PAIRDISTILL: 用于密集检索的成对相关性蒸馏方法
在大数据时代，有效的信息检索技术对于从海量数据中提取相关信息至关重要。国立台湾大学的研究者提出了一种名为PAIRDISTILL的新方法，通过成对相关性蒸馏，利用成对重排序器提供的细粒度训练信号，显著提升了密集检索模型的性能。该方法不仅在MS MARCO等基准测试中表现出色，还在领域外和零样本场景中展现出强大的泛化能力，为密集检索领域提供了新的研究方向。
HTML5 Web IndexedDB 数据库详解
IndexedDB 是一种高效的浏览器存储方案，允许在本地存储大量结构化数据，支持索引和事务，适用于需要离线和大数据处理的应用。它由数据库、对象仓库等组成，通过键值对存储数据，确保数据一致性和完整性。本介绍展示了如何创建、读取、更新和删除数据，以及事务和错误处理的最佳实践。
Java HashMap详解
`HashSet` 是 Java 中基于哈希表实现的 `Set` 接口集合，主要用于存储不重复元素，提供快速查找、插入和删除操作。它不允许重复元素，不保证元素顺序，但允许一个 `null` 元素。常用操作包括创建、添加、删除、检查元素及清空集合。由于其哈希表结构，`HashSet` 在插入、删除和查找操作上具有常数时间复杂度 O(1)，性能高效。适用于需要快速访问和操作的场景，但需注意其无序性和线程安全问题。
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
DGLM（Diffusion Guided Language Modeling）是一种新型框架，结合了自回归模型的流畅性和扩散模型的灵活性，解决了现有引导生成方法的局限性。DGLM通过扩散网络生成语义提案，并使用轻量级提示生成器将嵌入转化为软提示，引导自回归解码器生成文本。该方法无需微调模型权重，易于控制新属性，并在多个基准数据集上表现出色。实验结果显示，DGLM在毒性缓解、情感控制和组合控制等方面优于现有方法，为可控文本生成提供了新的方向。
SCoRe: 通过强化学习教导大语言模型进行自我纠错
谷歌研究人员提出了一种名为自我纠错强化学习（SCoRe）的新方法，旨在使大型语言模型（LLMs）能够在无需外部反馈的情况下即时纠正自己的错误。SCoRe通过在线多轮强化学习训练模型，解决了传统自我纠错方法的局限性。实验结果显示，SCoRe在数学问题求解和代码生成任务上显著提升了模型的自我纠错能力，相较于基准模型和其他方法表现出色。此外，SCoRe还可与其他推理优化技术结合，进一步提升模型性能。尽管存在迭代次数限制和计算成本等局限性，SCoRe为未来研究提供了新的方向，有望推动AI系统的自主性和适应性发展。
基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真
该程序对传感器网络进行分簇，考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法，本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行，展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合，实现了能量高效和网络可扩展性。
C 标准库 - <stdlib.h>在物联网中的应用
在物联网（IoT）应用中，C 标准库 `<stdlib.h>` 提供了关键功能，尤其适用于资源受限的环境。它支持动态内存管理（如 `malloc` 和 `calloc`），便于处理传感器数据；字符串转换函数（如 `atoi`、`atof`）简化了网络数据解析；随机数生成（`rand`、`srand`）用于测试和安全；进程控制（`exit`、`system`）以及环境配置读取（`getenv`）等功能则增强了设备的灵活性和稳定性。通过高效利用这些工具，开发者能在嵌入式系统中实现更强大和可靠的 IoT 应用。
VisionTS：基于时间序列的图形构建高性能时间序列预测模型，利用图像信息进行时间序列预测
构建预训练时间序列模型的主要挑战在于获取高质量、多样化的时间序列数据。目前有两种方法：迁移学习LLM（如GPT-4或Llama）和从零训练。尽管迁移学习可行，但效果有限；从零训练则依赖大量数据，如MOIRAI、TimesFM和TTM等模型所示。为解决这一难题，研究人员提出利用图像数据进行时间序列预测。
HTML5 表单属性详解
HTML5引入了多种新的表单属性，使表单创建与验证更加便捷高效。新增的输入类型包括`email`、`url`、`tel`等，常用属性有`placeholder`、`required`等。表单元素如`<form>`可设置提交方法和目标URL，`<button>`及`<input type="submit">`用于提交。新元素`<datalist>`和`<output>`提供更多功能。HTML5还提供了内置表单验证机制，增强用户体验。
