为什么大厂面试官都在问XGBoost？
作为机器学习面试的必考题，XGBoost为什么如此重要？本文用通俗易懂的方式，带你掌握XGBoost的核心知识点，让你在面试中侃侃而谈，轻松拿下offer！
阿里云人工智能平台 PAI 开源 EasyDistill 框架助力大语言模型轻松瘦身
本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。
使用DataWorks PyODPS节点调用XGBoost算法
本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。
京东商品详情 API 接口全攻略：从入门到精通
京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务，用于获取商品详细信息。通过调用接口，开发者可获得商品属性、价格、库存、促销信息等数据，适用于电商应用、价格比较工具及数据分析平台等场景。支持GET/POST请求方式，参数包括API版本、密钥等。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用该接口，并获取JSON格式的返回数据，包含商品基本信息、价格、库存和用户评价等内容。
京东商品列表API接口指南
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。
淘宝/天猫获得淘宝app商品详情原数据 API 返回值的应用
该API专注于商品信息整合与展示，提供基础信息抓取、多媒体内容整合等功能，助力实时同步商品数据，构建丰富的详情页。同时支持数据分析与市场洞察，包括销售趋势分析和竞品对比，优化库存与定价策略。此外，动态促销管理和个性化推荐系统可提升营销效果，而实时库存预警和评价数据可视化则显著增强用户体验，为用户决策提供透明依据，全面提升平台竞争力与用户满意度。
光学涡旋Talbot阵列照明器的matlab模拟与仿真
本程序基于MATLAB 2022a版本，模拟了光学涡旋Talbot阵列照明器的功能。该技术结合了光学涡旋与Talbot效应，广泛应用于激光材料加工、光镊技术和显微成像等领域。通过核心算法实现光学涡旋（具有螺旋相位分布的光束）和Talbot效应（周期性结构自像重现）的模拟。程序运行结果无水印，展示了光学涡旋的拓扑荷特性及近场/远场Talbot效应的原理，为设计同轴或不同轴排列的光学涡旋阵列提供了理论支持。
华为仓颉语言初识：并发编程之线程的基本使用
本文详细介绍了仓颉语言中线程的基本使用，包括线程创建（通过`spawn`关键字）、线程名称设置、线程执行控制（使用`get`方法阻塞主线程以获取子线程结果）以及线程取消（通过`cancel()`方法）。文章还指出仓颉线程与Java等语言的差异，例如默认不提供线程名称。掌握这些内容有助于开发者高效处理并发任务，提升程序性能。
NLP助力非结构化文本抽取：实体关系提取实战
本文介绍了一套基于微博热帖的中文非结构化文本分析系统，通过爬虫代理采集数据，结合NLP技术实现实体识别、关系抽取及情感分析。核心技术包括爬虫模块、请求配置、页面采集和中文NLP处理，最终将数据结构化并保存为CSV文件或生成图谱。代码示例从基础正则规则到高级深度学习模型（如BERT-BiLSTM-CRF）逐步演进，适合初学者与进阶用户调试与扩展，展现了中文NLP在实际场景中的应用价值。
特征越多模型越好？这个AI领域的常识可能是错的
特征选择是机器学习中的"减肥秘方"，它能帮助模型去除冗余特征，提高性能并降低计算成本。本文深入浅出地介绍特征选择的概念、方法与实践技巧，带你掌握这门让AI模型更高效的"瘦身术"。
CUDA重大更新：原生Python可直接编写高性能GPU程序
NVIDIA在2025年GTC大会上宣布CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程，消除了Python开发者进入GPU加速领域的技术壁垒。这一突破通过重新设计CUDA开发模型，引入CUDA Core、cuPyNumeric、NVMath Python等核心组件，实现了Python与GPU加速的深度集成。开发者可直接用Python语法进行高性能并行计算，显著降低门槛，扩展CUDA生态，推动人工智能、科学计算等领域创新。此更新标志着CUDA向更包容的语言生态系统转型，未来还将支持Rust、Julia等语言。
深度实操：京东商品详情API接入全流程与技术要点剖析
京东商品详情API接口用于获取商品基础信息（标题、价格、库存状态、用户评价等），支持单个或多个商品查询。适用于商品列表展示、竞品分析、价格监控、库存管理、营销活动和数据分析等场景。通过发送HTTP请求（GET/POST）调用接口，服务器返回JSON格式数据，可使用Python等语言解析处理。示例代码中展示了如何用requests库调用API并获取商品详情。
淘宝天猫店铺商品API接口全方位接入指南
