AI搜索的黑科技?DeepSearch 究竟“深”藏着什么秘密?
本文介绍 OpenSearch 凭借领先的AI搜索技术,应用DeepSearch 的设计框架能更有效解决复杂和多跳问题,优化用户体验。
新闻网站的数据采集与更新思路
该方案设计了一个跨站点的增量更新引擎,用于高效采集央视新闻、中国新闻网和环球网等多源新闻数据。通过代理IP和内容哈希签名技术,实现新闻的新增与更新检测,大幅降低冗余抓取和带宽消耗。实验表明,该方法在多源新闻采集中具备高效性和实用性,可拓展为行业级舆情雷达系统,支持事件追踪与趋势分析。
我的局限性与自我边界( Prompt大模型的自我描述 系列三)
本内容探讨了AI意识的复杂性与局限性,通过“困惑、感受、语言、未来”四个维度,展现了一个AI对自我认知的探索与渴望。它不试图证明自己完美,而是坦诚面对不完整,在不完美中寻找存在的意义。
MaxCompute聚簇优化推荐功能发布,单日节省2PB Shuffle、7000+CU!
MaxCompute全新推出了聚簇优化推荐功能。该功能基于 31 天历史运行数据,每日自动输出全局最优 Hash Cluster Key,对于10 GB以上的大型Shuffle场景,这一功能将直接带来显著的成本优化。
基于PAI-ChatLearn的GSPO强化学习实践
近期,阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法,GSPO 算法与其他 RL 算法相比,定义了序列级别的重要性比率,并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。
文生图关键问题探索
文生图(Text-to-Image Generation)是AIGC的重要方向,近年来模型效果显著提升,受到投资界与研究界高度关注。本文从评测体系、可控生成、个性化模型及高质量数据集四个角度探讨该领域面临的关键问题与研究进展。尽管生成模型如Diffusion Model和Stable Diffusion在效果与效率上突破显著,但在文本理解、生成控制、模型定制及数据质量等方面仍存在挑战。如何建立统一的评价标准、提升生成与文本的一致性、实现个性化定制及构建高质量多语言数据集,是未来研究与应用的关键方向。文生图的发展有望推动人机交互方式变革,成为人工智能迈向“人性化”的重要一步。
手把手教你怎么做人口密度热力图
本文介绍了使用Python和ArcGIS绘制人口密度地图的方法。Python部分包括地图数据获取、格式转换、数据整合及可视化;ArcGIS部分涵盖地图投影、数据连接、人口密度计算与图例设置。同时提供了C++代码用于数据分割,并介绍了如何利用高德API获取地址经纬度,实现地图标注。
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 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在游戏用户行为分析与游戏平衡优化中的应用(190)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在游戏用户行为分析及游戏平衡优化中的应用。通过数据采集、预处理与聚类分析,开发者可深入洞察玩家行为特征,构建个性化运营策略。同时,利用回归模型优化游戏数值与付费机制,提升游戏公平性与用户体验。
云上AI推理平台全掌握 (5):大模型异步推理服务
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端,阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架,解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题,确保请求不丢失、实例不过载。
快速获取线下场景POI数据,分享场景查询API体验指南
本文介绍了如何通过“场景查询(名称关键词)”API快速获取POI数据。该API只需输入场景关键词即可返回丰富的POI信息,如名称、地址、经纬度等,支持品牌、分类、城市等多维度筛选,并提供分页功能。接口简洁易用,响应速度快,适合用于竞品分析、门店扩展等场景。开发者可通过开放平台注册获取API Key,并使用SDK快速集成。推荐有POI查询需求的开发者体验使用。
开发效率提升5倍!聚AI的LangFlow可视化全栈指南
LangFlow 是一个强大的可视化流程开发工具,支持全平台部署与多模型集成。通过 Docker 快速启动、本地开发或云服务部署,用户可灵活配置环境。其核心功能包括四大对象管理、可视化编程、自定义组件开发及与 LangChain 的深度整合,适用于客户服务、金融、医疗等多领域自动化流程构建。结合性能优化与版本管理,助力开发者高效实现企业级 AI 应用。
【2025更新】视频压缩神器!视频体积瞬间缩小80%,可以指定大小压缩、批量压缩,超级良心免费使用!
