本文详细介绍了阿里云解决方案中的Bolt.diy工具，一款基于AI的开源全栈开发平台。通过自动部署方式，用户可快速体验其多模型适配、全栈开发等功能。文章涵盖从开通服务到部署应用的具体步骤，并结合实际案例展示了生成网页的效果与局限性。尽管Bolt.diy能显著提升建站效率，但在复杂需求处理和稳定性上仍有改进空间。建议优化代码生成实时查看、预览异常处理等问题，并增加更多学习资源以帮助用户更好地设计Prompt。

Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本，提供灵活的自然语言交互与全栈开发支持。基于阿里云函数计算 FC 和百炼模型服务，最快5分钟完成部署。新手注册阿里云账号后可领取免费额度，按指引开通相关服务并授权。通过项目模板一键部署，配置 API-KEY 后即可使用。Bolt.diy 支持多种场景，如物联网原型开发、久坐提醒、语音控制灯光等，助力快速实现创意应用。

在鸟类识别中，大规模、密集鸟群的准确计数极具挑战。传统检测方法（如YOLO）难以应对高密度场景，主流方案转向**目标检测跟踪**与**密度估计**两大路线。前者逐只识别追踪，适用于稀疏场景；后者通过点标注生成密度图，直接回归总数，更高效精准，适合万级鸟群统计。实际应用常结合两者，辅以多尺度拍摄与无人机巡航，实现“总数+物种+行为”综合监测。

本文探讨了检索增强生成（RAG）系统中的高效召回技术。RAG系统通过检索相关文档增强大语言模型的回答质量，但性能受制于垃圾进，垃圾出原则。为提高召回效果，文章重点分析了三种方法：Small-to-Big通过大小文本块映射兼顾检索精度与上下文丰富度；索引扩展（如HyDE）利用大模型生成假设文档来优化检索；双向改写弥合用户查询与文档表述的差异。这些方法从不同角度解决了RAG系统中的语义鸿沟、词汇不匹配等核心问题，可单独或组合使用。高效召回技术能显著提升RAG系统的回答质量和效率。

阿里云百炼是面向企业的大模型开发平台，本周新增2个云部署MCP及6大应用模板，涵盖电商、营销、SQL助手等场景，助力AI高效落地。

医疗票据OCR正从传统模板匹配迈向智能理解新阶段。快瞳科技融合OCR与医疗知识图谱，实现高精度、自适应识别，显著提升效率与准确性，推动医疗数字化智能化升级。

给定一个数组，找出能组成三角形的三元组个数。利用“两边之和大于第三边”的性质，先排序，再用双指针优化。固定最大边，左右指针从区间两端向内移动，若两短边之和大于最长边，则中间所有组合均有效，时间复杂度由暴力的O(n³)降至O(n²)。

Spring Security是Spring生态中的核心安全框架，采用认证与授权分离架构，提供高度可定制的权限管理方案。其基于过滤器链实现认证流程，通过SecurityContextHolder管理用户状态，并结合RBAC模型与动态权限决策，支持细粒度访问控制。通过扩展点如自定义投票器、注解式校验与前端标签，可灵活适配多租户、API网关等复杂场景。结合缓存优化与无状态设计，适用于高并发与前后端分离架构。

如果你的AI应用程序返回的答案总是不着边际，问题可能出在文本分块上！本文用轻松幽默的方式，带你玩转从基础到高级的五种文本分块策略，让你的RAG系统检索效率提升10倍。无论你是RAG新手还是老手，这篇文章都能让你事半功倍！

从传统检索方法到现代向量检索，通过一个购物助手的故事，直观展示了不同检索技术的原理与应用。学会这些技巧，让你的AI不再是「记忆只有金鱼长度」的大模型！

阿里云推出基于R1满血版DeepSeek的AI解决方案，助您高效学习与工作！访问专属链接进入详情页，按指引免费体验。具体步骤包括：注册阿里云账号、开通百炼模型服务、获取API-KEY、配置Chatbox客户端并测试对话功能。通过简单操作，即可调用DeepSeek-R1模型，实现智能化交互。快速上手，开启AI新体验！

