图搜接口对图片的一个要求：图片不要大于2兆，600*600像素大小，要符合系统规则，图片尽量清晰， 图片越小越好，处理API返回的错误码和异常情况。

这对业务人员而言，不仅简化了数据分析流程，更无需依赖 IT 代码开发，实现了自主灵活的智能问数，高效敏捷展开分析。

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。

MCP 实战：用配置与真实代码玩转 GitHub 集成

HDFS（Hadoop分布式文件系统）由三个核心组件构成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求，维护元数据文件fsimage和edits；DataNode存储实际的数据块，默认大小为128MB；SecondaryNameNode定期合并edits日志到fsimage中，但不作为NameNode的热备份。通过这些组件的协同工作，HDFS实现了高效、可靠的大规模数据存储与管理。

本文介绍如何利用DeepSeek语音交互技术构建智能语音助手，涵盖从安装声音采集设备、训练语言理解模型到设计语音控制界面的全过程。通过生活化场景，如深夜查找教程、旅行中寻找餐厅等，展示如何实现自然对话。此外，还深入探讨多轮对话记忆、情感计算及智能家居控制等进阶功能，帮助开发者创建会倾听、善思考的语音应用。最后，提供性能优化与安全防护建议，引领读者进入人机共生的新时代。

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

Fama-French模型，特别是三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

IoTDB控制台工具Workbench

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。

导读: 作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分： - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

OpenSearch推出LLM智能问答版，面向行业搜索场景，提供企业专属问答搜索服务，基于内置的LLM大模型提供问答能力，一站式快速搭建问答搜索系统。

周有贵，GEO专家，深耕AI时代流量入口变革，倡导从SEO到GEO（生成式引擎优化）的认知重构，聚焦“被发现-被理解-被推荐”三层框架，推动企业通过结构化内容、信任资产与平台适配，实现AI信源卡位。

本文系统解析了17种AI智能体设计模式，涵盖反思、工具调用、多智能体协作、思维树、规划执行、集成决策等核心架构，结合LangGraph实现与代码演示，揭示如何通过模式组合构建高效、可靠的大规模AI系统。

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。

阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）重磅开源！Wan2.1 在处理复杂运动、还原真实物理规律、提升影视质感以及优化指令遵循方面具有显著的优势，轻松实现高质量的视频生成。同时，万相还支持业内领先的中英文文字特效生成，满足广告、短视频等领域的创意需求。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署阿里万相重磅开源的4个模型，可获得您的专属阿里万相服务。

AI与物联网的融合：开启智能化未来的新篇章

本文详细介绍了如何抓取和处理m3u8视频文件，包括从网页源代码中提取m3u8文件地址、下载m3u8文件及其对应的ts片段、处理加密的ts文件以及使用ffmpeg合并视频片段。通过多线程下载和文件路径处理，确保了高效和准确的视频抓取与合并。文中还提供了具体的Python代码示例，帮助读者理解和实现整个过程。

【10月更文挑战第3天】随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在社会各领域的应用日益广泛。然而，AI的广泛应用也带来了一系列伦理和监管挑战。本文旨在探讨AI的伦理问题，分析现有的监管框架，并提出构建负责任AI未来的建议。同时，本文将提供代码示例，展示如何在实践中应用这些原则。

【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。

这是一组用于定制浏览器行为的命令行参数，包括但不限于：不停用过期插件、放行非安全内容、允许应用中心脚本、停用GPU加速视频、禁用桌面通知、禁用拓展及各类API、调整缓存设置、启用打印预览、隐身模式启动、设定语言、使用代理服务器、无头模式运行等。通过这些参数，用户可以根据需求灵活调整浏览器功能与性能。

本文探讨了时间序列分析的核心概念，包括自协方差、自相关和平稳性。通过Python实现和图形化展示了这些概念，以增进理解。时间序列涉及观察随时间变化的数据，如心率或温度。自协方差和自相关衡量数据点之间的关系，滞后表示时间间隔。弱平稳性意味着均值、方差和协方差不随时间变化。文章介绍了自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA模型，用于描述不同类型的序列行为。统计检验如ADF和Durbin-Watson用于检测平稳性和残差自相关。ARIMA模型特别适用于非平稳数据，通过差分实现平稳化。文章还提供了代码示例和可视化来辅助学习。

在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。

以上就是在Spring Boot中整合Netty并实现自定义协议的基本步骤。你需要根据你的自定义协议的具体需求，来实现你的编码器、解码器和处理器。

该文探讨了向量数据库在语义搜索和RAG中的核心作用，并介绍了四个开源向量数据库：Chroma、Milvus、Faiss和Weaviate。这些数据库用于存储高维向量，支持基于相似性的快速搜索，改变了传统的精确匹配方法。文章详细比较了它们的特性，如Chroma的易用性，Milvus的存储效率，Faiss的GPU加速，和Weaviate的图数据模型。选择合适的数据库取决于具体需求，如数据类型、性能和使用场景。

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。

选址问题-精确重心法和遗传算法