网络安全聚焦加密算法：MD5用于数据完整性校验，易受碰撞攻击；对称加密如AES快速高效，密钥管理关键；非对称加密如RSA提供身份验证，速度慢但安全。三种算法各有所长，适用场景各异，安全与效率需权衡。【6月更文挑战第17天】

手把手教你完成 Hive 的安装、配置和可视化连接，适合初学者快速搭建自己的大数据分析平台。内容涵盖从环境准备、Metastore配置，到 DataGrip 连接的全流程，并附带实用的排错指南，助你轻松迈出 Hive 入门第一步。

传统外贸获客面临数据孤岛、决策固化、工具割裂三大困境。信风TradeWind AI通过多Agent协同架构，构建“数据-决策-执行”闭环，实现从单点工具到智能协同系统的跃迁，打造可扩展、可定制、可进化的AI获客引擎。

本文解读AI十大核心论文之二——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》。该论文提出RLHF框架，通过“监督微调-奖励建模-强化学习”三步法，首次实现大模型与人类意图的有效对齐，推动GPT-3进化为更安全、可信的InstructGPT，奠定ChatGPT等后续模型的技术基石，开启大模型“从博学到好用”的新时代。

本文详细介绍了如何使用Java开发API接口，涵盖创建、实现、测试和部署接口的关键步骤。同时，讨论了接口的安全性设计和设计原则，帮助开发者构建高效、安全、易于维护的API接口。

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。

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。

【4月更文挑战第8天】本文探讨了大数据清洗的三个关键环节：缺失值处理、异常值识别与处理、重复数据消除。在处理缺失值时，涉及识别、理解原因、选择删除、填充或保留策略，并进行结果验证。异常值识别包括统计方法、业务规则和可视化检查，处理策略包括删除、修正和标记。重复数据的识别基于主键和关键属性，处理策略有删除、合并和哈希，处理后需持续监控。数据清洗是一门艺术，需要结合统计学、编程技能和业务理解。

本文介绍了Python中读取.nc(NetCDF)文件的两种方法：使用netCDF4和xarray库。netCDF4库通过`Dataset`函数打开文件，`variables`属性获取变量，再通过字典键读取数据。xarray库利用`open_dataset`打开文件，直接通过变量名访问数据。文中还涉及性能优化，如分块读取、使用Dask进行并行计算以及仅加载所需变量。注意文件路径、变量命名和数据类型，读取后记得关闭文件（netCDF4需显式关闭）。随着科学数据的增长，掌握高效处理.nc文件的技能至关重要。

本文分享来自CVPR 2023的论文，提出了一种快速的主干网络，名为FasterNet。核心算子是PConv，partial convolution，部分卷积，通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。

最近工作涉及到自动驾驶的，需要学习ROS，学习中总结了一些知识点，分享给大家。 机器人操作系统ROS，是一种分布式处理框架（又名Nodes），ROS常用C++和python编程语言开发；（这里项目开发采用C++ 11版本）。ROS的点对点设计以及服务和节点管理器等机制，可以分散由计算机视觉和语音识别等功能带来的实时计算压力，能够适应多机器人遇到的挑战。ROS免费并且开源。

本文介绍了四种常见的物理量：加速度，速度，位移和力学功。详细介绍了它们的定义、计算以及在物理学和工程学领域中的应用。此外，本文还介绍了四种与物理量相关的概念：向量、标量、质量和密度。 数学，物理，机器学习领域常见概念区分

作为资深数字营销工程师与AI开发者，我近期深耕生成式引擎优化（GEO）领域，推动品牌从“流量竞争”转向“认知竞争”。依托结构化数据、多平台适配与双引擎协同（GEO特工队AI+内容特工队AI），构建AI友好型内容生态，实现品牌在豆包、千问等主流平台的高效曝光与权威引用，打造可持续的GEO长跑战略。

混沌工程：让系统在“自我破坏”中，慢慢长出免疫力

本篇解读DistilBERT，一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题，DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏，结合三重损失与轻量化设计，在保留97%性能的同时，模型缩小40%，推理提速60%，推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。

时间序列数据分析中，噪声干扰普遍存在，影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波，从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比，并引入RPR指标量化平滑效果，助力方法选择与优化。

