2024年是AI应用的元年，以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮，经历了虚拟机时代和云原生时代，正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段，推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日，2024云栖大会上，阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布大数据AI平台全面升级，为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。

【8月更文第22天】随着信息技术的发展，软件项目的复杂度不断提高，传统的瀑布式开发模式越来越难以适应快速变化的市场需求。为了解决这些问题，敏捷开发方法应运而生。本文将探讨敏捷开发的核心理念、敏捷宣言与原则、Scrum框架、Kanban方法以及相关的敏捷实践与工具。

【8月更文第1天】在AI Native应用程序中，用户体验和满意度是衡量产品成功的关键指标之一。为了提高这些指标，本文介绍了一种基于用户反馈的动态模型微调机制。这种方法允许模型在运行时根据用户的实际行为和偏好进行自我调整，从而不断优化其性能。

探索Python性能优化，关注解释器开销、GIL、数据结构选择及I/O操作。使用cProfile和line_profiler定位瓶颈，通过Cython减少解释器影响，多进程避开GIL，优化算法与数据结构，以及借助asyncio提升I/O效率。通过精准优化，Python可应对高性能计算挑战。【6月更文挑战第15天】

Pandas是Python的数据分析库，提供Series和DataFrame数据结构及数据分析工具，便于数据清洗、转换和分析。本教程涵盖Pandas在数据清洗（如缺失值、重复值和异常值处理）、转换（数据类型转换和重塑）和分析（如描述性统计、分组聚合和可视化）的应用。通过学习Pandas，用户能更高效地处理和理解数据，为数据分析任务打下基础。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

【MATLAB 】 VMD 信号分解+模糊熵（近似熵）算法

ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。

本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。

要对接淘宝/天猫官方商品或订单API，需先注册淘宝开放平台账号，创建应用获取App Key和App Secret。之后，详细阅读API文档，了解接口功能及权限要求，编写认证、构建请求、发送请求和处理响应的代码。最后，在沙箱环境中测试与调试，确保API调用的正确性和稳定性。

本教程介绍了如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库训练一个 BERT 模型进行情感分析。主要内容包括：导入必要库、下载 Yelp 评论数据集、数据预处理、模型加载与配置、定义训练参数、评估指标、实例化训练器并开始训练，最后保存模型和训练状态。整个过程详细展示了如何利用预训练模型进行微调，以适应特定任务。

在Java中，将Word文档转换为PDF文件可采用多种方法：1) 使用Apache POI和iText库，适合处理基本转换需求；2) Aspose.Words for Java，提供更高级的功能和性能；3) 利用LibreOffice命令行工具，适用于需要开源解决方案的场景。每种方法都有其适用范围，可根据具体需求选择。

【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化，传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时，如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来，一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出，它结合了图神经网络（GNNs）和预训练语言模型，以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计，并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。

【10月更文挑战第5天】 Python实现深度学习模型：智能库存管理系统

【10月更文挑战第2天】在移动互联网时代，用户经常需要从网页无缝跳转到移动应用中。这种跳转不仅需要提供流畅的用户体验，还要确保安全性。本文将深入探讨如何利用Universal Links（仅限于iOS）和Android App Links技术实现这一目标，并分析其安全性。

在供应链管理中，大数据的应用显著提升了效率与预测准确性。例如，沃尔玛利用销售数据与外部信息如天气预报，实现精准需求预测，提前调配应急物资，既满足顾客需求又减少库存积压。亚马逊则通过分析商品入库时间、销售速度等数据，优化库存水平，确保畅销品备货充足，小众品库存灵活，从而降低运营成本。DHL借助运输工具上的传感器收集的数据，优化物流路线，避免拥堵并合理装载货物，同时预测设备故障，减少物流延误，提升整体运输效率。

本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。

【9月更文第4天】企业资源计划（ERP）系统是现代企业管理不可或缺的一部分，它集成了公司的关键业务流程，并提供了统一的数据管理平台。本文将探讨如何从零开始构建一个简单的ERP系统，并提供一些基本的代码示例来演示关键组件的开发过程。

【8月更文第28天】在大数据时代，有效地处理和分析海量数据对于企业来说至关重要。Hadoop作为一个强大的分布式数据处理框架，能够处理PB级别的数据量。然而，仅仅完成数据处理还不够，还需要将这些数据转化为易于理解的信息，这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍如何使用Hadoop处理后的数据进行有效的可视化分析，并会涉及一些流行的可视化工具如Tableau、Qlik等。

大数据技术的发展，使得数据仓库能够支持大量和复杂数据类型（如文本、图像、视频、音频等）。数据湖作为一种新的数据存储架构，强调原始数据的全面保留和灵活访问，与数据仓库形成互补，共同支持企业的数据分析需求。

Fisher模型在统计学和机器学习领域通常指的是Fisher线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称LDA）

