升，并非夸大。真正考验大数据技术的是能否提供独特算法降低计算量，而非单纯数据量与速度的宣传。
【AI系统】昇思MindSpore并行
本文介绍昇思MindSpore的并行训练技术，包括张量重排布、自动微分等，旨在简化并行策略搜索，提高大规模模型训练效率。文章探讨了大模型带来的挑战及现有框架的局限性，详细说明了MindSpore如何通过技术创新解决这些问题，实现高效的大模型训练。
【AI系统】完全分片数据并行 FSDP
本文深入探讨了AI框架中针对权重数据、优化器数据和梯度数据的分布式并行实现，特别是在PyTorch框架下的具体方案。文章首先回顾了通用数据并行和分布式数据并行的概念，重点讨论了同步与异步数据并行的差异。接着，文章详细介绍了如何在PyTorch中实现弹性数据并行，特别是完全分片数据并行（FSDP）的机制，包括其如何通过分片模型状态和剩余状态来减少内存消耗，提高训练效率。此外，文章还探讨了混合精度训练、损失缩放和内存消耗估算等关键技术，为理解和实施高效的分布式训练提供了全面的指导。
【AI系统】张量并行
在大模型训练中，单个设备难以满足需求，模型并行技术应运而生。其中，张量并行（Tensor Parallelism, TP）将模型内部的参数和计算任务拆分到不同设备上，特别适用于大规模模型。本文介绍了张量并行的基本概念、实现方法及其在矩阵乘法、Transformer、Embedding和Cross Entropy Loss等场景中的应用，以及通过PyTorch DeviceMesh实现TP的具体步骤。
【AI系统】流水并行
在大模型训练中，单个设备难以满足计算和存储需求，分布式训练成为必要。模型并行是其中关键技术之一，通过将模型计算任务拆分至不同设备上执行，提高训练效率。模型并行主要包括朴素模型并行、张量并行和流水线并行。流水线并行通过将模型的不同层分配到不同设备上，采用微批次处理，提高设备利用率。Gpipe和PipeDream是两种流行的流水线并行方案，前者通过重叠前向和反向传播提升效率，后者则通过1F1B策略实现交错执行，最大化利用计算资源。
【AI系统】计算图与自动微分
自动求导利用链式法则计算雅可比矩阵，从结果节点逆向追溯计算路径，适用于神经网络训练中损失值对网络参数的梯度计算。AI框架中，自动微分与反向传播紧密相连，通过构建计算图实现高效梯度计算，支持动态和静态计算图两种模式。动态图如PyTorch，适合灵活调试；静态图如TensorFlow，利于性能优化。
阿里云服务器按月租用价格是多少，月付收费标准与活动价格参考
阿里云服务器月付租用价格是多少？阿里云服务器既可以月租也可以按年租用，按月可选的时长有1个月到10个月，通常选择较多的是1个月、3个月、6个月时长，目前按月租用价格有经济型e实例4核16G配置10M带宽100G ESSD Entry云盘，月租优惠价70元1个月、210元3个月，如果选择8核32G配置的月付优惠价是160元1个月、480元3个月。本文将详细介绍阿里云服务器的月付收费标准及当前活动价格，帮助您更好地了解在阿里云服务器月付租用价格情况。