ChronosX: 可使用外生变量的时间序列预测基础模型
时间序列预测中，基础模型虽在单变量任务中表现出色，但引入协变量支持仍面临挑战。Chronos研究团队提出ChronosX架构，通过适配器层有效整合历史与未来协变量信息，适用于任何单变量模型。实验表明，ChronosX显著提升预测性能，尤其在复杂数据集上优势明显。消融研究进一步验证了协变量模块的重要性。尽管需要轻量训练，但其灵活性和通用性为时间序列建模提供了新思路，未来或可通过类似LLM提示机制实现更高效的协变量处理。
Qwen3 全尺寸模型支持通过阿里云PAI-ModelGallery 一键部署
Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！
ReSearch：基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架，利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”，无需监督数据。它将搜索操作融入推理链，通过文本推理决定搜索时机与方式，并用搜索结果引导后续推理。研究显示，ReSearch自然形成高级推理能力，如反思与自我纠正。技术上，采用特定标签封装搜索查询与结果，迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型，使用MuSiQue数据集训练，在多跳问答任务中显著超越基线模型，展现出强大泛化能力。动态分析表明，模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题，奖励指标也呈现稳定增长趋势。
本地部署DeepSeek教程：一键远程访问，还能解决Ollama安全隐患
本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型，并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先，安装Ollama并下载DeepSeek模型，根据显存选择合适参数（如4G选1.5B）。接着，通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后，利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置，支持HTTPS加密传输，保障数据安全。整个过程无需云服务器，轻松打造专属AI助手。
百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。
合合信息TextIn大模型加速器2.0发布：智能图表解析测评
随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型（LLM）在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域的应用日益广泛。然而，大模型的计算复杂度和资源消耗问题也日益凸显。为了解决这一问题，合合信息TextIn推出了大模型加速器2.0，旨在提升大模型的训练和推理效率，降低计算成本，完成智能问答与对话式交互，深度概括与定位等。本文将对合合信息TextIn大模型加速器2.0进行详细测评，重点关注其在智能图表解析任务中的表现。
阿里妈妈基于 Flink+Paimon 的 Lakehouse 应用实践
本文总结了阿里妈妈数据技术专家陈亮在Flink Forward Asia 2024大会上的分享，围绕广告业务背景、架构设计及湖仓方案演进展开。内容涵盖广告生态运作、实时数仓挑战与优化，以及基于Paimon的湖仓方案优势。通过分层设计与技术优化，实现业务交付周期缩短30%以上，资源开销降低40%，并大幅提升系统稳定性和运营效率。文章还介绍了阿里云实时计算Flink版的免费试用活动，助力企业探索实时计算与湖仓一体化解决方案。
ssm150旅游网站的设计与实现+jsp(文档+源码)_kaic
本旅游网站基于现代经济快节奏发展和信息化技术的升级，采用SSM框架、Java语言及Mysql数据库开发。它实现了景点、新闻、酒店、飞机票和火车票管理等功能，帮助管理者高效处理大量数据信息，提升工作效率。系统界面简洁美观，功能布局合理，同时提供了数据安全解决方案，确保信息的安全性和可靠性。该网站不仅提高了事务处理效率，还实现了数据的整体化、规范化与自动化管理。关键词：旅游网站；SSM框架；Mysql；自动化。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型（LLMs）中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法，以及温度参数、惩罚机制等优化手段，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果，帮助读者理解其优缺点及适用场景。
ssm019社区文化宣传网站(文档+源码)_kaic
社区文化宣传网站采用JSP技术和Mysql数据库开发，旨在通过现代化技术手段提升社区文化的宣传效果。系统开发过程中，首先进行需求分析，明确主要功能，随后进行总体设计与详细设计，涵盖系统结构、数据结构、功能和安全设计等方面。系统详细设计包括前台首页、管理员及用户功能模块，确保操作简便、页面简洁，具备良好的可读性、实用性和扩展性。整个开发过程注重系统的稳定性和安全性，最终通过功能测试优化系统性能，为后续维护和类似系统开发提供参考。关键词：社区文化宣传网站、JSP技术、Mysql数据库。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。
