幽默风趣地解析监督学习与非监督学习的区别与应用场景，通过生动比喻和直观图表，帮你在轻松阅读中找到AI学习的最佳路径，轻松掌握机器学习的核心概念。

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

本文介绍了在Linux上搭建本地DeepSeek的步骤。主要涉及安装ollama、下载deepseek模型（1.5b参数版本）和配置ChatboxAI客户端。通过命令行安装ollama后，使用`ollama run deepseek-r1:1.5b`下载模型，并配置环境变量以确保服务正常运行。最后，通过ChatboxAI与模型进行交互。整个过程适合初学者，服务器配置为4核CPU和8GB内存，无GPU，响应速度稍有延迟但可接受。相关资源链接已提供。

区块链在物流管理中的应用：让货物管理变得更智能

本文记录了学习Transformer过程中的笔记，介绍了Seq2Seq模型及其编码器-解码器结构。Seq2Seq模型通过将输入序列转化为上下文向量，再由解码器生成输出序列，适用于机器翻译、对话系统等任务。文章详细探讨了Seq2Seq的优势与局限，如信息压缩导致的细节丢失和短期记忆限制，并引入注意力机制来解决长序列处理问题。此外，还介绍了分词器（tokenizer）的工作原理及不同类型分词器的特点，以及词嵌入和Transformer架构的基础知识。文中包含大量图表和实例，帮助理解复杂的概念。参考资料来自多个权威来源，确保内容的准确性和全面性。

Flink SQL 是为应对传统数据处理框架中流批分离的问题而诞生的，它融合了SQL的简洁性和Flink的强大流批处理能力，降低了大数据处理门槛。其核心工作原理包括生成逻辑执行计划、查询优化和构建算子树，确保高效执行。Flink SQL 支持过滤、投影、聚合、连接和窗口等常用算子，实现了流批一体处理，极大提高了开发效率和代码复用性。通过统一的API和语法，Flink SQL 能够灵活应对实时和离线数据分析场景，为企业提供强大的数据处理能力。

Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能，支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重，适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析，帮助读者更好地理解和应用这一功能。

阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get）允许商家通过API获取商品的详细信息，包括标题、描述、价格、销量、评价等。主要参数为商品ID（num_iid），支持多种返回数据格式，如json、xml等，便于开发者根据需求选择。使用前需注册并获得App Key与App Secret，注意遵守使用规范。

本文详细介绍了如何在SeleniumBase的无头模式下绕过验证码，通过使用代理IP（以爬虫代理为例）、设置User-Agent和Cookie等手段提升爬虫效率。文章首先分析了无头模式下面临的验证码挑战，然后提供了具体的策略和代码示例，包括浏览器设置、代理IP配置及模拟用户行为的方法。最后，通过一个访问大众点评网站并绕过验证码的完整代码示例，展示了如何在实际场景中应用这些技术，应对现代网站的反爬虫机制。此外，还提供了一些提高爬虫效率的实用技巧，如代理池轮换、设置合适延迟和分布式爬虫等。

小红书是一款广受喜爱的生活方式分享社交平台，涵盖旅行、美食等领域。其API允许开发者批量获取笔记内容、图片链接及用户互动数据，助力内容分析与营销策略优化。要使用API，需先注册开发者账号并通过认证获取密钥；随后依据官方文档构建与发送HTTP请求，最后处理JSON格式响应数据。整个过程中，请务必遵循平台使用条款，尊重用户隐私权。

【8月更文第28天】随着人工智能的发展，语音交互系统越来越普遍。其中，情感智能技术成为提高用户体验的关键因素之一。本文将探讨 FunAudioLLM 如何利用情感识别和表达技术来增强语音交互的真实感，并提供具体的代码示例。

【8月更文第27天】在实时应用中，如自动驾驶汽车、视频分析系统等，快速响应和高吞吐量是至关重要的。Open Neural Network Exchange (ONNX) 提供了一种标准化的方法来部署机器学习模型，使其能够在不同的硬件和平台上高效运行。本文将探讨如何利用 ONNX 在延迟敏感的应用场景中部署模型，并提供一些策略和示例代码来确保低延迟和高吞吐量。

本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行，通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补，高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略，通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新，不断迭代直至满足终止条件，旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。

【8月更文第18天】自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，基于Transformer架构的预训练模型（如BERT、GPT系列）已经极大地推动了NLP的发展。本文将探讨这些模型在对话系统、文本生成、情感分析等领域的应用，并讨论相关技术挑战。

【8月更文第5天】随着人工智能（AI）、大数据分析以及高性能计算需求的不断增长，图形处理器（GPU）因其卓越的并行计算能力而成为加速这些领域的关键技术。GPU算力平台不仅能够显著提升计算效率，还能帮助企业更好地处理大规模数据集，支持复杂的机器学习模型训练，并促进实时数据分析。本文将探讨GPU算力平台在数字化转型中的核心作用，并通过示例代码展示其在实际应用中的优势。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的客户满意度调查与反馈处理解析

Apache Doris是一款开源的高性能实时分析数据库，设计用于低延迟SQL查询和实时数据处理，适合大规模实时分析场景。与Apache Druid、ClickHouse和Greenplum相比，Doris在易用性和实时性上有优势，但其他产品在特定领域如高吞吐、SQL支持或数据处理有特长。选型要考虑查询性能、实时性、SQL需求和运维成本。Doris适用于实时数据分析、BI报表、数据中台和物联网数据处理。使用时注意资源配置、数据模型设计、监控调优和导入策略。

保障AI安全的关键措施包括：数据隐私保护（加密、访问控制、脱敏、共享协议）、模型安全（验证、鲁棒性、监测、更新）、用户信息保护（透明收集、匿名化、保密协议）、网络安全（实时监测、防护措施）和合规伦理（遵守法规、融入设计）。此外，安全培训和意识提升也是重要一环。多角度策略确保AI技术的安全、健康和可持续发展。

ELK的架构有多种，本篇分享使用的架构如图所示： Beats(Filebeat) -> -> Elasticsearch -> Kibana，目前生产环境一天几千万的日志，内存占用大概 10G

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ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的，主要在于配置的不一致，如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署，可以看看这篇文章,[ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署](https://zhuanlan.zhihu.com/p/532431053)。

LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。

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人工智能项目开发的基本流程（一）

我知道你在想什么：你到底为什么要用JavaScript来开发游戏？当我发现你可以使用JavaScript和HTML5来开发3D游戏时，我也是这样想的。

编码是任何构建 AI 产品的人必备技能。它使您能够将机器学习想法变为现实。学习编码既有趣又充满力量，但也需要时间和精力。你想做的最后一件事就是开始学习一门语言，只是在几周或几个月后才意识到你想要的工作实际上需要一门不同的语言。

本文主要整理记录聚类算法指标，以供参考

本文将展示如何通过阿里云机器学习PAI 快速部署SD文生图模型并启动WebUI 进行推理服务。

本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。

别让大数据“全表扫描”掏空你：数据分区策略与分区裁剪的实战心经