本研究基于用户评论分析，构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术，挖掘游客真实偏好，结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发，提升旅游决策效率与体验质量，推动旅游产业智能化发展。

当数据湖遇上数据仓库：不是对立，而是走向“湖仓一体”的未来

本研究基于Spark大数据技术，针对西南复杂地形与多变气候，构建气象数据分析模型，结合Java、Vue、Spring Boot与MySQL技术实现降水可视化预测系统，提升气象预报精度与防灾能力。

EMR Serverless StarRocks 重磅发布全新企业级版本内核 Stella (StarRocks Efficient and Lightening-fast Lakehouse)，完全兼容开源 StarRocks，为用户提供企业级的产品功能、卓越的性能及稳定性保障。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

当AI开始一本正经“胡说八道”，我们该怎么办？——聊聊大模型安全与反“幻觉”技术

亚马逊商品列表API（SP-API）提供标准化接口，支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，获取ASIN、价格、销量等信息。采用OAuth 2.0认证与AWS签名，保障安全。数据以JSON格式传输，便于开发者批量获取与分析。

Apache Flink Agents 0.1.0 首发预览版上线！作为 Flink 新子项目，它在流处理引擎上构建事件驱动的 AI 智能体，融合 LLM、工具、记忆与动态编排，支持高吞吐、低延迟、精确一次语义，实现数据与 AI 无缝集成，助力电商、金融等实时场景智能决策。

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：Series 和 DataFrame。

本文介绍了C语言中文件操作的核心概念，包括文件缓冲区、数据与程序文件的区别、流的概念及标准输入输出流。重点讲解了文件的打开与关闭、读写操作（如fgetc、fputs、fscanf、fwrite等），以及随机读写函数fseek、ftell和rewind的使用方法。同时说明了文本文件与二进制文件的读取结束判定方式，并通过代码示例展示了实际应用。

本系统基于Spring Boot框架，结合Vue、Java与MySQL技术，实现电影信息管理、在线选座、购票支付等核心功能，提升观众购票体验与影院管理效率，推动电影产业数字化发展。

随着社会节奏加快与老龄化加剧，家政服务需求激增，但传统模式存在信息不对称、服务不规范等问题。基于Spring Boot、Vue、MySQL等技术构建的家政预约系统，实现服务线上化、标准化与智能化，提升用户体验与行业效率，推动家政服务向信息化、规范化发展。

本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术，融合大数据与AI算法，构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求，智能推荐营养方案，助力科学饮食与健康管理。

大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。

阿里云MaxCompute是快速、全托管的EB级数据仓库解决方案，适用于离线计算场景。它由计算与存储层、逻辑层、接入层和客户端四部分组成，支持多种计算任务的统一调度与管理。

本文探讨了Java大数据与机器学习模型在金融风险压力测试中的创新应用。通过多源数据采集、模型构建与优化，结合随机森林、LSTM等算法，实现信用风险动态评估、市场极端场景模拟与操作风险预警。案例分析展示了花旗银行与蚂蚁集团的智能风控实践，验证了技术在提升风险识别效率与降低金融风险损失方面的显著成效。

本文探讨了 Java 大数据在智能教育中的创新应用，涵盖学习效果评估、教学质量改进及个性化教学方案定制等内容，结合实战案例与代码解析，展现技术如何赋能教育智能化转型。

1995年，Sun Microsystems发布Java语言，推动现代多媒体应用发展。凭借“一次编写，到处运行”的优势，Java迅速成为主流编程语言。New Relic最新发布的《2023年Java生态系统现状》报告显示，Java 11以超56%的使用率稳居榜首，Java 8仍占近33%。尽管Oracle每半年更新一次Java版本，但开发者更倾向使用长期支持（LTS）版本。Java 17的采用率在过去一年增长430%，潜力巨大。此外，Amazon已成为最受欢迎的JDK供应商，市场份额达31%。容器化应用也已成为主流，70%的Java应用来自容器。