构建可靠的时间序列预测模型：数据泄露检测、前瞻性偏差消除与因果关系验证
在时间序列分析中，数据泄露、前瞻性偏差和因果关系违反是三大常见且严重影响模型有效性的技术挑战。数据泄露指预测模型错误使用了未来信息，导致训练时表现优异但实际性能差；前瞻性偏差则是因获取未来数据而产生的系统性误差；因果关系违反则可能导致虚假相关性和误导性结论。通过严格的时序数据分割、特征工程规范化及因果分析方法（如格兰杰因果检验），可以有效防范这些问题，确保模型的可靠性和实用性。示例分析展示了日本天然气价格数据中的具体影响及防范措施。 [深入阅读](https://avoid.overfit.cn/post/122b36fdb8cb402f95cc5b6f2a22f105)
Paimon助力数据湖仓架构实时化升级
本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。
高真实感3D高斯数字化身
本次分享介绍了3D高速扩建高新作为一种新的可微渲染技术，特别是高斯泼溅技术在数字化身3D领域的应用。该技术通过高斯点云扩展传统3D点云属性，实现高真实感、实时交互渲染，优化3D重建与多视点图像生成。文中还探讨了数字化身的构建与应用，包括全身和人头模型的创建，并展示了其在不同环境光照下的效果。最后，提出了未来研究方向，如更灵活的编辑和视频生成大模型的融合，以提升数字人的可控性和真实感。
产品经理-B 端与C端
B端与C端是IT互联网产品经理的类型划分，分别面向企业和个人消费者。C端产品如微信、淘宝，注重用户体验和快速迭代；B端产品如CRM系统、ERP软件，强调功能复杂性和定制化服务。此外，还有G端产品，主要服务于政府机构，注重数据安全和合规性。产品经理起源于20世纪20年代末的美国宝洁公司，随着互联网的发展，该角色在IT领域变得愈加重要。
DataWorks Data Studio 数据开发
Data Studio是阿里巴巴基于15年大数据经验打造的智能湖仓一体数据开发平台，兼容阿里云多项计算服务，提供智能化ETL、数据目录管理及跨引擎工作流编排的产品能力。通过个人开发环境实例支持Python开发、Notebook分析与Git集成，Data Studio还支持丰富多样的插件生态，实现了实时离线一体化、湖仓一体化、大数据AI一体化，助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。
PAI EAS Flask应用部署Quick Start
本文介绍了如何将Python Flask应用快速部署到阿里云PAI EAS，并通过API对外提供服务。示例代码包括`web.py`和`demo.py`两个文件，展示了基本的Flask应用和跨文件导入功能。最后，通过阿里云控制台完成服务部署和调用。
AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现，其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%，较此前最优提升18.4%。这一研
亚马逊商品列表API秘籍！轻松获取商品列表数据
亚马逊商品列表API（SP-API）提供标准化接口，支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，获取ASIN、价格、销量等信息。采用OAuth 2.0认证与AWS签名，保障安全。数据以JSON格式传输，便于开发者批量获取与分析。
爬虫与自动化技术深度解析：从数据采集到智能运维的完整实战指南
本文系统解析爬虫与自动化核心技术，涵盖HTTP请求、数据解析、分布式架构及反爬策略，结合Scrapy、Selenium等框架实战，助力构建高效、稳定、合规的数据采集系统。
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文源自Apache CommunityOverCode Asia 2025，阿里云专家苏轩楠分享Flink与Paimon构建实时湖仓的演进实践。深度解析Variant数据类型、Lookup Join优化等关键技术，提升半结构化数据处理效率与系统可扩展性，推动实时湖仓在生产环境的高效落地。
前端实现多方言实时转写：VAD端点检测+流式ASR接入，识别准确率提升300%
本文面向前端工程师，详解多方言中文自动语音识别（ASR）的完整落地接入方案，涵盖录音采集、音质增强、编码传输、流式识别、结果合并等关键技术环节，助力实现“即录即识、边说边出字”的实时交互体验。
1688查询榜单列表API详解
1688榜单API提供实时热销、新品等商品榜单数据，支持20+品类及40+字段筛选，适用于选品与市场分析。每小时更新，响应迅速。提供Python调用示例，开发者可快速集成。
只需完成手画线稿，让AI算法帮你自动上色
本文介绍了如何利用图像处理技术生成手绘风格图像及自动上色的方法。内容涵盖图像灰度化、梯度调整、虚拟深度实现手绘效果，以及使用 Python 编程实现相关算法。此外，还介绍了 AI 工具 Style2Paints V4.5，其可为线稿自动上色并支持多种线稿类型，如插画和手绘铅笔稿，适用于艺术创作与图像处理领域。
抖音集团基于Paimon的流式数据湖应用实践
本文整理自抖音集团数据工程师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕流式湖仓架构的背景、实践与未来展望展开。内容涵盖实时数仓架构演进、Paimon的应用与优化，以及在长周期指标计算和大流量场景下的落地实践经验。
