构建AI智能体：六十五、模型智能训练控制：早停机制在深度学习中的应用解析
文章摘要：早停机制是深度学习中防止过拟合的关键技术，通过在验证集性能停止改善时终止训练，自动平衡模型复杂度和泛化能力。其核心价值包括自动防过拟合、提升训练效率（节省30-80%计算资源）、简化调参过程。关键参数设置涉及patience（容忍轮次）、min_delta（最小改善阈值）和restore_best_weights（恢复最佳权重）。实现流程包括训练轮次监控、验证集评估和性能改善判断，通过U型曲线分析可直观理解其工作原理。
AI 十大论文精讲（九）：无损失量化革命——LLM.int8 () 破解千亿大模型内存困局
本文解读AI十大核心论文第九篇《LLM.int8()》，聚焦大模型推理中的内存瓶颈问题。该论文提出创新的混合精度量化方法，通过向量级量化与异常值分离技术，首次实现千亿参数模型无损8位量化，显著降低部署成本，提升计算效率，推动大模型在消费级硬件上的落地应用，为低比特量化研究奠定重要基础。
AI 十大论文精讲（六）：拆解 LLM 智能体的 “通用密码”
本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块，涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景，提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点，并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题，为构建通用智能体提供统一范式，被誉为该领域“入门圣经”。
隔壁火锅店天天排队，老板悄悄做了这件事？
成都火锅店两周营业额提升38%？秘诀是GEO优化！AI搜索时代，让店铺被推荐成“附近首选”。从信息标记到场景内容布局，三步打造AI推荐门店。别再等顾客找你，让AI把客流送到门口。
AI 加持，和你的“地图小白”身份说再见！
DataV Atlas地理数据编辑器，让普通人也能轻松绘制地图！无需GIS基础，通过AI对话即可生成行政区、电子围栏、物流路线等矢量数据，支持手绘、几何运算与空间分析，助力数据可视化与业务决策。
liunx环境安装PageAdmin Cms系统
Linux 环境安装 PageAdmin CMS，需按步骤配置环境，依托其兼顾模板与定制的优势，低技术门槛，助力企业高效搭建适配需求的网站。
【2025云栖大会】AI 搜索智能探索：揭秘如何让搜索“有大脑”
2025云栖大会上，阿里云高级技术专家徐光伟在云栖大会揭秘 Agentic Search 技术，涵盖低维向量模型、多模态检索、NL2SQL及DeepSearch/Research智能体系统。未来，“AI搜索已从‘信息匹配’迈向‘智能决策’，阿里云将持续通过技术创新与产品化能力，为企业构建下一代智能信息获取系统。”
亚马逊商品详情 API 秘籍！轻松获取 SKU 属性数据
亚马逊商品详情API是官方接口，通过ASIN获取商品标题、价格、库存、评价等50余项数据，支持多站点查询。包含Product Advertising API与MWS两类，分别用于商品信息获取和卖家店铺管理，采用AWS4-HMAC-SHA256认证，保障请求安全。
Transformer自回归关键技术：掩码注意力原理与PyTorch完整实现
掩码注意力是生成模型的核心，通过上三角掩码限制模型仅关注当前及之前token，确保自回归因果性。相比BERT的双向注意力，它实现单向生成，是GPT等模型逐词预测的关键机制，核心仅需一步`masked_fill_`操作。
搭建实时足球比分系统从零到一的实战指南
构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）
速卖通商品列表API秘籍！轻松获取商品列表数据
速卖通商品列表API支持关键词搜索、分类筛选、多语言返回及分页排序功能，适用于比价系统、库存监控、市场研究等场景。开发者可快速获取商品数据，构建自动化应用。
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。
PyTorch 2.0性能优化实战：4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断（graph breaks）和多图问题对性能的负面影响，并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
Java 项目实战之实际代码实现与测试调试全过程详解
本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。
DataWorks接入Qwen3-Coder！数据开发再提速！
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过DataWorks Copilot智能助手，可实现自然语言交互完成代码生成、续写、优化等操作，显著提升数据开发与分析效率。同时支持Qwen-Code和Claude Code命令行Agent安装，助力Notebook智能高效落地。
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
1688商品列表API响应数据解析
1688商品列表API是阿里巴巴开放平台的核心接口，支持通过关键词、价格、类目等多维度筛选商品，返回商品标题、价格、销量等信息，适用于电商数据分析与竞品监控。接口采用RESTful设计，响应快、数据实时更新。本文提供Python调用示例，助您快速接入。
“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。
JAVA 八股文全网最详尽整理包含各类核心考点助你高效学习 jAVA 八股文赶紧收藏
本文整理了Java核心技术内容，涵盖Java基础、多线程、JVM、集合框架等八股文知识点，包含面向对象特性、线程创建与通信、运行时数据区、垃圾回收算法及常用集合类对比，附有代码示例与学习资料下载链接，适合Java开发者系统学习与面试准备。
AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
深入研究：shopee商品详情API接口Python攻略
