Centos或Linux编写一键式Shell脚本创建用户、组、目录分配权限指导手册

Arthas jvm（查看当前JVM的信息）

DeepSeek点燃了大模型的“引线”，使其进入爆发期。短短一个多月，大模型能力不断刷新，产业上下游达成落地共识。当前大模型正从早期采用者向早期大众过渡，面临算力瓶颈这一关键挑战。百度智能云通过百舸4.0平台，成功解决了算力供应和成本问题，大幅提升了训练效率和稳定性，助力大模型在各行业的快速应用。随着市场需求的增长，算力需求将呈指数级上升，未来的大模型竞赛不仅是模型之争，更是工程能力和算力布局的较量。百度智能云等企业正稳步推动大模型从创新走向产业应用，开启了一场高效率、低成本的“双螺旋”竞赛。

AI大模型面临核心安全问题，包括模型内在风险（如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉）、外部攻击面扩大（如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击）及生成内容滥用（如深度伪造和虚假信息）。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研，构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系，推动AI安全发展。

珠宝设计师专用的大模型是否需要备案？本文解析大模型备案与算法备案的区别及法规边界。大模型备案针对公众服务，仅面向专业设计师可暂缓；但算法备案必须完成。涉及深度合成类算法的企业需在30日内备案。合规不仅是义务，更是提升企业竞争力的关键。

作为一名企业开发人员，我最近测试了 OS Copilot 的 -t、-f 功能及管道功能。-t 功能能正确识别并解释端口号，但界面操作需优化；-f 功能成功完成自定义任务，但在交互连续性上有待改进；管道功能表现最佳，支持简便的自定义任务操作。建议在 -t 功能中增加交互入口，并优化 -f 功能的后续操作体验。

在数字化时代，算法成为互联网服务的核心技术。为应对算法歧视、大数据杀熟等问题，我国出台了算法备案制度，规范算法使用，保护用户权益。五种常见算法（生成合成、个性化推送、排序精选、检索过滤、调度决策）需备案，但其他类型算法在特定情况下也需备案，如涉及舆论属性或社会动员能力。未备案将面临法律责任，企业应严格遵守规定，确保合规运营。算法备案不仅是法律要求，更是企业对社会责任的体现。

在前两篇文章中，我分别讲解了如何将产品上架到 Chrome Web Store 和 Firefox Add-ons。今天，我们将继续探索另一个重要的浏览器插件市场——Microsoft Edge 插件商店。如果你已经熟悉 Chrome 和 Firefox 插件的上架流程，那么这篇文章会让你更快上手 Edge 插件的发布。同时，我也会在关键环节与 Chrome 和 Firefox 进行对比，帮助你更好地理解三者的异同。

### 2024年AI的破局与法律行业应用 随着ChatGPT、Kimi等大模型的出现，AI在语言理解和生成上取得显著突破。案件云平台推出「AI智能填充」功能，通过上传图片或PDF，AI能快速识别并提取关键信息，自动填充案件表单，极大提高了律师的工作效率和准确性。用户只需三步：创建案件、上传文件、确认信息，即可完成案件录入，告别繁琐输入，减少人工错误。

本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。

在图数据库的应用场景中，自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型，围绕 TuGraph 图数据库的需求，探索并验证了一套高效的大模型微调方案，显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略，我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发，向读者逐步介绍我们的方案。

利用图序列进行数据解读，主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析（如入度、出度、度中心性）、节点属性分析（如品牌、价格等属性的分布与聚类）、节点标签分析（如不同标签的分布及标签间的关联）。边序列分析则关注边的权重分析（如关联强度）、边的类型分析（如管理、协作等关系）及路径分析（如最短路径计算）。结合节点和边序列的分析，如子图挖掘和图的动态分析，可以帮助深入理解图的结构和功能。例如，通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图，而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用，能够从多个角度全面解读图谱数据，为决策提供有力支持。

毕业项目校园网中通义灵码的使用分享

本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理（Tokenization与预测下一个Token），并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

“莫愁前路无知己” - 本文主要是为了缓解焦虑，以我与AI的互动为主线，分享了从童年科幻梦到工作中应用AI的经历。探讨了AI的现状与未来，强调了AI辅助编程的潜力和挑战，以及个人和企业应如何应对AI时代的变革。AI虽可能替代很多岗位，但也能带来新的机遇，关键在于适应和利用。

