京东商品详情API提供商品SPU/SKU的完整信息，涵盖基础属性、价格、库存及促销等120+字段，支持HTTPS协议与JSON格式，适用于电商多场景。

闲鱼商品列表API（Goodfish.item_list）提供标准化数据接口，支持GET请求，返回商品标题、价格、图片、卖家信息等。适用于电商比价、数据分析，支持多语言调用，附Python示例代码，便于开发者快速集成。

本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。

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。

聚水潭作为中国领先的电商SaaS ERP服务商，致力于为88,400+客户提供全链路数字化解决方案。其核心ERP产品助力企业实现数据驱动的智能决策。为应对业务扩展带来的数据处理挑战，聚水潭采用MaxCompute近实时数仓Delta Table方案，有效提升数据新鲜度和计算效率，提效比例超200%，资源消耗显著降低。未来，聚水潭将进一步优化数据链路，结合MaxQA实现实时分析，赋能商家快速响应市场变化。

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导演、编剧、特效师都要失业？生成式AI正在悄悄重塑影视工业

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PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用，通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

小红书作为社交媒体平台，拥有海量优质笔记内容。为方便开发者获取笔记详情（如标题、正文、图片、点赞数等），可假设存在一个合规的 API 接口。该接口通过 note_id、timestamp 和 sign 等参数进行调用，采用 HTTP 请求方式，返回 JSON 或 XML 格式的响应数据。尽管小红书官方未正式开放 API，但此假设有助于理解其潜在应用场景，如内容分析与数据挖掘等。

抖音视频列表API接口简介：随着短视频发展，抖音成为全球重要平台，其视频数据对开发者、创作者和分析师意义重大。该API支持按关键词、分类等方式获取视频列表，通过HTTP请求（如GET）返回JSON格式数据，包含视频ID、播放量、作者信息等，助力构建推荐系统、分析趋势及挖掘用户行为，实现高效合法的数据利用。

本简介概述了搭建体育比分网站的全流程，涵盖需求分析、技术选型、开发步骤及部署上线。项目需实现实时比分展示、多赛事支持与历史数据查询等功能，采用前端（Vue/Next.js）+后端（Node.js/Python）架构，借助API数据源和WebSocket实现实时更新。开发包括数据模型设计、接口构建与页面实现，最终通过Docker部署上线，并优化性能以提升用户体验。

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

“工厂不再靠喊，靠5G调度！”——5G如何点燃智能制造的引擎

随着全球电商的兴起，淘宝成为海外用户青睐的购物平台，但语言、支付和物流等问题限制了其直接使用。CSSBuy 等淘宝代购系统应运而生，为海外用户提供便捷的购物体验。本文详细解析如何搭建类似系统，涵盖需求分析与功能模块设计。目标用户包括海外华人、留学生及外国消费者，核心功能涉及商品搜索、代购下单、支付集成、物流管理、客服售后及多语言支持等。系统模块包括用户管理、商品管理、购物车、订单管理、支付管理、物流管理、客服售后和多语言模块，全面满足海外用户的购物需求。

5G+智慧城市：让城市自己“思考”的时代来了！

阿里云Elasticsearch Serverless 8.17版本，深度融合无服务器架构与分层扩展能力，面向信息检索、向量搜索、语义分析等通用场景，提供全托管服务，在最新特性扩展、自动扩缩性能、资源成本优化等维度均有显著提升。

京东商品视频API简介：该API可基于京东商品ID获取商品视频信息，包括标题、描述、播放地址、缩略图及视频时长等，助力开发者和商家实现个性化展示与智能推荐。接口采用HTTP GET方式请求，返回JSON格式数据。示例代码展示了通过Python的requests库调用API并生成签名的过程，确保请求安全可靠。此API有助于提升电商应用的用户体验与竞争力。

当可穿戴设备遇上增强现实——技术与未来交响曲

本程序基于遗传优化算法实现多AGV栅格地图路径规划的MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。支持单个及多个AGV路径规划，输出路径结果与收敛曲线。核心程序代码完整，无水印。算法适用于现代工业与物流场景，通过模拟自然进化机制（选择、交叉、变异）解决复杂环境下的路径优化问题，有效提升效率并避免碰撞。适合学习研究多AGV系统路径规划技术。

