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。

Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理，支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，助力用户高效处理复杂数据分析任务。

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

“Hadoop整不明白，数据分析就白搭？”——教你用Hadoop撸清大数据处理那点事

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。

使用 Godot 开发游戏的通用流程

本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。

作为Ray社区的积极贡献者，我们希望将这些实践中沉淀的技术能力回馈给社区，推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。因此，2024年底我们做了激活AntRay开源社区的决策，AntRay会始终保持与官方Ray版本强同步（即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布），内部Feature亦会加速推向AntRay以开源研发模式及时反哺内部业务，同时会将社区关注的Feature提交至Ray官方社区，实现内外部引擎双向价值流动。后续我们会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性，本文将重点介绍：Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。

在数字化时代，智能应用蓬勃发展，DeepSeek API 作为关键技术之一，提供了强大的自然语言处理能力。本文详细介绍 DeepSeek API，并通过 Python 请求示例帮助开发者快速上手。DeepSeek API 支持文本生成、问答系统、情感分析和文本分类等功能，具备高度灵活性和可扩展性，适用于多种场景。示例展示了如何使用 Python 调用 API 生成关于“人工智能在医疗领域的应用”的短文。供稿者：Taobaoapi2014。

大数据是什么？用浅显的语言揭开神秘面纱

今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。

【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

阿里云人工智能平台PAI的论文《Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving》被OSDI '24录用。论文通过对大语言模型（LLM）推理请求的动态调度，大幅提升了推理服务质量和性价比。

该文介绍了环比增长率、同比增长率和复合增长率的概念及计算公式，并提供了SQL代码示例来计算商品的月度增长率。环比增长率是相邻两期数据的增长率，同比增长率是与去年同期相比的增长率，复合增长率则是连续时间段内平均增长的速率。文章还包含了一组销售数据用于演示如何运用这些增长率进行计算。

本文档介绍了在 Windows 10 上使用 Hyper-V 安装 CentOS 8.5.2111 的详细步骤

使用Python实现长短时记忆网络（LSTM）的博客教程

本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。

Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。

面向智能驾驶（辅助驾驶、自动驾驶）场景下的语义分割任务，由于非结构化场景的复杂性，是一个非常具有挑战性的任务，所以有许多研究者和研究机构公开了很多相关的数据集推动语义分割领域的发展。本文主要介绍Cityscapes数据集。

AI 模型：数据收集和清洗

机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost

选址问题-精确重心法和遗传算法

本文介绍了两款可视化JSON数据的工具：JSON Viewer Pro和JSONGrid。它们都提供了丰富的功能和用户友好的界面，使用户能够更轻松地理解和处理JSON格式的数据。这些功能包括查看和分析、编辑和修改、格式化和美化、折叠和展开、高亮和搜索、排序和过滤、导入和导出等。这些工具对于开发人员、数据分析师和任何需要处理JSON的人都非常实用。

在 multi-class 分类任务中，如果使用 micro 类指标，那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。

在Pycharm中使用Jupyter，并配置自定义的Conda环境

亮点：代码开源+结构清晰+准确率高+保姆级解析 🍊本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析 🍊语言模型可选择Bert、Roberta 🍊神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、Fnn共6种 🍊语言模型和网络模型扩展性较好，方便读者自己对模型进行修改

本研究基于数据挖掘技术，结合Django、Vue.js与MySQL等技术构建高考志愿推荐系统，整合高校信息与历年录取数据，通过算法模型为学生提供个性化、科学化的志愿填报建议，提升决策准确性与教育资源配置效率。

通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型，并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。

DataWorks是阿里云推出的一站式大数据开发与治理平台，具备数据集成、开发、管理、安全及智能监控等功能，支持多行业数据中台建设。其可视化界面与强大调度能力，助力企业高效完成数据处理与分析。

本文系统介绍了主流Python AutoML库的技术特点与适用场景，涵盖AutoGluon、PyCaret、TPOT、Auto-sklearn、H2O AutoML及AutoKeras等工具，帮助开发者根据项目需求高效选择自动化机器学习方案。

# 使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件 #鸿蒙开发工具 #DevEco Studio

5G标准化背后的江湖：技术规范如何塑造未来通信

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

基于区块链技术实现供应链的全程可追溯性

本文探讨了高等数学中的sigmoid函数，它在神经网络中的应用，特别是在二分类问题的输出层。sigmoid函数公式为 $\frac{1}{1 + e^{-x}}$，其导数为 $sigmoid(x)\cdot(1-sigmoid(x))$。文章还展示了sigmoid函数的图像，并提供了一个使用Python绘制函数及其导数的代码示例。

Maxwell 是一个由 Zendesk 开源的用于 MySQL 数据库实时数据捕获和同步的工具，支持多种数据库系统，以 JSON 格式输出变更数据。它实时监控数据库中的更新，将变化传递给其他系统，常用于实时数据管道、数据仓库和事件驱动架构。Maxwell 具有实时性、可配置性和高性能等特点。其工作流程包括 Binlog 解析、数据解析、重构、发布到消息队列（如 Kafka）以及事件处理。安装时需注意 JDK 版本，并配置 MySQL、Zookeeper 和 Kafka。此外，Maxwell 支持定向监听特定库表，并能进行历史和增量数据同步。

该内容介绍了如何使用区域识别重命名软件高效整理图片，例如将图片按时间及内容重命名，适用于简历、单据等识别。文中提供了软件下载链接（百度云盘和腾讯网盘），并列出软件使用的几个关键条件，包括文字清晰、文件名长度限制等。示例展示了银行单据和公司工作单据的识别情况。文章还提及OCR技术在图片文字识别中的应用，强调了识别率、误识率和用户友好性等评估指标。如有类似需求，读者可留言或下载软件测试，并提供图片以获取定制的识别方案。

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。

本文介绍了如何利用学习曲线识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合问题。过拟合发生时，模型过于复杂，对训练数据过拟合，导致测试集表现不佳；欠拟合则是因为模型太简单，无法捕获数据模式，训练和测试集得分均低。学习曲线通过绘制训练和验证损失随训练样本增加的情况来辅助判断。对于过拟合，学习曲线显示训练损失低且随样本增加上升，验证损失降低但不趋近训练损失；欠拟合时，训练和验证损失都高，且两者随着样本增加缓慢改善。通过学习曲线，我们可以调整模型复杂度或采用正则化等方法优化模型泛化能力。