新手如何建站.新手建站的全流程
建站是通过整合域名、服务器等要素搭建可访问数字平台的过程，分自助建站、CMS系统和代码开发三类工具。核心流程包括需求规划、域名注册（实名认证）、服务器配置（国内需ICP备案），搭建后填充内容并测试优化，解析域名上线，做好后续维护。
图解机器学习 | GBDT模型详解
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
DistilQwen2.5-R1发布：知识蒸馏助推小模型深度思考
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术，将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中，显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明，DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异，尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。
本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估，并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
【DSW Gallery】数据分析经典案例：Kaggle竞赛之房价预测
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合JupyterLab Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
云上个性化推荐——基于PAI和Hologres的个性化推荐最佳实践
常见的个性化推荐系统包括日志收集，数据加工，召回，排序，离在线效果评估等诸多环节，对于中小客户存在技术门槛高，搭建周期长等问题。计算平台基于 PAI，Hologres，MaxCompute，DataWorks 平台产品，可以帮助客户快速搭建个性化推荐解决方案。本次分享，主要从计算平台的推荐系统整体解决方案出发，重点介绍基于 PAI 的向量召回算法和 Hologres 向量检索的整体架构，以及该架构在某社交APP的落地案例和效果分享。
图解机器学习 | 逻辑回归算法详解
逻辑回归简单有效且可解释性强，是机器学习领域最常见的模型之一。本文讲解逻辑回归算法的核心思想，并讲解sigmoid函数、梯度下降、解决过拟合、线性/非线性切分等重要知识点。