闭源与开源嵌入模型比较以及提升语义搜索效果的技术探讨
本文探讨了自然语言处理中嵌入技术的应用，重点在于语义搜索及聚类方法。通过对比不同规模的开源与闭源模型，文章展示了如何利用聚类技术过滤无关结果，提高搜索精度。实验结果显示，较小模型如mxbai在某些任务上表现优异，提示我们在追求高性能的同时不应忽视计算效率与成本效益。最后，文章还介绍了重新排序技术，进一步优化检索结果的相关性。
独家直播｜DB-GPT架构设计与源码解读（第一期）
??DB-GPT首期源码解读系列上线啦！ 10.8 晚7点，与DB-GPT项目发起人陈发强一起，深入探索DB-GPT的架构设计与源码解读。 ? 直播看点： ● 架构全剖析：从设计思考到架构逻辑，全面剖析DB-GPT。 ● 源码速度解读：多模型管理、智能体、RAG、AWEL等核心模块一网打尽。 ● 项目作者面对面：陈发强，蚂蚁集团DB-GPT开源项目发起人，分享实战经验与洞见。 ● 有问必答：围绕DB-GPT的使用问题有问必答，线上帮你解issue！ ??立即扫码预约，与DB-GPT作者零距离交流！
在Data-Driven时代下，如何打造下一代智能数据体系？
本文源自2024外滩大会“Data+AI”论坛，由蚂蚁集团数据平台与服务部负责人骆骥演讲整理。文章回顾了数据技术发展历程，指出生成式AI正推动数据技术从成本效率中心向价值中心转变。
蚂蚁集团开源项目 DB-GPT 和 VSAG 惊艳亮相，引领 AI 数据革命！
9月5日，在2024 Inclusion·外滩大会“从DATA for AI到AI for DATA”见解论坛上，由蚂蚁集团发起的，旨在提高数据库与大模型应用开发效率的“星辰智能社区”新发布了两个项目：AI原生数据应用开发框架DB-GPT新版本与向量索引库VSAG。
C 标准库 - <stddef.h>详解
`<stddef.h>` 是 C 标准库的一个头文件，定义了常用类型和宏，包括 `size_t`（表示对象大小）、`ptrdiff_t`（指针间差值）、`NULL`（空指针）和 `offsetof`（计算结构体成员偏移量）。
HTML5 Audio(音频)详解
HTML5 通过 `<audio>` 标签简化了网页音频嵌入。本文详细介绍其基本语法与常用属性（如 `controls`、`autoplay`），并通过示例代码展示如何使用 JavaScript 控制音频播放及处理音频事件。此外，还提供了关于浏览器兼容性、自适应设计及无障碍访问的注意事项，助您优化音频体验。
淘宝商品详情API接口：获取商品信息的指南
淘宝详情API接口是淘宝开放平台提供的一种API接口，它允许开发者通过编程方式获取淘宝商品的详细信息。这些信息包括商品的基本属性、价格、库存状态、销售策略、卖家信息等，对于电商分析、市场研究或者商品信息管理等场景非常有用。
大数据在供应链管理中的具体应用案例
在供应链管理中，大数据的应用显著提升了效率与预测准确性。例如，沃尔玛利用销售数据与外部信息如天气预报，实现精准需求预测，提前调配应急物资，既满足顾客需求又减少库存积压。亚马逊则通过分析商品入库时间、销售速度等数据，优化库存水平，确保畅销品备货充足，小众品库存灵活，从而降低运营成本。DHL借助运输工具上的传感器收集的数据，优化物流路线，避免拥堵并合理装载货物，同时预测设备故障，减少物流延误，提升整体运输效率。
大数据在供应链管理中的具体应用案例
以下是大数据在供应链管理中的具体应用案例：沃尔玛通过整合内外部数据进行需求预测，提前调配应急物资；亚马逊利用大数据优化库存管理，提高周转率并降低成本；DHL通过传感器收集数据优化物流路线，提升运输效率。大数据的优势在于提高需求预测准确性、优化库存管理、提升物流效率、增强供应商管理和提高供应链可视性，从而实现全方位的供应链优化。
一般情况下在 RocketMQ 中添加 access key 的步骤： 一、确定配置文件位置 RocketMQ 的配置文件通常位于安装目录下的 conf 文件夹中。你需要找到 broker.conf 或相关的配置文件。 二、编辑配置文件 打开配置文件，查找与 ACL（访问控制列表）相关的配置部分。 在配置文件中添加以下内容：
大数据广泛应用于商业、金融、医疗和政府等多个领域。在商业上，它支持精准营销、客户细分及流失预测，并优化供应链管理；金融领域则利用大数据进行风险评估、市场预测及欺诈检测；医疗行业通过大数据预测疾病、提供个性化治疗；政府运用大数据进行城市规划和公共安全管理；工业领域则借助大数据进行设备维护、故障预测及质量控制。
