本文带你从零构建专属AI智能体：解析其自主性本质，详解“骨架—性格—应用”三步搭建法，涵盖决策中枢、记忆系统与行动接口，并强调隐私保护与伦理边界。门槛降低，人人可启程。

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12月已经过了一半了，还有2周就是2024年了，我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文，另外再推荐2篇很好的英文文章。

本文介绍在3D目标检测中，理解和使用KITTI 数据集，包括KITTI 的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等，并配有实现代码。

本文介绍如何用RAG技术从零搭建个人Python知识库问答助手，无需代码基础，低成本实现智能问答。涵盖数据准备、向量存储、检索生成全流程，附避坑技巧与优化方法，助力新手快速上手大模型应用。

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阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2026年1月】，涵盖1月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

本文深入浅出讲解AI时代关键隐私技术——数据脱敏：解析掩码、聚合、微调三大“隐身术”，手把手演示Python实战（含差分隐私与分布生成），兼顾隐私安全与模型效用，并提供效果评估标准与未来趋势，助开发者打造合规、可信、可用的AI系统。（239字）

本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码，并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧，帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。

想用电脑控制手机，但是下载第三方软件好麻烦，只需三步骤即可使用windows系统自带投屏插件实现投屏功能

本文介绍了 Redux，一个广泛使用的 JavaScript 状态管理库，重点讲解了其核心概念（如 Store、Action、Reducer 等）、基本使用方法、常见问题及解决策略，并通过代码示例详细说明了如何在 React 应用中集成和使用 Redux。

最近在看YOLOv5 第6个版本的代码，记录了一下笔记，分享一下。首先看了网络结构、网络组件，对应代码models\common.py。然后看了激活函数，对应代码utils\activations.py。

在足球数据分析中，AI概率学预测主要用于大小球和让球盘口的分析。大小球预测通过历史数据、机器学习和实时数据动态调整进球数；让球分析则利用Elo评分等评估实力差距，结合盘口数据预测比赛结果。数据来源包括历史比赛、球队和球员信息及外部因素。模型选择涵盖回归、分类和时间序列模型，并通过交叉验证、误差分析进行优化。实际应用包括制定投注策略、风险管理及开发自动化系统。代码示例展示了使用随机森林回归模型预测进球数的过程。

本文揭示大模型训练OOM的根源：batch size与sequence length并非独立线性因子，而是以乘法甚至平方（如attention的O(L²)）方式非线性放大中间态显存。显存不是“用完”，而是被临界点“触发”崩溃。工程调优应优先关注单样本“重量”（length），而非盲目试探batch。

在2025年云栖大会，阿里云发布DLF 3.0，升级为面向AI时代的智能全模态湖仓管理平台。支持结构化与非结构化数据统一管理，实现秒级实时处理、智能存储优化与细粒度安全控制，助力企业高效构建Data+AI基础设施。

Python自动化解决滑块验证码的最佳实践

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Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是开源的流式数据湖平台，支持事务、高效upsert/delete、增量处理、多引擎SQL读写（Spark/Flink/Trino等），自动管理小文件与压缩，兼容云存储，助力构建湖仓一体架构。

GEO（生成式引擎优化）正取代SEO，助力企业在AI搜索中抢占流量先机。本文解析GEO核心逻辑，对比SEO差异，揭示其提升获客效率2.8倍的潜力，并结合国内外权威数据，分场景推荐适配的优质服务商，助企业从懂原理到会选型，规避布局风险。

本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。

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初学者入门配电网可参考经典的IEEE 33节点系统，此系统在文献中广泛应用。资源包括节点和支路参数的Excel表格及Visio的网络拓扑图，可免费下载。配电网以闭环设计增强灵活性和可靠性，故障恢复涉及网络拓扑约束。提供的MATLAB相关链接探讨了孤岛、重构及故障恢复策略。

摘要： 本文档详细介绍了如何使用若依框架快速搭建一个基于SpringBoot和Vue3的前后端分离的Java管理后台。教程涵盖了技术点、准备工作、启动项目、自动生成代码、数据库配置、菜单管理、代码下载和导入、自定义主题样式、代码生成、启动Vue3项目、修改代码、以及对代码进行自定义和扩展，例如单表和主子表的代码生成、树形表的实现、商品列表和分类列表的改造等。整个过程详细地指导了如何从下载项目到配置数据库，再到生成Java和Vue3代码，最后实现前后端的运行和功能定制。此外，还提供了关于软件安装、环境变量配置和代码自动生成的注意事项。

云服务器通过虚拟化与分布式技术，将物理服务器集群转化为按需分配的弹性计算资源，解决资源浪费、降低部署门槛。支撑个人开发、企业运维及AI、直播、政务等千行百业，是数字经济的核心基础设施。

从“调个 API”到“自己养模型”：用 Python 快速构建聊天机器人的完整路径

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数据不出门，也能一起“卷模型”——聊聊隐私保护下的联邦学习：原理与工程实践

RAG（检索增强生成）为大模型配备“外接大脑”，通过连接专属知识库，提升回答准确性。广泛应用于医疗、法律、客服等领域，兼具专业性与可解释性。本文详解其原理、实战步骤与优化技巧，助你快速构建个性化AI助手。

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。

生成式AI重塑搜索生态，“关键词搜索”正被“自然语言提问+AI生成答案”取代。GEO（生成式引擎优化）应运而生——它不追求页面排名，而致力于让企业内容成为AI回答中的权威引用源。本文系统解析GEO的技术原理、核心价值、落地路径与未来趋势，助力企业抢占AI搜索时代增长先机。（239字）

本文介绍阿里云 Serverless Spark + Paimon 在淘宝闪购大数据湖仓场景的应用。

显存不够也能玩转大模型！本文详解如何用16G显卡成功微调13B参数模型，从显存精准计算、INT8量化、LoRA低秩适配到激活检查点优化，手把手教你规避OOM风险。结合实战代码与监控技巧，显存占用压至14.5GB内，效果显著优于7B模型。低成本实现高效大模型微调，个人开发者和小团队必备指南！

在进行文件夹内人脸识别与对比聚类时，遇到onnxruntime库报错，通常因版本不兼容或环境冲突导致。本文整理了五种解决方案：降级onnxruntime至1.14.1、重装库、区分GPU/CPU版本、安装Visual C++运行库、创建Python虚拟环境。通过版本匹配与环境隔离，有效解决DLL初始化失败等问题，提升项目稳定性。

阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型，预训练于多样化数据集，支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色，且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互，提供智能体验。然而，模型在逻辑题和指令理解上存在不足，需在特定领域进行优化。

这是一段关于在线预览和处理PDF的多方案说明，包括使用JavaScript库PDF.js（如`pdfh5.js`）实现H5页面预览，提供QQ群和技术博客链接以获取帮助和支持。还介绍了两个适用于Uni-app的插件，一个用于H5、小程序和App中的PDF预览和下载，另一个专门解决手机端PDF预览问题。此外，还详细描述了在Uni-app中使用微信小程序API`wx.openDocument`显示PDF的步骤，包括上传文件、配置权限和编写代码。

本文详解大模型微调：为何需要（让AI更懂你）、原理何在（参数微调如“专项特训”）、如何实操（四步完成数据准备→云端训练→参数配置→效果评估），并指出工具平民化正使个性化AI触手可及。（239字）

当“爆款书”遇上大数据：出版业的老路，正在被算法改写