开启云上 AIGC 动手实践，探索技术创意
面向 GenAI 时代，便宜云主机人工智能平台 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。
AirMSPI 椭圆体投影地理坐标辐射度产品包含云、气溶胶和地球表面的辐射和偏振图像
AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_Georegistered_Radiance_Data 是在 ImPACT-PM 飞行活动中获取的 AirMSPI 第6版椭球投影地理坐标辐射度产品。该数据包含云、气溶胶和地球表面的多角度、多光谱及偏振信息，涵盖8个波长（355至935纳米），并提供辐照度、时间、角度等参数。特别适用于大气颗粒物研究和遥感应用。数据格式为 HDF-EOS-5，采集时间为2016年7月5日至8日。
TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架
TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数，实现智能化的超参数组合选择，并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制，显著提升模型性能，适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法，TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。
本地部署企业级自适应 RAG 应用的方法与实践
本文介绍了本地部署企业级自适应RAG（Adaptive Retrieval-Augmented Generation）应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成，广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度，动态选择无检索、单步检索或多步检索策略，优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性，能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战，深入了解了RAG的工作原理和应用场景，并获得了宝贵经验。
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
**Aeon** 是一个遵循 scikit-learn API 风格的开源 Python 库，专注于时间序列处理。它提供了分类、回归、聚类、预测建模和数据预处理等功能模块，支持多种算法和自定义距离度量。Aeon 活跃开发并持续更新至2024年，与 pandas 1.4.0 版本兼容，内置可视化工具，适合数据探索和基础分析任务。尽管在高级功能和性能优化方面有提升空间，但其简洁的 API 和完整的基础功能使其成为时间序列分析的有效工具。
关于商品详情 API 接口 JSON 格式返回数据解析的示例
本文介绍商品详情API接口返回的JSON数据解析。最外层为`product`对象，包含商品基本信息（如id、name、price）、分类信息（category）、图片（images）、属性（attributes）、用户评价（reviews）、库存（stock）和卖家信息（seller）。每个字段详细描述了商品的不同方面，帮助开发者准确提取和展示数据。具体结构和字段含义需结合实际业务需求和API文档理解。
深度强化学习实战：训练DQN模型玩超级马里奥兄弟
本文介绍了如何利用深度学习和强化学习技术构建一个能够自主学习并完成《超级马里奥兄弟》游戏的智能系统。通过使用深度Q网络（DQN）架构，智能体在虚拟环境中与游戏进行交互，逐步优化其行为策略。文中详细描述了环境构建、神经网络设计、智能体-环境交互机制等关键步骤，并展示了系统的训练过程和最终表现。该研究不仅展示了强化学习在游戏领域的应用潜力，也为未来的研究提供了宝贵的经验和技术参考。
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型，便宜云主机 PAI-Model Gallery 最佳实践
本文介绍了如何在便宜云主机 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。
Fluss:?First?Impression
本文由Flink PMC Member徐榜江翻译自Yaroslav Tkachenko的文章《Fluss: First Impression》，介绍了阿里巴巴开源的新一代流存储系统Fluss。文章分为七个部分，涵盖Fluss简介、Table作为核心概念、PrimaryKey Table、一体化集成、Flink SQL的Delta Join、Fluss实现细节及总结。Fluss通过表结构组织数据流，支持主键表和高效的点查，深度集成LakeHouse，并计划与Flink深度集成，提供实时数据分析能力。
NeurIPS 2024最佳论文，扩散模型的创新替代：基于多尺度预测的视觉自回归架构
本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模：基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型，通过多尺度token图和VAR Transformer结构，实现高效、高质量的图像生成，解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明，VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型，并展示出良好的扩展性和零样本泛化能力。未来研究将聚焦于文本引导生成和视频生成等方向。
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
本项目基于MATLAB2022A，利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测，并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据，训练并测试各模型，展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征，BP网络学习非线性映射，RBF网络进行局部逼近，LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