本文介绍了推荐系统的基本概念和主流算法，包括基于内容的推荐、协同过滤以及混合推荐。通过Python代码示例展示了如何实现基于内容的推荐和简化版用户-用户协同过滤，并讨论了推荐系统性能评估指标，如预测精度和覆盖率。文章强调推荐系统设计的迭代优化过程，指出实际应用中需考虑数据稀疏性、冷启动等问题。【6月更文挑战第11天】

本文探讨了Python在数据预处理和清洗中的关键作用。预处理包括数据收集、整合、探索、转换和标准化，而清洗则涉及缺失值、重复值、异常值的处理及数据格式转换。文中提供了使用pandas库进行数据读取、缺失值（如用平均值填充）和重复值处理、异常值检测（如IQR法则）以及数据转换（如min-max缩放）的代码示例。此外，还讲解了文本数据清洗的基本步骤，包括去除标点、转换为小写和停用词移除。整体上，文章旨在帮助读者掌握数据预处理和清洗的最佳实践，以提高数据分析的准确性和效率。

大数据用户画像利用大数据技术分析用户基本信息、消费行为、兴趣、社交及地理数据，创建详细用户模型，助力企业精准营销。涉及技术包括数据挖掘、大数据处理（Hadoop、Spark）、数据可视化、机器学习和数据库管理。通过用户画像，企业可实现市场定位、个性化推荐、精准广告、产品优化和风险控制。学习该领域需掌握多个技术栈，包括相关算法、工具及业务理解。

本文介绍了计算机视觉的基本概念和学习路径，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类与分割以及深度学习在该领域的应用。初学者应从图像处理基础开始，学习数字图像概念、处理技术及开源库如OpenCV。接着，探索特征提取与描述方法，如SIFT和HOG，以及目标检测的算法，如Haar级联和YOLO。进一步，掌握图像分类和分割技术，涉及深度学习模型如CNN。通过实践项目深化理解，并关注最新研究，持续学习和探索，以在计算机视觉领域不断进步。

本文会介绍如何安装和部署ClickHouse，官方推荐的几种安装模式，以及安装之后如何启动，ClickHouse集群如何配置等。

MATLAB | 插值算法 | 二维interp2插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

一直以来，我们公司内网的Kafka集群都是在裸奔，只要知道端口号，任何人都能连上集群操作一番。直到有个主题莫名消失，才引起我们的警觉，是时候该考虑为它添加一套认证策略了。

本文主要介绍分布式机器学习基础知识，并介绍主流的分布式机器学习框架，结合实例介绍一些机器学习算法。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

拼多多API接口申请步骤简述：首先访问拼多多开放平台并注册账号，选择开发者类型并填写资料，审核通过后创建应用并申请API接口权限，等待审核结果，获取API密钥等信息。完成后，即可使用拼多多API接口进行开发，注意遵守相关规定。

本文介绍了提高网络爬虫性能的五个关键技巧：并发请求、异步执行、使用代理IP、限制请求频率与休眠时间、优化数据提取与存储。结合拼多多的实际案例，展示了如何通过这些技术优化爬虫效率，确保数据采集的高效性和稳定性。

本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场

【8月更文第27天】在实时应用中，如自动驾驶汽车、视频分析系统等，快速响应和高吞吐量是至关重要的。Open Neural Network Exchange (ONNX) 提供了一种标准化的方法来部署机器学习模型，使其能够在不同的硬件和平台上高效运行。本文将探讨如何利用 ONNX 在延迟敏感的应用场景中部署模型，并提供一些策略和示例代码来确保低延迟和高吞吐量。

Git Bash⭐一、安装软件，与Git Bash基础命令

【8月更文第13天】随着数据成为企业最重要的资产之一，数据安全和隐私保护变得至关重要。本文将探讨数据治理中的一些最佳实践，并提供具体的代码示例来说明如何实施这些策略。

【7月更文第20天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展，其在医疗、金融、教育、交通等领域的应用日益广泛，极大地推动了社会进步和经济发展。然而，AI的广泛应用也引发了诸多伦理问题和对个人隐私的潜在威胁，这些挑战要求我们在追求技术创新的同时，必须建立和完善相应的伦理规范与法律法规框架，以确保技术的安全可控。本文将探讨AI发展中的主要伦理问题、隐私保护策略以及相关的法律法规，并通过代码示例展示如何在实践中实施隐私保护措施。

【7月更文第19天】随着第四次工业革命的浪潮席卷全球，人工智能（AI）正逐步成为推动制造业转型升级的核心力量。从生产线的智能化改造到质量控制的精密化管理，再到供应链的全局优化，AI技术以其强大的数据处理能力和深度学习算法，为企业开启了全新的生产效率和质量标准。本文将深入探讨AI在智能制造中的三大关键领域——生产线优化、质量控制、供应链管理中的应用与影响，并通过具体案例和代码示例加以阐述。