DataWorks 千万级任务调度与全链路集成开发治理赋能智能驾驶技术突破
智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。
体育直播网站如何实现实时数据
体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。
PaperCoder：一种利用大型语言模型自动生成机器学习论文代码的框架
PaperCoder是一种基于多智能体LLM框架的工具，可自动将机器学习研究论文转化为代码库。它通过规划、分析和生成三个阶段，系统性地实现从论文到代码的转化，解决当前研究中代码缺失导致的可复现性问题。实验表明，PaperCoder在自动生成高质量代码方面显著优于基线方法，并获得专家高度认可。这一工具降低了验证研究成果的门槛，推动科研透明与高效。
谁是AI搜索先锋？ Elastic先锋者招募令正式启动！
阿里云 x Elastic 携手推出“Elastic Pioneer”先锋者计划，开发者们可以通过贡献内容获取积分，赢取月度和年度奖励，包括 ElasticON 新加坡站门票及与技术大咖交流机会。
强化学习:蒙特卡罗求解最优状态价值函数——手把手教你入门强化学习(五)
本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。
window系统下安装elk
本文介绍了Elasticsearch、Logstash和Kibana（统称ELK栈）8.17.3版本的安装与配置流程。主要内容包括： - **Elasticsearch**：详细描述了从下载到启动服务的步骤，以及`elasticsearch.yml`的关键配置项，并提供了Postman操作示例及常见问题解决方案。 - **Logstash**：涵盖了插件安装、配置文件`logstash.conf`编写及其启动命令。 - **Kibana**：讲解了下载、配置`kibana.yml`和启动过程，确保与Elasticsearch正确连接。
云上一键部署通义千问 QwQ-32B 模型，阿里云 PAI 最佳实践
3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。
携程网获取景点列表 API 接口（携程 API 系列）
携程作为国内知名的在线旅游服务提供商，其景点列表API对接口功能、参数和返回格式进行了详细定义。该接口可获取景点基本信息（名称、地区、开放时间等），支持条件筛选查询（如按地区、评分、价格区间等）。接口返回JSON或XML格式数据，并设有调用限制以确保系统稳定性和数据安全。虽然携程未公开免费API，开发者可通过商务合作申请权限。以下为模拟Python请求示例，展示了如何使用该接口获取景点信息。 代码示例中，通过`requests.get()`发送GET请求，设置请求参数（如地区、门票价格等）和请求头（模拟浏览器访问），并处理响应数据。实际应用需替换为真实的接口URL，并遵循携程官方文档要求。
PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
本文探讨了机器学习项目中指标收集对训练性能的影响，特别是如何通过简单实现引入不必要的CPU-GPU同步事件，导致训练时间增加约10%。使用TorchMetrics库和PyTorch Profiler工具，文章详细分析了性能瓶颈的根源，并提出了多项优化措施
解析HTTP代理服务器不稳定致使掉线的关键原因
随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理服务器掉线原因主要包括：1. 网络问题，如本地网络不稳定、路由复杂；2. 服务器质量差、IP资源不稳定；3. 用户配置错误、超时或请求频率异常；4. IP失效或协议不兼容。这些问题会影响连接稳定性。
京东图片搜索商品拍立淘接口（JD.item_search_img）
拍立淘是阿里巴巴淘宝平台推出的基于图像识别技术的购物应用功能，旨在提升商品搜索效率与准确性。用户可通过上传图片快速找到相似商品。其核心接口item_search_img利用先进图像识别技术提取商品特征，并在数据库中匹配相似商品，返回包含商品ID、标题、价格等详细信息的结果列表，支持按价格、销量等多种方式排序，极大优化了用户的购物体验。
代理IP故障排查技巧汇总及实战经验分享
在信息化时代，互联网不可或缺。使用HTTP动态代理IP时，快速排查故障至关重要。主要步骤包括：1. 检查代理IP有效性（Ping测试、HTTP请求测试）；2. 监控连接速度（延迟和带宽测试）；3. 分析错误信息（HTTP状态码、日志）；4. 检查代理设置（配置文件、协议支持）；5. 使用调试工具（Wireshark、浏览器开发者工具）；6. 咨询服务提供商；7. 检查网络环境（防火墙、ISP限制）；8. 逐步排查并记录变化。这些技巧能有效找出并解决问题。
陪玩系统安全问题 陪玩系统用户体验 陪玩系统功能 陪玩搜索功能优化 陪玩系统开发教程
陪玩系统的安全问题至关重要，涉及用户数据保护、支付安全和平台稳定性。关键措施包括多因子认证、支付接口加密、防止恶意脚本注入、DDoS攻击防护及数据加密。同时，优化用户体验也非常重要，如简化操作流程、提供互动功能和个性化服务。核心功能涵盖用户注册、陪玩师资料展示、智能匹配、实时通讯、支付结算等。开发时需综合考虑需求分析、技术选型、界面设计和功能实现，并进行充分测试与优化，确保系统稳定性和安全性。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
