大模型推理加速实战：vLLM 部署 Llama3 的量化与批处理优化指南
本文详解如何通过量化与批处理优化，在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略，提升吞吐量并降低延迟，适用于大规模语言模型部署实践。
面向 MoE 和推理模型时代：阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上，阿里云大数据 AI 平台持续创新，贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势，带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级，助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
很火的DeepSeek到底是什么
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。
企业级 AI 数据分析“专家”——Data Agent 推动数据分析民主化
Data Agent（数据智能体）正从辅助工具向企业核心数据分析中枢演进，推动“人人都是分析师”的愿景落地。
PyCharm 2025.1 完整教程：下载安装 + 中文设置 + 激活，一步到位，附安装包
PyCharm 2025.1 发布，重磅升级AI代码补全、类型推断与ruff集成，提升开发效率。支持渐进式补全、智能提交信息生成、冲突可视化解决，优化启动速度与内存占用，全面增强云原生及现代Python开发体验。
拆解AI-Agentforce企业级智能体中台：如何让企业AI落地从“噱头”到“实效”
在GDMS峰会上，迈富时集团尹思源指出41.3%中国企业尚未布局AI Agent，已应用者亦陷“Demo化、孤岛化”困局。其发布的AI-Agentforce智能体中台，以“冰山模型”重构架构，打通认知、价值、能力三重鸿沟，覆盖内容、获客、销售、陪练、分析五大场景，助力企业实现AI从“工具”到“数字员工”的全链路协同升级。
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出，随着系统从单体模型向多智能体架构演进，如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制，成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式：顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式，并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出，尽管大模型如GPT-5提升了单体能力，但在复杂任务中，合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式，有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
JAVA 八股文全网最详尽整理包含各类核心考点助你高效学习 jAVA 八股文赶紧收藏
本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。
大型多模态推理模型技术演进综述：从模块化架构到原生推理能力的综合分析
该研究系统梳理了大型多模态推理模型（LMRMs）的技术发展，从早期模块化架构到统一的语言中心框架，提出原生LMRMs（N-LMRMs）的前沿概念。论文划分三个技术演进阶段及一个前瞻性范式，深入探讨关键挑战与评估基准，为构建复杂动态环境中的稳健AI系统提供理论框架。未来方向聚焦全模态泛化、深度推理与智能体行为，推动跨模态融合与自主交互能力的发展。
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题，文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输，并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战，如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化，文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性，但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开，供读者参考实践。
携程网获取景点列表 API 接口（携程 API 系列）
携程作为国内知名的在线旅游服务提供商，其景点列表API对接口功能、参数和返回格式进行了详细定义。该接口可获取景点基本信息（名称、地区、开放时间等），支持条件筛选查询（如按地区、评分、价格区间等）。接口返回JSON或XML格式数据，并设有调用限制以确保系统稳定性和数据安全。虽然携程未公开免费API，开发者可通过商务合作申请权限。以下为模拟Python请求示例，展示了如何使用该接口获取景点信息。 代码示例中，通过`requests.get()`发送GET请求，设置请求参数（如地区、门票价格等）和请求头（模拟浏览器访问），并处理响应数据。实际应用需替换为真实的接口URL，并遵循携程官方文档要求。
Python爬虫：京东商品评论内容
京东商品评论接口为商家和消费者提供了重要工具。商家可分析评论优化产品，消费者则依赖评论做出购买决策。该接口通过HTTP请求获取评论内容、时间、点赞数等数据，支持分页和筛选好评、中评、差评。Python示例代码展示了如何调用接口并处理返回的JSON数据。应用场景包括产品优化、消费者决策辅助、市场竞争分析及舆情监测。
深入理解 Flink 中的 State
Flink 的 State（状态）是其四大核心之一，为流处理和批处理任务提供强大支持。本文深入探讨 Flink 中的状态管理，涵盖 State 在 HDFS 中的存储格式、存在形式（如 ValueState、ListState 等）、使用方法、过期时间 TTL 和清除策略，并介绍 Table API 和 SQL 模块中的状态管理。通过实际案例，帮助读者理解如何在电商订单处理、实时日志统计等场景中有效利用状态管理功能。
RAG系统嵌入模型怎么选？选型策略和踩坑指南
嵌入是RAG系统的核心，直接影响检索质量。本文详解嵌入原理，解析稠密/稀疏、长上下文、多向量等类型，梳理选型关键：领域匹配、上下文长度、维度与成本，并结合MTEB基准给出实用建议，助你为业务挑选高效稳健的嵌入方案。
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。
性能提升 10 倍， DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式 零改造实现
将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba，可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性，显著提升系统性能与扩展能力，适用于复杂 AI 业务场景。
RAG系统文本分块优化指南：9种实用策略让检索精度翻倍
本文深入探讨了RAG系统中的九种文本分块策略。固定大小分块简单高效，但可能破坏语义完整性；基于句子和语义的分块保留上下文，适合语义任务；递归与滑动窗口分块灵活控制大小；层次化和主题分块适用于结构化内容；特定模态分块处理多媒体文档；智能代理分块则通过大语言模型实现动态优化。开发者需根据文档类型、需求及资源选择合适策略，以提升RAG系统的性能和用户体验。作者Cornellius Yudha Wijaya详细分析了各策略的技术特点与应用场景。
基于马尔可夫链的状态转换，用概率模型预测股市走势
本文探讨了马尔可夫链在股市分析中的应用，通过定义市场状态和构建转移矩阵，揭示短期波动与长期趋势的概率特征。模型基于“无记忆性”假设，量化状态转换概率，帮助评估风险、识别模式并制定策略。例如，计算稳态分布可预测市场长期平衡态。尽管模型简化了复杂动态，但仍为投资决策提供了数据支持。同时，文章强调其局限性，如外部冲击影响和状态定义主观性，建议结合其他工具综合分析。未来可探索与机器学习融合，提升市场理解深度。