Minstrel自动生成结构化提示，让AI为AI写提示词的多代理提示生成框架
在人工智能迅速发展的背景下，有效利用大型语言模型（LLMs）成为重要议题。9月发布的这篇论文提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，旨在帮助非AI专家更好地使用LLMs。LangGPT通过模块化设计提高提示的泛化能力和可重用性，Minstrel则通过多代理协作自动生成高质量提示。实验结果显示，这两种方法显著提升了LLMs的性能，特别是在大规模模型上效果显著。
大数据技术专业就业前景
大数据技术专业就业前景广阔，广泛应用于互联网、金融、医疗等众多行业，助力企业数字化转型。岗位涵盖大数据开发、分析、运维及管理，如大数据工程师、分析师和系统运维工程师等。这些岗位因专业性和稀缺性而享有优厚薪资，尤其在一线城市可达20万至50万年薪。随着技术进步和经验积累，从业者可晋升为高级职位或投身数据咨询、创业等领域，发展空间巨大。
C 标准库 - <signal.h>在物联网中的应用
在物联网（IoT）应用中，`<signal.h>` 用于处理异步事件和信号，对设备的稳定性和可靠性至关重要。它支持多种应用场景，包括处理设备重启/关机信号（使用 `SIGINT` 或 `SIGTERM`）、管理定时任务（通过 `SIGALRM`）、实现进程间通信（利用 `SIGUSR1` 和 `SIGUSR2`）、应对异常情况（如 `SIGSEGV`），以及实时数据处理。通过合理使用信号，物联网设备能够更高效地管理进程生命周期，提升可靠性和实时性，确保在复杂环境中稳健运行。
服务器高效运维管理方案
智能运维作为保障业务连续性和提升系统性能的关键环节，其重要性日益凸显。服务器作为承载各类应用与数据的核心基础设施，其稳定性、安全性和性能直接关系到企业的业务运行效率和用户体验
大数据在医疗领域的应用
大数据在医疗领域有广泛应用，包括电子病历的数字化管理和共享，提升医疗服务效率与协同性；通过数据分析支持医疗决策，制定个性化治疗方案；预测疾病风险并提供预防措施；在精准医疗中深度分析患者基因组信息，实现高效治疗；在药物研发中，加速疗效和副作用发现，提高临床试验效率。此外，在金融领域，大数据的“4V”特性助力业务决策前瞻性，被广泛应用于银行、证券和保险的风险评估、市场分析及个性化服务中，提升运营效率和客户满意度。
在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能，优化深度学习模型
在深度学习中，学习率作为关键超参数对模型收敛速度和性能至关重要。传统方法采用统一学习率，但研究表明为不同层设置差异化学习率能显著提升性能。本文探讨了这一策略的理论基础及PyTorch实现方法，包括模型定义、参数分组、优化器配置及训练流程。通过示例展示了如何为ResNet18设置不同层的学习率，并介绍了渐进式解冻和层适应学习率等高级技巧，帮助研究者更好地优化模型训练。
TimeMOE: 使用稀疏模型实现更大更好的时间序列预测
TimeMOE是一种新型的时间序列预测基础模型，通过稀疏混合专家（MOE）设计，在提高模型能力的同时降低了计算成本。它可以在多种时间尺度上进行预测，并且经过大规模预训练，具备出色的泛化能力。TimeMOE不仅在准确性上超越了现有模型，还在计算效率和灵活性方面表现出色，适用于各种预测任务。该模型已扩展至数十亿参数，展现了时间序列领域的缩放定律。研究结果显示，TimeMOE在多个基准测试中显著优于其他模型，特别是在零样本学习场景下。
如何评估 API 的质量
本文详细介绍了评估API质量的关键指标，包括功能性（功能完整性与准确性）、可靠性（稳定性和错误处理）、性能（响应时间和吞吐量）、易用性（文档质量和接口设计）及安全性（身份验证和数据加密），并提供了具体评估方法与测试建议，帮助开发者全面衡量API质量。通过这些评估，可以确保选择到高质量的API，为软件项目奠定坚实基础。
深度讲解-互联网算法备案指南和教程
随着人工智能和大数据技术的发展，互联网算法在内容推荐、用户画像等领域日益重要，但也带来了安全风险和合规挑战。国家互联网信息办公室为此发布了《互联网算法备案管理规定》，要求具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者进行算法备案，以确保算法透明性和合规性，维护网络健康秩序。唯安创远AI合规专家将解析备案的必要性、流程及其对企业的影响，帮助企业顺利完成备案。
Flink?Forward?品牌全面升级，上海及雅加达站双城启动