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。

未来已至！可穿戴设备将如何改变我们的生活？

本程序基于分数Talbot效应，使用MATLAB（2013b版本）模拟与仿真光学涡旋阵列的生成，测试了正方形、旋转正方形和六边形三种阵列形状下的光学涡旋效果。分数Talbot效应是经典Talbot效应的推广，可精确控制衍射光场在任意距离处的重现，生成复杂光场分布，包括光学涡旋阵列。程序运行结果展示无水印，核心代码完整，适用于研究分数Talbot效应对光学涡旋的应用场景。

阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。

数据无罪，使用有度：从技术人角度谈数据伦理

京东商品详情API是京东开放平台为开发者提供的关键接口，支持通过编程方式获取商品详细信息，包括基本信息、描述、规格和用户评价等。该API数据全面、实时性强、稳定性高且灵活可定制，满足多场景需求。示例代码展示了如何用Python调用此API，帮助开发者快速集成京东商品数据到自身系统中，实现高效的商品数据分析与应用开发。体验链接：c0b.cc/R4rbK2 。

本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。

小红书作为当下热门的内容分享平台，涵盖时尚、美妆、旅游等领域，其笔记详情页数据对品牌方和市场研究者具有重要意义。通过数据采集接口，可获取标题、评论、点赞等信息，用于竞品分析、内容营销效果评估及趋势预测。例如，企业可通过分析用户兴趣优化产品策略，研究新兴消费趋势指导市场推广。文中还提供了Python请求示例，帮助开发者快速上手使用API接口。

微店作为电商热门平台，其商品列表数据接口为店铺运营提供了强大支持。通过该接口，开发者可高效获取商品关键数据，助力决策与业务拓展。接口通常采用 GET 或 POST 请求方式，需提供店铺 ID 等参数，返回 JSON 格式数据，包含商品名称、价格、库存等信息。示例代码展示了如何用 Python 调用接口并解析响应数据，帮助用户快速上手。

动态URL构建与HTTP请求的Kotlin实现

本内容介绍了阿里云PAI FeatureStore的功能与使用方法，涵盖离线和在线特征管理、实时特征视图、行为序列特征视图、FeatureStore SDK的多语言支持（如Go、Java、Python）、特征生产简化方案、FeatureDB存储特性（高性能、低成本、及时性）、训练样本导出以及自动化特征工程（如AutoFE）。同时提供了相关文档链接和技术细节，帮助用户高效构建和管理特征工程。适用于推荐系统、模型训练等场景。

本博客以实践为主，带领读者巩固上期关于“Markov决策过程”的核心概念。通过构建学生马尔可夫奖励模型、计算收获值与状态价值，进一步验证贝尔曼方程。详细介绍了转移概率、奖励值及策略概率的设置，并实现了均匀随机策略下的状态价值计算与最优策略的价值评估。结合代码实例，帮助读者深入理解强化学习理论。适合初学者实践与进阶学习。

量子计算：揭示计算复杂性的未来

在传统工业领域，我们通过引入DataV-Note平台，成功实现了企业智能数据分析与数字化管理的初步目标。这一平台不仅显著提升了数据处理的效率和准确性，还为我们的日常运营提供了更加科学、直观的决策支持。然而，这只是智能化转型的第一步。展望未来，我们期望能够进一步深化技术应用，推动企业管理向更高层次的智能化方向迈进。通过持续优化数据分析能力、完善数字化管理体系，我们致力于将企业的运营模式从传统的经验驱动转变为数据驱动，从而全面提升管理效能和市场竞争力，为企业创造更大的长期价值

1688是国内知名的批发采购平台，提供海量商品资源。开发者通过1688商品列表API可获取商品的名称、价格、销量等信息，支持构建电商数据分析工具、比价应用等。接口采用HTTP GET/POST请求，需提供关键词、页码、每页数量等必填参数，响应数据包含商品列表及总记录数。示例代码展示了如何使用Python进行请求和处理响应。供稿者：Taobaoapi2014。

向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习中一种重要的特征选择技术，通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留最具影响力的变量子集。其优势包括提升模型简洁性和性能，减少过拟合，降低计算复杂度。然而，该方法在高维特征空间中计算成本较高，且可能陷入局部最优解。适用于线性回归、逻辑回归等统计学习模型。