AI做广告，效果还真不差？聊聊怎么用AI搞定个性化广告创作

图再炫酷，不解决问题也白搭：数据可视化的那些“真香”实践

淘宝图搜是基于图像识别的便捷购物工具，支持通过图片查找商品，省去手动输入关键词的麻烦。本文详解其功能、常见问题及解决方法，助你高效使用这一工具。

DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。

ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具，结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标，通过动态权重分配与蜡烛图模式识别，实现多周期（1h、4h、1d、1w）交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理（ATR 止损止盈）及仓位控制逻辑，旨在提升交易适应性与收益风险比。

本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。

Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理，支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，助力用户高效处理复杂数据分析任务。

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当AI学会“做实验”：自动化科研的下一个奇点？

“脏”数据毁一生？教你用大数据清洗术，给数据洗个“澡”！

阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架，创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制，实现思维链与模型能力的精准匹配，发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放，配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。

本攻略详解淘宝店铺商品API接口，涵盖接口概述、核心分类与功能、调用准备、请求示例及应用场景，助开发者高效获取商品信息，适用于电商开发与数据管理。

本文介绍了如何通过淘宝开放平台调用商品优惠券API接口，包含注册开发者账号、创建应用、使用item_search_coupon接口查询优惠券信息及数据字段说明。提供Python请求示例，适用于电商促销管理与用户优惠策略实现。

时间序列数据分析中，噪声干扰普遍存在，影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波，从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比，并引入RPR指标量化平滑效果，助力方法选择与优化。

本文介绍了基于Java Swing的酒店管理系统开发方案。系统采用Java Swing构建GUI界面，结合MySQL数据库，实现预订管理、前台服务、客房管理、客户关系维护等功能模块。文章详细展示了登录界面、开房操作等核心功能的代码实现，包括数据验证和业务逻辑处理。该系统具有跨平台性，能有效提升酒店运营效率，为开发者提供GUI设计和数据库开发的实践案例。技术方案涵盖IntelliJ IDEA开发环境、Jform Designer插件辅助设计等工具链，适合中小型酒店管理需求。

Windows下版本控制器（SVN）-验证是否安装成功+配置版本库+启动服务器端程序

近日，Gartner发布2025年《分析与商业智能平台魔力象限》报告，阿里云Quick BI第六年入选“挑战者”象限。报告肯定其在可视化、报表及自然语言查询（NLQ）方面的竞争力，并认可其融合AI与BI能力、推动数据分析民主化的创新成果。Quick BI已在零售、金融、制造等多个行业落地应用，助力企业实现高效数据驱动决策。

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

电费省了一半？大数据在能源行业的“省电神操作”揭秘！

淘宝商品评论API是淘宝开放平台提供的服务，支持开发者获取商品的文字、图片及视频评论数据。通过调用HTTP接口并解析返回的JSON数据，可获取评论内容、用户信息、评分、多媒体资源及分页统计等详细参数。商家可借此分析消费者反馈，优化产品与服务，提升客户满意度和销售表现。

淘宝商品详情接口是淘宝开放平台的核心服务之一，支持开发者通过编程获取商品的标题、价格、销量、描述、图片、视频及SKU信息。广泛应用于电商数据分析、价格监控、竞品分析和自动化工具开发，助力企业提升运营效率与市场竞争力。

本文系统介绍了主流Python AutoML库的技术特点与适用场景，涵盖AutoGluon、PyCaret、TPOT、Auto-sklearn、H2O AutoML及AutoKeras等工具，帮助开发者根据项目需求高效选择自动化机器学习方案。

本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。

不是医生，却能量身定制治疗方案？AI正在为你“私人定制”健康

摘要：本文介绍了Java 8+核心新特性，包括Lambda表达式与Stream API的集合操作（如过滤统计）、函数式接口的自定义实现、Optional类的空值安全处理、接口默认方法与静态方法的扩展能力，以及Java 9模块化系统的组件管理。每个特性均配有典型应用场景和代码示例，如使用Stream统计字符串长度、Optional处理Map取值、模块化项目的依赖声明等，帮助开发者掌握现代Java的高效编程范式。（150字）

本文介绍了在鸿蒙开发中实现类似EventBus的HEventBus工具，支持事件注册、反注册及多处接收等功能，适用于页面间通信。内容包含单例模式实现、事件管理与消息发送机制，适合日常开发使用。

本文系统梳理了Java编程的40个核心知识点，涵盖基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO流、反射机制等关键领域。重点包括：JVM运行原理、基本数据类型、封装/继承/多态三大特性、集合类对比（ArrayList vs LinkedList、HashMap vs TreeMap）、异常分类及处理方式、线程创建与同步机制、IO流体系结构以及反射的应用场景。这些基础知识是Java开发的根基，掌握后能为后续框架学习和项目开发奠定坚实基础。文中还提供了代码资源获取方式，方便读者进一步实践学习。

推荐不准等于骚扰？AI是如何精准推荐你爱看的内容的

别再云里雾里了！一文带你整明白Hadoop生态到底是啥玩意儿

本文介绍了在鸿蒙开发中解决图片下载问题的方法，包括突破5M流限制及识别图片真实格式（如GIF）。通过分段下载和类型判断，有效解决了大图下载失败及格式错误问题，适合开发者参考实践。

体育动画直播，融合实时数据、AI与游戏引擎，将比赛转化为虚拟视觉盛宴。无需真实球员，梅西也能带球突破；足球赛变动画，数据却百分百真实。本文揭秘其制作全流程：从数据采集、3D建模，到动画生成与实时渲染，带你了解这项黑科技如何让赛事“活”起来。看电竞选手虚拟形象同步操作，观历史经典赛重现辉煌时刻，未来更有VR沉浸式体验与全息直播！

获取淘宝商品评论数据主要有两种方式：一是通过淘宝开放平台申请接口权限，调用API获取；二是使用爬虫技术抓取。前者需传递商品ID等参数并解析JSON响应，后者则需编写Python代码，配合代理IP与频率控制以应对反爬机制。

卫星拍下的地球真相：用机器学习预测气候未来

爆款背后的秘密：大数据如何让你买得更准、更快、更爽？

本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库，前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例：彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统，分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构，整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术，并采用Docker容器

淘宝商品详情接口是淘宝开放平台的重要API，用于获取商品基础信息、描述、图片视频、SKU属性及评价数据。适用于电商分析、价格监控等场景。需先申请权限再调用。

在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！

在金融风控场景中，模型迭代速度与线上稳定性之间的平衡是一大挑战。传统硬编码方式存在耦合度高、控制粒度粗、缺乏审计等问题，导致误拦截损失显著。本文介绍了基于 OpenFeature 的解决方案，通过动态配置、细粒度控制和多语言支持实现高效特征管理，并结合灰度发布、熔断机制和安全审计提升系统稳定性与发布安全性。实战数据显示，该方案显著缩短上线周期、降低故障率并提升模型覆盖率，具备高可用性和可扩展性，适用于复杂风控环境下的策略迭代需求。

本文详解如何通过量化与批处理优化，在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略，提升吞吐量并降低延迟，适用于大规模语言模型部署实践。

本系统采用Prometheus与Evidently双引擎架构，实现从数据采集、智能分析到精准告警的全流程监控。通过时序数据与模型分析深度集成，支持数据漂移检测、性能评估及根因分析，结合Grafana可视化与Alertmanager智能路由，构建高可用、低延迟的监控体系，显著提升异常检测能力与系统稳定性。