本攻略介绍淘宝天猫店铺商品API接口的使用方法，涵盖接口概述、请求方式、参数说明及响应数据等内容。核心接口如`tb.items.onsale.get`和`tb.items.inventory.get`，支持获取出售中或库存商品信息，采用HTTP POST请求，返回JSON格式数据。通用参数包括`app_key`、`timestamp`等，业务参数涉及`seller_nick`、分页设置等。响应数据包含商品ID、标题、价格、图片URL等关键信息，助力开发者高效整合与分析店铺商品数据，并提供Python请求示例方便实践。
华为仓颉语言初识：结构体struct和类class的异同
华为仓颉语言是一种基于鸿蒙系统的新型编程语言，结合了Java和C的特点，支持与ArkTs互相调用，提升应用性能。本文详细对比了仓颉语言中结构体（struct）和类（class）的区别：struct不支持继承，赋值时为值传递；而class支持单继承、多实现，赋值时为引用传递。两者均支持构造函数及成员访问修饰符，但struct新增internal修饰符限制包内访问。开发者需根据实际需求选择合适的使用场景。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践，包括数据采集平台化、稳定性建设，以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构，通过自优化服务解决小文件问题，提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合，打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
多模态RAG实战指南：完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案，通过模态特定处理与后期融合技术，在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块，有效保留结构和关系信息。相比传统方法，该方案显著提升了复杂查询的检索精度（+23%），并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比，为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
用深度学习提升DOM解析——自动提取页面关键区块
本文介绍了一次二手车数据爬虫事故的解决过程，从传统XPath方案失效到结合深度学习语义提取的成功实践。面对懂车帝平台的前端异步渲染和复杂DOM结构，通过Playwright动态渲染、代理IP隐藏身份，以及BERT模型对HTML块级语义识别，实现了稳定高效的字段提取。此方法抗结构变化能力强，适用于复杂网页数据采集，如二手车、新闻等领域。架构演进从静态爬虫到动态爬虫再到语义解析，显著提升效率与稳定性。
DataWorks x 婚礼纪：智能一站式数据开发治理平台让千万新人的幸福时刻“数智化”
婚礼纪是杭州火烧云科技推出的结婚服务平台，覆盖婚宴酒店、婚纱摄影等全产业链，年服务超2000万对新人。为应对海量数据处理挑战，婚礼纪选择阿里云DataWorks作为一站式大数据开发治理平台，解决数据血缘不清、指标口径混乱等问题。通过湖仓一体架构与全链路数据治理，实现多源异构数据高效整合，支撑精准营销、交易风控等核心场景。DataWorks新版数据开发Data Studio大幅提升开发效率，Copilot智能助手优化SQL代码生成与测试，助力婚礼纪构建数据驱动的结婚产业服务中枢。
80510次/秒，阿里云图计算引擎刷新全球纪录！
近日，LDBC公布最新SNB Interactive基准测试结果，阿里云开源的GraphScope Flex以超80,000 QPS打破历史纪录，性能较第二名提升1倍。作为首个开源的大规模图计算引擎，GraphScope在金融风控、网络安全等领域广泛应用。其通过全栈优化与自研GOpt框架，在声明式与命令式查询双场景全面领先，大幅提升了图查询性能，研究成果已被SIGMOD 2025收录。
拯救数据不平衡：imbalanced-learn库详解
当你的数据像翘翘板一样严重倾斜时，该如何挽救你的机器学习模型？本文详解imbalanced-learn库的四大绝招，帮你轻松应对数据不平衡问题，提升模型性能。
Python实现时间序列动量策略：波动率标准化让量化交易收益更平稳
时间序列动量策略（TSMOM）是一种基于资产价格趋势的量化交易方法，通过建立多头或空头头寸捕捉市场惯性。然而，传统TSMOM策略因风险敞口不稳定而面临收益波动问题。波动率调整技术通过动态调节头寸规模，维持恒定风险水平，优化了策略表现。本文系统分析了波动率调整TSMOM的原理、实施步骤及优势，强调其在现代量化投资中的重要地位，并探讨关键参数设定与实际应用考量，为投资者提供更平稳的风险管理体验。
HarmonyOS实战：高德地图定位功能完整流程详解
本文详细介绍了在鸿蒙系统中使用高德地图实现完整定位功能的流程。首先分析需求，包括权限申请、检查GPS状态、单次或多次定位选择以及定位失败处理。接着通过代码实现具体步骤：添加定位权限、申请用户权限、检查GPS开关状态、启动定位服务，并处理定位成功或失败的情况。若定位失败，可尝试获取历史定位信息或使用默认位置。最后总结指出，虽然定位功能基础简单，但完整的流程与细节处理才是关键。建议读者动手实践，掌握高德地图定位功能的使用。
构建智能AI记忆系统：多智能体系统记忆机制的设计与技术实现
