实用程序：无需付费软件！自制音视频转字幕工具，复制代码直接运行
一款基于Whisper模型的音视频转字幕工具，支持多格式文件，提供可视化界面与实时进度反馈，可自动识别语音并生成简体SRT字幕，操作简单，开源免费，显著提升字幕制作效率。
1688图片搜索API | 上传图片秒找同款 | 相似商品精准推荐
1688图片搜索API是阿里巴巴B2B平台提供的图像识别服务，支持通过上传商品图片在海量商品库中快速查找同款或相似商品。适用于电商比价、批量搜索及系统集成，提升采购效率。建议使用清晰图片并优化分类与分页设置，以提高搜索准确率和性能表现。
发票验真API：基于权威数据源与阿里云平台的发票验真代码解析
发票验真迈向智能化新阶段，融合OCR识别与权威查验平台，实现全票种自动化验真。一站式接口高效、安全、可溯，支持批量处理与高并发调用，显著提升效率、降低合规风险，助力企业构建智能财税风控体系。（238字）
基于python大数据的高考志愿推荐系统
本研究基于数据挖掘技术，结合Django、Vue.js与MySQL等技术构建高考志愿推荐系统，整合高校信息与历年录取数据，通过算法模型为学生提供个性化、科学化的志愿填报建议，提升决策准确性与教育资源配置效率。
QuickSSO 与 ECreator 实操应用案例手册
本手册以企业 CRM 搭建与统一身份认证接入为场景，先说明环境要求与模块确认，再讲 ECreator 建 CRM 的应用、数据模型、页面及流程设计，后述 QuickSSO 认证中心配置、权限分配与测试，还提及效果验证与常见问题排查，助用户掌握二者协同应用。
AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文系统解析了17种AI智能体设计模式，涵盖反思、工具调用、多智能体协作、思维树、规划执行、集成决策等核心架构，结合LangGraph实现与代码演示，揭示如何通过模式组合构建高效、可靠的大规模AI系统。
从零搭建RAG应用：跳过LangChain，掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
本文详解如何从零搭建RAG（检索增强生成）应用，跳过LangChain等框架，深入掌握文本解析、分块、向量检索、对话记忆、指代消解等核心技术，提升系统可控性与优化能力。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
阿里云大数据AI产品月刊-2025年8月
阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2025年 8 月】，涵盖 8 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。
小红书商品列表API数据解析（附代码）
本内容介绍了小红书商品列表API的用途及调用方式，适用于电商分析与市场研究。接口支持HTTP GET请求，返回JSON格式商品信息，包含标题、价格、销量、商家名称等字段。文中提供了基于Python的完整请求示例，使用requests库实现，并包含请求头设置和参数传递方式，便于开发者快速集成与测试。
AMD Ryzen AI Max+ 395四机并联：大语言模型集群推理深度测试
本文介绍了使用四块Framework主板构建AI推理集群的过程，并基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器进行大语言模型推理性能测试，重点评估其并行推理能力及集群表现。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用（227）
本文探讨 Java 大数据在智能医疗影像压缩与传输中的关键技术应用，分析其如何解决医疗影像数据存储、传输与压缩三大难题，并结合实际案例展示技术落地效果。
java Web 项目完整案例实操指南包含从搭建到部署的详细步骤及热门长尾关键词解析的实操指南
本项目为一个完整的JavaWeb应用案例，采用Spring Boot 3、Vue 3、MySQL、Redis等最新技术栈，涵盖前后端分离架构设计、RESTful API开发、JWT安全认证、Docker容器化部署等内容，适合掌握企业级Web项目全流程开发与部署。
MCP资源管理深度实践：动态数据源集成方案
作为一名深耕AI技术领域多年的开发者，我见证了从传统API集成到现代化协议标准的演进历程。今天要和大家分享的MCP（Model Context Protocol）资源管理实践，是我在实际项目中积累的宝贵经验。MCP作为Anthropic推出的革命性AI连接标准，其资源管理机制为我们提供了前所未有的灵活性和扩展性。在过去的几个月里，我深度参与了多个企业级MCP项目的架构设计和实施，从最初的概念验证到生产环境的大规模部署，每一个环节都让我对MCP资源管理有了更深刻的理解。本文将从资源生命周期管理的角度出发，详细探讨文件系统、数据库、API等多种数据源的适配策略，深入分析实时数据更新与缓存的最佳实践
“抓了个寂寞”：一次实时信息采集的意外和修复
本文讲述了一次因舆情监控系统采集频率不足导致的热点遗漏事件。原有系统每10分钟抓取一次微博热搜榜，类似于“定时拍照”，容易错过快速变化的热点。为解决这一问题，作者提出“滑动窗口”思路，即每次抓取时回看最近一段时间的数据，结合代理池和去重机制，提升热点捕捉的完整性与实时性，避免遗漏关键舆情节点。
零基础入门CNN：聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络（CNN）通过局部感知和权值共享两大特性，成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算，结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
你花大钱养的 AI，为啥感觉还是个“人工智障”？
这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身，而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”，用冗长指令让它机械执行任务，却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”，如《自衍体》项目所做的，AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于：别当工头下命令，而要当合伙人点燃它的“心”。
机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人路径规划与避障仿真，对比贪婪搜索、最安全距离、RPM和RRT四种算法。通过地图模拟环境，输出各算法的路径规划结果，展示其在避障性能与路径优化方面的差异。代码包含核心路径搜索逻辑，并附有测试运行图示，适用于机器人路径规划研究与教学演示。
瓴羊入选中国信通院《AI Agent智能体产业图谱》
2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。
开源AI BI可视化工具-dataline
DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。
一个完整 Java 项目常包含的各层次详解与全面解析
本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。
实时异常检测实战：Flink+PAI 算法模型服务化架构设计