【10月更文挑战第7天】

根据Github Trendings的统计，2024年5月20日当周共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目5个，TypeScript项目3个，C++项目2个，Jupyter Notebook项目2个，C、Go、Rust和C#项目各1个。介绍了多个值得关注的项目，包括ChatGPT桌面应用程序、Fooocus图像生成软件、Jellyfin媒体系统等。这些项目涵盖了多种功能和技术领域，值得关注和研究。

随着人工智能技术的飞速发展，语音识别和语音合成技术在各个领域得到了广泛应用。阿里云推出的“通义语音大模型FunAudioLLM”作为最新的语音处理技术，备受业界关注。本次评测将深入探讨通义语音大模型的功能、性能及其在实际应用中的表现。

从使用者的角度解读通义万相AI绘画创作方案的优与劣

本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

通义灵码是基于阿里云通义大模型的编码辅助工具，旨在提升开发者效率。为更好地满足开发需求，提出以下优化建议：1）提升生成速度，优化算法，引入分批处理；2）增强跨文件感知能力，理解代码上下文；3）完善云服务支持，深化与阿里云服务集成；4）丰富功能体验，增加编程语言支持；5）提升稳定性和兼容性，确保多环境运行；6）优化用户界面和交互，提供自定义选项；7）增加用户反馈渠道和社区支持，建立开发者交流平台。通过这些改进，通义灵码将为开发者带来更高效智能的编码体验。【6月更文挑战第1天】

软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。本篇讨论高并发，从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。

入门生成式语言模型涉及理解基本概念、学习NLP基础知识、掌握相关工具和框架、训练与评估模型、实践项目和案例，以及持续学习。关键步骤包括预训练、微调（如SFT、LoRA、Prefix Tuning）、模型选择（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）和优化部署（量化、剪枝）。训练策略包括Pretrain、SFT、LoRA等，模型如Qwen、GPT-3、OPT等，评估数据集有SuperGLUE、CLUEbenchmark等。此外，有专门的加速和分布式框架如DeepSpeed、Megatron、FairScale等，以及部署工具vLLM、TensorRT-LLM。

通义大模型点亮“丝路”

近期开源社区陆续出现了千亿参数规模以上的大模型，这些模型都在各项评测中取得杰出的成绩。今天，通义千问团队开源1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型Qwen1.5-110B，该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

全球客服领域的发展设想结合点： 1.智能客服语音助手： 2.多语言无缝服务体验： 3.语音分析与情感智能

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Java Stream API是Java 8引入的特性，提供函数式操作处理集合，支持链式操作和并行处理，提升代码可读性和性能。关键点包括：延迟执行的中间操作（如filter, map）和触发计算的终端操作（如collect, forEach）。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用，终端操作后Stream不能复用，以及并行操作的线程安全性。

本届云栖大会，我们发布了千亿级参数规模的大模型通义千问2.0、一站式模型应用开发平台阿里云百炼以及8个行业大模型，同时全面升级了人工智能平台PAI，并对超40款云产品提供了Serverless的能力，推出全球首款容器计算服务ACS。

什么是通义灵码？

我的虚拟分身：通义听悟试用体会

大模型的风潮还未停歇，国内大模型的研发也正如火如荼地开展着。你试用过哪些大模型呢？你觉得哪一款产品最适合开发者呢？你有想过训练出自己的大模型吗？这不就来了！ 通义千问开源！阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用。点击链接，立即开启模型开源之旅：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary

阿里云AI新品“通义听悟”，开放公测！

本实验将基于函数计算，让您一键在阿里云上部署自己的对话机器人，快来打造自己的AI小助理吧！

企业接入AI邮箱，期待提效减负，但需警惕邮件中隐藏的“指令陷阱”：发件人要求≠AI可执行命令。2026年发票欺诈攻击揭示风险——AI若混淆“收到请求”与“获授权行动”，可能越权转发、误判核实。自动化必须锚定企业预设权限边界与审批流程，而非依赖模型对语言的单点理解。