本文介绍 Adaptive-k 检索技术，这是一种通过相似性分布分析动态确定最优上下文规模的即插即用方法，该技术在显著降低 token 消耗的同时实现了检索增强生成系统的性能提升。

本文基于哔哩哔哩资深开发工程师丁国涛在Flink Forward Asia 2024云原生专场的分享，围绕Flink On K8S的实践展开。内容涵盖五个部分：背景介绍、功能及稳定性优化、性能优化、运维优化和未来展望。文章详细分析了从YARN迁移到K8S的优势与挑战，包括资源池统一、环境一致性改进及隔离性提升，并针对镜像优化、Pod异常处理、启动速度优化等问题提出解决方案。此外，还探讨了多机房容灾、负载均衡及潮汐混部等未来发展方向，为Flink云原生化提供了全面的技术参考。

本文讲解了在鸿蒙系统中实现腾讯IM聊天功能的完整流程，涵盖对话列表展示、历史消息获取、实时消息更新及文本消息发送等核心功能。通过实际代码示例，详细说明了如何利用IM SDK实现聊天业务逻辑。适合开发者逐步学习并实践，建议点赞收藏以便参考。

Python 3.14 引入了七大核心技术特性，大幅提升开发效率与应用安全性。其中包括：t-strings（PEP 750）提供更安全灵活的字符串处理；类型注解惰性求值（PEP 649）优化启动性能；外部调试器API标准化（PEP 768）增强调试体验；原生支持Zstandard压缩算法（PEP 784）提高效率；REPL交互环境升级更友好；UUID模块扩展支持新标准并优化性能；finally块语义强化（PEP 765）确保资源清理可靠性。这些改进使Python在后端开发、数据科学等领域更具竞争力。

作为 Apache Doris 的智能管理工具，Doris Manager 提供一键部署、实时监控、弹性扩缩容、升级重启等核心功能，并支持告警、日志、审计、巡检等高级运维能力。历经千家企业验证，24.3 版本更稳定高效，让集群管理更简单！在新的版本中，Doris Manager 丰富了集群巡检，监控等能力。

SmolDocling是由HuggingFace与IBM联合研发的超紧凑视觉模型，专为端到端文档转换设计。基于SmolVLM-256M开发，参数量仅2.56亿，却媲美大型模型性能。其核心创新在于DocTags格式，一种类XML标记语言，能全面表示文档内容与结构。SmolDocling通过端到端架构实现图像理解与文本生成整合，在文档分类、OCR、布局分析等任务中表现出色。评估显示，其在多项指标上优于大参数量模型，适用于资源受限场景，推动文档处理技术发展。

本文从电商行业数据采集痛点出发，结合 Pyppeteer 高并发无头浏览器技术，打造可配置代理的高效采集方案。通过爬虫代理突破 IP 限制，模拟真实用户行为，实现 Amazon 特价商品数据的稳定抓取与分析。代码示例详细展示了代理集成、并发控制及数据处理流程，实验验证效率提升超 4 倍。该方案助力商业决策、竞品分析，并支持技术扩展与创新应用。

本文分享了通过强化学习解决抖音爬虫限速问题的技术实践。针对固定速率请求易被封禁的问题，引入基于DQN的动态请求间隔控制算法，智能调整请求间隔以平衡效率与稳定性。文中详细描述了真实经历、问题分析、技术突破及代码实现，包括代理配置、状态设计与奖励机制，并反思成长，提出未来优化方向。此方法具通用性，适用于多种动态节奏控制场景。

本文是关于“视觉爬虫开发”的速查指南，重点介绍如何使用 Puppeteer 和 OpenCV 在小红书上实现视频截图与评论采集。内容包括代理 IP 接入、Cookie 与 User-Agent 设置、动态元素坐标获取及评论采集的代码示例。提供功能点列表、常用代码片段、配置建议和快速测试方式，帮助开发者快速掌握核心技术和实践方法。通过 Puppeteer 截图结合 OpenCV 模板匹配，精准定位动态元素坐标，提升爬虫稳定性与效率。