本文探讨了多智能体系统中记忆机制的设计与实现，提出构建精细化记忆体系以模拟人类认知过程。文章分析了上下文窗口限制的技术挑战，并介绍了四种记忆类型：即时工作记忆、情节记忆、程序性记忆和语义知识系统。通过基于文件的工作上下文记忆、模型上下文协议的数据库集成以及RAG系统等技术方案，满足不同记忆需求。此外，高级技术如动态示例选择、记忆蒸馏和冲突解决机制进一步提升系统智能化水平。总结指出，这些技术推动智能体向更接近人类认知的复杂记忆处理机制发展，为人工智能开辟新路径。
大型多模态推理模型技术演进综述：从模块化架构到原生推理能力的综合分析
该研究系统梳理了大型多模态推理模型（LMRMs）的技术发展，从早期模块化架构到统一的语言中心框架，提出原生LMRMs（N-LMRMs）的前沿概念。论文划分三个技术演进阶段及一个前瞻性范式，深入探讨关键挑战与评估基准，为构建复杂动态环境中的稳健AI系统提供理论框架。未来方向聚焦全模态泛化、深度推理与智能体行为，推动跨模态融合与自主交互能力的发展。
火热邀测！DataWorks数据集成支持大模型AI处理
阿里云DataWorks数据集成新增大模型AI处理功能，支持在数据同步中无缝调用通义千问等AI模型，实现文本翻译、情感分析、摘要生成等功能。适用于电商客服、智能汽车、供应链、医疗、金融、法律及教育等多个场景，大幅提升数据处理效率与洞察深度。用户可通过自然语言配置，快速完成高级数据分析与处理，无需额外部署调试。立即申请测试资格，体验智能化数据处理！
HarmonyOS实战：Tab顶部滑动悬停功能实现
在鸿蒙开发中，实现Scroll嵌套List列表滑动时顶部悬停的效果是一个常见需求。本文详细介绍了如何通过布局和事件处理来实现这一功能。首先，使用Scroll嵌套List和Tab布局来构建基础页面。然后，通过设置nestedScroll属性为NestedScrollMode.PARENT_FIRST，确保外层Scroll优先滑动。接着，通过监听List和Scroll的滑动事件，处理滑动冲突，确保在特定条件下Scroll停止滑动，将滑动事件交给List处理。最终，实现了在上下滑动时优先让Scroll滑动的效果，并提供了扩展思路，如优先让List滑动等。
体育直播网站如何实现实时数据
体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。
HarmonyOS实战: 城市选择功能的快速实现
本文详细介绍了在开发城市选择功能时，如何处理城市列表中的多音字、按字母顺序排列城市以及将首字母相同的城市分组的技术实现。首先，通过使用pinyin4js库处理多音字，确保每个城市名称的首字母正确。接着，利用Intl.Collator对城市数据进行字母排序。最后，通过遍历和条件判断，将首字母相同的城市分组，并使用ListItemGroup和sticky功能在UI中展示分组结果。文章强调了分组处理的复杂性，并鼓励读者动手实践以加深理解。
Git仓库创建与代码上传指南
本教程介绍了将本地项目推送到远程Git仓库的完整流程，包括初始化本地仓库、添加和提交文件、创建远程仓库、关联远程地址及推送代码。同时，还提供了`.gitignore`配置、分支管理等可选步骤，并针对常见问题（如认证失败、分支不匹配、大文件处理及推送冲突）给出了解决方案。适合初学者快速上手Git版本控制。
Kubernetes上的爬虫排队术——任务调度与弹性扩缩容实战
本教程介绍如何在 Kubernetes 上构建可扩展的爬虫系统，解决传统单机爬虫瓶颈。核心内容包括：使用 Docker 打包爬虫任务、RabbitMQ 实现任务队列、爬虫代理防限制、随机 User-Agent 模拟请求，以及通过 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现根据任务压力自动扩缩容。适合需要处理大规模网页采集的开发者学习与实践。
HarmonyOS实战：高德地图自定义定位图标展示
本文详细介绍了在鸿蒙系统中实现地图定位功能的开发流程与注意事项。首先，开发者需要申请两个必要的定位权限，并确保用户手动开启系统设置中的位置权限。接着，通过高德定位获取用户位置信息，并使用自定义图标替代默认的定位箭头。文章特别强调了经纬度数据必须为float类型，否则可能导致定位不准确。此外，还需检查系统的GPS定位按钮是否开启，以确保定位功能正常使用。通过本文的指导，开发者可以避免常见的定位问题，顺利完成地图定位功能的开发。
解读 Python 3.14：模板字符串、惰性类型、Zstd压缩等7大核心功能升级
Python 3.14 引入了七大核心技术特性，大幅提升开发效率与应用安全性。其中包括：t-strings（PEP 750）提供更安全灵活的字符串处理；类型注解惰性求值（PEP 649）优化启动性能；外部调试器API标准化（PEP 768）增强调试体验；原生支持Zstandard压缩算法（PEP 784）提高效率；REPL交互环境升级更友好；UUID模块扩展支持新标准并优化性能；finally块语义强化（PEP 765）确保资源清理可靠性。这些改进使Python在后端开发、数据科学等领域更具竞争力。
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。
