吃得安心靠AI？聊聊AI在食品供应链安全里的“神操作”

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。

这是一套用于自动抓取小红书热门视频内容的工具脚本，支持通过关键词搜索提取前3名视频的封面图、视频文件及基本信息（标题、作者、发布时间）。适用于品牌营销分析、热点追踪或图像处理等场景。脚本包含代理配置、接口调用和文件下载功能，并提供扩展建议如图像识别与情绪分析。适合需要高效采集小红书数据的团队或个人使用，稳定性和灵活性兼备。

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。

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

5G到底有多牛？一文看懂它的原理与优势！

Python爬虫：从人民网提取视频链接的完整指南

爱回收是国内领先的电子产品回收平台，提供便捷的二手设备回收服务。开发者可通过其API接口集成询价功能，提升应用竞争力。该API采用POST请求，需传递app_id、timestamp、sign等参数，返回JSON格式的回收价格信息。示例代码展示了如何使用Python调用此API，获取并打印询价项和回收价格。请确保替换实际的app_id和app_secret，并关注官方文档以保持接口信息准确。

国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！

DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

Jupyter Notebooks 是数据科学家和Python开发人员的核心工具，提供代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。本文介绍其高级功能，如Magic命令优化代码执行、IpyWidgets增强交互性、自动重载模块更新、内联文档系统、可折叠标题、nbconvert多格式转换、变量监控、JupyterLab集成开发环境、终端集成和调试系统等，助您提升工作效率并充分发挥Jupyter的潜力。

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

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。

本文介绍了数据仓库建模规范，包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为企业决策提供支持。

当小红书API调用失败时，可按以下步骤排查：1. 检查请求参数；2. 确认身份验证凭据；3. 控制调用频率；4. 检查网络连接；5. 查看错误码和日志；6. 核实授权范围；7. 联系技术支持；8. 定期更新与测试。这些方法有助于系统地解决问题，确保API调用稳定。

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识，而内网IP仅在局域网内部有效，用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限，通常一个公司或家庭只有一个公网IP，内部设备通过NAT（网络地址转换）技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源，还提高了网络安全性和稳定性。

【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。

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。

该脚本用于在 Ubuntu 上编译安装 Python 3.12，并配置 pip 使用国内镜像源。主要步骤包括安装依赖、下载并解压 Python 源码、编译安装、创建符号链接、配置 pip 源，以及验证安装和更新 pip。通过运行此脚本，可以快速完成 Python 3.12 的安装和配置。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）详解与Python代码示例

**摘要：** 本文探讨了数据可信流通的概念，强调了数据来源确认、使用范围界定、流程追溯和风险防范的重要性。数据流通分为内循环（安全域内）和外循环（跨域），其中外循环面临黑客攻击、内部泄露和数据滥用等风险。为建立技术信任，提出了身份验证、利益对齐、能力预期和行为审计四点要求，涉及隐私计算、可信计算等技术。隐语作为隐私计算框架，提供服务以支持数据安全流通，通过开源降低接入门槛，并具备统一架构、原生应用、开放拓展、高性能和多轮安全验证等优势。开源隐语助力解决数据权属和信任问题，促进数据要素的安全流通。

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

本文探讨了高等数学中ReLU（修正线性单元）在神经网络的应用。ReLU函数定义为$f(x) = \max(0, x)$，其导数为$1$（$x \geq 0$）或$0$（$x < 0$）。适用于除二分类问题外的其他问题。Python代码展示了ReLU及其导数的图形绘制。

LabelStudio是开源的数据标注工具，支持多种类型如文本、图像、音频、视频的标注任务。它具有多种标注类型、可扩展性、团队协作和版本控制等功能，并可在本地、云端或Docker中部署。通过设置环境变量`DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FILES`，可以解除上传文件数量限制。使用Docker安装时，可运行包含该变量的命令以启动容器，并通过http://localhost:8080访问。遇到文件数限制问题，可增大此变量值以解决。

该文介绍了如何准备和配置开发环境以使用Manim，主要包括两个步骤：一是准备工作，需要下载并安装VsCode和Anaconda，其中Anaconda需添加到系统PATH环境变量，并通过清华镜像源配置；二是配置环境，VsCode中安装中文插件和Python扩展，激活并配置虚拟环境。最后，安装ffmpeg和manim，通过VsCode运行测试代码验证配置成功。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

请注意，替换上述命令中的 `<package-name>`为你实际要安装的软件包名。

Hive中日期处理函数的使用（date_format、date_add、date_sub、next_day）

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

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。