借助淘宝拍立淘API，打造超便捷商品识别引擎
淘宝拍立淘API是基于图像识别技术的强大工具，允许开发者通过上传商品图片，在淘宝海量数据库中精准查找相关商品。它支持高精度识别、快速响应、丰富结果展示，并易于集成到各类应用中。用户只需上传图片，即可获取商品基本信息及链接，大幅提升搜索效率。该API采用严格安全机制保障数据隐私，同时提供Python等多语言支持，方便开发者调用。体验链接：c0b.cc/R4rbK2。
Hologres实时湖仓能力入门实践
本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。
shopee商品列表API接口获取步骤
虾皮（Shopee）商品列表 API 接口用于获取平台商品信息，支持按店铺 ID、类目、关键词等筛选条件查询商品数据，包括商品基本信息、图片、描述等。接口具备灵活性、数据丰富及分页机制等特点，满足电商数据分析与管理需求。示例代码展示了通过 Python 请求 API 获取某店铺商品列表的过程，包含请求头设置、参数定义及异常处理等功能，便于开发者快速上手使用。
京东图片搜索拍立淘 API 接口全攻略
京东图片搜索拍立淘 API 基于先进图像识别技术，支持通过上传图片、提供 URL 或拍摄实物搜索相似商品。依托机器学习与大数据，该接口精准匹配商品特征，覆盖广泛商品库，提供高效便捷的购物体验。其特点包括便捷搜索、精准匹配、智能推荐和广泛数据覆盖。示例代码展示如何使用 Python 调用接口，需根据实际文档调整参数与签名算法，确保请求安全性和准确性。
无头浏览器与请求签名技术
本文分享了在面对Cloudflare防护（如Amazon网站）时，如何通过无头浏览器、请求签名技术和爬虫代理IP实现数据采集的故障排查与改进方案。首先，介绍了从常规请求失败到引入Selenium无头浏览器的过程，解决了Cookie和User-Agent检测问题。接着，通过生成请求签名绕过二次验证，并利用代理IP规避访问风险。最后，提出了架构改进方案，包括无头浏览器集群化、签名算法优化、代理池管理和多层次容错机制，以提高系统的稳定性和扩展性。示例代码展示了如何设置代理、获取Cookie并生成签名，成功采集商品信息。
基于GARCH-Copula-CVaR模型的金融系统性风险溢出效应matlab模拟仿真
本程序基于GARCH-Copula-CVaR模型，使用MATLAB2022A仿真金融系统性风险溢出效应。核心功能包括计算违约点、资产价值波动率、信用溢价及其直方图等指标。GARCH模型用于描述资产收益波动性，Copula捕捉依赖结构，CVaR度量极端风险。完整代码无水印输出。 具体步骤：首先通过GARCH模型估计单个资产的波动性，再利用Copula方法构建多资产联合分布，最后应用CVaR评估系统性风险。程序展示了详细的运行结果和图表分析，适用于金融市场风险量化研究。
JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代，从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例，解析嵌套JSON数据，提取文献信息并转换为结构化表格，通过Graphviz制作技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化，提供完整实战案例。
Claude 3.7登顶webdev榜首，国内怎么使用Claude 3.7
Claude 3.7 登顶 Webdev 榜首,Claude 3.7 Sonnet 以 1363.7 分的竞技场评分位列榜首，远超第二名。相比前代，它在数学与编码能力上提升显著，尤其在代理编码测试中准确率达 62.3%，工具交互测试中达 81.2% 的 SOTA 表现。支持 128k Token 输入，上下文处理能力提升 16 倍，并引入扩展思考模式，大幅提升复杂任务解决效率。 Claude 3.7 是 Anthropic 推出的新一代 LLM，具备卓越的推理和编程能力。国内用户可参考特定指南注册使用。
工业零件不良率、残次率的智能数据分析和数字化管理
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
Elasticsearch：使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。
1688商品列表API接口详解
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。
1688 跨境属性 API 接口（1688API 系列）
