本研究探讨基于Python的天气预报数据可视化系统，旨在提升天气数据获取、分析与展示的效率与准确性。通过网络爬虫技术快速抓取实时天气数据，并运用数据可视化技术直观呈现天气变化趋势，为公众出行、农业生产及灾害预警提供科学支持，具有重要的现实意义与应用价值。

本居家办公系统基于B/S架构，采用Python语言及Django框架开发，结合MySQL数据库和Vue.js前端技术，实现家具销售库存的科学化、规范化管理。系统旨在提升办公效率，降低数据错误率，优化信息管理流程，适应多行业信息化发展需求，具有良好的扩展性与实用性。

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

淘宝拍立淘API是基于深度学习的图像搜索接口，支持上传图片查找相似商品，适用于电商导购、比价、时尚搭配等场景。提供多格式支持、高精度搜索结果，返回JSON格式数据，附Python调用示例，便于快速集成。

自动驾驶感知系统是智能车的“眼睛”，依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实现环境感知。文章详解了感知架构、主流目标检测方法（如2D/3D检测、多传感器融合）、感知挑战（如极端天气、长尾问题）及发展趋势，并结合驭势科技实践，展示了数据闭环、BEV感知、全景分割等技术进展，推动自动驾驶向全天候、全无人目标迈进。

本文介绍了基于模型蒸馏技术优化大语言模型在文案生成中的应用。针对大模型资源消耗高、部署困难的问题，采用EasyDistill算法框架与PAI产品，通过SFT和DPO算法将知识从大型教师模型迁移至轻量级学生模型，在保证生成质量的同时显著降低计算成本。内容涵盖教师模型部署、训练数据构建及学生模型蒸馏优化全过程，助力企业在资源受限场景下实现高效文案生成，提升用户体验与业务增长。

“什么值得买”商品详情API支持获取商品标题、价格、促销信息等核心数据，适用于价格监控与优惠分析。提供商品基础信息、实时价格、评价数据及库存状态监控，助力电商数据采集与分析。

本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。

朋友圈点赞也能造假？社交媒体数据欺诈识别的那些事

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。

在数据库查询优化中，“小表驱动大表”是一种提升SQL查询效率的常用策略。其核心思想是优先处理数据量较小的表，再与大表进行连接操作，从而减少数据扫描量、降低I/O开销并提高内存使用效率。通过显式指定JOIN顺序、使用EXISTS替代IN以及合理创建索引等方式，可以有效实现该原则。例如，在连接部门表（小表）和员工表（大表）时，先处理小表可显著提升查询性能。掌握这一原则有助于编写高效SQL语句，优化数据库整体表现。

阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架，创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制，实现思维链与模型能力的精准匹配，发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放，配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。

本文介绍了基于Java Swing的酒店管理系统开发方案。系统采用Java Swing构建GUI界面，结合MySQL数据库，实现预订管理、前台服务、客房管理、客户关系维护等功能模块。文章详细展示了登录界面、开房操作等核心功能的代码实现，包括数据验证和业务逻辑处理。该系统具有跨平台性，能有效提升酒店运营效率，为开发者提供GUI设计和数据库开发的实践案例。技术方案涵盖IntelliJ IDEA开发环境、Jform Designer插件辅助设计等工具链，适合中小型酒店管理需求。

Python爬取豆瓣短评并生成词云分析

Python爬虫技巧：设置Cookie永不超时的详细指南

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）

虚拟现实如何改变影视制作？——从绿幕到沉浸式拍摄

虚拟现实：建筑设计的新革命

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

本文介绍了微店商品详情API的使用方法及其在电商业务中的重要性。通过该API，开发者可获取商品标题、价格、库存等详细信息，用于电商应用开发、数据分析等场景。接口调用需发送HTTP请求至指定地址，并携带商品ID与访问令牌等参数，返回数据为JSON格式。文末提供了一个Python示例代码，展示如何利用`requests`库调用API并处理响应数据，帮助开发者快速集成商品信息功能。

