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。
淘宝商品列表API接口攻略（附代码示例）
淘宝商品列表API接口用于获取淘宝商品信息，支持按关键词、类目、价格区间等条件查询，返回商品标题、价格、销量等数据。通过构造HTTP请求并解析JSON响应，可提取所需信息。示例代码展示了使用Python调用该API的流程，包括生成签名和请求参数配置，方便开发者快速上手。
HarmonyOS组件化项目搭建
本文详细讲解了HarmonyOS组件化项目搭建的全过程，帮助开发者实现一个组件化项目。首先介绍了项目创建的基本步骤，包括使用DevEco Studio创建工程和EmptyAbility模块。接着说明了公共库（Common组件）的创建与使用，通过添加静态库并配置依赖关系实现模块化管理。随后阐述了功能模块（如Login模块）的创建流程，采用共享库形式并完成依赖配置。最后重点介绍了模块间路由跳转的实现方法，利用HarmonyOS的router机制完成页面跳转，并通过定义全路径和ConstantRouter类实现跨模块调用。随着鸿蒙生态发展，学习相关技术将成为趋势。
RAG-MCP：基于检索增强生成的大模型工具选择优化框架
RAG-MCP是一种通过检索增强生成技术解决大型语言模型（LLM）工具选择困境的创新框架。它针对提示词膨胀和决策效率低的问题，利用语义检索动态筛选相关工具，显著减少提示词规模并提升准确率。本文深入解析其技术原理，包括外部工具索引构建、查询时检索处理等核心步骤，以及实验评估结果。RAG-MCP不仅优化了LLM的工具使用能力，还为AI代理的发展提供了重要支持，未来可在极端规模检索、多工具工作流等方面进一步探索。
1688商品详情API实战：Python调用全流程与数据解析技巧
本文介绍了1688电商平台的商品详情API接口，助力电商从业者高效获取商品信息。接口可返回商品基础属性、价格体系、库存状态、图片描述及商家详情等多维度数据，支持全球化语言设置。通过Python示例代码展示了如何调用该接口，帮助用户快速上手，适用于选品分析、市场研究等场景。
淘宝天猫商品评论API接口指南
淘宝天猫商品评论API接口助您高效获取评论数据。首先注册淘宝开放平台账号并完成实名认证，接着创建应用、申请权限（如“tmall.item.evaluate.get”），最后用编程语言调用API。该接口支持多样化数据（用户昵称、评分、追评等）、灵活筛选与分页功能，并依托淘宝技术确保实时性和稳定性，满足数据分析需求。
手把手教你调用京东商品详情 API：从申请到数据抓取全流程
京东商品详情API为电商从业者、分析师及开发者提供高效数据支持，助力优化业务与研究。该接口具备丰富数据（商品属性、价格、描述、图片、评价等）与灵活请求方式（GET/POST），满足多样化需求，是数字化时代电商应用开发与分析的有力工具。
引流器即服务（Drainer-as-a-Service）的兴起 | 了解引流器即服务（DaaS）
近期，X（原推特）平台遭遇一波账号接管攻击，多个知名账户被入侵以传播窃取加密货币的恶意内容。这些攻击主要依赖“加密货币引流器”及“引流器即服务”（DaaS）平台实施。DaaS提供现成脚本、智能合约等工具，帮助攻击者从受害者钱包中转移资产。2021年起，此类威胁逐渐兴起，但未引起足够关注。文章深入分析了DaaS运作模式及其影响，并以CLINKSINK恶意软件为例剖析具体攻击手法。为防范此类威胁，建议启用多因素认证（MFA），警惕社会工程学手段，使用硬件钱包提升安全性。DaaS因低门槛、高回报特点，可能吸引更多恶意参与者，需持续关注其演变趋势。
Quick BI 测评报告
Quick BI是阿里云推出的零代码可视化分析工具，适合个人开发者与小微团队使用。其核心优势在于轻量化启动（免费试用+按量付费）、多源接入（MySQL、MongoDB等）及敏捷分析能力（拖拽式仪表板）。实测显示，它支持智能CSV解析、语法高亮SQL编辑器和25+基础图表类型，具备图表联动交互功能。尽管缺少3D地图和自定义JS插件支持，但凭借低学习成本、OpenAPI扩展性以及移动端报表查看功能，Quick BI在个人项目展示、团队协作和轻量级数据分析中表现出色。不过，复杂计算需依赖SQL，移动端编辑和PDF导出存在局限性。
智能体Agent解析：用自然语言重构数据开发工作方式
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。
谁是AI搜索先锋？ Elastic先锋者招募令正式启动！
阿里云 x Elastic 携手推出“Elastic Pioneer”先锋者计划，开发者们可以通过贡献内容获取积分，赢取月度和年度奖励，包括 ElasticON 新加坡站门票及与技术大咖交流机会。
京东店铺所有商品 API 接口全攻略
京东店铺所有商品API接口为开发者提供获取指定店铺全部商品信息的服务，包括商品基本属性、详细描述及分类品牌等数据。支持通过店铺ID精准定位，实时更新商品状态，确保数据分析准确高效。接口采用严格安全机制，使用AppKey与AppSecret验证身份并签名请求，保障数据传输安全。示例中以Python实现请求流程，涵盖参数构造、签名生成及响应处理，助力开发者快速集成与应用。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。
小红书商品详情API接口（小红书API系列）