产品经理-桌面端UI名词
AxureMost 提供了一套完整的桌面端 UI 组件库，涵盖通用、布局、导航、数据录入、数据展示、反馈及其他组件。每个组件都具备详细的设计规范和资源，帮助设计师和开发者快速构建功能丰富的用户界面。组件库包括按钮、表单、表格、对话框等，全面支持各类应用场景。
PM 常见名词（C 端）
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。
产品经理-面试官背后思考
产品经理面试官在AxureMost的考核中，不仅关注求职者的技能和经验，更注重其综合素质、潜力及与公司文化的匹配度。通过考察经验真实性、解决问题能力、专业沉淀、软技能、价值观、STAR法则应用、学习适应性、职业规划一致性及价值判断，确保找到最适合岗位的人选，保障团队高效运作和项目成功实施。 [了解更多](https://pm.axuremost.cn/docs/w/08-2)
HTTP代理配置中的常见错误及其解决方案
随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括：1) 代理服务器无法连接：检查网络、防火墙和代理服务状态；2) 认证失败：确认凭据和配置；3) 请求超时：增加超时时间、检查后端服务和网络延迟；4) 缓存问题：清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存；5) SSL/TLS问题：正确配置证书并确保客户端信任；6) 访问控制问题：检查ACL和日志；7) 性能问题：监控资源、负载均衡和优化配置；8) 日志记录与分析问题：启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题，可以更有效地管理HTTP代理。
利用 Java 代码获取淘宝关键字 API 接口
在数字化商业时代，精准把握市场动态与消费者需求是企业成功的关键。淘宝作为中国最大的电商平台之一，其海量数据中蕴含丰富的商业洞察。本文介绍如何通过Java代码高效、合规地获取淘宝关键字API接口数据，帮助商家优化产品布局、制定营销策略。主要内容包括： 1. **淘宝关键字API的价值**：洞察用户需求、优化产品标题与详情、制定营销策略。 2. **获取API接口的步骤**：注册账号、申请权限、搭建Java开发环境、编写调用代码、解析响应数据。 3. **注意事项**：遵守法律法规与平台规则，处理API调用限制。 通过这些步骤，商家可以在激烈的市场竞争中脱颖而出。
示例代码是什么及其作用
示例代码是展示如何使用特定API接口的简洁代码片段，涵盖参数设置、请求发送和响应处理等步骤。它通过直观展示调用方式、减少阅读文档时间、提供可复用模板、避免常见错误，帮助开发者快速理解并应用API接口，从而降低学习成本、提高开发效率，并促进API的推广与应用。编写时应遵循简洁明了、注释清晰、涵盖常见场景及保持更新的原则，确保其易用性和准确性。
京东商品历史价格 API 接口系列（京东 API）
本文介绍了如何使用京东开放平台API获取商品价格信息。首先，需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，进而获取Access Token。准备好开发工具后，通过调用`jd.item_search`和`jd.item_get`接口，可以分别按关键字搜索商品和获取指定商品的详细信息及价格。示例代码展示了如何使用Python的requests库进行API请求。应用场景包括价格监控、商家定价策略、电商平台数据分析及商业智能决策支持。
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化，提升ARM平台性能
PyTorch团队推出创新技术，在其低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持，实现1至8位精度的嵌入层权重量化及8位动态量化激活的线性运算符。该技术通过模块化设计和高效硬件利用，优化了资源受限环境下的深度学习计算，提升了计算效率并降低了资源消耗。新内核与PyTorch生态系统无缝集成，支持即时执行、编译优化及边缘计算，为开发者提供全方位性能优势。测试结果显示，多层次量化策略显著提升了计算效率，保持了模型精度。这一突破为深度学习框架优化开辟了多个研究方向，推动了人工智能在边缘计算等领域的广泛应用。
使用PAI-FeatureStore管理风控应用中的特征
PAI-FeatureStore 是便宜云主机提供的特征管理平台，适用于风控应用中的离线和实时特征管理。通过MaxCompute定义和设计特征表，利用PAI-FeatureStore SDK进行数据摄取与预处理，并通过定时任务批量计算离线特征，同步至在线存储系统如FeatureDB或Hologres。对于实时特征，借助Flink等流处理引擎即时分析并写入在线存储，确保特征时效性。模型推理方面，支持EasyRec Processor和PAI-EAS推理服务，实现高效且灵活的风险控制特征管理，促进系统迭代优化。
京东店铺所有商品 API 接口系列（京东 API）
京东店铺所有商品API接口用于获取指定店铺的全面商品信息，包括基本属性、价格、库存、销售数据等。前期需仔细研读接口文档，掌握请求地址、参数格式及频率限制。接口支持分页和筛选参数，返回JSON格式数据。Python示例中使用`requests`库发送HTTP请求并处理返回数据。该API适用于竞品分析、商品管理工具开发、市场调研及价格监测等场景，助力电商从业者优化运营策略。
基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法
本项目基于MATLAB2022A，使用模拟退火（SA）和蚁群优化（ACO）算法求解旅行商问题（TSP），对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程，允许暂时接受较差解以跳出局部最优；ACO模仿蚂蚁信息素机制，通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强，ACO在路径优化类问题中表现优异。