深度学习近年来在多个领域取得了显著进展，但其核心组件——人工神经元和反向传播算法自提出以来鲜有根本性突破。穿孔反向传播（Perforated Backpropagation）技术通过引入“树突”机制，模仿生物神经元的计算能力，实现了对传统神经元的增强。该技术利用基于协方差的损失函数训练树突节点，使其能够识别神经元分类中的异常模式，从而提升整体网络性能。实验表明，该方法不仅可提高模型精度（如BERT模型准确率提升3%-17%），还能实现高效模型压缩（参数减少44%而无性能损失）。这一革新为深度学习的基础构建模块带来了新的可能性，尤其适用于边缘设备和大规模模型优化场景。

云计算的加速引擎——5G技术如何改变未来

本文介绍了一种通过TLS流量解密技术抓取知乎App热榜数据的方法。利用Charles Proxy解密HTTPS流量，分析App与服务器通信内容；结合Python Requests库模拟请求，配置特定请求头以绕过反爬机制。同时使用代理IP隐藏真实IP地址，确保抓取稳定。最终成功提取热榜标题、内容简介、链接等信息，为分析热点话题和用户趋势提供数据支持。此方法也可应用于其他Android App的数据采集，但需注意选择可靠的代理服务。

RAL-Writer Agent是一种专业的人工智能写作辅助技术，旨在解决生成高质量、内容丰富的长篇文章时所面临的技术挑战，确保全文保持连贯性和相关性。本研究将系统分析RAL-Writer的核心技术架构、功能特点及其在内容创作、学术研究和专业交流领域的应用前景。

FlowMo是一种基于Transformer的扩散自编码器，无需卷积网络或对抗性损失，在图像Token化领域实现技术突破。它通过两阶段训练（模式匹配预训练与模式搜索后训练）和一维潜在表征，达到低高比特率下的领先性能。FlowMo摒弃传统方法限制，展现卓越重建质量，但推理计算开销较大。其创新为视觉生成系统提供了新方向。

本项目基于aiohttp与Asyncio开发异步爬虫，目标采集今日头条新闻数据。初期因网站限制机制导致请求异常，通过设置代理IP、Cookie和UserAgent解决拦截问题，并优化异步任务调度与异常捕获提升性能。方案包括动态代理池、统一请求头配置及日志监控，确保高并发下的稳定性。示例代码展示代理IP、请求头设置与错误处理方法，为类似项目提供参考。

本方案介绍了一种高效的数据采集技术，涵盖技术演化路径、传统痛点解决及架构设计。通过代理IP轮换、请求指纹管理与滚动加载模拟等核心模块，大幅提升请求成功率（98%）和数据完整率（91%），显著降低封禁概率（3.2%）。实战代码以微博热搜为例，展示如何结合动态User-Agent、Cookie管理与三级校验机制实现稳定采集。行业应用表明，该方案可将采集效率提升3.8倍，封禁率降至0.7次/日，助力热点事件早期捕捉。适配大规模任务需求，同时注重流量控制与异常处理，确保稳定性与安全性。

本文分享了两种构建高质量AI代码数据集的解决方案。第一种是传统方式，结合动态住宅代理与手动处理，通过分页读取和数据清洗生成结构化数据；第二种是利用Web Scraper API工具，实现自定义配置、自动化抓取及云端存储。两种方法各具优势，适合不同需求和技术水平的团队。同时，文章还提供了专属优惠福利，助力提升数据采集效率，为AI大模型训练提供支持。

本文探讨了将标准Transformer架构应用于连续值时间序列数据的最小化调整方案，提出了极简时间序列Transformer（MiTS-Transformer）和位置编码扩展时间序列Transformer（PoTS-Transformer）。通过替换嵌入层为线性映射层，MiTS-Transformer实现了对正弦波序列的有效学习。而PoTS-Transformer则通过在高维空间中进行位置编码，结合低维模型架构，解决了长序列处理与过拟合问题。实验结果表明，这两种模型在不同类型的时间序列预测任务中表现出色，为基于Transformer的时间序列预测提供了高效基准方案。

### 安装VMtools的作用及步骤 安装VMtools可以实现Windows与CentOS之间的字符串和命令粘贴、文件夹共享等操作。在CentOS中，通过VMware菜单栏选择“VMware Tools”，将下载的压缩包拷贝到`/opt`目录并解压。接着进入终端，使用`./vmware-install.pl`命令完成安装。安装后重启系统，即可实现Windows与CentOS之间的字符和文件共享。具体步骤包括解压文件、启动命令行终端、安装VMtools以及配置文件共享。