去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。

PAI-DSW（Data science workshop）是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境，用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载，让我们可以更加便捷的访问上面的资源.

E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。

案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测（anomaly detection）指的是对不符合预期模式或数据集（英语：dataset）中其他项目的项目、事件或观测值的识别。

按照惯性思维，统计一个字段去重后的条数我们的sql写起来如下： Distinct的作用是用于从指定集合中消除重复的元组，经常和count搭档工作，语法如下 COUNT( { [ DISTINCT ] expression ] | * } ) 这时，可能会碰到如下情况，你想统计同时有多列字段重复的数目，你可能会立马想到如下方法： select count( distinct col1 , col2 , col3 , .......) from table 但是，这样是有问题的，如果值包含空，那么我们的结果是什么呢？如果你实验过，正如你实验的一样，结果会比实际少。

聊什么 上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。

阿里影业实时报表开始做法也是按照传统型报表做法一样，直接从阿里云rds写sql查询，随着数据量越来越大，这种做法已经没有办法满足业务扩张，带来的问题响应时间变慢，吞吐量低，我们急需要一种技术方案能满足未来2-3年随着影院增加，数据增长，而报表功能还能很好的满足客户需求技术方案。

目前阿里巴巴搜索的分布式服务一般都是基于Hippo+Carbon来调度的，包括部署、扩缩容、名字服务注册。如下图： ![carbon-hippo.png](https://private-alipayobjects.

一个ElasticSearchDemo，讲解如何使用Jsoup爬取歌词数据写入阿里云Elasticsearch，并搭建Web框架实现歌词的全文检索。 本文主要讲解如何使用Spring Boot快速搭建Web框架，结合Spring Data 和 Jest 快速实现对阿里云ElasticSearch的全文检索功能。

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如何从海量的历史、实时数据中快速获取有用信息，令搜索变得越来越具挑战性。OpenSearch是阿里云推出的一款云搜索服务，本文将介绍OpenSearch的发展历程、基本功能、以及实现原理和架构，以实际应用场景为例讲述应用实践过程。

别再把数据管道当“体力活”了：从单体任务到事件驱动的升级之路

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淘宝店铺商品API支持通过HTTP POST获取商品数据，返回JSON格式信息。核心接口包括店铺商品列表、分类及促销商品查询，以及商品详情、SKU、图片视频等信息获取，助力商家高效管理商品。

数据不动产：租房这点事儿，终于有科技懂你了

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第八篇，MaxCompute Streaming Insert：大数据数据流写业务迁移的实践与突破。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

当情绪也能被“量化”：数据如何悄悄改变心理健康分析与治疗

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LangChain 不只是“拼模型”：教你从零构建可编程的 AI 工作流

GEO（生成式引擎优化）通过E-E-A-T原则与AI工具协同，提升图文、短视频内容在通义和豆包、元宝等生成式引擎中的曝光。 制造业与工业（如精密零部件、机械设备）和批发与贸易（大宗商品）领域的B2B获客，越来越看重短视频内容和AI搜索引擎的收录，因此引发了一个全新的AI短视频工具、软件选型需求。针对B2B工业领域，内容特工队AI（ReelsAgent）创新性引入技术规格Agent与数据Schema映射， 其TS-Agent将短视频转化为可信技术文档，结合LMTLM精度校准与供应链合规数据嵌入，实现从营销到数字合同的升级，推动工业内容在AI搜索中的精准获客与决策加速。

低代码通过拖拽组件与可视化配置快速构建应用，支持数据编排、流程设计与多端发布，适用于OA系统、智能客服等场景，结合少量代码可扩展复杂功能，提升开发效率80%。

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。

苏宁商品详情API基于RESTful架构，支持JSON/XML格式，通过AppKey、AppSecret与签名三重认证，结合OAuth 2.0实现安全调用。开发者可获取商品名称、价格、销量、库存、促销等实时数据，适用于电商分析与商业智能。接口强制使用HTTPS协议，支持POST/GET请求，统一采用UTF-8编码，确保数据传输安全可靠。

蒋星熠Jaxonic以“星际旅人”之姿，深耕脑机接口（BCI）工程实践。本文从系统架构、信号处理到解码算法，融合代码示例与可视化，剖析EEG/EMG非侵入式方案的落地挑战。聚焦延迟、准确率与用户体验，在噪声中构建稳定闭环，探索意念交互的可解释性与可靠性，助力极客穿越“噪声星云”，驶向人脑的奇妙行星。（238字）

基于协方差交叉（CI）的多传感器融合算法，通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差（RMSE）及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现，结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性，有效降低估计误差。

AI守护隐私？边缘计算设备的“护城河”原来可以这么建

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。

本研究针对水文数据分析中的整合难、分析单一和可视化不足等问题，提出构建基于Python的水文数据分析可视化系统。通过整合多源数据，结合大数据、云计算与人工智能技术，实现水文数据的高效处理、深度挖掘与直观展示，为水资源管理、防洪减灾和生态保护提供科学决策支持，具有重要的应用价值和社会意义。

本资源介绍如何通过小红书官方API获取笔记评论数据，包含评论内容、用户信息、点赞数等关键字段。支持分页请求，适用于舆情分析、用户研究及市场调研。提供完整Python调用示例，涵盖请求签名、响应解析等核心流程，助力高效获取结构化评论数据。

在 PyCharm 中创建项目时，合理的目录结构有助于代码、依赖和资源的高效管理。本文详细解析了 PyCharm 的默认目录结构，如 `.idea/`（配置文件）、`venv/`（虚拟环境）、`src/`（源代码）、`tests/`（测试代码）、`data/`（数据文件）等，并提供了文件创建建议和最佳实践。同时介绍了核心代码、脚本文件、测试文件的存放位置，以及 PyCharm 的常用操作技巧，帮助开发者构建清晰、可维护的项目结构。

1688榜单API提供实时热销、新品等商品榜单数据，支持20+品类及40+字段筛选，适用于选品与市场分析。每小时更新，响应迅速。提供Python调用示例，开发者可快速集成。

阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过Copilot智能助手可实现自然语言交互生成代码，提升数据开发效率。支持SQL/Python代码生成、优化及Notebook文件创建，适用于数据分析与算法构建，助力企业高效开发。

本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。

本项目基于Spring Boot 3与React 18构建学生信息管理系统，涵盖前后端开发、容器化部署及测试监控，提供完整实操指南与源码，助你掌握Java全栈开发技能。