开启云上 AIGC 动手实践，探索技术创意
面向 GenAI 时代，阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。
体育应用怎么通过API接口接入数据源与直播源
本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统，采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略，实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析，助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储，提供完整的技术路线图与代码示例。
Dataphin 评测报告
作为一名数据开发工程师，我有幸体验了阿里云的Dataphin工具。它提供一站式数据生命周期管理，涵盖采集、建模、治理到使用全流程，显著提升效率。开通试用简单友好，离线管道任务开发通过可视化拖拽组件降低门槛，SQL计算任务实用但调度依赖配置稍复杂。补数据功能出色，即席分析准确，数据分析可视化直观。优点包括全流程覆盖、易用性强、灵活性高；改进建议涉及文档优化、模板丰富度和性能监控增强。总之，Dataphin是构建企业级数据中台的理想选择，值得尝试！
淘宝天猫宝贝详情页面商品评论采集接口全解析
淘宝天猫商品评论采集接口为电商数据挖掘提供了重要工具。通过分析海量评论，消费者可获取购买决策参考，商家能优化产品与服务，市场研究者则能洞察行业趋势与竞品表现。该接口支持Python请求，助力开发者构建智能分析应用，推动电商生态中各方价值提升。使用时需遵守平台规则，确保数据安全与合法利用。
SANA-Sprint：基于连续时间一致性蒸馏的单步扩散模型，0.1秒即可生成图像
Nvidia 提出的 SANA-Sprint 是一种混合蒸馏框架，结合连续时间一致性模型（sCM）与潜在对抗扩散蒸馏（LADD），实现快速高质量文本到图像生成。它支持 1-4 步推理，单步生成 FID 7.59、GenEval 0.74，H100 GPU 上 0.1 秒生成 1024×1024 图像，比 FLUX-Schnell 快 10 倍。通过无训练一致性变换和稳定训练技术，SANA-Sprint 克服传统方法局限，推动实时生成应用。
广义优势估计(GAE)：端策略优化PPO中偏差与方差平衡的关键技术
广义优势估计（GAE）由Schulman等人于2016年提出，是近端策略优化（PPO）算法的核心理论基础。它通过平衡偏差与方差，解决了强化学习中的信用分配问题，即如何准确判定历史动作对延迟奖励的贡献。GAE基于资格迹和TD-λ思想，采用n步优势的指数加权平均方法，将优势函数有效集成到损失函数中，为策略优化提供稳定梯度信号。相比TD-λ，GAE更适用于现代策略梯度方法，推动了高效强化学习算法的发展。
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。
FlowMo: 模式搜索+扩散模型提升图像Token化性能
FlowMo是一种基于Transformer的扩散自编码器，无需卷积网络或对抗性损失，在图像Token化领域实现技术突破。它通过两阶段训练（模式匹配预训练与模式搜索后训练）和一维潜在表征，达到低高比特率下的领先性能。FlowMo摒弃传统方法限制，展现卓越重建质量，但推理计算开销较大。其创新为视觉生成系统提供了新方向。
通义灵码 AI 程序员-全平台AI程序员插件
人工智能正在深度融入开发流程，阿里云通义灵码AI程序员全面上线，支持VS Code与JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的AI程序员工具。它不仅能生成代码、续写功能，还支持跨语言编程和图片生成代码。相较1.0版本，新增多项功能，模型更丰富，生成速度更快。快来体验未来开发的魅力！链接附上，欢迎探索。
《智能数据建设与治理 Dataphin》的最佳实践
本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。
查询队列（Query Queue）快速入门
本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。
Hologres诊断与优化快速入门
本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。
Hologres计算组实例&分时弹性入门实践
本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。
Hologres实时湖仓能力入门实践
本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。
深入探究小红书笔记详情页面数据采集接口
小红书作为当下热门的内容分享平台，涵盖时尚、美妆、旅游等领域，其笔记详情页数据对品牌方和市场研究者具有重要意义。通过数据采集接口，可获取标题、评论、点赞等信息，用于竞品分析、内容营销效果评估及趋势预测。例如，企业可通过分析用户兴趣优化产品策略，研究新兴消费趋势指导市场推广。文中还提供了Python请求示例，帮助开发者快速上手使用API接口。
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架，使大型语言模型（LLM）具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理，无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法，SEARCH-R1显著提升问答性能，在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术，推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性，SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
