本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题，被比喻为大模型的“USB 接口”，通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念，并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎，支持多模态数据处理与 AI 集成，结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。

Python爬虫如何应对网站的反爬加密策略？

阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。

碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构，解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题，显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验，还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。

Python 爬虫如何伪装 Referer？从随机生成到动态匹配

本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。

本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。

量子计算在金融模型中的应用：未来金融的“黑科技”

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

量子计算在密码学中的应用与挑战：解密未来的安全

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

区块链：版权保护的新利器

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

本文介绍了图像与视频特征提取技术在人工智能和计算机视觉中的应用，涵盖图像质量评分、人脸属性分析、年龄分析、图像多标签打标、图文视频动态分类打标、视频质量评分及视频分类打标。通过深度学习模型如CNN和RNN，这些技术能从海量数据中挖掘有价值信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等场景提供支持，提升分析精度与效率。

实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。

阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

智能语音助手的发展与未来：开启人机交互的新篇章

在电商平台的后台管理中，订单接口至关重要。本文介绍了如何获取商品订单接口及其作用，包括注册开发者账号、创建应用、申请API权限和调用接口获取订单及物流信息的详细步骤，并提供了Python示例代码。同时，强调了遵守平台规则、数据安全和接口维护的重要性。

智能家居：AI如何让我们的生活更便捷

本项目使用MATLAB2022A版本，对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能，主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程，加入反向学习机制及多种改进策略，以提升算法跳出局部最优的能力，增强全局搜索效率。

在1688上找一件代发商品需明确自身需求与定位，筛选可靠供应商，研究商品信息，利用精准搜索和平台推荐，关注活动，并与供应商充分沟通，确保合作顺畅。

拼多多 API 接口申请通过后，需按以下步骤测试：1. 仔细研读接口文档；2. 搭建测试环境，准备开发工具和模拟请求工具；3. 编写测试代码或使用测试工具；4. 设计测试用例，包括正常、异常和边界情况；5. 验证测试结果，检查返回值和错误处理；6. 记录和分析测试结果，确保 API 的稳定性和性能。

在深度学习和计算机视觉领域，数据增强是提升模型性能和泛化能力的关键技术。本文全面介绍了10个广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，帮助研究人员和开发者选择最适合需求的工具。这些库包括高性能的GPU加速解决方案（如Nvidia DALI）、灵活多功能的Albumentations和Imgaug，以及专注于特定框架的Kornia和Torchvision Transforms。通过详细比较各库的功能、特点和适用场景，本文为不同需求的用户提供丰富的选择，助力深度学习项目取得更好的效果。选择合适的数据增强库需考虑性能需求、任务类型、框架兼容性及易用性等因素。

小红书笔记详情API可获取笔记核心数据，适用于内容分析与竞品监测。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，包含笔记标题、互动数据及作者信息。文档提供Python请求示例，建议添加异常重试机制，助力品牌营销与用户行为分析。

本文介绍了如何使用Spring Boot 3、Jakarta Mail、MailHog及响应式编程技术构建高效的Java邮件发送系统，涵盖环境搭建、异步发送、模板渲染、测试与生产配置，以及性能优化方案，助你实现现代化邮件功能。

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

在开发和运维中，处理大量文件是常见需求，如备份配置、归档日志或构建部署包。手动复制粘贴已无法满足高效需求！Python 的 `shutil` 模块提供了强大的文件操作功能，支持单文件复制、目录树迁移及自动化任务构建。本文详解 `shutil.copy()` 基础用法与进阶技巧，如批量复制、自动路径检测、时间戳命名备份等，助你实现高效自动化。结合实战案例（如自动备份系统），让你的代码更专业！学习后，欢迎交流心得，一起精进 Python 技能。关注我，获取更多编程技巧与源码分享！

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

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。

在鸿蒙开发中，官方提供的默认时间选择器可能无法满足特定需求。本文分享了自定义时间选择器的实现过程：通过 TextPicker 控件实现年月日及时分的选择，支持默认选中当前时间、精确到时分，并注意闰年计算与日期格式处理。代码中使用 Promise 处理耗时的日期计算，确保显示和逻辑正确。总结指出，尽管看似简单，但需关注时间计算、格式化等细节。快动手试试吧！

京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。