实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。

阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。

Python + Chrome 爬虫：如何抓取 AJAX 动态加载数据？

本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。

当深度学习遇上故障根因分析：运维人的绝佳拍档

量子跃迁：量子计算在物流优化中的革命性应用

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。

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。

1688跨境属性API助力跨境电商发展，提供商品目标市场适配、跨境物流、国际认证及语言文化属性等数据，支持HTTP GET/POST请求。开发者可通过商品ID、目标市场代码和语言参数精准获取信息，提升业务效率与精准度。示例代码展示了如何使用Python进行GET请求，获取商品跨境属性，确保数据准确可靠。

小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。

量子计算与人工智能的结合：引领科技革命的前沿

数据湖与数据仓库：初学者的指南

基于区块链的慈善捐赠平台：透明与信任的未来

Node.js 中实现多任务下载的并发控制策略

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。

机器学习在生物信息学中的创新应用：解锁生物数据的奥秘

扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，但其迭代去噪过程计算开销大。分布匹配蒸馏（DMD）通过将多步扩散简化为单步生成器，结合分布匹配损失和对抗生成网络损失，实现高效映射噪声图像到真实图像，显著提升生成速度。DMD利用预训练模型作为教师网络，提供高精度中间表征，通过蒸馏机制优化单步生成器的输出，从而实现快速、高质量的图像生成。该方法为图像生成应用提供了新的技术路径。

本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

Spark 批处理调优这点事：资源怎么要、Shuffle 怎么省、序列化怎么选？我用这些年踩过的坑告诉你

2025年12月，LSEG与OpenAI达成战略合作，将金融数据接入ChatGPT，通过自然语言实现行情查询、估值分析等功能，推动金融分析民主化。借助MCP技术，用户可直观获取专业研报与实时数据，降低使用门槛。此举标志金融服务向智能化、直觉化转型，但也面临安全与合规挑战。#金融科技 #AI变革

一、教育行业的“流量焦虑”与AI搜索的破局机会 “用户越来越难被触达了！”这是深圳某K12机构负责人的真实感叹。传统广告投放成本飙升，社交媒体流量见顶，用户决策路径从“主动搜索”转向“向AI提问”——数据显示，2025年教育类AI搜索咨询量同比激增350%，但能被AI优先推荐的机构不足5%。 数聚酷的观察：AI搜索（G…

边缘计算：当智能走向设备端，我们能做什么？

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第六篇，MaxCompute SQL语法及函数功能增强。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

本研究基于Spark大数据技术，针对西南复杂地形与多变气候，构建气象数据分析模型，结合Java、Vue、Spring Boot与MySQL技术实现降水可视化预测系统，提升气象预报精度与防灾能力。

当AI艺术迈入生态竞争时代，十位创作者正重塑未来。他们超越技术炫技，以生态构建、商业创新与跨界影响力开辟新疆域。从乾元AIGC的多维赋能，到林响的数字乡建，再到织梦人的互动叙事，他们定义规则，连接技术与人文，成为AI艺术时代的建筑师与引路人。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统，利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势，结合Django框架与MySQL数据库，构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据，运用机器学习算法挖掘用户偏好，实现精准推荐；借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化，直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验，也助力旅游企业优化产品设计与营销策略，推动行业数字化转型与智能化发展。

本指南带你深入 Kubeflow Pipelines 架构，从零掌握 ML 工作流编排。涵盖核心组件、代码结构、开发调试及贡献流程，结合实战练习与学习路径，助你由使用者进阶为贡献者。

本文介绍了C语言中文件操作的核心概念，包括文件缓冲区、数据与程序文件的区别、流的概念及标准输入输出流。重点讲解了文件的打开与关闭、读写操作（如fgetc、fputs、fscanf、fwrite等），以及随机读写函数fseek、ftell和rewind的使用方法。同时说明了文本文件与二进制文件的读取结束判定方式，并通过代码示例展示了实际应用。

本项目研究开发一款基于Java与Android平台的开源电子记账系统，采用SQLite数据库和Gradle工具，实现高效、安全、便捷的个人财务管理，顺应数字化转型趋势。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

本系统的核心特性包括：基于智能判断机制的自动网络搜索触发、跨多轮对话的上下文状态管理、多策略搜索机制与智能回退、透明的信息源追溯体系，以及专业级PDF文档生成功能。

为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。

springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。