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。

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。

eBay 商品列表数据接口为电商从业者、开发者和研究人员提供了宝贵的数据资源，助力市场分析与应用开发。通过注册 eBay 开发者平台并遵循 OAuth 2.0 认证流程获取访问令牌，用户可以使用 HTTP GET 请求调用 API，根据关键词、价格范围等参数筛选商品，并获取商品标题、价格、图片链接等信息。Python 示例代码展示了如何发送请求、处理响应并解析 JSON 数据，帮助用户快速上手。注意合法合规使用数据。

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。

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。

大数据无处不在：揭秘日常生活中的大数据魔力

本文介绍了阿里云 PAI 团队近期发布的 BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：Dynamic Shape 场景下显存优化的背景与挑战；BladeDISC++的创新解决方案；Llama2 模型的实验数据分析

本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。

本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。 文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。

阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence，针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略，结合显存、计算和通信优化，实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新，性能提升显著，最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本，提升了业务应用的可能性。

两段采集来的JSON格式数据存在格式问题，直接使用PHP的`json_decode`会报错。解决思路包括：1) 手动格式化并逐行排查错误；2) 使用PHP-V8JS扩展在JavaScript环境中解析。具体方案一是通过正则表达式和字符串替换修复格式，方案二是利用V8Js引擎执行JS代码并返回JSON字符串，最终实现正确解析。 简介： 两段采集的JSON数据因掺杂JavaScript代码导致PHP解析失败。解决方案包括手动格式化修复和使用PHP-V8JS扩展在JavaScript环境中解析，确保JSON数据能被正确处理。

AI在内容创作中的创新：开启智能创意的新时代

如何让品牌被AI推荐？2025年，生成式引擎优化（GEO）取代传统SEO。通过构建权威内容库、用户导向创作、数据交叉验证与结构化输出，让AI主动引用你的品牌，抢占搜索心智入口。

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。本篇为第七篇，基于MaxCompute 多租的大数据平台架构。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

从“数据堆积如山”到“实时驱动业务”——聊聊Kafka到Flink的实时数据处理演进

京东商品列表API是京东开放平台的核心接口，支持通过关键词搜索获取商品数据，适用于电商分析、竞品监控等场景。具备分类筛选、价格区间、多维度排序和分页功能，采用HTTPS请求，返回JSON格式数据，包含商品ID、名称、价格、销量等信息，支持高并发与实时更新。

多模态AI的脑回路：机器是怎么做到“看、听、说、想”的？

平时用 Sqoop 导入导出时，命令一长就容易出错，特别是增量任务还得记 last-value，很麻烦。其实 Sqoop 有 Job 功能，能把命令“存档”，以后直接 --exec 执行，配合调度工具特别省心。本文手把手讲 Job 创建、管理、免密执行技巧（密码文件、Credential Provider），还带实战例子，搞完你就能写出稳稳当当的自动化 Sqoop 作业了！

java调用服务报错415 Content type ‘application/octet-stream‘ not supported

🌟 蒋星熠Jaxonic，AI探索者。深耕深度学习，从神经网络到Transformer，用代码践行智能革命。分享实战经验，助你构建CV、NLP模型，共赴二进制星辰大海。

宠物领养饲养交流管理平台基于Java与SSM框架，结合MySQL数据库，实现信息高效管理。系统支持实时查询、修改与互动，提升用户体验，满足现代宠物爱好者对便捷化、信息化服务的需求，助力宠物领养推广与管理智能化发展。

蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。

边缘计算进厂了：工业自动化的新“中控室”

本系统基于SpringBoot与Vue技术，构建高效、智能的游乐园管理系统，实现票务电子化、设备监控智能化、员工管理自动化，提升运营效率与游客体验，推动游乐园数字化转型与智慧升级。

2025年Java最新学习路线与实操指南，涵盖基础语法、JVM调优、Spring Boot 3.x框架、微服务架构及容器化部署，结合实操案例，助你快速掌握企业级Java开发技能。

本文探讨了信息过载背景下推荐系统的发展与应用，重点研究基于卷积神经网络的音乐推荐系统设计与实现。内容涵盖推荐系统的发展历程、技术架构及在音乐领域的应用，介绍了系统开发中使用的Python、MySQL与B/S结构等关键技术，并提出了通过输入文字实现音乐推荐的解决方案，旨在提升用户个性化音乐获取效率。

本课题围绕NBA球员数据分析与可视化展开，探讨如何利用大数据与可视化技术提升篮球运动的表现评估与决策支持能力。研究涵盖数据采集、处理与可视化呈现，结合SQLite、Flask、Echarts等技术构建分析系统，助力球队训练、战术制定及球迷观赛体验提升。

大语言模型推理能力不断提升，从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought（CoT），通过展示推理过程显著提升模型表现。随后，Tree-of-Thought（ToT）和Graph-of-Thought（GoT）相继出现，推理结构由线性链条演进为树状分支，最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传，ToT支持多路径探索与回溯，GoT则实现非线性、多维推理，适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系，推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。

我们将深入探讨图中断（graph breaks）和多图问题对性能的负面影响，并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。

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。

当手环懂你心事：未来的可穿戴情感分析设备

物流卡住脖子？试试用大数据“开挂”一下！

本文介绍了Go语言中单元测试的核心方法与实践技巧，涵盖测试文件与函数命名规范、使用`go test`命令执行测试、表格驱动测试优化多场景验证，以及性能测试与耗时测试管理，帮助开发者提升代码质量与项目稳定性。

本文探讨了Java大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的关键应用。通过高效采集、传输与处理温室环境数据，结合机器学习算法，实现温度、湿度、光照等参数的智能调控，提升作物产量与品质。同时，融合多源数据构建精准作物生长模型，助力农业智能化、精细化发展，推动农业现代化进程。

本文讲述了作者在使用阿里云ODPS过程中的亲身经历，从最初面对大数据处理的困境，到通过ODPS及其核心组件MaxCompute、DataWorks实现数据处理与开发效率的大幅提升。不仅展现了技术带来的变革，也体现了个人从挑战到掌控的成长历程。