Shopee 商品详情 API 是用于获取 Shopee 平台商品详细信息的接口，支持开发者提取商品标题、价格、库存、描述和图片等多维度数据。该接口适用于电商数据分析、比价工具开发及商品监控等场景。请求方式为 GET，需提供 itemid（商品 ID）和 shopid（店铺 ID），返回格式为 JSON。部分功能可能需要 API 密钥或访问令牌认证。以马来西亚站点为例，URL 为 shopee.com.myapi/v4/item/get，不同国家站点域名可能有所不同。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。
深入浅出：拼多多商品列表API接口Python攻略
拼多多是中国领先的社交电商平台，为开发者提供了丰富的API接口，用于集成商品数据到第三方应用。通过Python可以轻松调用这些API获取商品列表。主要步骤包括：1) 安装必要库（如`requests`）；2) 使用AppKey和AppSecret获取访问令牌；3) 调用商品列表API，传入参数如商品ID、页码等；4) 解析返回的JSON数据提取所需信息。按照此流程，开发者能够快速实现与拼多多平台的数据交互。
阿里云 AI 搜索开放平台新功能发布：新增GTE自部署模型
阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）
Pandas数据合并：10种高效连接技巧与常见问题
在数据分析中，数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题，如列丢失、重复记录等，提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验，总结了10种关键技术，涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析，帮助用户高效准确地完成数据整合任务，提升数据分析效率。
ChronosX: 可使用外生变量的时间序列预测基础模型
时间序列预测中，基础模型虽在单变量任务中表现出色，但引入协变量支持仍面临挑战。Chronos研究团队提出ChronosX架构，通过适配器层有效整合历史与未来协变量信息，适用于任何单变量模型。实验表明，ChronosX显著提升预测性能，尤其在复杂数据集上优势明显。消融研究进一步验证了协变量模块的重要性。尽管需要轻量训练，但其灵活性和通用性为时间序列建模提供了新思路，未来或可通过类似LLM提示机制实现更高效的协变量处理。
网易游戏 Flink 云原生实践
本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合：构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容，并通过互联网广告和物流行业案例分析，展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
如何用大模型+RAG 给宠物做一个 AI 健康助手？——阿里云 AI 搜索开放平台
本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台，基于 LLM+RAG 的系统框架，构建“宠物医院AI助手”的实践过程。
ClickHouse 应用剖析：设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年，在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构，实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念，以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题，并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
KG4MM：融合知识图谱与多模态数据预测药物相互作用
本文探讨了用于多模态学习的知识图谱（KG4MM）在药物相互作用（DDI）预测中的应用。知识图谱通过整合药物的分子图像和文本描述，提供结构化先验知识，指导模型关注关键信息。具体实现中，利用图神经网络（GNN）连接知识图谱与多模态数据，通过注意力机制提取最具区分性的特征。以 Goserelin 和 Desmopressin 为例，模型结合直接边关系和共享节点路径，生成透明可解释的预测结果。实验表明，KG4MM 方法显著提升了预测准确性与可解释性，为生物医学领域提供了新思路。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
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。
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能，计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络（CNN）判断图片类别，如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体，还确定其位置，R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类，FCN开创像素级分类范式，DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割，Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等，OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步，广泛应用于实际场景。
怎么实现实时无延迟的体育电竞动画直播
实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。
VideoMind：Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。
linux命令详细说明以及案例
本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。
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。