基于 pyflink 的算法工作流设计和改造
本文分享了硕橙科技大数据工程师程兴源在Flink Forward Asia 2024上的演讲内容，围绕工业互联网场景下的Flink应用展开。主要内容包括：为何选择Flink、算法工作流设计、性能优化实践、上下游链路协作思考及未来展望。团队通过Flink处理工业设备数据（如温度、振动等），实现故障预测与分析。文章详细探讨了性能优化路径（如批处理、并行度提升）、KeyBy均衡化、内存管理等技术细节，并介绍了数据补全方法和告警规则的设计。最后，对未来基于Flink的编码强化、CEP模式改进及工业数据归因目标进行了展望。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
重磅！2025年中科院预警期刊名单正式发布！
中国科学院文献情报中心发布的《国际期刊预警名单》旨在防范学术不端与不当出版行为，保护科研生态良性发展。2025年版本聚焦两大问题：学术不端（如引用操纵、论文工厂）和不利于中国学术成果国际化传播的行为（如中国作者占比过高或APC费用不合理）。预警名单动态调整，发布时点从年底改为年初，便于科研人员及时调整投稿策略。被列入预警名单的期刊可能影响职称评审及科研经费认可，建议优先选择中科院分区表推荐期刊，警惕“快速代发”陷阱，并关注期刊官网声明。未来科研生态将更注重规范化与原创性，推动高质量学术发表。维护健康的学术环境对提升中国科研全球影响力至关重要。
基于风险的完整性和检查建模(RBIIM)MATLAB仿真
本程序为基于风险的完整性和检查建模（RBIIM）的MATLAB仿真，适用于评估和优化资产完整性管理计划，特别针对石油化工等领域的管道、储罐等设备。程序在MATLAB 2022A版本下运行，对比了先验密度（Prior Density）、后验完美检测（Posterior Perfect Inspection）、后验不完美检测（Posterior Imperfect Inspection）及累积后验不完美检测四个关键指标。算法采用贝叶斯统计框架，通过更新资产健康状况估计，制定最佳维护与检查策略。示例展示了核心原理与运行效果，完整程序无水印。
从 0 到 1，掌握微店商品详情数据接口
在电商数字化运营中，微店为商家提供便捷的线上销售平台，而微店商品详情数据接口成为连接商品深度信息的重要工具。该接口支持开发者以程序化方式获取商品详细信息，如名称、价格、库存及描述等，助力多渠道同步与数据分析。文章从接口概述、特点到 Python 请求示例，深入解析其应用。示例中使用 Python 的 requests 库发送 GET 请求，获取并解析商品详情数据，帮助用户实现高效开发与问题排查。
数据分析异步进阶：aiohttp与Asyncio性能提升
本项目基于aiohttp与Asyncio开发异步爬虫，目标采集今日头条新闻数据。初期因网站限制机制导致请求异常，通过设置代理IP、Cookie和UserAgent解决拦截问题，并优化异步任务调度与异常捕获提升性能。方案包括动态代理池、统一请求头配置及日志监控，确保高并发下的稳定性。示例代码展示代理IP、请求头设置与错误处理方法，为类似项目提供参考。
一文读懂！微店商品列表数据接口全指南
微店作为电商热门平台，其商品列表数据接口为店铺运营提供了强大支持。通过该接口，开发者可高效获取商品关键数据，助力决策与业务拓展。接口通常采用 GET 或 POST 请求方式，需提供店铺 ID 等参数，返回 JSON 格式数据，包含商品名称、价格、库存等信息。示例代码展示了如何用 Python 调用接口并解析响应数据，帮助用户快速上手。
生成AI的两大范式：扩散模型与Flow Matching的理论基础与技术比较
本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据，类比为沙堡的侵蚀与重建；Flow Matching构建分布间连续路径的速度场，如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣：扩散模型适合复杂数据，Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系，并探讨其在图像、音频等领域的实际应用，为生成建模提供了全面视角。
vscode推送项目到github仓库故障解决1
本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。
基于模糊神经网络的金融序列预测算法matlab仿真
本程序为基于模糊神经网络的金融序列预测算法MATLAB仿真，适用于非线性、不确定性金融数据预测。通过MAD、RSI、KD等指标实现序列预测与收益分析，运行环境为MATLAB2022A，完整程序无水印。算法结合模糊逻辑与神经网络技术，包含输入层、模糊化层、规则层等结构，可有效处理金融市场中的复杂关系，助力投资者制定交易策略。
解锁3D创作新姿势！Autodesk 3ds Max 2022中文版安装教程（附官方下载渠道）
Autodesk 3ds Max 2022 是一款专业三维建模、动画和渲染软件，广泛应用于影视、游戏、建筑等领域。其特点包括智能建模工具、高效Arnold渲染引擎、跨平台协作及多语言支持。安装需满足Win10/11系统、i5以上处理器、8GB内存等要求。正版安装流程包括下载官方程序、配置组件、激活许可证并验证功能。常见问题如安装失败、中文乱码等提供了解决方案。扩展学习资源推荐Forest Pack、V-Ray等插件，助力用户深入掌握软件功能。
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。
