要对接淘宝/天猫官方商品或订单API，需先注册淘宝开放平台账号，创建应用获取App Key和App Secret。之后，详细阅读API文档，了解接口功能及权限要求，编写认证、构建请求、发送请求和处理响应的代码。最后，在沙箱环境中测试与调试，确保API调用的正确性和稳定性。

当医生“上云端”：AI让远程医疗诊断更懂人心

2025云栖大会阿里云AI搜索专场上，发布了年度AI搜索技术与产品升级成果，推出Agentic Search架构创新与云原生引擎技术突破，实现从“信息匹配”到“智能问题解决”的跨越，支持多模态检索、百亿向量处理，助力企业降本增效，推动搜索迈向主动服务新时代。

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。

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

京东图片搜索API（拍立淘）基于图像识别技术，支持通过图片或URL搜索相似商品，提供多维度筛选与商品详情提取功能，广泛应用于商品检索场景。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。

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。

Python爬取招标信息并生成可视化分析报告

随着中国医药制造业的蓬勃发展，中国已跃居全球第二大医药市场。随着监管政策的深入实施，市场对医药企业在生产、运营、管理等方面提出了更为严苛的要求。2025年政府工作报告明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。

VIN码（车辆识别号码）是由17位字母和数字组成的全球唯一编码，相当于汽车的“身份证”。通过解析VIN码，可获取品牌、车系、生产年份等关键信息。探数API平台的VIN码查询API（标准版），只需输入VIN码即可返回完整车辆配置信息。 该API适用于多种场景：电商平台可自动填充商品详情，提升准确性；维修行业能精准匹配零件与诊断需求；二手车市场则增强交易透明度与安全性。其调用流程简单，包括准备VIN码、构造请求、处理响应及异常处理。 VIN码不仅是查询工具，更是连接制造、销售、维修、保险等环节的纽带。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

数据驱动智能，智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能

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。

智能互联，未来在手：解读可穿戴设备与物联网的深度融合

本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

DeepSeek 模型云上部署评测：零门槛实现智能升级

Ollama是一个开源平台，用于本地部署和管理大型语言模型（LLMs），简化了模型的训练、部署与监控过程，并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行，如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置，Ollama提供了灵活的环境变量设置，以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI，一个自托管且功能丰富的Web界面，用户可以更便捷地管理和使用这些大模型，即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外，通过配置特定环境变量，解决了国内访问限制的问题，例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真，适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行，展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣（目标方向性、障碍物距离、速度一致性），实时调整机器人运动参数，确保安全避障并接近目标。

AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_Georegistered_Radiance_Data 是在 ImPACT-PM 飞行活动中获取的 AirMSPI 第6版椭球投影地理坐标辐射度产品。该数据包含云、气溶胶和地球表面的多角度、多光谱及偏振信息，涵盖8个波长（355至935纳米），并提供辐照度、时间、角度等参数。特别适用于大气颗粒物研究和遥感应用。数据格式为 HDF-EOS-5，采集时间为2016年7月5日至8日。

面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向：Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能，支持大规模模型训练，满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战，自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速，优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心，支持虚拟化、存储与网络资源池化，提升资源利用率和稳定性，未来将扩展至2*800G带宽，全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。

拼多多商品详情API（pdd.goods.detail.get）支持通过商品ID获取商品标题、价格、销量、图片、库存及评价等详细信息，适用于电商数据分析、竞品监控与价格策略优化，返回标准JSON格式，便于集成开发。

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。

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。

本文探讨 Java 大数据在智能医疗影像压缩与传输中的关键技术应用，分析其如何解决医疗影像数据存储、传输与压缩三大难题，并结合实际案例展示技术落地效果。

这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。

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。

大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！

可穿戴设备在运动领域的应用：科技让运动更智能

DStream 是 Apache Spark Streaming 的核心抽象，表示连续数据流。它从 Kafka、Flume 等接收数据，分为小批量（RDD），进行转换处理后输出到存储系统，并通过 RDD 容错机制保证可靠性。示例代码展示了从套接字接收数据并统计单词频率的过程。