1688跨境属性API助力跨境电商发展，提供商品目标市场适配、跨境物流、国际认证及语言文化属性等数据，支持HTTP GET/POST请求。开发者可通过商品ID、目标市场代码和语言参数精准获取信息，提升业务效率与精准度。示例代码展示了如何使用Python进行GET请求，获取商品跨境属性，确保数据准确可靠。
企业如何搭建技术支持体系？盘点三个需重点关注的方面
随着企业业务规模扩大，售后技术支持压力上升，构建高效专业的远程技术支持体系至关重要。向日葵技术支持方案从三个方面助力企业：1. 远控工具高效安全，提升客户体验；2. 自动化工单平台，优化需求流转；3. 客户信息管理，确保数据安全与追溯。向日葵凭借高效的产品设计、智能工单系统和完善的客户资料管理，帮助企业建立专业、可靠的售后服务体系。
小米基于 Apache Paimon 的流式湖仓实践
本文整理自Flink Forward Asia 2024流式湖仓专场分享，由计算平台软件研发工程师钟宇江主讲。内容涵盖三部分：1）背景介绍，分析当前实时湖仓架构（如Flink + Talos + Iceberg）的痛点，包括高成本、复杂性和存储冗余；2）基于Paimon构建近实时数据湖仓，介绍其LSM存储结构及应用场景，如Partial-Update和Streaming Upsert，显著降低计算和存储成本，简化架构；3）未来展望，探讨Paimon在流计算中的进一步应用及自动化维护服务的建设。
优质网络舆情监测系统大盘点
一款出色的网络舆情监测系统，不仅能够助力相关主体迅速捕捉舆情信息，有效应对危机，还能够助力其更好地把握舆论动态，维护自身形象。那么，市场上有哪些比较好的网络舆情监测系统呢？这里，本文有为各位整理了一些好用的舆情检测系统，以供各位参考！
MATLAB在风险管理中的应用：从VaR计算到压力测试
本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。
面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。
Transformer 学习小结（输出输入）
在模型处理中，输入文本需经预处理，包括分词、词汇表构建及填充（padding），并使用填充掩码避免无效计算。位置嵌入为Transformer提供顺序信息，编码器通过自注意力机制和前馈网络处理输入序列。输出处理中，解码器根据编码器输出生成目标序列，使用序列掩码防止信息泄露，逐步生成单词，并在测试阶段采用贪婪或束搜索优化输出。
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。
使用Selenium和ChromeDriver模拟用户操作：从表单填写到数据提交
简介：工程师小王和产品经理莉莉面临无人机市场调研投票数据获取难题，传统方法屡遭封禁。小王通过构建“隐身特工”装备——代理IP、随机UserAgent及有效Cookie，结合Python与Selenium技术，成功绕过问卷星的防刷票系统，实现自动化投票。最终，他们获得了看似真人投票的数据，展示了技术攻防的艺术。这段故事不仅是一场技术较量，更是对算法规则游戏的深刻思考。
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。
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。
ssm027学校运动会信息管理系统(文档+源码)_kaic
本文介绍了基于B/S结构的学校运动会信息管理系统开发过程。该系统采用JSP技术和MySQL数据库，确保了系统的安全性和稳定性。系统界面友好、操作简便，涵盖系统概述、分析、设计、数据库设计和测试等环节，实现了学校运动会信息管理的重要功能。经过测试，系统运行稳定，操作便捷，具备全面的功能、良好的可扩展性和维护性，有效提升了运动会信息管理的效率和准确性。关键词：学校运动会信息管理；B/S结构；JSP技术；MYSQL数据库。
ssm019社区文化宣传网站(文档+源码)_kaic
社区文化宣传网站采用JSP技术和Mysql数据库开发，旨在通过现代化技术手段提升社区文化的宣传效果。系统开发过程中，首先进行需求分析，明确主要功能，随后进行总体设计与详细设计，涵盖系统结构、数据结构、功能和安全设计等方面。系统详细设计包括前台首页、管理员及用户功能模块，确保操作简便、页面简洁，具备良好的可读性、实用性和扩展性。整个开发过程注重系统的稳定性和安全性，最终通过功能测试优化系统性能，为后续维护和类似系统开发提供参考。关键词：社区文化宣传网站、JSP技术、Mysql数据库。
