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基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
Javaweb之Mybatis入门程序的详细解析
本文详细介绍了一个MyBatis入门程序的创建过程，从环境准备、Maven项目创建、MyBatis配置、实体类和Mapper接口的定义，到工具类和测试类的编写。通过这个示例，读者可以了解MyBatis的基本使用方法，并在实际项目中应用这些知识。
深入解析：使用 Python 爬虫获取淘宝店铺所有商品接口
本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥，申请接口权限。接着，通过构建请求、生成签名、调用接口（如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`）及处理响应，实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法，并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。
如何高效爬取天猫商品数据？官方API与非官方接口全解析
本文介绍两种天猫商品数据爬取方案：官方API和非官方接口。官方API合法合规，适合企业长期使用，需申请企业资质；非官方接口适合快速验证需求，但需应对反爬机制。详细内容涵盖开发步骤、Python实现示例、反爬策略、数据解析与存储、注意事项及扩展应用场景。推荐工具链包括Playwright、aiohttp、lxml等。如需进一步帮助，请联系作者。
在线教育网课系统源码开发指南：功能设计与技术实现深度解析
在线教育网课系统是近年来发展迅猛的教育形式的核心载体，具备用户管理、课程管理、教学互动、学习评估等功能。本文从功能和技术两方面解析其源码开发，涵盖前端（HTML5、CSS3、JavaScript等）、后端（Java、Python等）、流媒体及云计算技术，并强调安全性、稳定性和用户体验的重要性。
JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代，从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例，解析嵌套JSON数据，提取文献信息并转换为结构化表格，通过Graphviz制作技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化，提供完整实战案例。
【再谈设计模式】解释器模式~语法的解析执行者
解释器模式定义了一种语言的语法表示，并定义一个解释器来解释该语言中的句子。它使用类来表示每个语法规则，并且通过递归调用这些类的方法来解释表达式。本质上，它将一个复杂的表达式分解为一系列简单的部分，然后按照特定的语法规则进行解析和执行。
ViDoRAG：开源多模态文档检索框架，多智能体推理+图文理解精准解析文档
ViDoRAG 是阿里巴巴通义实验室联合中国科学技术大学和上海交通大学推出的视觉文档检索增强生成框架，基于多智能体协作和动态迭代推理，显著提升复杂视觉文档的检索和生成效率。
深入探索 BPMN、CMMN 和 DMN：从定义到应用的全方位解析
在当今快速变化的商业环境中，对象管理组织（OMG）推出了三种强大的建模标准：BPMN（业务流程模型和符号）、CMMN（案例管理模型和符号）和DMN（决策模型和符号）。它们分别适用于结构化流程管理、动态案例处理和规则驱动的决策制定，并能相互协作，覆盖更广泛的业务场景。BPMN通过直观符号绘制固定流程；CMMN灵活管理不确定的案例；DMN以表格形式定义清晰的决策规则。三者结合可优化企业效率与灵活性。
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