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通义灵码2.0实现数据分析小项目
本文介绍了使用通义灵码2.0实现一个数据分析小项目的全过程。从数据清洗、特征分布可视化到构建和评估多个机器学习模型，详细展示了每一步的操作和结果。通过简单的描述和提问，通义灵码2.0能够自动生成并优化代码，极大地简化了开发流程。最终，项目成功完成了数据的分析和预测模型的构建，验证了通义灵码2.0的强大功能和易用性。
支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
通过使用社区官方提供的超过 20 种 RAG 数据源和 20 种 Tool Calling 接口，开发者可以轻松接入多种外部数据源（如 GitHub、飞书、云 OSS 等）以及调用各种工具（如天气预报、地图导航、翻译服务等）。这些默认实现大大简化了智能体的开发过程，使得开发者无需从零开始，便可以快速构建功能强大的智能体系统。通过这种方式，智能体不仅能够高效处理复杂任务，还能适应各种应用场景，提供更加智能、精准的服务。
从零开始深度学习：全连接层、损失函数与梯度下降的详尽指南
在深度学习的领域，全连接层、损失函数与梯度下降是三块重要的基石。如果你正在踏上深度学习的旅程，理解它们是迈向成功的第一步。这篇文章将从概念到代码、从基础到进阶，详细剖析这三个主题，帮助你从小白成长为能够解决实际问题的开发者。
深入探索：深度学习在时间序列预测中的强大应用与实现
时间序列分析是数据科学和机器学习中一个重要的研究领域，广泛应用于金融市场、天气预报、能源管理、交通预测、健康监控等多个领域。时间序列数据具有顺序相关性，通常展示出时间上较强的依赖性，因此简单的传统回归模型往往不能捕捉其中复杂的动态特征。深度学习通过其非线性建模能力和层次结构的特征提取能力，能够有效地捕捉复杂的时间相关性和非线性动态变化模式，从而在时间序列分析中展现出极大的潜力。
docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例，您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse，并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
docker compose 安装 kafka
通过本文的步骤，您可以快速在本地使用 Docker Compose 安装并配置 Kafka 和 Zookeeper。Docker Compose 简化了多容器应用的管理，方便快速搭建和测试分布式系统。
尼恩一键开发环境： vagrant+java+springcloud+redis+zookeeper镜像下载(&制作详解)
尼恩提供了一系列文章，旨在帮助开发者轻松搭建一键开发环境，涵盖Java分布式、高并发场景下的多种技术组件安装与配置。内容包括但不限于Windows和CentOS虚拟机的安装与排坑指南、MySQL、Kafka、Redis、Zookeeper等关键组件在Linux环境下的部署教程，并附带详细的视频指导。此外，还特别介绍了Vagrant这一虚拟环境部署工具，
大模型推理服务全景图
国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2025 年 1 月产品动态
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2025 年 1 月产品动态。
阿里云微服务引擎 MSE 及 云原生 API 网关 2025 年 1 月产品动态
阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。API 网关 (API Gateway），提供 APl 托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构．满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要
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