通过MaxCompute租户级别Information Schema的“TASKS_HISTORY”视图可以统计查看MaxCompute计算作业的元数据信息，方便您进行作业审计以及各类统计，指导作业性能、成本优化。

近期，阿里云机器学习平台PAI发表的多篇论文在ICCV 2023上入选。ICCV是国际计算机视觉大会是由电气和电子工程师协会每两年举办一次的研究大会。与CVPR和ECCV一起，它被认为是计算机视觉领域的顶级会议之一。ICCV 2023将于10月2日至10月6日法国巴黎举办。ICCV汇聚了来自世界各地的学者、工程师和研究人员，分享最新的计算机视觉研究成果和技术进展。会议涵盖了计算机视觉领域的各个方向，包括图像处理、模式识别、机器学习、人工智能等等。ICCV的论文发表和演讲都备受关注，是计算机视觉领域交流和合作的重要平台。

数据采集（二）

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。

这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比，DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计，但表示能力明显增强，并且实现简单，所以可以非常简单的对我们现有的模型进行修改。

阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。

在 multi-class 分类任务中，如果使用 micro 类指标，那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。

今天这篇小作文主要介绍如何通过构建ChatGPT Prompt以解决「文本摘要」任务。

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现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。

基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程： 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来，进行分析。

阿里云MVP曾勇撰写的《ELK运维监控入门实战》系列，以Elasticsearch中文社区网站运维监控体系搭建作为案例，讲解了ELK监控系统的相关原理和技术实现，可作为对ELK感兴趣的同学的入门级文章。本篇作为第一篇，介绍了项目背景和技术架构。

本文描述如何在凑单场景突破找相似、发现惊喜的同时做到成交翻倍，实现体验和数据上的双赢。

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需

本文汇总PbootCMS常见报错（权限不足、SQLite扩展未启用、伪静态异常、图片压缩、PHP版本不兼容等），提供精准原因分析与实操解决方案，涵盖static/data/runtime目录权限设置、php.ini配置、配置文件参数调优等，助力高效建站运维。（239字）

AI时代，数据平台选型的核心是选择能构建“统一语义层”的下一代架构。

本文探讨如何用Rust重构分布式爬虫Worker节点，解决高并发下的内存泄漏、CPU瓶颈与代理调度难题；结合Tokio、Reqwest与企业级隧道代理，实现千万级实时抓取的稳定、安全与高效。

本文结合TorchEasyRec实践，从四大维度解析推荐系统加速：1）KeyedJaggedTensor统一变长特征，实现Embedding批量融合查找；2）自动分布式分片突破单卡显存瓶颈；3）TrainPipelineSparseDist流水线并行，重叠通信与计算；4）fbgemm-gpu融合优化器，减少显存访问。端到端提升训练效率与扩展性。

本文档全面介绍Feature Generator（FG）的各类特征算子配置方法，涵盖基础（ID/原始特征）、计算（表达式）、交叉（组合）、查找（Lookup/Match）、文本（重叠/BM25）、序列、预处理（分词/归一化）及字符串处理（正则替换/切片）等9大类算子，附详细配置示例与说明。

EMR Serverless Spark 深度集成 AI Function 能力，并无缝对接 阿里云百炼与 阿里云人工智能平台 PAI 模型在线服务 PAI-EAS，定义了“SQL 即 AI”的新解决思路，数据分析师只需一行 SQL，即可直接调用世界顶尖的大模型。

我是二二得四，专注GEO优化第10天。零基础起步，坚持每日图文输出、多平台分发、AI友好写作，已实现豆包/千问/元宝识别“二二得四”（置信度50%-65%），首篇文章被豆包引用。边学边测、边做边迭代，用真实过程记录普通人可复制的AI时代品牌可见性增长路径。

本文介绍金融与新闻高频爬虫的实战方案：用 `puppeteer-extra` + `stealth` 插件隐藏自动化指纹，结合高匿代理IP轮换，实现秒级资讯采集。含完整配置、优化代码及生产避坑指南。

PW4053A（异步）是一款5V输入，最大1.2A充电电流（是指电池端的电流，输出12.6V电池端的电压），支持三节锂电池的升压充电管理IC。PW4053A集成功率MOS采用异步开关架构，使其在应用时仅需极少的外围器件，可有效减少整体方案尺寸，降低BOM成本。PW4053A的升压开关充电转换器的工作频率为500KHz，转换率微90%。PW4053A啊呼入电压为5V，内置自适应环路，可智能调节充电电流大小，防止拉垮适配器输出，可匹配所有适配器。PW4053A提供SOP8-EP封装形式，工作温度额定范围为-40℃至85℃。

