本文探讨了在Serverless架构中使用云函数进行网页数据采集的挑战与解决方案。针对动态IP、冷启动及目标网站反爬策略等问题，提出了动态代理IP、请求头优化、云函数预热及容错设计等方法。通过网易云音乐歌曲信息采集案例，展示了如何结合Python代码实现高效的数据抓取，包括搜索、歌词与评论的获取。此方案不仅解决了传统采集方式在Serverless环境下的局限，还提升了系统的稳定性和性能。

本文介绍如何通过第三方数据服务平台获取1688商品评论数据。由于1688官方未提供通用评论API，商家和研究人员可借助第三方接口分析消费者反馈、优化产品与服务。使用时需注册账号获取API Key，并通过必要参数（如商品ID、页码等）调用接口，返回JSON格式的评论数据。文中提供了Python示例代码，利用`requests`库发送请求，帮助用户快速上手，注意根据实际平台调整API地址和参数。

5G到底有多牛？一文看懂它的原理与优势！

别光堆数据，架构才是大数据的灵魂！

TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具，支持多种语法（如Lisp、JavaScript等），拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行（Windows、Linux等）、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外，它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点，以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口，广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。

阿里云Elasticsearch Serverless检索增强型8.17版现已开放邀测

阿里云 AI 搜索开放平台此次新增了大模型联网能力，通过集成大语言模型（LLM）和联网搜索技术，为用户提供更智能、更全面的搜索体验。

无headers爬虫 vs 带headers爬虫：Python性能对比

本文介绍了 1688 拍立淘图片搜索 API 的功能与使用方法。该 API 支持开发者通过上传图片，在 1688 平台上搜索相似商品，返回商品标题、价格、销量等信息，适用于电商数据分析和商品推荐等场景。文章详细说明了接口的请求方式（HTTP POST）、参数（如 app_key、timestamp、sign 和 image）及 JSON 响应格式。此外，提供了 Python 请求示例代码，涵盖图片 Base64 编码、签名生成、发送请求及响应处理等步骤，帮助开发者快速集成与调试。

本文介绍了如何构建一个反检测爬虫以爬取Amazon商品信息。通过使用`undetected-chromedriver`规避自动化检测，修改`navigator.webdriver`属性隐藏痕迹，并结合代理、Cookie和User-Agent技术，实现稳定的数据采集。代码包含浏览器配置、无痕设置、关键词搜索及数据提取等功能，同时提供常见问题解决方法，助你高效应对反爬策略。

1688商品列表API为电商数据分析、竞品调研等场景提供程序化数据获取方式。通过关键词、价格区间、销量范围及类目等条件筛选商品，返回商品标题、价格、销量等基本信息。支持HTTP GET/POST请求，响应格式为JSON或XML，助力业务分析与决策。

可穿戴设备助力远程医疗：从数据监测到智能诊疗的技术变革

数据可视化工具大比拼：从Tableau到Power BI，谁才是你的最佳拍档？

本程序基于MATLAB 2022a实现，采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括：将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素，通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加密，随后进行解密并验证图像质量（如PSNR值）。实验结果展示了原图、加密图和解密图，分析了图像直方图、相关性及熵的变化，确保加密安全性与解密后图像质量。该方法适用于保护遥感图像中的敏感信息，在军事、环境监测等领域具有重要应用价值。

Scrapy结合Selenium实现搜索点击爬虫的最佳实践

1688商品详情API助力电商数据分析与决策！通过该接口，开发者可基于商品ID快速获取1688平台上商品的标题、价格、规格、图片等多维信息。企业能优化商品策略，提升竞争力。使用前需注册开发者账号、创建应用并申请权限，调用时传入必要参数（如app_key和商品ID），返回JSON/XML格式数据，涵盖商品基本信息、描述、图片及商家资料等内容。

本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。

京东商品评论API助力电商数据分析与优化。通过该接口，开发者可获取商品评论内容、时间、评分等详细信息，以及好评率、差评率等统计数据。适用于用户体验分析、市场调研等场景。使用前需注册开发者账号、申请权限，并正确配置参数（如app_key、商品ID等）。返回数据为JSON格式，便于解析与应用。

