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。
体育应用怎么通过API接口接入数据源与直播源
本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括:1) 数据源API接入,涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型;2) 直播源接入,涵盖直播源类型、提供商和技术方案;3) 技术实现要点,如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑;4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码,帮助开发者高效实现体育应用功能。
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。
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。
小红书笔记评论数据接口(小红书 API 系列)
小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态,成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据,可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息,返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应,实现批量收集评论数据,支持舆情监测、竞品分析等业务场景。
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。
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
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
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)
深入理解 Flink 中的 State
Flink 的 State(状态)是其四大核心之一,为流处理和批处理任务提供强大支持。本文深入探讨 Flink 中的状态管理,涵盖 State 在 HDFS 中的存储格式、存在形式(如 ValueState、ListState 等)、使用方法、过期时间 TTL 和清除策略,并介绍 Table API 和 SQL 模块中的状态管理。通过实际案例,帮助读者理解如何在电商订单处理、实时日志统计等场景中有效利用状态管理功能。
HTTP代理配置中的常见错误及其解决方案
随着互联网发展,使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括:1) 代理服务器无法连接:检查网络、防火墙和代理服务状态;2) 认证失败:确认凭据和配置;3) 请求超时:增加超时时间、检查后端服务和网络延迟;4) 缓存问题:清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存;5) SSL/TLS问题:正确配置证书并确保客户端信任;6) 访问控制问题:检查ACL和日志;7) 性能问题:监控资源、负载均衡和优化配置;8) 日志记录与分析问题:启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题,可以更有效地管理HTTP代理。
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。
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。
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。
[开发技巧] 如何获取汉字笔画数?
在开发卜筮小脚本时遇到获取汉字笔画数的需求,起初尝试使用`pypinyin`库却未得理想结果。经过探索,发现Unicode联盟维护的Unihan数据库提供准确的汉字笔画数据。通过下载Unihan数据库文件,解析其中的`kTotalStrokes`字段,利用正则表达式提取所需信息,并将其保存为JSON格式以供快速查询。最终编写函数`get_character_stroke_count`实现任意汉字笔画数的高效获取,满足了项目需求并提供了准确的数据支持。此方法不仅解决了问题,还为类似需求提供了参考方案。
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。
阿里云服务器多少钱一年?整理阿里云最新爆款服务器配置排行榜;2核4G/4核8G/8核16G、可选实例区别与选型指南参考
阿里云服务器多少钱一年?阿里云最新价格表CPU内存带宽系统盘,购买阿里云服务器多少钱一年?阿里云轻量应用服务器200M峰值带宽68元1年(秒杀38元),ECS云服务器2核2G3M带宽99元一年、2核4G、5M带宽、80G系统盘优惠价格199元一年,4核16G服务器10M带宽89元1个月,8核32G服务器10M固定带宽160元一个月,阿里云香港轻量服务器200M带宽25元个月起。
实验报告:让AI自动生成采集代码,会踩哪些坑?
本文复盘AI自动生成采集代码的实战效果,梳理出“模拟行为”与“接口调用”两大技术路线。AI在浏览器自动化中表现良好,适合简单场景;但面对加密接口与强反爬时仍需人工介入。最终结论:AI是高效助手,但核心难题仍需工程师掌控。
AI时代,拒当“代码缝合师”:用“组合思维”重掌“原材料”的控制权
本文探讨AI时代为何仍需深究技术原理,揭示“拿来主义”背后是大脑“直觉”的省电本能。提出“组合思维”:通过主动思考拆解技术组合逻辑,将“元剧本”喂养直觉,实现从“代码缝合师”到“技术谱曲家”的思维跃迁,真正掌控技术本质。
AI 驱动数据分析民主化,企业如何构建可信智能 Data Agent?
