Hoobuy以“价格套利+信息差变现”为核心，连接海外消费者与1688源头厂家，提供30%-50%低价优势，覆盖全品类商品。通过商品差价、服务费与物流收益盈利，目标用户为追求性价比的都市白领及中小跨境卖家。平台集成多语言、多币种、一键代购与物流追踪系统，依托PHP技术实现高效运营，结合社媒营销与物流优化，打通跨境购物全链路。（239字）

本文聚焦 AI 编程前端开发与 PageAdmin CMS 集成的可落地技术方案。先详解 AI 编程前端的三类核心途径（设计稿直转、提示词驱动、脚手架生成）及标准化操作步骤，再阐述 PageAdmin CMS 的环境配置、部署流程，以及栏目模型配置、API 对接、数据渲染等集成实操，形成 “AI 提效 + CMS 赋能” 的网站搭建技术闭环，为开发者提供工程化指引。

阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。

PyCharm 2025.1 发布，重磅升级AI代码补全、类型推断与ruff集成，提升开发效率。支持渐进式补全、智能提交信息生成、冲突可视化解决，优化启动速度与内存占用，全面增强云原生及现代Python开发体验。

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。

Embedding是一种将词语、图像等信息转化为低维稠密向量的技术，使计算机能捕捉语义关系。不同于传统One-Hot编码，Embedding通过空间距离表达语义相似性，如“国王-男人+女人≈王后”，广泛应用于NLP、推荐系统与大模型中，是AI理解世界的基石。

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。

Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。

VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

【4月更文挑战第7天】探索JavaScript中的switch-case语句，用于多分支选择，替代嵌套if-else。理解其概念、应用及与if-else的区别。示例展示如何根据数字显示星期和处理不同事件。注意使用break避免意外穿透，利用const或let声明局部变量。在适当场景下，switch-case提供更清晰的代码结构，但面对复杂逻辑，if-else可能是更好的选择。了解这些，能提升代码编写效率和可读性。

1688开放平台alibaba.item.get接口，用于获取商品全量信息，支持选品、ERP同步等场景。需企业认证、申请权限并配置IP白名单。通过AppKey/Secret生成签名，调用时指定item_id等参数，返回商品标题、价格、SKU、图片等字段。默认5次/秒调用频次，建议按需请求、本地缓存、异步处理以提升效率。

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。

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。

还在依赖昂贵且慢的闭源OCR工具？华中科技大学开源的MonkeyOCR文档解析模型，以其超越GPT4o的精度和更快的推理速度，在单机单卡（3090）上即可部署，正颠覆业界认知。本文将深入解析其设计哲学、核心突破——大规模自建数据集，并分享实测体验与避坑指南。

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。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

免费的视频增强模型Video2X

本文详细介绍了五种Langchain文本分割器：`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`，从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析，旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具，提高大模型应用的处理效率和效果。

【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。

【4月更文挑战第12天】本文详细介绍了MXNet深度学习框架的安装步骤，包括Python、conda和R用户的安装方法，以及GPU支持的选项。在安装过程中可能遇到网络问题、依赖冲突和GPU支持问题等，文中给出了相应解决策略。安装后，通过简单的代码示例验证MXNet是否正常工作，从而顺利完成本地环境搭建。

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。

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。

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

用 Flink 做实时 ETL： 别只盯着算子，真正的灵魂是「语义、状态和扛事能力」

不仅提升了个人工作效率，更推动了企业数据民主化进程，让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎

针对3-15分钟视频，提出高效抽帧策略：通过每5-10秒定间隔或关键帧检测方法，提取30-100帧关键图像，结合时间均匀采样与运动变化捕捉，降低冗余，提升Qwen2.5 VL 32B对视频内容的理解效率与准确性。

小红书作为社交电商的重要平台，其笔记评论蕴含丰富市场洞察与用户反馈。本文介绍的小红书笔记评论API，可获取指定笔记的评论详情（如内容、点赞数等），支持分页与身份认证。开发者可通过HTTP请求提取数据，以JSON格式返回。附Python调用示例代码，帮助快速上手分析用户互动数据，优化品牌策略与用户体验。

B站高清视频爬取：Python爬虫技术详解

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。

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

【8月更文第27天】随着人工智能技术的广泛应用，模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型，模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式，支持在不同框架之间交换训练好的模型，同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率，减少模型大小并加快推理速度。