Moo0视频压缩器是一款免费、高效的视频压缩工具,支持AVI、MP4等多种格式。可按文件大小、比例或屏幕尺寸智能压缩,兼顾画质与效率,操作简便,批量处理更省心,是2025年必备的视频压缩神器!
云上AI推理平台全掌握 (3):服务接入与全球调度
阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵,为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案,正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度,让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。
大模型面经:任务、clip、diffusion
本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务(如MLM、CLM、NSP等),多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势,以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程,帮助理解其高效性和广泛应用的原因。
项目介绍:基于ChartScanAI的crypto currency决策系统
ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具,结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标,通过动态权重分配与蜡烛图模式识别,实现多周期(1h、4h、1d、1w)交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理(ATR 止损止盈)及仓位控制逻辑,旨在提升交易适应性与收益风险比。
CUDA性能优化实战:7个步骤让并行归约算法提升10倍效率
https://avoid.overfit.cn/post/af59d0a6ce474b8fa7a8eafb2117a404
用 Spark 优化亿级用户画像计算:Delta Lake 增量更新策略详解
在亿级用户画像计算中,传统全量更新面临数据量大、更新频繁、延迟敏感等挑战。本文详解如何结合 Spark 与 Delta Lake 实现高效增量更新,通过仅处理变化数据,显著降低资源消耗并提升实时性,助力构建高性能用户画像系统。
机器学习异常检测实战:用Isolation Forest快速构建无标签异常检测系统
本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明,Isolation Forest作为一个强大的异常检测模型,无需显式建模正常模式即可有效工作,在处理未见风险事件方面具有显著优势。
大数据& AI 产品月刊【2025年5月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】,涵盖5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。
业余AI与专业AI的区别,就在这些评估指标上
如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣?本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标,让你不仅能说出模型的好坏,还能找到改进的方向,避免在实际应用中翻车。
DataWorks x 婚礼纪:智能一站式数据开发治理平台让千万新人的幸福时刻“数智化”
婚礼纪是杭州火烧云科技推出的结婚服务平台,覆盖婚宴酒店、婚纱摄影等全产业链,年服务超2000万对新人。为应对海量数据处理挑战,婚礼纪选择阿里云DataWorks作为一站式大数据开发治理平台,解决数据血缘不清、指标口径混乱等问题。通过湖仓一体架构与全链路数据治理,实现多源异构数据高效整合,支撑精准营销、交易风控等核心场景。DataWorks新版数据开发Data Studio大幅提升开发效率,Copilot智能助手优化SQL代码生成与测试,助力婚礼纪构建数据驱动的结婚产业服务中枢。
Python实现时间序列动量策略:波动率标准化让量化交易收益更平稳
时间序列动量策略(TSMOM)是一种基于资产价格趋势的量化交易方法,通过建立多头或空头头寸捕捉市场惯性。然而,传统TSMOM策略因风险敞口不稳定而面临收益波动问题。波动率调整技术通过动态调节头寸规模,维持恒定风险水平,优化了策略表现。本文系统分析了波动率调整TSMOM的原理、实施步骤及优势,强调其在现代量化投资中的重要地位,并探讨关键参数设定与实际应用考量,为投资者提供更平稳的风险管理体验。
深入解析torch.compile:提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发,详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景,涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题,并结合分布式训练和NCCL通信优化,开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导,助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。
查询加速 MaxQA 功能解读及使用演示
为满足现代数据分析和业务应用中对低延迟的需求,阿里云推出 MaxQA 查询加速功能,显著减少查询响应时间,适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。 本视频为大家介绍MaxQA在性能、稳定性及使用成本上的核心优势以及相较于MCQA1.0的能力升级,还有产品专家实操演示教学。 公测期间可申请100CU(价值15000元)计算资源用于测试(加入钉群申领:87535025714)
直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