视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。

HTML5实现好看的劳动节网页源码，劳动节网页，劳动节网页源码，内置十个页面，各种模板都有，可以根据这些页面扩展更多页面，网页由网站首页、劳动节介绍、劳动节由来、劳动节习俗、劳动节文化、劳动节活动、劳动节故事、劳动节民谣、联系我们、登录/注册等页面组成，兼容手机端，页面干净整洁，内容丰富，可以扩展自己想要的，注释完整，代码规范，各种风格都有，代码上手简单，代码独立，可以直接运行使用。也可直接预览效果。

作为一名襄阳职业技术学院信息技术学院大数据技术专业的学生，我基于国产大模型DeepSeek和Qwen-MAX，打造了专属学校的定制化智能助手。项目从技术实践、场景化应用及未来展望三方面展开，涵盖硬件资源有限下的技术破局、教学辅助与学习路径规划等教育赋能，以及开源协作与隐私保护。通过Open WebUI实现用户友好的自托管Web界面，旨在探索AI赋能职业教育的无限可能。欢迎访问：[链接](https://zyhorg.ac.cn/open.html)。

2025年6月12日，Google Cloud因未灰度发布的新功能引发空指针异常，导致全球服务中断超7小时。故障暴露了配置管理的重大隐患。本文深入分析根因，详解基于Nacos的IP与标签灰度发布方案，强调通过配置中心实现渐进式发布的必要性，为高可用系统提供实战指南。

本文通过机器学习中的偏差-方差权衡理论，深入探讨了模型性能的优化方法。文章首先用学生类比解释了高偏差（死记硬背）、高方差（思维跳跃）和平衡状态（真正理解）三种学习模式，对应机器学习中的欠拟合、过拟合和理想状态。通过数学公式E[(y-ŷ)²]=Bias²+Variance+Noise，系统分析了误差来源。使用多项式回归案例展示了不同复杂度模型的表现：线性模型（高偏差）、15次多项式（高方差）、4次多项式（平衡）和正则化模型。最终指出，最佳模型应在理解本质（低偏差）和稳定发挥（适度方差）间取得平衡。。。

本文记录Spring AI MCP Server接入阿里云百炼平台时因HTTP连接复用导致的"获取工具异常，请确认MCP是否正常运行"问题。百炼复用连接时，服务端已关闭通道，导致请求体丢失。通过分析日志发现Netty过早关闭连接，最终以添加`Connection: close`响应头强制断开，解决兼容性问题。

本文系统介绍了语言模型评测的两种主要方法：内在评测和外在评测。内在评测聚焦模型基础语言能力，核心指标困惑度(PPL)反映模型预测准确性，计算过程包括条件概率、对数概率和及指数转换。外在评测通过具体任务表现评估模型实用性，采用多层级评估策略（精确匹配、变体匹配、关键词分析和语义评估）。文章详细阐述了评测流程、指标计算方法和代码实现，强调两者结合使用的重要性：内在评测看基本功，外在评测检验实战能力。评测应持续进行，为模型选型、优化部署提供客观依据，同时关注公平性和领域适应性。

使用Gradio构建的一个演示界面，该界面将展示如何使用Qwen-Turbo生成提示词，然后使用Qwen-Image生成图像。 我们将按照之前的设计，将流程分为两个主要步骤：先生成提示词，然后生成图像。在提示词生成成功之前，直接生成图像将会给出提示先生成提示词。

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Pandas是Python核心数据分析库，提供Series、DataFrame等灵活数据结构，支持高效的数据读写、清洗、筛选、合并与统计操作，广泛应用于数据处理与分析场景。

二叉搜索树（BST）是一种有序二叉树，左子树节点值小于根，右子树大于根。支持插入、查找、删除操作，平均时间复杂度为O(log n)。通过中序遍历可得有序序列。常用于实现字典、统计频次等场景，结合键值对（KV）结构可扩展应用。