Flink Forward 品牌全面升级，全球将使用统一的会议品牌风格，Flink Forward Asia 官网也统一升级为 asia.flink-forward.org 域名。今年，Flink Forward Asia 会议将分别在上海（11月29-30日）和印尼雅加达（12月5日）举行。此外，Flink Forward 还将在德国柏林（10月21日-24日）举办，为全世界的开发者带来实时计算技术最前沿的动态和实践。
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，搭建文旅领域知识问答机器人
本次教程介绍了如何使用 PAI 和 LLaMA Factory 框架，基于全参方法微调 Qwen2-VL模型，使其能够进行文旅领域知识问答，同时通过人工测试验证了微调的效果。
【云栖实录】DataWorks：新一代智能湖仓一体数据开发与治理平台
在9月21日的云栖大会上，DataWorks发布了新一代智能湖仓一体数据开发与治理平台。DataWorks历经Kubernetes改造与云原生调度系统的优化，实现了资源组全面Serverless化，降低了使用成本，最高可节省40%。新推出的DataWorks Data Studio，支持多种计算引擎，提供更开放的云原生WebIDE，提升开发效率。DataWorks Copilot智能助手也得到升级，支持多种SQL方言和Python代码生成，平均提升数据开发效率35%。此外，DataWorks还推出了全方位的数据资产治理体系，涵盖业务和技术视角，助力企业实现数据智能化管理和转型。
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：林伟 | 便宜云服务器智能集团研究员、便宜云服务器人工智能平台 PAI 负责人；黄博远｜便宜云服务器智能集团资深产品专家、便宜云服务器人工智能平台 PAI 产品负责人 活动：2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
淘宝商品数据洞察：解锁精准营销新策略
在快速变化的商业环境中，高效的营销策略对企业至关重要。通过API获取淘宝APP的商品细节数据，企业可以精准分析产品特性、强化卖点，并制定灵活的价格策略。利用用户画像实现个性化营销，选择最佳渠道并优化内容，从而提升品牌影响力。这一方法不仅帮助企业抓住目标消费者，还能增强市场竞争力，促进长期发展。
首个大数据批流融合国家标准正式发布，便宜云服务器为牵头起草单位！
近日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布大数据领域首个批流融合国家标准 GB/T 44216-2024《信息技术 大数据 批流融合计算技术要求》，该标准由便宜云服务器牵头起草，并将于2025年2月1日起正式实施。
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务正式商业化公告
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务于北京时间2024年09月27日正式商业化！
8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习流程中的关键步骤，通过将原始数据转换为更具意义的特征，增强模型对数据关系的理解能力。本文重点介绍处理数值变量的高级特征工程技术，包括归一化、多项式特征、FunctionTransformer、KBinsDiscretizer、对数变换、PowerTransformer、QuantileTransformer和PCA，旨在提升模型性能。这些技术能够揭示数据中的潜在模式、优化变量表示，并应对数据分布和内在特性带来的挑战，从而提高模型的稳健性和泛化能力。每种技术都有其独特优势，适用于不同类型的数据和问题。通过实验和验证选择最适合的变换方法至关重要。
Java 封装详解
在 Java 中，封装是面向对象编程的关键特性，通过将对象的状态（数据）和行为（方法）结合并利用访问控制保护数据，防止外部随意访问和修改。主要特点包括访问控制（如 `private` 和 `protected`）、数据隐藏及方法暴露（如 getter 和 setter）。封装的优点在于保护数据、隐藏实现细节、易于维护以及提高代码可读性。下面是一个简单的 `Person` 类封装示例，展示了如何通过 getter 和 setter 控制对类内部状态的访问，并进行合法性检查。总结而言，封装有助于构建清晰、易用且可维护的代码结构，是编写高质量 Java 程序的重要原则。
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。