简介：本文探讨Java大数据技术在智能家居能源消耗分析与节能策略中的应用。通过数据采集、存储与智能分析，构建能耗模型，挖掘用电模式，制定设备调度策略，实现节能目标。结合实际案例，展示Java大数据在智能家居节能中的关键作用。

阿里云 PAI 团队、通义实验室联合中国科学院大学在 ICML 2025 发表论文，提出 ChunkFlow 方案，实现变长及超长序列数据的高效训练。该方案显著提升 Qwen 模型训练性能，端到端性能最高提升 4.53 倍，大幅降低 GPU 成本。

本文详细解析Java中List集合的原理、常用实现类（如ArrayList、LinkedList）、核心方法及遍历方式，并结合数据去重、排序等实际应用场景，帮助开发者掌握List在不同业务场景下的高效使用，提升Java编程能力。

本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。

本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

导演、编剧、特效师都要失业？生成式AI正在悄悄重塑影视工业

本文系统分析ResNet50推理性能瓶颈，结合TensorRT加速、模型剪枝、批量推理及CUDA多流并行等技术，实现吞吐量提升56.7倍、延迟降低至22ms，同时优化GPU利用率与服务稳定性，提供完整的生产部署验证方案。

拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL，在淘宝、天猫平台搜索相似商品，适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST（上传图片）或GET（图片URL）请求方式，返回JSON格式数据，包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情，参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等，默认返回20条。

如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣？本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标，让你不仅能说出模型的好坏，还能找到改进的方向，避免在实际应用中翻车。

京东商品列表API接口用于获取商品基础与详细信息，如标题、价格、库存、促销活动和图片等，支持批量查询及多维度筛选，涵盖自营与第三方店铺商品。核心参数包括`method`（固定值）、`sku_ids`（商品ID列表）、`fields`（指定返回字段）等，需通过签名验证确保安全性。示例代码展示了使用Python调用该接口的完整流程，包括参数构建、签名生成及请求发送。

京东拍立淘图片搜索 API 是基于先进图像识别技术的购物搜索接口，支持通过上传图片、URL 或拍摄实物搜索相似商品。它利用机器学习和大数据分析，精准匹配商品特征，提供高效、便捷的搜索体验。接口覆盖京东海量商品资源，不仅支持外观、颜色等多维度比对，还结合用户行为数据实现智能推荐。请求参数包括图片 URL 或 Base64 编码，返回 JSON 格式的商品信息，如 ID、价格、链接等，助力消费者快速找到心仪商品，满足个性化需求。

Python爬虫如何应对网站的反爬加密策略？

数据不忽悠：如何用大数据预测未来？

1688 是重要的批发采购平台，其商品列表 API 接口为开发者、商家和数据分析人员提供批量获取商品基础信息（如名称、价格、销量等）的能力。该接口支持市场调研、竞品分析等场景，助力商业决策与效率提升。接口基于 HTTPS 协议，采用 GET 或 POST 请求方式，需提供通用参数（如 app_key、timestamp 等）和业务参数（如 category_id、page_no 等）。响应数据以 JSON 格式返回，包含商品详情及分页信息。

天猫商品详情API为电商从业者、开发者和数据分析人员提供高效的商品数据获取途径。通过商品ID，该接口可返回包括基本信息、价格、库存及图片等详细内容，具有高准确性、易集成和功能丰富的特点。示例代码展示了如何用Python调用此API，生成签名确保请求安全，助力用户优化定价策略、开发应用或分析市场趋势。

京东商品列表API是电商大数据分析的重要工具，支持开发者、商家和研究人员获取京东平台商品数据。通过关键词搜索、分类筛选、价格区间等条件，可返回多维度商品信息（如名称、价格、销量等），适用于市场调研与推荐系统开发。本文介绍其功能并提供Python请求示例。接口采用HTTP GET/POST方式，支持分页、排序等功能，满足多样化数据需求。

阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。

Python + Chrome 爬虫：如何抓取 AJAX 动态加载数据？