1688 商品列表 API 深度拆解：从参数配置到数据获取
1688 是重要的批发采购平台，其商品列表 API 接口为开发者、商家和数据分析人员提供批量获取商品基础信息（如名称、价格、销量等）的能力。该接口支持市场调研、竞品分析等场景，助力商业决策与效率提升。接口基于 HTTPS 协议，采用 GET 或 POST 请求方式，需提供通用参数（如 app_key、timestamp 等）和业务参数（如 category_id、page_no 等）。响应数据以 JSON 格式返回，包含商品详情及分页信息。
人工智能平台 PAI DistilQwen2.5-DS3-0324发布：知识蒸馏+快思考=更高效解决推理难题
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。
Dataphin测评：企业级数据中台的「智能中枢」与「治理引擎」
Dataphin是一款智能数据建设与治理平台，基于阿里巴巴OneData方法论，提供从数据采集、建模研发到资产治理、数据服务的全链路智能化能力。它帮助企业解决数据口径混乱、质量参差等问题，构建标准化、资产化、服务化的数据中台体系。本文通过详细的操作步骤，介绍了如何使用Dataphin进行离线数仓搭建，包括规划数仓、数据集成、数据处理、运维补数据及验证数据等环节。尽管平台功能强大，但在部署文档更新、新手友好度及基础功能完善性方面仍有提升空间。未来可引入SQL智能纠错、自然语言生成报告等功能，进一步增强用户体验与数据治理效率。
深入研究：1688 拍立淘图片搜索 API 详解
本文介绍了 1688 拍立淘图片搜索 API 的功能与使用方法。该 API 支持开发者通过上传图片，在 1688 平台上搜索相似商品，返回商品标题、价格、销量等信息，适用于电商数据分析和商品推荐等场景。文章详细说明了接口的请求方式（HTTP POST）、参数（如 app_key、timestamp、sign 和 image）及 JSON 响应格式。此外，提供了 Python 请求示例代码，涵盖图片 Base64 编码、签名生成、发送请求及响应处理等步骤，帮助开发者快速集成与调试。
Lalamove基于Flink实时湖仓演进之路
本文由货拉拉国际化技术部资深数据仓库工程师林海亮撰写，围绕Flink在实时数仓中的应用展开。文章首先介绍了Lalamove业务背景，随后分析了Flink在实时看板、数据服务API、数据监控及数据分析中的应用与挑战，如多数据中心、时区差异、上游改造频繁及高成本问题。接着阐述了实时数仓架构从无分层到引入Paimon湖仓的演进过程，解决了数据延迟、兼容性及资源消耗等问题。最后展望未来，提出基于Fluss+Paimon优化架构的方向，进一步提升性能与降低成本。
这插件太危险了！PDFParser自动扒取PDF每天躺赚300+的暴利搬运术
本文介绍了如何使用PHP提取PDF文档中的文字内容。为解决PDF文档“不可编辑”或“文本无法复制”的问题，推荐使用免费的PHP库——PDFParser。通过Composer安装后，可利用其简单强大的API解析PDF文件，提取文本内容。文章详细演示了获取PDF基本信息、全文内容、指定页内容及循环输出每页文本的方法，并附带中英文PDF示例，操作简便实用。
【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear
小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。 此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播 进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。 最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式 通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。
Flink Shuffle 技术演进之路
本文由阿里云智能Flink团队郭伟杰与哔哩哔哩蒋晓峰在Flink Forward Asia 2024上的分享整理而成，聚焦Flink Shuffle技术的演进与未来规划。内容涵盖低延迟的Pipelined Shuffle、高吞吐的Blocking Shuffle、流批一体的Hybrid Shuffle三大模式及其应用场景，并探讨了Flink与Apache Celeborn的整合、性能优化及长期发展路线图。通过Hybrid Shuffle等创新技术，Flink实现了资源调度灵活性与高性能的平衡，为流批一体化计算提供了强大支持。未来，社区将进一步优化Shuffle机制，提升系统智能化与易用性。
VideoMind：Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真
本程序基于免疫算法实现物流仓储点选址优化，并通过MATLAB 2022A仿真展示结果。核心代码包括收敛曲线绘制、最优派送路线规划及可视化。算法模拟生物免疫系统，通过多样性生成、亲和力评价、选择、克隆、变异和抑制机制，高效搜索最优解。解决了物流仓储点选址这一复杂多目标优化问题，显著提升物流效率与服务质量。附完整无水印运行结果图示。
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024
在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上，阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024！
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真
本程序基于BBO生物地理优化算法，实现三维空间路径规划的MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。通过起点与终点坐标输入，算法可生成避障最优路径，并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地，利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离，确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印，适用于科研与教学场景。
使用DataWorks Notebook实现智能图片标注，给你的图片加个“注释”