企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑,统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键。
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。
向量存储vs知识图谱:LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案,对比向量检索与知识图谱架构优劣,分析Zep、Mem0、Letta等开源框架,并提供成本优化策略,助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
🌟蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构,擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验,探索技术演进的无限可能。
二、Sqoop 详细安装部署教程
在大数据开发实战中,Sqoop 是数据库与 Hadoop 生态之间不可或缺的数据传输工具。这篇文章将以 Sqoop 1.4.7 为例,结合官方站点截图,详细讲解 Sqoop 的下载路径、安装步骤、环境配置,以及常见 JDBC 驱动的准备过程,帮你一步步搭建出能正常运行的 Sqoop 环境,并通过 list-databases 命令验证安装是否成功。如果你正打算学习 Sqoop,或者在搭建大数据平台过程中遇到安装配置问题,本文将是非常实用的参考指南。
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。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台,Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策,Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台,支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构,实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
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。
Apache InLong:构建10万亿级数据管道的全场景集成框架
Apache InLong(应龙)是一站式、全场景海量数据集成框架,支持数据接入、同步与订阅,具备自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力。源自腾讯大数据团队,现为 Apache 顶级项目,广泛应用于广告、支付、社交等多个领域,助力企业构建高效数据分析与应用体系。
Java 期末考试救急必备涵盖绝大多数核心考点及五大类经典代码助你过关
本文为Java期末考试复习指南,涵盖基础语法、面向对象编程、异常处理、文件操作、数据库连接五大核心考点,提供详细解析与实用代码示例,助力快速掌握重点,高效备考,轻松应对考试。
量化交易隐藏模式识别方法:用潜在高斯混合模型识别交易机会
本文将从技术实现角度阐述LGMM相对于传统方法的优势,通过图表对比分析展示其效果,并详细说明量化分析师和技术分析师如何应用此方法优化投资决策。
京东拍立淘图片搜索 API 接口使用指南:从原理到实践
京东拍立淘图片搜索API,基于先进图像识别技术,支持上传图片、URL或拍摄实物搜索相似商品。其特点包括:搜索便捷高效,用户可快速发起搜索;精准匹配结果,通过算法捕捉商品特征确保准确;数据覆盖广泛,依托京东海量商品资源满足个性化需求;智能推荐拓展,根据用户行为挖掘潜在需求,提升购物体验。
HarmonyOS实战:自定义时间选择器
在鸿蒙开发中,官方提供的默认时间选择器可能无法满足特定需求。本文分享了自定义时间选择器的实现过程:通过 TextPicker 控件实现年月日及时分的选择,支持默认选中当前时间、精确到时分,并注意闰年计算与日期格式处理。代码中使用 Promise 处理耗时的日期计算,确保显示和逻辑正确。总结指出,尽管看似简单,但需关注时间计算、格式化等细节。快动手试试吧!
京东拍立淘图片搜索 API 接入实践:从图像识别到商品匹配的技术实现
京东拍立淘图片搜索 API 是基于先进图像识别技术的购物搜索接口,支持通过上传图片、URL 或拍摄实物搜索相似商品。它利用机器学习和大数据分析,精准匹配商品特征,提供高效、便捷的搜索体验。接口覆盖京东海量商品资源,不仅支持外观、颜色等多维度比对,还结合用户行为数据实现智能推荐。请求参数包括图片 URL 或 Base64 编码,返回 JSON 格式的商品信息,如 ID、价格、链接等,助力消费者快速找到心仪商品,满足个性化需求。
quickbi使用总结以及问题反馈
本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用(如趋势分析表、多维趋势表)、函数及其他模块(如LOD函数、自助取数)、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足,多维趋势表对比周期限制,以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望,希望建立结合企业知识库的大模型,优化数据分析与建议能力。
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。
小白避坑指南:国内用Colossal-AI微调DeepSeek 1.5B的完整踩坑记录(附镜像加速方案)
本文详细记录了使用Colossal-Ai对DeepSeek-Qwen模型进行微调的过程,包括模型下载、环境部署、数据集处理及代码实现等环节。重点介绍了LoRA低秩适配方法和Colossal-Ai分布式训练框架的使用技巧,解决了模型封装后函数调用冲突、梯度检查点配置等问题。通过命令行参数灵活调整训练配置,最终在两块A100 GPU上完成训练,单卡显存占用约11GB,利用率达85%。文章总结了常见问题及解决方法,为后续研究提供参考。
信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
本文深入探讨了信息检索系统(如搜索引擎)的评估机制,从用户行为特征出发,设计了一系列量化指标以衡量搜索结果的相关性和有效性。核心内容包括精确度(Precision)、Precision@K(聚焦前K个结果)、Average Precision@K(考虑位置权重)以及MAP@K(系统整体性能评估)。通过实际案例分析,展示了如何用这些指标评估搜索系统的质量,并强调高质量系统需在多维度上表现优异,以契合用户真实需求和行为模式。文章为优化信息检索系统提供了科学指导框架。
weixin030英语学习交流平台小程序+ssm(文档+源码)_kaic
本文介绍了英语学习交流平台小程序的开发全过程,包括系统分析、设计与实现。该小程序基于Java的SSM框架进行后端管理开发,使用MySQL作为数据库,并借助微信开发者工具确保系统稳定性。小程序设有管理员和用户两个角色,功能涵盖个人中心、每日打卡、学习计划、论坛交流等,具有操作简单、界面清晰、功能齐全的特点。通过技术可行性、经济可行性和操作可行性分析,证明了系统的实用性和高效性,为英语学习者提供了一个便捷的交流平台。
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。
LLM模型添加自定义Token代码示例:为Llama 3.2模型添加思考与回答标记
本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练,使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础,实现了类似DeepSeek R1中think和answer标记功能的扩展方法,通过监督微调使模型学习使用这些标记进行推理过程与答案输出的区分
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。