随着3D电影和家庭影院的普及，越来越多的人希望将3D Blu-ray电影转换为数字文件，以便在多种设备上播放。本文介绍了使用DVDFab、MakeMKV+HandBrake和Leawo Blu-ray Ripper等软件轻松rip 3D Blu-ray的方法，帮助用户享受高质量的3D观影体验。这些工具不仅提供了便捷性和高质量的输出，还能节省存储空间。

本文深入探讨了十种主流的大语言模型（LLM）服务引擎和工具，涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案，详细分析了它们的技术特点、优势及局限性，旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。

本文主要介绍分布式机器学习基础知识，并介绍主流的分布式机器学习框架，结合实例介绍一些机器学习算法。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

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。

本文源自2024外滩大会“Data+AI”论坛，由蚂蚁集团数据平台与服务部负责人骆骥演讲整理。文章回顾了数据技术发展历程，指出生成式AI正推动数据技术从成本效率中心向价值中心转变。

【8月更文第30天】持续集成（Continuous Integration, CI）和持续交付（Continuous Delivery, CD）是现代软件开发中的重要组成部分。CI/CD 不仅可以加速产品的发布周期，还能提高软件的质量并减少部署过程中的风险。本文将详细介绍 CI/CD 流水线的设计与实施，并提供一些实用的工具和最佳实践。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。

近日，阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作，在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》，论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质，让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答，而不需要进行文档检索增强，从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。

实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

在科技创新的浪潮中，区块链与人工智能正交汇融合，如双星辉映，激发无限潜能。区块链以去中心化、不可篡改的特性革新数据安全与信任；AI则以强大算法引领工业革命。两者融合，为AI提供安全数据基础，使数据可追溯、不可篡改，同时利用AI提升区块链效率与自动化水平，加速交易验证，最终在金融、医疗等领域催生创新应用，深刻影响社会进步与民众生活，成为未来技术发展的核心动力。

人工智能（AI）已经成为现代技术发展的前沿，广泛应用于多个领域，如图像识别、自然语言处理、智能推荐系统等。本文将深入探讨AI算法的基础知识，并通过一个具体的实现过程来展示如何将AI算法应用于实际问题。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

当使用pip命令安装Python包时，有时候可以通过使用镜像地址来加速下载速度或解决访问限制的问题。以下是一些常用的pip命令和常见的镜像地址：

新框架提出智能路由选择在强弱语言模型间，利用用户偏好的学习来预测强模型胜率，基于成本阈值做决策。在大规模LLMs部署中，该方法显著降低成本而不牺牲响应质量。研究显示，经过矩阵分解和BERT等技术训练的路由器在多个基准上提升性能，降低强模型调用，提高APGR。通过数据增强，如MMLU和GPT-4评审数据，路由器在GSM8K、MMLU等测试中展现出色的性能提升和成本效率。未来将测试更多模型组合以验证迁移学习能力。该框架为LLMs部署提供了成本-性能优化的解决方案。

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。

在自学Python时，由于家庭电脑使用冲突和设备老旧，转向云端平台。体验了多个服务：1. 魔搭modelscope（最喜欢，赠送资源丰富，社区活跃），2. Colaboratory（免费GPU，但有时重启，建议用阿里云），3. Deepnote（免费环境有限，但GPT-4代码生成功能强大），4. 飞桨aistudio（适合PaddlePaddle用户），5. ModelArts（曾有免费实例，现难找）。综合来看，阿里云的稳定性与服务更优，尤其是魔搭的自动代码修正功能。对于AIGC，推荐魔搭和付费版PAI-DSW。欢迎分享更多云端Jupyter平台体验。

该文介绍了一篇关于Lozi映射吸引子可视化和交互式探索的文章。Lozi映射是混沌理论中的一个模型，展示非线性动力系统的复杂性。通过Python和matplotlib，作者实现了Lozi映射的可视化，并添加交互功能，允许用户缩放以详细观察混沌吸引子。文中还给出了Lozi映射的数学定义，并提供了Python代码示例，演示如何绘制和动态调整吸引子的显示。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先，数据集来自Facebook Large Page-Page Network，包含22,470个页面，分为四类，具有不同大小的特征向量。为训练神经网络，需创建PyTorch Data对象，涉及读取CSV和JSON文件，处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着，加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图，之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型：MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率，优于MLP的46%，展示了利用图信息的优势。

本文介绍了如何利用学习曲线识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合问题。过拟合发生时，模型过于复杂，对训练数据过拟合，导致测试集表现不佳；欠拟合则是因为模型太简单，无法捕获数据模式，训练和测试集得分均低。学习曲线通过绘制训练和验证损失随训练样本增加的情况来辅助判断。对于过拟合，学习曲线显示训练损失低且随样本增加上升，验证损失降低但不趋近训练损失；欠拟合时，训练和验证损失都高，且两者随着样本增加缓慢改善。通过学习曲线，我们可以调整模型复杂度或采用正则化等方法优化模型泛化能力。

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

​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。

【4月更文挑战第13天】本文档介绍了Debian的安装步骤、基本使用、问题解析及进阶技巧。首先，安装Debian涉及下载ISO镜像，制作启动介质，设置BIOS，然后进行安装过程，包括选择语言、分区、网络配置、软件包选择和用户账户设置。安装完成后，学会基本操作，如命令行使用、软件管理（apt）、系统更新和维护。遇到问题时，解决无线网络、分辨率、输入法和依赖问题。进阶技巧包括自定义Shell环境、使用虚拟化技术（Docker、LXC/LXD）、系统监控与性能调优，以及Git和自动化脚本的高级应用。通过学习这些技巧，可提升在Debian系统上的工作效率。

本文介绍了图神经网络（GNN）在处理各种领域中相互关联的图数据时的作用，如分子结构和社交网络。GNN与序列模型（如RNN）结合形成的时空图神经网络（ST-GNN）能捕捉时间和空间依赖性。文章通过图示和代码示例解释了GNN和ST-GNN的基本原理，展示了如何将GNN应用于股票市场的数据，尽管不推荐将其用于实际的股市预测。提供的PyTorch实现展示了如何将时间序列数据转换为图结构并训练ST-GNN模型。

【2月更文挑战第1天】Lept4J和Tess4J都是基于Tesseract OCR引擎的Java接口，可以用来识别图像中的文本，本次介绍Tess4J

pdd 商品详情数据接口Python

本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。

【MATLAB】 多元变分模态分解MVMD信号分解算法

为集成LLM到测试平台提供更便捷的方式：为讯飞的LLM星火创建接入LangChain类（全部源代码）

循环神经网络(RNN)、门控循环单元（GRU）、长短期记忆(LSTM)

Python预测 数据分析与算法 学习笔记（特征工程、时间序列）

为促进大数据产业持续深入发展，提高政府、企事业单位大数据资产管理意识，借鉴国内外成熟度相关理论思想，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力进行了二级过程域和发展等级的划分以及相关功能介绍和评定标准的制定。

机器学习 PAI-DSW 基础

本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。

自动适配编译安装

今天这篇小作文尝试以NLP领域中的常用模型BERT为例(仅将输入文本进行encode)，综合评测包括Pytorch、ONNX、JIT、TensorRT和OpenVino在内这5种推理方案的性能。

《Apache Flink 案例集（2022版）》——1.数据集成——伴鱼-伴鱼基于 Flink 构建数据集成平台的设计与实现（3）

巴别时代基于 Apache Paimon(Incubating) 构建 Streaming Lakehouse 的生产实践经验。