**摘要：** 本教程指导如何使用淘宝(Taobao.item_review)接口采集商品评论。步骤包括注册开发者账号，创建应用获取API密钥，发送请求（如num_iid, page, size参数），解析JSON或XML返回数据，并遵循使用规则与安全注意事项。接口允许获取商品评论列表，含评论内容、评论者信息等，适用于数据分析和市场研究。务必保护API密钥并遵守使用政策。

【6月更文挑战第14天】Java Persistence API (JPA) 是Java开发中的ORM框架，通过注解简化数据访问层。本文介绍了三个核心注解：`@Entity`标识实体类，`@Table`自定义表名，`@Id`定义主键。易错点包括忘记添加`@Entity`、未正确设置主键。建议使用`@GeneratedValue`和`@Column`细化主键策略和字段映射。正确理解和应用这些注解能提高开发效率和代码质量。

**Flask-Migrate** 是一个整合 Flask、SQLAlchemy 和 Alembic 的扩展，用于管理数据库迁移。安装所需库：`pip install Flask mysql-connector-python Flask-SQLAlchemy Flask-Migrate`。

Linux内核必读五本书籍（强烈推荐）

【4月更文挑战第14天】了解Python模块化编程对于构建大型项目至关重要，它涉及代码组织、复用和维护。本文深入探讨了模块、包、导入机制、命名空间和作用域等基础概念，并列举了面试中常见的模块导入混乱、不适当星号导入等问题，强调了避免循环依赖、合理使用`__init__.py`以及理解模块作用域的重要性。掌握这些知识将有助于在面试中自信应对模块化编程的相关挑战。

本文揭示了8个数据可视化常见错误：误导色彩对比、过多的数据图表、省略基线、误导性标签、错误的可视化方法、不实的因果关系、放大有利数据和滥用3D图形。强调清晰、准确和洞察力的重要性，提醒制作者避免使用过多颜色、一次性展示大量数据、错误图表类型以及展示无关相关性等。正确可视化能有力支持决策，不应牺牲真实性以追求视觉效果。

淘系接口推荐：淘宝图片搜索商品数据接口，轻松获取相似商品

【MATLAB 】 VMD 信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法

本文深入探讨了十种主流的大语言模型（LLM）服务引擎和工具，涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案，详细分析了它们的技术特点、优势及局限性，旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。

本文介绍了大数据平台的核心思想，包括Google的三篇重要论文：Google文件系统（GFS）、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础，进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。

Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

多代理强化学习是强化学习的一个子领域，专注于研究在共享环境中共存的多个学习代理的行为。每个代理都受其个体奖励驱动，采取行动以推进自身利益；在某些环境中，这些利益可能与其他代理的利益相冲突，从而产生复杂的群体动态。

在数据治理中，标准化处理和确保数据的可溯源性是两个重要的方面。通过标准化处理，我们可以将复杂的数据转化为易于管理和分析的形式；通过确保数据的可溯源性，我们可以验证数据的准确性和可靠性。这两个方面共同构成了数据治理的基石，为数据分析和挖掘提供了有力的支持。因此，我们应该重视数据治理工作，不断完善和优化数据治理体系，以应对日益复杂的数据挑战。

使用Python实现智能电子商务推荐系统：深度学习模型详解

谷歌研究人员提出了一种名为自我纠错强化学习（SCoRe）的新方法，旨在使大型语言模型（LLMs）能够在无需外部反馈的情况下即时纠正自己的错误。SCoRe通过在线多轮强化学习训练模型，解决了传统自我纠错方法的局限性。实验结果显示，SCoRe在数学问题求解和代码生成任务上显著提升了模型的自我纠错能力，相较于基准模型和其他方法表现出色。此外，SCoRe还可与其他推理优化技术结合，进一步提升模型性能。尽管存在迭代次数限制和计算成本等局限性，SCoRe为未来研究提供了新的方向，有望推动AI系统的自主性和适应性发展。

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

【9月更文第3天】Elasticsearch 不仅仅是一个强大的分布式搜索和分析引擎，它还是一个完整的数据平台，通过与 Kibana、Logstash 等工具结合使用，能够提供从数据采集、存储到分析的一站式解决方案。特别是，Elasticsearch 集成了机器学习（ML）功能，使得在实时数据流中进行异常检测和趋势预测成为可能。本文将详细介绍如何利用 Elasticsearch 的 ML 功能来检测异常行为或预测趋势。

【8月更文第29天】Dask 是一个灵活的并行计算库，适用于数组、数据帧和列表等数据结构，能够在单个机器上高效运行，也可以扩展到分布式集群。由于其灵活性和可扩展性，Dask 成为了数据科学家和工程师们处理大规模数据集的理想选择。本文将详细介绍如何针对不同的硬件环境优化 Dask 的性能，包括单机和多节点集群环境。