小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。
大数据AI一体化开发再加速：DataWorks 支持GPU类型资源
大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，公测可申请 100CU 计算资源解锁近实时高效查询体验
阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 推出 MaxQA（原 MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。现正式开启公测，公测期间可申请100CU（价值15000元）计算资源用于测试，欢迎广大开发者及企业用户参与，解锁高效查询体验！
海量日志接入 Elasticsearch Serverless 应用降本70%以上
本文将探讨在日志场景下，使用阿里云Elasticsearch Serverless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实现高达 70%以上的成本节约。
【技术产品】DS三剑客：DeepSeek、DataSophon、DolphineSchduler浅析
在大数据与云原生技术快速发展的时代，开源技术成为推动行业进步的重要力量。本文深入探讨了三个备受瞩目的开源产品组件：DeepSeek、DataSophon 和 DolphinScheduler。DeepSeek 是专注于自然语言处理的大语言模型，具备多模态交互和高效推理功能；DataSophon 是大数据云原生平台的智能管家，提供快速部署和智能化运维；DolphinScheduler 则是分布式任务调度系统，支持复杂工作流的编排与执行。三者分别在大语言模型、大数据管理和任务调度领域展现了强大的技术实力，并通过技术互补共同推动AI与大数据技术的深度融合。
亚马逊商品列表数据接口（亚马逊 API 系列）
亚马逊的商品列表数据接口为电商从业者、数据分析人员和开发者提供了宝贵的市场洞察。通过该接口，用户可以批量获取商品的关键信息，包括基本信息、价格、销售排名和库存状态等，助力市场分析、竞品研究和商品推荐。开发者需在亚马逊开发者中心注册并申请API权限，使用安全凭证进行认证，支持HTTP/HTTPS协议的GET和POST请求。Python示例展示了如何调用接口获取商品列表，并解析响应数据。应用场景涵盖市场趋势分析、竞品对比、个性化推荐及库存管理，帮助商家优化策略，提升竞争力。
亚马逊商品详情接口（亚马逊 API 系列）
亚马逊作为全球最大的电商平台之一，提供了丰富的商品资源。开发者和电商从业者可通过亚马逊商品详情接口获取商品的描述、价格、评论、排名等数据，对市场分析、竞品研究、价格监控及业务优化具有重要价值。接口基于MWS服务，支持HTTP/HTTPS协议，需注册并获得API权限。Python示例展示了如何使用mws库调用接口获取商品详情。应用场景包括价格监控、市场调研、智能选品、用户推荐和库存管理等，助力电商运营和决策。
【赵渝强老师】Spark的容错机制：检查点
Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘，以支持容错。当任务执行出错时，可以从检查点位置重新计算，减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤，并附有代码示例和视频讲解。
图机器学习调研洞察：PyG与DGL
图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。
数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
本文探讨了Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）在数据降维与压缩中的应用。KLE通过最优正交基函数系统分解随机过程，适用于高维随机场的降维；FFT则将时域信号转换为频域表示，擅长处理周期性信号。两者结合可实现多尺度数据分析，在气象、工程等领域有广泛应用。
华为、埃森哲都在用的培训法则：3大战场拆解与8家破局者图谱
但当企业竞争进入“深水区”，当AI技术以周为单位迭代时，堆砌知识量 → 标准化课件 → 单向灌输这套模式注定失效。真正的破局者在哪里？那些能将培训嵌入业务毛细血管，用真实项目倒逼能力跃迁，靠前沿技术直击行业痛点的机构，正在改写游戏规则。
深入剖析SVM核心机制：铰链损失函数的原理与代码实现
铰链损失（Hinge Loss）是支持向量机（SVM）中核心的损失函数，广泛应用于机器学习模型训练。其数学形式为 \( L(y, f(x)) = \max(0, 1 - y \cdot f(x)) \)，其中 \( y \) 是真实标签，\( f(x) \) 是预测输出。铰链损失具有凸性、非光滑性和稀疏性等特性，能够最大化分类边际并产生稀疏的支持向量，提高模型泛化能力。它在正确分类、边际内分类和错误分类三种情况下有不同的损失值，适用于线性可分问题且对异常值不敏感。铰链损失通过严格的边际要求和连续梯度信息，提供了高效的优化目标，适合构建鲁棒的分类模型。
B 端试用期考核指标
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。
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。
