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。

ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具，结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标，通过动态权重分配与蜡烛图模式识别，实现多周期（1h、4h、1d、1w）交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理（ATR 止损止盈）及仓位控制逻辑，旨在提升交易适应性与收益风险比。

本文深入解析MLOps落地的核心挑战与解决方案，涵盖技术断层分析、PAI-Studio平台选型、自动化流水线设计及实战构建，全面提升模型迭代效率与稳定性。

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。

本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明，Isolation Forest作为一个强大的异常检测模型，无需显式建模正常模式即可有效工作，在处理未见风险事件方面具有显著优势。

深入探讨AI工具对前端和后端开发的具体影响、各自的机遇与挑战，并分析未来开发者如何驾驭AI，实现能力跃迁。

淘宝天猫订单API接口简介：支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单，按状态/时间筛选；taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息；taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限，并使用编程语言调用API，传递必要参数（如App Key、订单ID），处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。

Shopee 是东南亚和中国台湾地区的跨境电商平台，其开放平台（Shopee Open API）为开发者提供商品数据、店铺管理和订单处理等接口。商品列表 API 为核心功能之一，支持按店铺获取商品列表和搜索平台商品。通过 shop_id 等参数可获取指定店铺商品信息，支持分页与状态筛选；通过关键词、类目 ID 和价格范围等条件可搜索平台商品，适用于构建比价工具和选品分析系统。

如何打造一款让用户爱不释手的体育比分平台？本文从核心功能到细节优化，全面解析关键要素。核心板块包括实时比分系统（毫秒级更新、多赛事覆盖）、比赛详情页（阵容、技术统计、事件时间轴）和多语言支持。增强体验方面，通过数据可视化（热图、传球网络图）、个性化订阅（关注球队/联赛）及社交互动提升用户参与感。技术后台需解决数据采集与清洗、高并发架构以及监控报警问题，同时注重多端一致性和法律合规。成功秘诀：50%技术实力+50%用户体验！

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

从算法菜鸟到挖掘达人：数据挖掘的算法大冒险

大数据开发治理平台DataWorks基于MCP协议，正式发布了DataWorks Agent，内置DataWorks MCP Server V1.0。该功能支持在DataWorks Data Studio中通过自然语言交互完成数据开发任务，实现了需求即代码的开发体验。本文将详细介绍如何通过配置使用DataWorks MCP Server进行任务的开发和运维管理。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年3月】，涵盖3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。

本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注，为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。

DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。

Kafka消费者是从Kafka集群中消费数据的客户端。单消费者模型在数据生产速度超过消费速度时会导致数据堆积。为解决此问题，Kafka引入了消费者组的概念，允许多个消费者共同消费同一主题的消息。消费者组由一个或多个消费者组成，它们动态分配和重新分配主题分区，确保消息处理的高效性和可靠性。视频讲解及示意图详细展示了这一机制。

从Excel到Hadoop：数据规模的进化之路

Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性

本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。

PM 常见名词（B端）简介 本文档整理了产品经理（PM）在B端产品开发中常用的术语及其释义

本表总结了C端产品管理中常见的关键名词及其释义，涵盖用户活跃度（DAU、MAU等）、流量指标（PV、UV等）、收入相关（ARPU、CAC等）、库存单位（SKU、SPU）及重要模型（AARRR、RFM、OMTM）。帮助PM快速理解并应用这些概念。

搭建直播网站涉及技术选型、开发与部署。技术选型包括服务器端（Java/Go、MySQL/PostgreSQL、Redis、阿里云OSS等）、前端（React/Vue.js、React Native/Flutter）、流媒体技术（RTMP、HLS、WebRTC、H.264/AAC）和CDN加速。系统架构设计涵盖前端、后端、流媒体服务器及数据库，使用负载均衡器分发流量，包含用户认证、推拉流管理、实时通信等功能模块。开发流程包括环境搭建、API实现、WebSocket通信、页面开发及流媒体配置。部署阶段涉及服务器搭建、Docker容器化、CDN配置、日志监控及CI/CD自动化部署。

本文介绍如何使用R语言的`colnames`函数优化爬虫数据处理流程，以采集BOSS直聘招聘信息为例。通过设置合理的列名，提升数据可读性和分析效率。具体步骤包括配置代理IP、发起HTTP请求、解析JSON数据并保存为CSV文件。进一步分析薪资、岗位和公司热度，助力业务决策。示例代码展示了从数据采集到可视化的完整过程。

实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。

人工智能在农业中的应用：智慧农业的未来

本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。

作为一名运维开发工程师，我根据官方文档体验了阿里云MaxFrame产品，并对其在分布式Pandas处理和AI数据处理方面进行了深入评测。本文从最佳实践、产品体验、AI数据预处理对比三方面进行评估。MaxFrame在分布式Pandas操作中表现出色，支持groupby、join等操作，显著提升数据处理效率；在AI数据预处理方面也展示了便捷性，但缺乏针对大模型的特定优化。总体而言，MaxFrame易用性强，适合大规模数据分析和AI模型训练，但仍需增加更多功能和支持以进一步完善。

阿里云推出的主动式智能导购AI助手方案，基于百炼大模型和Multi-Agent架构，通过多轮对话收集用户需求，实现精准商品推荐。其优势包括主动交互、灵活可扩展的架构、低代码开发及快速部署。商家可在10分钟内完成部署，并享受低成本试用。尽管技术细节尚需完善，该方案为电商提供了高效的客户服务工具，未来有望在个性化推荐和多模态交互方面取得突破。

淘宝图片搜索接口（Taobao.item_search_img）允许开发者通过上传商品图片或提供图片地址，获取相似的淘宝商品列表。该接口基于深度学习和计算机视觉技术，支持注册账号、申请权限、构造请求参数、调用接口、解析响应数据等步骤。适用于电商平台购物体验提升、商家商品优化与推广、商品推荐系统和图片版权保护等场景。

净利润断层策略通过分析公司财报公布后股价的异常波动来选股。当财报超预期且股价跳空高开时，视为买入信号。本文介绍了使用Python和Akshare库实现该策略的具体步骤，包括安装库、获取数据、识别断层及筛选股票等。

本文介绍了如何在单个窗口使用单个IP以及在多个窗口使用不同IP的方法，包括浏览器设置、使用虚拟机或容器、隐身模式、多浏览器和指纹浏览器等技术手段，并强调了控制IP频率、保证代理质量、注意安全性和法律合规的重要性。

Python爬虫可处理动态加载内容，主要方法包括：使用Selenium模拟浏览器行为；分析网络请求，直接请求API获取数据；利用Pyppeteer控制无头Chrome。这些方法各有优势，适用于不同场景。

本文介绍了在浏览器中使用静态代理IP访问失败的多种可能原因，包括代理设置错误、代理服务器问题、站点策略限制、网络连接问题、浏览器设置问题、代理类型不支持及认证问题等，并提供了相应的解决建议。

企业微信与普通微信在应用场景和开发体系上存在本质区别，主要体现在身份认证、功能丰富性和开放能力等方面。企业微信开发需使用特定的API和工具，本文介绍了企业微信开发的基本步骤、特点及开发进度安排，帮助开发者更好地理解和应用企业微信的开发环境。