区块链在物流管理中的应用：让货物管理变得更智能

以下是使用 Python 调用速卖通商品列表接口（以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例）的代码示例。该示例包含准备基础参数、生成签名、发送请求和处理响应等关键步骤，并附有详细注释说明。代码展示了如何通过公共参数和业务参数构建请求，使用 HMAC-SHA256 加密生成签名，确保请求的安全性。最后，解析 JSON 响应并输出商品信息。此接口适用于商品监控、数据采集与分析及商品推荐等场景。注意需通过 OAuth2.0 获取 `access_token`，并根据官方文档调整参数和频率限制。

如何利用Java和Kotlin实现动态网页内容抓取

B端产品经理试用期考核指标涵盖了项目策划、用户需求理解、团队协作、技术能力、创新思维、项目管理、产品投放时间、产品质量、产品利润及基础服务接入等方面。这些指标通过自我评估和上级评估相结合的方式进行，分为优秀（5分）到不合格（1分）五个等级。具体内容包括制定合理项目计划、准确把握用户需求、有效沟通协调团队、掌握技术细节、提出创新方案等。实际案例展示了如何通过成功项目实施、解决业务痛点、优化产品功能等方式，全面评估产品经理的综合能力，确保其胜任后续工作任务。

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。

体育动画直播利用动画技术和实时数据，生动呈现比赛进程，增强观众参与感。篮球、足球及电竞赛事中，通过动画展示球员轨迹和比赛数据，使观众更直观了解比赛进展。熊猫比分推出的最新版体育动画直播产品，界面可高度定制，支持动画UI和品牌LOGO自定义，云传输技术确保比赛进度领先视频直播，极大提升用户体验。

开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件，GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息，并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板，通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析，并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后，您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。

在信息化时代，网络成为生活的重要部分，为保护个人信息安全，使用静态IP代理变得越来越普遍。本文介绍了五种实现静态IP代理的方法：租用服务、自建服务器、云服务、ISP提供及转发代理，帮助用户根据需求选择最合适的方式。

本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。

蓝光光盘因能提供高质量的视频和音频内容而备受青睐，但其使用上的局限性却不容忽视。相比之下，MKV作为一种广受支持的视频格式，与大多数播放设备和平台都能完美兼容，为用户带来了更大的便利性和灵活性。

本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外，还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码，以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例，如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容，读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。

本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景，随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码，发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径，而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令，帮助用户顺利迁移模型存储路径。

本文介绍如何使用Python实现一个简单的个人财务管理工具，包括记录支出和收入、生成财务报告和数据可视化等功能。通过命令行界面输入数据，计算总支出、总收入和净收入，并使用Matplotlib库进行数据可视化。

确保API对接过程中的数据安全至关重要。最佳实践包括：使用HTTPS协议、强化身份验证和授权、数据加密、输入验证、访问控制、限流限速、日志记录和监控、安全测试、数据脱敏、错误处理、API网关、Web应用程序防火墙（WAF）、审计和合规性。这些措施能有效提升API的安全性，保护数据免受恶意攻击和泄露风险。

本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。

RocketMQ消息重试次数和时间间隔可通过查看消费者和Broker日志、使用管理控制台的监控页面和消息查询功能，或通过分析消费者代码和RocketMQ客户端库代码等方式获取。日志中常有消费失败重试的明确记录，控制台可监控消费情况推断重试状态，代码分析则适合技术用户深入了解。

在使用Python的Selenium库进行网页爬虫开发时，翻页操作是常见需求。本文详细介绍如何通过Selenium实现翻页，包括定位翻页控件、执行翻页动作以及等待页面加载等关键步骤，并提供了基于“下一页”按钮和输入页码两种方式的具体示例代码。此外，还特别提醒开发者注意页面加载完全、动态内容加载及反爬机制等问题，确保爬虫稳定高效运行。

在数字化时代，API性能优化对于提升软件效率和用户体验至关重要。本文介绍了多种优化方法：配置优化包括调整JVM参数等；代码层面减少重复调用并批量操作数据库；池化技术如线程池和HTTP连接池能有效利用资源；数据库优化通过索引提高查询速度；异步处理则使主流程业务不受阻塞；缓存策略如Redis缓存减少数据库访问；可观测性工具如日志平台和APM帮助监控性能。综合运用这些方法，可根据业务需求持续调整优化，显著提升API性能及用户体验。

远程控制软件介绍

数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段。企业需要正视这一现象，通过完善数据治理体系、加强部门协作、采用先进技术手段等措施，逐步消除数据孤岛，实现数据的有效整合和利用。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

在数据治理中，标准化处理和确保数据的可溯源性是两个重要的方面。通过标准化处理，我们可以将复杂的数据转化为易于管理和分析的形式；通过确保数据的可溯源性，我们可以验证数据的准确性和可靠性。这两个方面共同构成了数据治理的基石，为数据分析和挖掘提供了有力的支持。因此，我们应该重视数据治理工作，不断完善和优化数据治理体系，以应对日益复杂的数据挑战。

本文介绍了2024云栖大会上，阿里云发布的年度AI搜索产品详情。

使用Python实现智能电子商务推荐系统：深度学习模型详解

TimeMOE是一种新型的时间序列预测基础模型，通过稀疏混合专家（MOE）设计，在提高模型能力的同时降低了计算成本。它可以在多种时间尺度上进行预测，并且经过大规模预训练，具备出色的泛化能力。TimeMOE不仅在准确性上超越了现有模型，还在计算效率和灵活性方面表现出色，适用于各种预测任务。该模型已扩展至数十亿参数，展现了时间序列领域的缩放定律。研究结果显示，TimeMOE在多个基准测试中显著优于其他模型，特别是在零样本学习场景下。

随着人工智能技术的飞速发展，从生成式人工智能（GenAI）到自主代理人工智能（Agentic AI）的演进，企业面临着构建 AI Native 应用的机遇与挑战。本文将深入探讨 AI 开发模式的转变、企业应用的挑战以及技术架构和开发工具的应用，旨在为读者提供一个全面的视角，以理解如何利用数据和模型驱动 AI Native 应用的发展。

淘宝关键词搜索商品列表API是淘宝开放平台的核心接口，支持通过关键词检索商品，适用于比价、选品、市场分析等场景。接口提供丰富的筛选与排序功能，返回结构化数据，含商品ID、标题、价格、销量等信息。开发者可使用Python调用，需注意频率限制与错误处理，建议先在沙箱环境测试。

本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务（如MLM、CLM、NSP等），多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势，以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程，帮助理解其高效性和广泛应用的原因。

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本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

科学界的“外挂”？AI正加速改变发现的方式！

本文系统分析ResNet50推理性能瓶颈，结合TensorRT加速、模型剪枝、批量推理及CUDA多流并行等技术，实现吞吐量提升56.7倍、延迟降低至22ms，同时优化GPU利用率与服务稳定性，提供完整的生产部署验证方案。

Python爬取招标信息并生成可视化分析报告

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。