【8月更文第28天】随着大数据技术的快速发展，企业和组织面临着越来越复杂的实时数据处理需求。Hadoop 作为一种分布式存储和处理大数据的框架，虽然擅长于批处理任务，但在处理实时数据流时存在一定的局限性。为了克服这些限制，Hadoop 经常与其他实时处理框架（如 Apache Kafka 和 Apache Storm）结合使用。本文将探讨如何利用 Hadoop 结合 Kafka 和 Storm 实现近实时的数据处理，并提供相关的代码示例。

【8月更文第27天】随着人工智能和机器学习模型的应用越来越广泛，模型的安全性也成为了人们关注的重点。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放的标准格式，不仅可以促进不同框架之间的模型共享，还面临着如何保护模型不被恶意攻击的风险。本文将探讨 ONNX 在模型安全方面的考虑，以及如何利用 ONNX 和其他技术来保护模型免受攻击。

【8月更文第27天】随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将数据管理和存储迁移到云端。阿里云的 PolarDB 作为一款兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系型数据库服务，提供了高性能、高可用和弹性伸缩的能力。本文将从不同角度对比 PolarDB 与本地部署的传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）在性能上的差异。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

展望未来，随着技术的不断进步和攻击手段的不断翻新，SQL安全将面临更多的挑战。因此，我们需要持续关注SQL安全领域的最新动态和技术发展，并不断更新和完善我们的防护措施。同时，加强国际合作与信息共享也是提升全球SQL安全性的重要途径。让我们共同努力，为构建一个更加安全、可靠的数字化环境而奋斗。

随着信息技术的发展，数据成为核心资产，SQL数据库作为关键工具，其安全性至关重要。本文探讨了SQL安全的重要性、常见威胁及对策： - **重要性**: 包括数据保护、业务连续性和合规要求。 - **威胁**: 如SQL注入、未经授权访问、数据泄露和拒绝服务攻击。 - **措施**: 实施访问控制、数据加密、定期更新/备份、审计/监控及漏洞管理。 - **最佳实践**: 定期培训、建立应急响应计划、持续评估改进和安全编程。 通过这些方法，组织能够构建强大的SQL数据防护体系。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的应收账款与应付账款管理

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的供应链风险识别与应对策略解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的成本控制与成本降低策略解析

【7月更文挑战第21天】 使用Python实现深度学习模型：语言翻译与多语种处理

Dantzig-Wolfe分解算法解释与Python代码示例

**注意力机制中的掩码在深度学习中至关重要，如Transformer模型所用。掩码类型包括：填充掩码（忽略填充数据）、序列掩码（控制信息流）和前瞻掩码（自回归模型防止窥视未来信息）。通过创建不同掩码，如上三角矩阵，模型能正确处理变长序列并保持序列依赖性。在注意力计算中，掩码修改得分，确保模型学习的有效性。这些技术在现代NLP和序列任务中是核心组件。**

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

Python基于RFM模型和K-Means聚类算法进行航空公司客户价值分析

**摘要：** 本文介绍了深度学习中的神经网络基础，包括神经元模型、前向传播和反向传播。通过TensorFlow的Keras API，展示了如何构建并训练一个简单的神经网络，以对鸢尾花数据集进行分类。从数据预处理到模型构建、训练和评估，文章详细阐述了深度学习的基本流程，为读者提供了一个深度学习入门的起点。虽然深度学习领域广阔，涉及更多复杂技术和网络结构，但本文为后续学习奠定了基础。

这篇文章除了介绍线性模型在减肥app预测中的不切实际性，还探讨了不同统计分布在体重管理和数据分析中的应用。文章提到了正态分布和泊松分布，前者常用于描述围绕平均值对称分布的连续数据，如体重；后者适合计数数据，如体重变化次数。正态分布以其钟形曲线闻名，泊松分布则描述独立事件的数量。文章还简要介绍了卡方分布在检验分类变量关系时的作用。最后，文章指出了在线性回归中假设数据正态分布的原因，包括便于统计推断和最小化估计误差。

【6月更文挑战第2天】本文介绍了SSL/TLS协议在保护数据传输中的作用，以及Java中使用JSSE实现SSL/TLS的基础。内容涵盖SSL/TLS工作流程、版本、常见问题及解决办法。通过`SSLSocket`和`SSLServerSocket`示例展示了服务器和客户端的实现，并强调证书管理、配置检查和依赖更新的最佳实践，以确保安全的通信。

Qt委托代理机制之《Model/View/Delegate使用方法》

本文汇总了2024年5月发布的七篇重要大语言模型论文，涉及模型优化、缩放、推理及性能增强。