本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。
流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理（如SIMD指令）、现有技术现状，以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎（基于Velox构建），实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设，并展示了线上作业性能提升的具体数据（平均提升75%，最佳达14倍）。最后展望了未来规划，包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
Git仓库创建与代码上传指南
本教程介绍了将本地项目推送到远程Git仓库的完整流程，包括初始化本地仓库、添加和提交文件、创建远程仓库、关联远程地址及推送代码。同时，还提供了`.gitignore`配置、分支管理等可选步骤，并针对常见问题（如认证失败、分支不匹配、大文件处理及推送冲突）给出了解决方案。适合初学者快速上手Git版本控制。
NoProp：无需反向传播，基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练，可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石，但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期，牛津大学等机构提出NoProp方法，通过扩散模型概念，将训练重塑为分层去噪任务，无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体（DT、CT、FM），具备低内存占用与高效训练优势，在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练，为无梯度深度学习提供了新方向。
人工智能平台 PAI DistilQwen2.5-DS3-0324发布：知识蒸馏+快思考=更高效解决推理难题
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。
10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧，让模型训练速度翻倍
本文系统总结了PyTorch性能调优的关键技术，涵盖混合精度训练、PyTorch 2.0编译功能、推理模式优化、Channels-Last内存格式、图优化与变换、cuDNN基准测试、内存使用优化等多个方面。通过实证测试，文章详细分析了各技术的实现细节、优势及适用场景，如混合精度训练可显著提升计算效率和内存利用率，torch.compile()能自动优化代码生成以加速模型运行。此外，还探讨了推理模式的选择、卷积操作优化及模型构建的最佳实践。这些方法结合良好的编码习惯，有助于开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。
面向 MoE 和推理模型时代：阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上，阿里云大数据 AI 平台持续创新，贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势，带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级，助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
MCP与A2A协议比较：人工智能系统互联与协作的技术基础架构
本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求，采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构，实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计（ODS、DWD、DIM、ADS）及关键技术挑战的解决方法，如高QPS点查、数据乱序重写等。目前，该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景，并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
一文读懂：京东、淘宝、拼多多 API 接口，功能大不同，场景各有招
本文深入解析京东、淘宝、拼多多三大电商巨头的API接口特点与差异。京东API以商品管理、订单处理和物流跟踪见长，适合电商平台及零售商；淘宝API功能丰富，涵盖商品查询、订单管理与用户认证，适用多场景电商业务；拼多多API聚焦社交电商，提供拼团、砍价等特色玩法，助力商家提升曝光与销量。开发者和商家需根据自身需求选择合适的API接口，并关注其安全性与稳定性。随着技术进步，这些API将持续优化，推动电商行业蓬勃发展。
BeautifulSoup VS Scrapy：如何选择适合的HTML解析工具？
在Python网页抓取领域，BeautifulSoup和Scrapy是两款备受推崇的工具。BeautifulSoup易于上手、灵活性高，适合初学者和简单任务；Scrapy则是一个高效的爬虫框架，内置请求调度、数据存储等功能，适合大规模数据抓取和复杂逻辑处理。两者结合使用可以发挥各自优势，例如用Scrapy进行请求调度，用BeautifulSoup解析HTML。示例代码展示了如何在Scrapy中设置代理IP、User-Agent和Cookies，并使用BeautifulSoup解析响应内容。选择工具应根据项目需求，简单任务选BeautifulSoup，复杂任务选Scrapy。
探寻HTTP代理IP访问站点失败的背后因素
随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的人越来越多。但有时使用代理后仍无法访问站点，原因包括：1. IP失效；2. 网络质量差；3. 浏览器或程序设置错误；4. 需尝试其他代理商；5. 联系网站管理员；6. 不符合目标站点规范。选择高质量的代理服务商可提升访问成功率。
Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型（LLMs）中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法，以及温度参数、惩罚机制等优化手段，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果，帮助读者理解其优缺点及适用场景。
产品经理-面试问题（高频率）
本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题，涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例，帮助求职者更好地准备面试，提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量，助力求职者找到理想职位。
阿里云向量引擎快速搭建企业级RAG最佳实践
本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。
面向AI的服务器计算互连的创新探索
面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
