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。

Pandabuy以“反向海淘”模式为核心，助力海外用户代购中国商品，主打欧美市场。通过物流收费、佣金、汇率差等多元盈利，两年营收达40亿元。依托网红营销、低价策略与社区运营，实现高速增长。系统搭建推荐微服务架构，对接淘宝1688 API，强化合规与供应链管理，结合SEO、社媒营销及风控体系，打造高效安全的国际代购平台。

一位认知心理学研究者分享15年科研中如何摆脱文献困扰：从每周耗12小时筛选论文，到借助AI工具将时间减至4小时。通过智能检索、批量分析、跨语言翻译等功能，高效追踪前沿、提升综述质量，并推动团队协作升级。工具助力，让科研回归思考本质。

本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

使用WinSCP工具，将windows文件传输到虚拟机Ubuntu系统

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。

如何在cmd中打开指定文件夹路径

PortableApps是一款免费开源的便携式软件管理平台，支持将软件安装至U盘，即插即用，拔出不留痕迹。内置近500款实用软件，无需安装，跨平台使用便捷，支持个性化主题设置，让软件随身携带，工作学习更高效。

本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。

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。

本文从向量检索应用场景、常见的向量检索方法、向量检索性能优化、功能性能对比介绍了向量检索的业务应用场景和技术选型方式。

自动化运维卷到最后，都卷成了“智能决策”？——从脚本到AIOps的进化史

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）

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。

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。

当遇到CDN服务器连接异常时，可采取以下步骤排查：检查CDN配置，包括域名解析和防火墙设置；清空CDN缓存；测试网络连接；确认源服务器状态；更换CDN服务器；等待恢复；联系服务商；检查本地电脑安全；检查程序代码；保持更新和维护。具体解决步骤需根据实际情况调整。

阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

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。

文章摘要：早停机制是深度学习中防止过拟合的关键技术，通过在验证集性能停止改善时终止训练，自动平衡模型复杂度和泛化能力。其核心价值包括自动防过拟合、提升训练效率（节省30-80%计算资源）、简化调参过程。关键参数设置涉及patience（容忍轮次）、min_delta（最小改善阈值）和restore_best_weights（恢复最佳权重）。实现流程包括训练轮次监控、验证集评估和性能改善判断，通过U型曲线分析可直观理解其工作原理。

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。

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

本文介绍了时间序列特征工程，包括滚动统计量、滞后特征、差分和变换等技术，用于提升机器学习模型性能。文章还推荐了Python库`feature-engine`，用于简化特征提取，如处理缺失值、编码分类变量和进行时间序列转换。示例代码展示了如何使用`feature-engine`提取时间戳信息、创建滞后特征和窗口特征。通过创建管道，可以高效地完成整个特征工程流程，优化数据预处理并提高模型效果。

本文介绍在3D目标检测中，理解和使用KITTI 数据集，包括KITTI 的基本情况、下载数据集、标签格式解析、3D框可视化、点云转图像、画BEV鸟瞰图等，并配有实现代码。

本文主要介绍如何以正确的方式下载 huggingface 上的模型

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。

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

在 GEO（搜索引擎地理优化）实操中，新闻信源的质量直接影响内容的 AI 收录率、关键词排名及转化效果。多数开发者面临两大核心问题：1. 低价值信源浪费成本：部分新闻平台价格低廉（30-50 元 / 篇），但发布后未被 AI 抓取，无法为 GEO 排名提供权重支撑；2. 广告属性触发审核拒绝：含联系方式（电话、微信号）的软文易被平台判定为广告，导致审核驳回，影响发布效率。

阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。

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！

数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

开源与闭源AI模型各有利弊。开源促进创新、透明度和学习，但可能有安全风险和质量不一；闭源则保护IP、提供定制服务，但可能限制创新和透明度。混合策略，如基础开源加高级服务闭源，成为平衡点。选择取决于创新、产权、透明度和商业目标。

 YOLACT是经典的单阶段、实时、实例分割方法，在YOLOv5和YOLOv8中的实例分割，也是基于 YOLACT实现的，有必要理解一下它的模型结构和设计思路。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 11 月】，涵盖 11 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。