在音乐世界里，歌词是触动人心的灵魂。本文介绍如何掌握写歌词的技巧，包括灵感捕捉、结构布局、语言运用等，并推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助你轻松创作动人心弦的歌词。

RocketMQ的消息重试机制确保消息消费失败时能自动重试，直至成功。默认重试16次，时间间隔逐次翻倍，从10秒至数分钟不等。重试在同组内不同消费者间进行，由异常抛出或特定状态返回触发。支持自定义重试次数与时间间隔，建议合理配置避免无限重试，保障系统稳定性和性能。

本文介绍了如何将个人数据集转换为YOLO11-pose所需的数据格式，并详细讲解了手部关键点检测的训练过程。内容涵盖数据集标注、格式转换、配置文件修改及训练参数设置，最终展示了训练结果和预测效果。适用于需要进行关键点检测的研究人员和开发者。

pytorch + pycharm

人工智能（AI）已经成为现代技术发展的前沿，广泛应用于多个领域，如图像识别、自然语言处理、智能推荐系统等。本文将深入探讨AI算法的基础知识，并通过一个具体的实现过程来展示如何将AI算法应用于实际问题。

从单声道音频发展到双声道、再到多声道和环绕立体声，数字音频的表现力不断提升。空间音频（也称为三维声音或3D音频）并不只是通过增加声道来创造立体感，而是一种与视频空间化同步的音频处理过程。基于空间的音频甚至可以具有六个自由度，使用户能够互动。声音不仅要清晰动听，还要与空间场景完美契合，带来沉浸式体验。让我们一起深入了解一下空间音频技术。

本文介绍了时间序列特征工程，包括滚动统计量、滞后特征、差分和变换等技术，用于提升机器学习模型性能。文章还推荐了Python库`feature-engine`，用于简化特征提取，如处理缺失值、编码分类变量和进行时间序列转换。示例代码展示了如何使用`feature-engine`提取时间戳信息、创建滞后特征和窗口特征。通过创建管道，可以高效地完成整个特征工程流程，优化数据预处理并提高模型效果。

Linux监控之夜莺

RTP 系统(即 Rank Service)，是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求，支持多种模型的在线 inference 服务，是阿里智能引擎团队沉淀多年的技术产品。今年，团队在推荐场景的GPU性能优化上又做了新尝试——在RTP上集成了Multi Stream，改变了TensorFlow的单流机制，让多流的执行并行，作为增加GPU并行度的另一种选择。本文详细介绍与比较了CUDA Graph与多流并行这两个方案，以及团队的实践成果与心得。

推荐10种数据分析思维，让你在工作中带来“灵光一闪”的感觉 本文来源于阿里开发者公众号

Escrcpy是一款开源免费的安卓投屏工具，支持Windows、macOS、Linux，无需Root，无广告。可实现低延迟（35-70ms）、高帧率（120fps）投屏，支持键鼠控制、文件互传、录屏截图，适用于办公、游戏、开发等场景。

本文系统介绍了基于 LangGraph 框架构建具备记忆能力的 ReAct（Reasoning + Action）智能体的技术实现方法。ReAct 智能体结合语言模型的推理能力与外部工具的执行能力，通过“思考-行动-观察”循环机制，实现复杂任务的自主处理。文章详细讲解了 LangGraph 的图结构设计、状态管理、工具集成与记忆系统等关键技术，并通过代码示例演示了从基础工作流到高级智能体系统的构建过程。最终实现的智能体具备多轮对话、工具调用、结果反馈与上下文记忆能力，为开发下一代智能应用提供了技术基础。

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。

本文介绍了使用NET代码调用阿里云增值税发票识别API的实现方式。通过示例代码，详细展示了如何构造请求、设置签名以及发送HTTP请求的具体步骤。代码中涵盖了请求参数的处理、签名生成逻辑（如HMAC-SHA256算法）以及调用API后的结果处理。此外，还提供了运行结果的截图和参考文档链接，帮助开发者更好地理解和应用该接口。

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥，申请接口权限。接着，通过构建请求、生成签名、调用接口（如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`）及处理响应，实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法，并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。

【4月更文挑战第9天】本文探讨了大数据隐私保护的三大策略：数据加密、数据脱敏和访问控制。数据加密通过加密技术保护静态和传输中的数据，密钥管理确保密钥安全；数据脱敏通过替换、遮蔽和泛化方法降低敏感信息的敏感度；访问控制则通过用户身份验证和权限设置限制数据访问。示例代码展示了数据库、文件系统和API访问控制的实施方式，强调了在实际应用中需结合业务场景和平台特性定制部署。

本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。

抖音快手小视频推荐算法之--协同过滤算法剖析

不是装个 Docker 就叫容器化：聊聊“一站式运维数千节点”的真功夫

起初觉得网络只是发请求收响应，但随着系统复杂，大量代码其实在“安抚网络”。当任务变慢却无报错，问题往往藏在被忽略的网络状态中。DNS延迟、代理限速、目标站点拖慢，都被简单归为超时，导致系统盲目重试。我们开始让网络反馈细节：区分连接超时、读取超时、高延迟等。调度层据此决策：放弃无效请求、更换代理、调整策略。这并非过度设计，而是系统演进到一定规模后的必然选择——网络本就在影响决策，视而不见只会积债难返。

本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战：知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台，提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力，构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统，并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。

数据生命周期管理：从生成到销毁，数据的“生死”之旅

需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

该脚本用于在 Ubuntu 上编译安装 Python 3.12，并配置 pip 使用国内镜像源。主要步骤包括安装依赖、下载并解压 Python 源码、编译安装、创建符号链接、配置 pip 源，以及验证安装和更新 pip。通过运行此脚本，可以快速完成 Python 3.12 的安装和配置。

CentOS7离线安装Docker

2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。

PortableApps是一款免费开源的便携式软件管理平台，支持将软件安装至U盘，即插即用，拔出不留痕迹。内置近500款实用软件，无需安装，跨平台使用便捷，支持个性化主题设置，让软件随身携带，工作学习更高效。

欢迎来到Feast的世界！这是一个开源的生产级机器学习特征存储系统，专为解决特征数据高效管理与服务而设计。本指南将带你从零掌握其架构、核心概念与实战技巧，助你像架构师一样思考，像工匠一样编码，轻松应对训练与推理的一致性挑战。

本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。

Ollama是一个开源平台，用于本地部署和管理大型语言模型（LLMs），简化了模型的训练、部署与监控过程，并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行，如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置，Ollama提供了灵活的环境变量设置，以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI，一个自托管且功能丰富的Web界面，用户可以更便捷地管理和使用这些大模型，即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外，通过配置特定环境变量，解决了国内访问限制的问题，例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

本解读了阿里云 AI搜索整体方案。

本文深入探讨了十种主流的大语言模型（LLM）服务引擎和工具，涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案，详细分析了它们的技术特点、优势及局限性，旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。