本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注，为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。
时间序列特征提取：18 种高效工具库及其应用分析
时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。
weixin030英语学习交流平台小程序+ssm(文档+源码)_kaic
本文介绍了英语学习交流平台小程序的开发全过程，包括系统分析、设计与实现。该小程序基于Java的SSM框架进行后端管理开发，使用MySQL作为数据库，并借助微信开发者工具确保系统稳定性。小程序设有管理员和用户两个角色，功能涵盖个人中心、每日打卡、学习计划、论坛交流等，具有操作简单、界面清晰、功能齐全的特点。通过技术可行性、经济可行性和操作可行性分析，证明了系统的实用性和高效性，为英语学习者提供了一个便捷的交流平台。
Python测试淘宝店铺所有商品接口的详细指南
本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口，涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例，帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据，适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全，确保应用的稳定性和合法性。
Featurewiz-Polars：基于XGBoost的高性能特征选择框架，一行代码搞定特征选择
Featurewiz是一个强大的特征选择库，提供高度自动化的特征选择、全面的特征工程功能，并实现了高效的mRMR算法。它已成为许多数据科学家的首选工具，拥有140多篇Google Scholar引用。最新版Featurewiz-Polars通过集成Polars引擎，在处理速度和大规模数据集处理能力上显著提升。
基于NURBS曲线的数据拟合算法matlab仿真
本程序基于NURBS曲线实现数据拟合，适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重，精确表示复杂形状，特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行，展示了T1至T7的测试结果，无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数，最小化误差函数E，确保迭代收敛，提供高质量的拟合效果。
反向海淘商业模式案例：Pandabuy VS Hoobuy VS CSSBUY 无货源淘宝微店代购系统搭建攻略
反向海淘是全球化下新兴的电商模式，满足海外消费者对中国高性价比商品的需求。Pandabuy、Hoobuy 和 CSSBUY 等平台整合供应链和物流资源，实现中国商品高效流通。本文分析这些平台商业模式，提供无货源代购系统搭建攻略及PHP代码示例，涵盖数据库连接、订单处理和商品查询等功能。随着市场需求增长、供应链优势、技术支持和政策利好，反向海淘前景广阔。
当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路
简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）
MOIRAI-MOE: 基于混合专家系统的大规模时间序列预测模型
MOIRAI 是 Salesforce 开发的早期时间序列基础模型，凭借出色的基准测试性能和开源的大规模预训练数据集 LOTSA 获得广泛关注。最新升级版本 MOIRAI-MOE 引入混合专家模型（Mixture of Experts, MOE），在模型性能上实现显著提升。本文深入分析 MOIRAI-MOE 的技术架构与实现机制，对比其与原版 MOIRAI 的差异，探讨 MOE 在提升预测准确率和处理频率变化问题上的作用，并展示其在分布内和零样本预测中的优异表现。实验结果显示，MOIRAI-MOE 以更少的激活参数量实现了更高的性能提升，成为时间序列预测领域的重要里程碑。
Java爬虫获取微店快递费用item_fee API接口数据实现
本文介绍如何使用Java开发爬虫程序，通过微店API接口获取商品快递费用（item_fee）数据。主要内容包括：微店API接口的使用方法、Java爬虫技术背景、需求分析和技术选型。具体实现步骤为：发送HTTP请求获取数据、解析JSON格式的响应并提取快递费用信息，最后将结果存储到本地文件中。文中还提供了完整的代码示例，并提醒开发者注意授权令牌、接口频率限制及数据合法性等问题。
速卖通商品列表接口（以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例）
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。
为什么要在网络设置静态代理ip？
随着科技和互联网的发展，越来越多企业需要使用代理服务器。设置静态代理IP可提高安全性、保护用户IP地址，实现地域性访问、缓存加速及负载均衡等优势。具体配置方法包括在Windows、macOS操作系统或浏览器中进行网络设置，输入代理服务器的地址和端口。通过合理设置代理IP，用户能更好地管理网络流量，提升隐私与性能。
为何使用长效静态IP会出现高延迟现象？
在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。
C 端试用期考核指标
本文详细介绍了C端产品经理试用期的考核指标，涵盖产品成功、开发效率、用户体验、市场研究、团队协作和创新能力等方面。考核方式包括自评、上级评估、同事评估、用户评估和项目评估。通过定量与定性相结合的方法，确保全面客观地评估产品经理的工作表现，并附有实际案例供参考。
五种被低估的非常规统计检验方法：数学原理剖析与多领域应用价值研究
本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。
DataWorks 稳定性保障全解析：深入监控与资源调配
DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。
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。
