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

分片无法分配情况的一些解决办法

 由于MaxCompute SQL本身不提供类似数据库的select * from table limit x offset y的分页查询逻辑。但是有很多用户希望在一定场景下能够使用获取类似数据库分页的逻辑，对查询结果进行分页/分批获取结果，本文将介绍几种方法，来实现上述场景。

按照惯性思维，统计一个字段去重后的条数我们的sql写起来如下： Distinct的作用是用于从指定集合中消除重复的元组，经常和count搭档工作，语法如下 COUNT( { [ DISTINCT ] expression ] | * } ) 这时，可能会碰到如下情况，你想统计同时有多列字段重复的数目，你可能会立马想到如下方法： select count( distinct col1 , col2 , col3 , .......) from table 但是，这样是有问题的，如果值包含空，那么我们的结果是什么呢？如果你实验过，正如你实验的一样，结果会比实际少。

本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。

淘宝开放平台提供RESTful API，支持OAuth 2.0认证，可安全获取订单、商品、用户等电商数据。支持分页、时间筛选，返回JSON格式，适用于订单管理、数据分析等场景，采用HTTPS加密传输，保障数据安全。

当安全事件不再“靠人吼”：一文带你搞懂 SOAR 自动化响应实战

用错工具比没工具更可怕：Ansible vs Terraform 实战对比，用最接地气的方式讲清楚

本研究聚焦基于深度学习的健康饮食推荐系统，针对慢性病高发与饮食不健康问题，结合Spring Boot、Vue.js、MySQL等技术，构建个性化、智能化的饮食管理平台，提升用户健康管理效率。

中小企业也能玩转大模型：把AI搬到自己机房里不是梦

小红书笔记详情API可获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源，支持字段筛选与评论加载。通过note_id和access_token发起GET/POST请求，配合签名验证，广泛用于内容分析与营销优化。

构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）

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。

本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

“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

阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。

使用 Godot 开发游戏的通用流程

Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具，支持Legacy BIOS和UEFI模式，可直接启动多个ISO文件（无需解压），兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘，拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网：https://www.ventoy.net，GitHub：https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。

本文介绍了如何使用PHP接入纯真IP库（QQWry），实现IP地址的地理位置查询。纯真IP库是一个轻量级的IP数据库，数据格式简单，查询速度快，适合Web应用。首先，下载并放置`QQWry.dat`文件到项目目录。接着，通过编写PHP类解析该文件，实现IP查询功能。最后，提供了一个完整的案例演示，展示如何查询IP地址对应的国家和地区信息。该工具适用于用户地理位置分析、访问日志分析和风控系统等场景，具有轻量级、查询速度快、数据更新方便等优点。

京东商品SKU价格接口（Jd.item_get）是京东开放平台提供的API，用于获取商品详细信息及价格。开发者需先注册账号、申请权限并获取密钥，随后通过HTTP请求调用API，传入商品ID等参数，返回JSON格式的商品信息，包括价格、原价等。接口支持GET/POST方式，适用于Python等语言的开发环境。

本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。

阿里云推出的AI购物助手解决方案，采用模块化架构，涵盖智能对话引擎、商品知识图谱和个性化推荐引擎。评测显示其在智能咨询问答、个性化推荐和多模态交互方面表现出色，准确率高且响应迅速。改进建议包括提升复杂问题理解、简化推荐过程及优化话术。总体评价认为该方案技术先进，应用效果好，能显著提升电商购物体验并降低运营成本。

/etc/rc.d/rc.local是Linux系统中的一个重要配置文件，其主要作用是在系统启动时执行特定的命令或脚本。以下是关于/etc/rc.d/rc.local的详细解释： ### 作用 * **系统启动任务配置**：该文件允许系统管理员或用户配置在系统启动时需要自动运行的任务。这些任务可以是启动服务、运行特定程序或执行脚本等。 * **开机自启动程序**：通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件，用户可以自定义开机启动程序。只需将需要开机启动的程序命令或脚本路径添加到该文件中，并在系统启动时该文件将被自动执行。 ### 文件内容 * 通常包含一个shell脚本，该脚本在

写歌词是音乐创作中既具魅力又具挑战的任务。初学者需掌握基础技巧，如明确主题、合理布局结构、简洁生动的语言运用。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、优化、取名等功能，帮助新手快速提升创作水平，为成功创作打下坚实基础。

【8月更文第29天】GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练，从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。

【8月更文挑战第21天】 使用Python实现深度学习模型：智能空气质量监测与预测

【8月更文第4天】随着自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 技术的不断发展，多模态应用变得越来越普遍。这些应用结合了文本、图像、音频等多种数据类型，以增强用户体验并解决复杂的问题。LangChain 作为一款强大的工具链，可以很好地支持多模态数据的处理，从而开发出具有高度互动性和实用性的应用。

闲鱼的`goodfish.item_get`非官方API，其数据接口多为私有，适用于授权合作伙伴。获取商品详情数据可考虑官方合作、网络爬虫（需遵守反爬政策）、第三方API服务或直接联系闲鱼官方。合法合规使用数据至关重要。

本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。

这篇文章除了介绍线性模型在减肥app预测中的不切实际性，还探讨了不同统计分布在体重管理和数据分析中的应用。文章提到了正态分布和泊松分布，前者常用于描述围绕平均值对称分布的连续数据，如体重；后者适合计数数据，如体重变化次数。正态分布以其钟形曲线闻名，泊松分布则描述独立事件的数量。文章还简要介绍了卡方分布在检验分类变量关系时的作用。最后，文章指出了在线性回归中假设数据正态分布的原因，包括便于统计推断和最小化估计误差。

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

​在数据处理和分析中，经常需要比较两个或多个列的值，并取其中的最大值。Pandas库作为Python中数据处理和分析的强大工具，提供了多种灵活的方法来实现这一需求。本文将详细介绍五种使用Pandas对比两列数据并取最大值的方法，通过代码示例和案例分析，帮助新手更好地理解并掌握这些技巧。

小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题，其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别，同时保留对已学习类别的认知，而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战，我们提出了一种创新性策略，称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。

我们在本地使用大模型的时候，尤其是构建RAG应用的时候，一般会有2个成熟的框架可以使用