为你的健康和时尚量身定制：可穿戴设备个性化定制的技术探索

大数据在电子健康记录中的潜力与挑战：一次技术和伦理的深度碰撞

京东商品视频API简介：该API可基于京东商品ID获取商品视频信息，包括标题、描述、播放地址、缩略图及视频时长等，助力开发者和商家实现个性化展示与智能推荐。接口采用HTTP GET方式请求，返回JSON格式数据。示例代码展示了通过Python的requests库调用API并生成签名的过程，确保请求安全可靠。此API有助于提升电商应用的用户体验与竞争力。

本文介绍了一款强大的工具——京东店铺所有商品API，它可以帮助用户批量获取指定京东店铺的商品详细信息。通过传入店铺ID，API可返回包括商品名称、价格、库存、销量等在内的多维度数据，响应格式为JSON。文章还提供了Python调用示例，利用`requests`库完成签名生成与数据请求，助力商家管理店铺、开发者构建应用及数据分析人员挖掘商业价值，极大提升电商运营效率。

当可穿戴设备遇上增强现实——技术与未来交响曲

使用 Godot 开发游戏的通用流程

制作一个像素风《饥荒》类游戏的整体蓝图和流程

用 Godot 开发像素风《饥荒》的流程

京东图片搜索商品API简介：在电商快速发展的背景下，用户需求日益多样化。为提升购物体验，京东推出图片搜索商品API，通过上传商品图片（如实物图或宣传图），利用图像识别技术匹配京东商品库，返回相似商品的信息（如名称、价格、销量等）。该API采用HTTP POST请求方式，支持JPEG、PNG等常见图片格式，并可设置分类范围和结果数量限制等可选参数，助力开发者实现更精准的商品搜索，优化用户体验，同时为数据分析与个性化推荐提供支持。本文详细介绍了其功能、使用方法及Python请求示例。

本文介绍了阿里云 AI 搜索开放平台的技术的特点及其在各行业的应用。

在大数据与机器学习时代，政策解读、预测分析和个性化匹配成为挖掘发展新动能的重要工具。无论是企业还是个人，都能借助先进技术轻松理解复杂政策，把握趋势先机。文章探讨了自由职业者、创业者及企业员工如何通过政策支持实现协同发展，并介绍了“政策宝”这一智慧助手，助力用户发现和利用政策红利，抓住机遇实现目标。探索政策宝库，开启发展新征程！

本文介绍京东商品详情API在电商领域的应用价值及功能。该API通过商品ID获取详细信息，如基本信息、价格、库存、描述和用户评价等，支持HTTP请求（GET/POST），返回JSON或XML格式数据。对于商家优化策略、开发者构建应用（如比价网站）以及消费者快速了解商品均有重要意义。研究此API有助于推动电商业务创新与发展。

本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server，它为AI助手（如Claude、Cursor等）提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景，例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理，用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch，显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址：<https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp>，欢迎体验与反馈。

大数据开发治理平台DataWorks基于MCP协议，正式发布了DataWorks Agent，内置DataWorks MCP Server V1.0。该功能支持在DataWorks Data Studio中通过自然语言交互完成数据开发任务，实现了需求即代码的开发体验。本文将详细介绍如何通过配置使用DataWorks MCP Server进行任务的开发和运维管理。

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。

可穿戴设备如何驱动心理健康监测的变革：科技护航心理健康的未来

用大数据重塑客户关系管理：聪明企业的秘密武器

本程序基于遗传优化算法实现多AGV栅格地图路径规划的MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。支持单个及多个AGV路径规划，输出路径结果与收敛曲线。核心程序代码完整，无水印。算法适用于现代工业与物流场景，通过模拟自然进化机制（选择、交叉、变异）解决复杂环境下的路径优化问题，有效提升效率并避免碰撞。适合学习研究多AGV系统路径规划技术。