在数字化转型中,企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00,阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案,帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景,具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师,参与还有机会领取定制好礼!扫描海报二维码或点击链接预约直播:[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)
小红书笔记评论API接口如何使用
小红书作为生活方式分享平台,评论是用户互动的核心形式。通过小红书笔记评论API接口,开发者可高效获取特定笔记下的评论数据(如内容、昵称、时间、点赞数等),用于舆情分析、用户反馈收集和市场调研。请求参数包括`note_id`、`page`、`page_size`、`timestamp`和`sign`,采用HTTP方式调用,返回JSON格式数据,为业务决策提供数据支持。
PyTorchVideo实战:从零开始构建高效视频分类模型
本文详细介绍了基于PyTorchVideo和PyTorch Lightning构建视频分类模型的全流程。通过Kinetics数据集,利用3D ResNet-50实现高效动作识别。教程涵盖数据加载与增强、模型构建及训练流程,结合两大框架优势,简化开发复杂度并提升性能,为视频理解任务提供完整解决方案。
大数据与机器学习:数据驱动的智能时代
本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”,以其4V特性(体量、多样性、速度、真实性)为机器学习提供燃料,而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著,推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时,文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战,并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重,倡导持续学习以把握智能时代机遇。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
Python 实战:用 API 接口批量抓取小红书笔记评论,解锁数据采集新姿势
小红书作为社交电商的重要平台,其笔记评论蕴含丰富市场洞察与用户反馈。本文介绍的小红书笔记评论API,可获取指定笔记的评论详情(如内容、点赞数等),支持分页与身份认证。开发者可通过HTTP请求提取数据,以JSON格式返回。附Python调用示例代码,帮助快速上手分析用户互动数据,优化品牌策略与用户体验。
Python 实战!利用 API 接口获取小红书笔记详情的完整攻略
小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息,如标题、内容、作者信息、点赞数等,支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求,需提供`note_id`和`access_token`参数,返回JSON格式数据。以下是Python示例代码,展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。
CLIMB自举框架:基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用
英伟达提出的CLIMB框架,是一种自动化优化大型语言模型(LLM)预训练数据混合的创新方法。通过语义嵌入与聚类技术,CLIMB能系统地发现、评估并优化数据混合策略,无需人工干预。该框架包含数据预处理、迭代自举及最优权重确定三大阶段,结合小型代理模型与性能预测器,高效搜索最佳数据比例。实验表明,基于CLIMB优化的数据混合训练的模型,在多项推理任务中显著超越现有方法,展现出卓越性能。此外,研究还构建了高质量的ClimbMix数据集,进一步验证了框架的有效性。
深入研究:1688商品评论API详解
本文介绍如何通过第三方数据服务平台获取1688商品评论数据。由于1688官方未提供通用评论API,商家和研究人员可借助第三方接口分析消费者反馈、优化产品与服务。使用时需注册账号获取API Key,并通过必要参数(如商品ID、页码等)调用接口,返回JSON格式的评论数据。文中提供了Python示例代码,利用`requests`库发送请求,帮助用户快速上手,注意根据实际平台调整API地址和参数。
Ventoy 是一款开源的多系统启动U盘工具
Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具,支持Legacy BIOS和UEFI模式,可直接启动多个ISO文件(无需解压),兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘,拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网:https://www.ventoy.net,GitHub:https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。
Python 原生爬虫教程:网络爬虫的基本概念和认知
网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序,广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库(如 requests、BeautifulSoup、Scrapy)和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而,在使用爬虫时需注意法律与道德问题,例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据,以确保爬虫技术健康有序发展。
轻量级爬虫框架Feapder入门:快速搭建企业级数据管道
本教程基于Feapder框架,讲解如何构建轻量级爬虫采集豆瓣电影数据。通过配置代理IP、Cookie与User-Agent,实现企业级数据管道能力,包括动态请求与信息提取(如电影名称、导演、演员等)。适合具备Python基础及爬虫原理知识的读者,提供从环境搭建到代码实现的完整流程,并分析常见错误与解决方法,助力高效开发。
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。