本文详解如何通过量化与批处理优化，在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略，提升吞吐量并降低延迟，适用于大规模语言模型部署实践。

如何避免爬虫因Cookie过期导致登录失效

本文将深入探讨多重共线性的本质,阐述其重要性,并提供有效处理多重共线性的方法,同时避免数据科学家常犯的陷阱。

时间复杂度：一步步理解算法效率，更多文章可关注我的微信公众号：Python学习杂记

宕机不是突然的，是你没提前看见 —— 聊聊 IT 事件预测，机器学习如何把事故掐死在摇篮里

本文介绍淘宝商品评论爬取技术，涵盖环境配置、接口分析、反爬破解及数据存储。使用Python模拟请求，动态代理与签名绕过风控，结合Flask中转降低封禁风险，实现高效合规的数据采集，适用于竞品分析与用户画像构建。（238字）

本项目基于微信小程序开发校园二手交易平台，旨在解决大学生闲置物品交易问题。系统采用Java语言和MySQL数据库设计，支持用户浏览、收藏、评价商品及发布闲置物品。管理员可审核商品和用户信息，确保交易安全。系统具备在线搜索功能，方便用户查找商品，并提供实时沟通渠道，增强平台透明度和用户体验。该平台简化了二手交易流程，满足了大学生对便捷、高效交易的需求，具有重要的实际应用价值。

本文介绍了Text-to-SQL的技术演进，并对OpenSearch-SQL方法进行剖析。

使用WinSCP工具，将windows文件传输到虚拟机Ubuntu系统

随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。

苹果音乐（Apple Music）是一种流媒体音乐服务，为用户提供了广泛的音乐内容。然而，为了保护音乐版权，Apple Music使用数字版权管理（DRM）技术对其音乐进行保护。DRM保护是一种加密技术，旨在防止用户未经授权地复制、传播或修改受版权保护的音乐。

wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。本文主要演示如何在阿里云DSW实例中使用wandb。

AI发展——计算机视觉、ChatGPT、Sora、DeepSeek、生成式AI。什么是MCP，Prompt、LLM、Function Call、Agent、MCP是什么，各自区别；MCP如何工作，MCP架构、MCP Server工作原理，Cursor如何使用MCP，自定义MCP Server

本文开启“手把手教你入门强化学习”专栏，介绍强化学习基础概念及实践。强化学习通过智能体与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，适用于复杂动态决策问题。文章讲解智能体、环境等核心概念，并使用Gym库进行案例实操，如CartPole和MountainCar环境的代码实现。最后预告下期将深入马尔科夫决策过程（MDP）。适合初学者系统了解强化学习并动手实践。创作不易，欢迎关注、点赞与收藏！

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。

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。

本文探讨了创新点在自定义数据集上表现不稳定的问题，分析了不同数据集和网络位置对创新效果的影响。通过在YOLO11的不同位置引入MSCAAttention模块，展示了三种不同的改进方案及其效果。实验结果显示，改进方案在mAP50指标上分别提升了至0.788、0.792和0.775。建议多尝试不同配置，找到最适合特定数据集的解决方案。

【7月更文第2天】阿里云百炼是AI大模型开发平台，提供一站式服务，涵盖模型训练到部署。用户从注册登录、创建应用开始，选择模型框架，配置资源。接着，进行数据准备、预处理，上传至阿里云OSS。模型训练涉及设置参数、启动训练及调优。训练后，模型导出并部署为API，集成到应用中。平台提供监控工具确保服务性能。通过百炼，开发者能高效地进行大模型实战，开启AI创新。

这篇文章探讨了高斯过程作为解决小数据问题的工具，介绍了多元高斯分布的基础和其边缘及条件分布的性质。文章通过线性回归与维度诅咒的问题引出高斯过程，展示如何使用高斯过程克服参数爆炸的问题。作者通过数学公式和可视化解释了高斯过程的理论，并使用Python的GPy库展示了在一维和多维数据上的高斯过程回归应用。高斯过程在数据稀疏时提供了一种有效的方法，但计算成本限制了其在大数据集上的应用。

在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。

本文系统讲解手眼标定技术，涵盖Eye-in-Hand与Eye-to-Hand两种架构，深入推导AX=XB方程的数学原理与求解方法，结合实际应用场景和操作步骤，为机器人视觉开发者提供从理论到实践的完整指南。