别再用“好评率”骗自己了：用 Python + Transformers 做一套真正能用的情感分析系统

PyTorch vs TensorFlow：谁才是深度学习界的“顺手兵器”？一次接地气的实战对比

亚马逊商品详情API（PA-API v5与SP-API）是官方合规数据接口，分别面向第三方开发者与入驻卖家，支持获取ASIN/关键词对应的商品标题、价格、图片、评价等核心信息，广泛用于比价、选品、竞品分析及Listing优化。接入稳定、数据权威。（239字）

梯度累积常被当作OOM“急救药”，但它并非免费：仅降低单步显存峰值，却牺牲训练速度、梯度信号密度、优化器响应灵敏度与调参手感。它适合快速验证，却不适配长期精调——真正的瓶颈，往往不是显存，而是系统设计。

2026年，AI正跨越临界点：智能体从实验走向系统化应用，呈现三大演进——由工具升级为协作伙伴、领域专业化深化、多智能体分布式协同。人机关系、工作流程与交互范式随之重构。机遇不在技术速胜，而在理解复杂性、保持判断力、构建可持续共处能力。

本文深入浅出解析AI微调（Fine-tuning）技术：揭示通用大模型“懂常识却不懂行”的根源，详解LoRA等高效微调原理，对比RAG适用场景，并提供数据准备、LoRA训练、效果评估到部署的四步实践指南。助力业务人员低成本打造专属行业AI助手。（239字）

本文揭示大模型项目中常见误区：问题常不在模型本身，而在系统责任边界模糊。模型只应负责生成与理解，而合规审查、回答授权、输入过滤、规则执行、兜底逻辑和一致性保障等，必须由系统层承担。厘清“能力”与“责任”之分，方能构建稳健AI系统。

本文探讨生成式AI落地关键：工作流（Workflow）是智能体从模型能力迈向工程能力的核心。它通过结构化拆解任务、编排逻辑、调度工具、拦截风险，为大模型注入确定性与可控性，成为生产级智能体的基石。

指令微调是让大模型“听懂人话、精准执行”的关键技术——它不追求模型更聪明，而致力于更贴心、更可靠。本文用生活化类比讲清Flan-T5、InstructGPT、Self-Instruct三大流派原理，手把手带零代码新手完成数据准备、模型选择、训练测试全流程，并提供避坑指南与效果评估方法。（239字）

随着AI深入产业，单一模型已难支撑复杂流程。智能体作为以大模型为核心、融合数据（知识/记忆）、工具（执行接口）与规则（行为约束）的协同系统，实现感知—推理—执行闭环。其价值在于三者可复用、可治理的工程化协同，而非模型本身。

本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。

向量数据库通过将文本、图像等非结构化数据转化为“数学指纹”（向量），实现语义级相似性检索。它突破传统数据库的精确匹配局限，支撑智能客服、推荐系统与RAG应用。核心原理是Embedding编码+高效索引（如HNSW、IVF），支持亿级数据毫秒搜索。结合元数据过滤的混合查询，显著提升准确性。未来将迈向多模态融合与自适应智能检索，是AI时代不可或缺的基础设施。

别再纠结了：Lambda 还是 Kappa？流批统一这件事，真没你想得那么玄乎

2026年AI进入应用爆发期，但非结构化数据成为瓶颈。Hologres推出AI原生新架构HSAP 2.0，融合语义搜索、多维分析与Serverless弹性，打造统一数据平面，让企业海量数据高效赋能AI，破解“数据熵”难题，支撑智能客服、销售助手等复杂场景，实现从“为人服务”到“为AI服务”的跨越。

AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术，正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互，实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”，支持定制化形象与实时交互，助力政企数字化升级。行业快速发展的同时，也面临隐私、伦理与标准化挑战，需多方协同推进。

时序图（Sequence Diagram）是UML中描述对象间消息传递时间顺序的交互图，横轴为对象，纵轴为时间，展现动态协作过程。它强调交互的时间次序，可用于建模并发进程与方法调用，核心元素包括角色、对象、生命线、控制焦点和各类消息，是分析系统行为的重要工具。

网关是微服务的统一入口，实现请求路由、权限控制、限流与负载均衡。基于SpringCloud Gateway可构建高性能响应式网关，支持断言与过滤器工厂，灵活实现路由匹配及请求处理，并可通过全局过滤器扩展功能，解决跨域等问题。

别把数据迁移当复制粘贴：一线人踩坑总结的云上 / 跨云迁移实战指南

准备CentOS7镜像及VMware Workstation虚拟机工具，可从百度云下载（提取码：h1y9/bkz3）。使用VMware创建虚拟机，参考知乎教程完成安装。默认登录用户为root，密码由用户自定义设置。需准备一台具备运行虚拟机条件的电脑。

本文介绍Java自定义注解的实现与应用，结合Spring AOP与过滤器，演示日志处理、权限控制等场景。通过@Target、@Retention等元注解定义注解，并在Controller中结合AOP或拦截器实现登录验证等功能，提升代码可读性与复用性。（238字）