ClickHouse 应用剖析：设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年，在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构，实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念，以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题，并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
通过Milvus和Langchain快速构建基于百炼大模型的LLM问答系统
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器，广泛应用于信号处理领域。它通过线性最小二乘法拟合低阶多项式到滑动窗口中的数据点，在降噪的同时保持信号的关键特征，如峰值和谷值。本文介绍了该滤波器的原理、实现及应用，展示了其在Python中的具体实现，并分析了不同参数对滤波效果的影响。适合需要保持信号特征的应用场景。
数据分布检验利器：通过Q-Q图进行可视化分布诊断、异常检测与预处理优化
Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）是一种强大的可视化工具，用于验证数据是否符合特定分布（如正态分布）。通过比较数据和理论分布的分位数，Q-Q图能直观展示两者之间的差异，帮助选择合适的统计方法和机器学习模型。本文介绍了Q-Q图的工作原理、基础代码实现及其在数据预处理、模型验证和金融数据分析中的应用。
阿里云 Elasticsearch 的 AI 革新：高性能、低成本、智能化的搜索新纪元
本文介绍了数智化浪潮下， 阿里云 Elasticsearch 打通了 云原生内核优化、RAG 闭环方案、云原生推理平台 三大能力模块，实现了从底层到应用的全链路升级，助力企业构建面向未来的智能搜索中枢。
超详细！JetBrains Rider 2025.1 安装到能用，激活 + 安装步骤—附安装包
JetBrains Rider 2025.1 是全能型跨平台全栈 IDE，深度集成 AI 编码助手，支持 .NET 9、Unity 2025、Blazor 等最新技术，覆盖 C#、Python、Go 等 20+ 语言，赋能游戏、云原生与微服务开发，实现 AI 辅助生成、调试、测试与文档一体化。
机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真，对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境，输出各算法的路径规划结果，展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑，并附有测试运行图示，适用于机器人路径规划研究与教学演示。
HarmonyOS实战：一招搞定保存图片到相册
本文介绍了在鸿蒙系统中实现保存图片到相册的功能，包括申请权限和使用系统安全控件两种方式。文中详细讲解了如何通过网络请求下载图片并保存为本地文件，以及如何将指定布局生成图片并保存。鸿蒙系统对权限管理较为严格，推荐使用系统提供的安全控件（如 SaveButton）以保护用户隐私，避免手动申请权限。此外，文章还对比了鸿蒙与 Android/iOS 的实现差异，指出鸿蒙在功能实现上更简单，但需注意权限规范以确保项目顺利上线。
Flink x Paimon 在抖音集团生活服务的落地实践
本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。
Pandas数据合并：10种高效连接技巧与常见问题
在数据分析中，数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题，如列丢失、重复记录等，提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验，总结了10种关键技术，涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析，帮助用户高效准确地完成数据整合任务，提升数据分析效率。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。
AI如何预测体育比赛结果
AI预测体育比赛结果依赖于历史数据、球员表现、球队状态等多因素。通过数据收集与处理、机器学习模型（如回归分析、神经网络）、模拟与蒙特卡洛方法、实时数据分析及自然语言处理等技术，AI能识别影响比赛的关键模式，评估胜负概率，并结合统计学与优化算法不断调整预测，提升准确性。
Diffusion-DPO：一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法，该方法基于直接偏好优化（DPO）原理，简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法，Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练，通过数学近似简化实现流程，并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明，该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性，为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型（LLMs）中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法，以及温度参数、惩罚机制等优化手段，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果，帮助读者理解其优缺点及适用场景。
阿里云携手 MiniMax 构建云原生数仓最佳实践：大模型时代的 Data + AI 数据处理平台
MiniMax 是全球领先的通用人工智能公司，致力于推动AGI发展。依托自研多模态大模型，服务超200国1.57亿用户及5万企业客户。携手阿里云构建云原生数仓与Data+AI平台，实现数据高效处理、成本大幅降低，支撑全球业务高速迭代与AI创新落地。
2025 ChatBI 产品选型推荐：智能问数+归因分析+报告生成
当企业站在 ChatBI 选型的十字路口，技术架构的先进性、场景适配的完整性、落地实践的可验证性应成为核心考量标准。
数据量暴涨时，抓取架构该如何应对？——豆瓣电影案例调研
本案例讲述了在豆瓣电影数据采集过程中，面对数据量激增和限制机制带来的挑战，如何通过引入爬虫代理、分布式架构与异步IO等技术手段，实现采集系统的优化与扩展，最终支撑起百万级请求的稳定抓取。
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。
10个常用的无头CMS(Headless CMS)
无头CMS是一种内容管理系统，它将前端和后端分离，只关注内容的创建和管理，而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起，即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦，提供了一种更加灵活的方式来处理内容。
比扩散策略更高效的生成模型：流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
扩散模型和流匹配是生成高分辨率数据（如图像和机器人轨迹）的先进技术。扩散模型通过逐步去噪生成数据，其代表应用Stable Diffusion已扩展至机器人学领域形成“扩散策略”。流匹配作为更通用的方法，通过学习时间依赖的速度场将噪声转化为目标分布，适用于图像生成和机器人轨迹生成，且通常以较少资源实现更快生成。 本文深入解析流匹配在图像生成中的应用，核心思想是将图像视为随机变量的实现，并通过速度场将源分布转换为目标分布。文中提供了一维模型训练实例，展示了如何用神经网络学习速度场，以及使用最大均值差异（MMD）改进训练效果。与扩散模型相比，流匹配结构简单，资源需求低，适合多模态分布生成。
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。