虾皮（shopee）商品列表接口（虾皮API 系列）
虾皮（Shopee）是东南亚及台湾地区的知名电商平台，提供丰富的商品数据。通过其API接口，开发者可合法获取商品列表信息，包括商品ID、名称、价格等，支持按分类、关键词、价格范围等条件筛选。Python示例代码展示了如何使用API进行请求，并解析返回的JSON数据。应用场景涵盖市场调研、竞品分析、选品决策、价格监控及数据可视化，帮助电商从业者和分析师更好地理解市场动态，优化运营策略。
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。
产品经理-设计生命周期 - AxureMost
设计生命周期涵盖从概念构思到产品退役的全过程，分为概念与规划、设计与开发、测试与验证、市场推出、维护与优化及衰退与退役六个阶段。每个阶段有特定目标和挑战，确保产品始终围绕用户需求和市场动态调整，保持竞争力。设计团队需灵活应对各阶段任务，以实现产品的成功。
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（Neural ODEs）是深度学习领域的创新模型，将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法，涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性，适用于生成模型、时间序列分析等领域。
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构，融合了专家混合系统（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术，DeepSeekMoE在保持性能的同时，将计算开销降低了40%，显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色，具备广泛的应用前景，特别是在计算资源受限的场景下。
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。
知识蒸馏技术原理详解：从软标签到模型压缩的实现机制
**知识蒸馏**是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。
1688 商品评论接口系列（1688API）
1688商品评论接口助力电商数据分析与优化。通过该接口，开发者可获取指定商品的评论数据（如昵称、内容、评分等），支持情感分析和质量反馈收集。接口采用HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。Python示例代码展示如何调用接口并处理响应。应用场景包括商家产品优化、客户服务提升、市场调研及电商平台数据分析。
探究HTTP动态代理跟隧道代理的显著特点有哪些
随着科技发展，越来越多企业需要使用代理。HTTP动态代理基于短效动态IP，适合对IP数量和品质要求高的用户；隧道代理则以高匿名、便捷、多并发为特点，适用于自动切换IP的客户。选择时需根据实际需求决定，HTTP动态代理成本较低，而隧道代理更方便但价格较高。
解析HTTP代理服务器不稳定致使掉线的关键原因
随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理服务器掉线原因主要包括：1. 网络问题，如本地网络不稳定、路由复杂；2. 服务器质量差、IP资源不稳定；3. 用户配置错误、超时或请求频率异常；4. IP失效或协议不兼容。这些问题会影响连接稳定性。
LossVal：一种集成于损失函数的高效数据价值评估方法
LossVal是一种创新的机器学习方法，通过在损失函数中引入实例级权重，直接在训练过程中评估数据点的重要性，避免了传统方法中反复重训练模型的高计算成本。该方法适用于回归和分类任务，利用最优传输距离优化权重，确保模型更多地从高质量数据中学习。实验表明，LossVal在噪声样本检测和高价值数据点移除等任务上表现优异，具有更低的时间复杂度和更稳定的性能。论文及代码已开源，为数据价值评估提供了高效的新途径。
阿里云 EMR 发布托管弹性伸缩功能，支持自动调整集群大小，最高降本60%
阿里云开源大数据平台 E-MapReduce 重磅推出托管弹性伸缩功能，基于 EMR 托管弹性伸缩功能，您可以指定集群的最小和最大计算限制，EMR 会持续对与集群上运行的工作负载相关的关键指标进行采样，自动调整集群大小，以获得最佳性能和资源利用率。
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。