体育直播比分网搭建需要注意哪些问题
搭建体育直播比分网需关注版权合法性、实时数据获取、直播功能、SEO优化、支付广告及多语言支持。确保版权授权合法，选择可靠数据源，保障数据更新频率和直播稳定性。通过SEO优化和社交媒体推广吸引更多流量，集成广告平台和支付网关实现盈利。提供多语言界面和本地化内容以服务全球用户。
京东商品详情 API 接口指南（Python 篇）
本简介介绍如何使用Python抓取京东商品详情数据。首先，需搭建开发环境并安装必要的库（如requests、BeautifulSoup和lxml），了解京东反爬虫机制，确定商品ID获取方式。通过发送HTTP请求并解析HTML，可提取价格、优惠券、视频链接等信息。此方法适用于电商数据分析、竞品分析、购物助手及内容创作等场景，帮助用户做出更明智的购买决策，优化营销策略。
提升HTTP动态代理IP性能的最佳实践
在现代网络环境中，HTTP动态代理IP的优化配置至关重要。通过选择合适的代理类型（正向/反向代理）、配置缓存、使用负载均衡、加强安全配置（SSL/TLS加密、身份验证）、管理日志、性能监控、限制带宽、定期更新软件和优化用户体验（减少延迟、内容压缩），可以显著提升网络性能、安全性及用户满意度。根据具体需求灵活调整配置，实现最佳效果。
便宜云主机人工智能平台图像视频特征提取
本文介绍了图像与视频特征提取技术在人工智能和计算机视觉中的应用，涵盖图像质量评分、人脸属性分析、年龄分析、图像多标签打标、图文视频动态分类打标、视频质量评分及视频分类打标。通过深度学习模型如CNN和RNN，这些技术能从海量数据中挖掘有价值信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等场景提供支持，提升分析精度与效率。
RoBERTa-Large的IA3微调
本文介绍了在ModelArts平台上使用MindSpore NLP组件对Roberta-Large模型进行IA3微调训练的过程。具体要求包括使用GLUE-MRPC数据集，加载Roberta-Large模型并配置IA3算法进行微调。训练过程中遇到了参数更新问题，通过官方修复后得以解决。最终，模型在验证集上进行了评估，并输出了准确率和F1值。此外，还详细描述了数据集GLUE-MRPC的特征、RoBERTa-Large模型的结构以及IA3微调的具体配置。
面向强化学习的状态空间建模：RSSM的介绍和PyTorch实现
循环状态空间模型（Recurrent State Space Models, RSSM）由 Danijar Hafer 等人提出，是现代基于模型的强化学习（MBRL）中的关键组件。RSSM 旨在构建可靠的环境动态预测模型，使智能体能够模拟未来轨迹并进行前瞻性规划。本文介绍了如何用 PyTorch 实现 RSSM，包括环境配置、模型架构（编码器、动态模型、解码器和奖励模型）、训练系统设计（经验回放缓冲区和智能体）及训练器实现。通过具体案例展示了在 CarRacing 环境中的应用，详细说明了数据收集、训练过程和实验结果。
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化（OBNLM）算法实现图像去噪，使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数，研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论，利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合，提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果，验证了算法的有效性。
WebSocket在实时体育比分网站中的应用
WebSocket 在实时体育比分网站中用于实时比分更新、动态赛事信息推送、交互式功能（如即时聊天和投票）、赛程提醒与推送通知、比分预测与数据分析，以及多平台支持。通过持久连接，服务器可即时推送比分变化、球员动态、比赛状态等信息，减少延迟并提升用户体验。同时，WebSocket 支持双向通信，使用户能实时互动，确保跨平台的实时数据同步。
产品经理-面试问题（初级）
本文整理了AxureMost的初级产品经理面试问题，涵盖工作流程、B端/C端/G端产品区别、需求评估与优先级划分、产品经理所需能力、职业规划等方面。详细解析了如何从需求分析到产品上线的全流程管理，强调逻辑、沟通、文档、学习及项目管理等核心能力，并探讨了成功产品的标准和用户需求转化方法。适合准备产品经理面试的读者参考。
产品经理-面试问题（高频率）
本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题，涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例，帮助求职者更好地准备面试，提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量，助力求职者找到理想职位。
产品经理面试分级汇总
《产品经理面试分级汇总》涵盖自我介绍、工作内容、团队配合、需求管理、项目流程等多方面问题，帮助候选人全面准备面试。内容包括如何划分需求优先级、参与项目开发的流程、迭代经验、复杂需求处理、版本验收标准等，旨在考察候选人的综合能力和职业规划。
产品经理-面试问题（实习）
这份文档主要讨论了实习面试中的常见问题，指出市面上的“面试100问”多针对C端产品，而B端和G端产品的面试则更注重实际工作经验。文中列举了几个典型的实习面试问题，如介绍实习经历、遇到的困难及解决方法、最佳项目以及竞争优势等，并提供了回答这些问题的思路和建议。文档还引导读者查阅更多相关资料，如高频分级面试和初级面试问题。
合适HTTP代理优化效率的方法与好处
随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。选择稳定、支持隧道代理、速度快、多样性高、支持HTTPS、API集成便捷、可更换性强、并发支持好且IP池大的代理IP，能有效提升爬虫效率和成功率。掌握这些实用技巧，有助于更好地利用代理IP进行数据采集。
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。