别让“数据”白跑！大数据也能拯救地球

随着全球电商的兴起，淘宝成为海外用户青睐的购物平台，但语言、支付和物流等问题限制了其直接使用。CSSBuy 等淘宝代购系统应运而生，为海外用户提供便捷的购物体验。本文详细解析如何搭建类似系统，涵盖需求分析与功能模块设计。目标用户包括海外华人、留学生及外国消费者，核心功能涉及商品搜索、代购下单、支付集成、物流管理、客服售后及多语言支持等。系统模块包括用户管理、商品管理、购物车、订单管理、支付管理、物流管理、客服售后和多语言模块，全面满足海外用户的购物需求。

智能鞋：从脚下开始的科技革命

本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。

“反向海淘”指海外消费者购买中国商品的现象，体现了中国制造的创新与强大。国产商品凭借高性价比和丰富功能，在全球市场备受欢迎。跨境电商平台的兴起为“反向海淘”提供了桥梁，而独立站因其自主权和品牌溢价能力逐渐成为趋势。一个成功的反向海淘代购独立站需具备多语言支持、多币种支付、物流跟踪、商品展示、购物车管理等功能，并通过SEO优化、社交媒体营销等手段提升运营效果。这不仅助力中国企业开拓海外市场，还推动了品牌全球化进程。

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。

微店作为电商热门平台，其商品列表数据接口为店铺运营提供了强大支持。通过该接口，开发者可高效获取商品关键数据，助力决策与业务拓展。接口通常采用 GET 或 POST 请求方式，需提供店铺 ID 等参数，返回 JSON 格式数据，包含商品名称、价格、库存等信息。示例代码展示了如何用 Python 调用接口并解析响应数据，帮助用户快速上手。

本博客以实践为主，带领读者巩固上期关于“Markov决策过程”的核心概念。通过构建学生马尔可夫奖励模型、计算收获值与状态价值，进一步验证贝尔曼方程。详细介绍了转移概率、奖励值及策略概率的设置，并实现了均匀随机策略下的状态价值计算与最优策略的价值评估。结合代码实例，帮助读者深入理解强化学习理论。适合初学者实践与进阶学习。

本家庭财务管理系统基于现代经济快速发展和信息化技术升级的背景，采用SSM框架、Java语言及Mysql数据库开发。系统旨在帮助用户高效处理大量数据信息，提升财务管理效率，实现数据的整体化、规范化与自动化管理。该系统界面简洁美观，功能布局合理，具备良好的易用性和扩展性，并提供多种安全措施保障数据安全。通过科学化的管理方式，有效减少人工操作失误，提高工作效率。

本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。

在模型处理中，输入文本需经预处理，包括分词、词汇表构建及填充（padding），并使用填充掩码避免无效计算。位置嵌入为Transformer提供顺序信息，编码器通过自注意力机制和前馈网络处理输入序列。输出处理中，解码器根据编码器输出生成目标序列，使用序列掩码防止信息泄露，逐步生成单词，并在测试阶段采用贪婪或束搜索优化输出。

本程序基于NURBS曲线实现数据拟合，适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重，精确表示复杂形状，特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行，展示了T1至T7的测试结果，无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数，最小化误差函数E，确保迭代收敛，提供高质量的拟合效果。

量子计算在密码学中的应用与挑战：解密未来的安全

Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。

AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。

状态模式属于行为型设计模式。它将对象的行为封装在不同的状态类中，使得对象在不同的状态下表现出不同的行为。上下文（Context）：这是一个包含状态对象的类，它定义了客户感兴趣的接口，并维护一个具体状态对象的引用。上下文将操作委托给当前的状态对象来处理。抽象状态（State）：这是一个抽象类或者接口，它定义了一个特定状态下的行为接口。所有具体的状态类都实现这个接口。具体状态（Concrete State）：这些是实现抽象状态接口的类，每个具体状态类实现了与该状态相关的行为。

微店商品列表接口是微店API系列的一部分，帮助开发者获取店铺中的商品信息。首先需注册微店开发者账号并完成实名认证，选择合适的开发工具如PyCharm或VS Code，并确保熟悉HTTP协议和JSON格式。该接口支持GET/POST请求，主要参数包括店铺ID、页码、每页数量和商品状态等。响应数据为JSON格式，包含商品详细信息及状态码。Python示例代码展示了如何调用此接口。应用场景包括商品管理系统集成、数据分析、多平台数据同步及商品展示推广。