使用 BAML 模糊解析改进 LangChain 知识图谱提取：成功率从25%提升到99%
在构建基于知识图谱的检索增强生成（RAG）系统时，从非结构化数据中准确提取节点和关系是一大挑战，尤其在使用小型本地量化模型时表现更差。本文对比了传统 LangChain 提取框架的严格 JSON 解析限制，提出采用 BAML 的模糊解析策略，显著提升知识图谱提取成功率。实验表明，在相同条件下，BAML 将成功率从约 25% 提升至 99% 以上，为构建高效、稳定的 RAG 系统提供了有效解决方案。
如何获取sku详情信息
`item_sku`接口用于获取商品的SKU详细信息，支持通过商品ID和SKU ID查询。提供公共参数及请求参数说明，并包含请求和响应示例。支持多种开发语言，如Curl、PHP、JAVA等，适用于电商应用开发。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升！阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
阿里云 PAI 团队、通义实验室联合中国科学院大学在 ICML 2025 发表论文，提出 ChunkFlow 方案，实现变长及超长序列数据的高效训练。该方案显著提升 Qwen 模型训练性能，端到端性能最高提升 4.53 倍，大幅降低 GPU 成本。
网页快照结构化处理方法笔记：以 Common Crawl 为例
本文介绍了如何利用 Common Crawl 项目获取历史网页快照，并通过 Python 实现快照下载、HTML 解析与结构化提取。结合爬虫代理和请求设置，帮助用户高效稳定地进行历史网页数据分析，适用于品牌追踪、内容对比等场景。
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理
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淘宝商品评论API接口全解析：从数据采集到情感分析
淘宝商品评论API是淘宝开放平台提供的数据服务，支持开发者获取商品的用户评论、评分、时间、多媒体信息等。接口具备筛选、分页和排序功能，适用于产品优化与市场分析。文章还附有Python调用示例，演示如何请求和解析评论数据。
淘宝API系列：淘宝商品详情接口详解
淘宝商品详情接口是淘宝开放平台的核心服务之一，支持开发者通过编程获取商品的标题、价格、销量、描述、图片、视频及SKU信息。广泛应用于电商数据分析、价格监控、竞品分析和自动化工具开发，助力企业提升运营效率与市场竞争力。
5倍加速！PAI-EAS在线服务优化：ResNet50模型推理性能调优指南
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。
Chonkie：面向大语言模型的轻量级文本分块处理库
Chonkie是一个专为大语言模型（LLM）应用场景设计的轻量级文本分块处理库，提供高效的文本分割和管理解决方案。该库采用最小依赖设计理念，特别适用于现实世界的自然语言处理管道。本文将详细介绍Chonkie的核心功能、设计理念以及五种主要的文本分块策略。
基于遗传优化算法的带时间窗多车辆路线规划matlab仿真
本程序基于遗传优化算法，实现带时间窗的多车辆路线规划，并通过MATLAB2022A仿真展示结果。输入节点坐标与时间窗信息后，算法输出最优路径规划方案。示例结果包含4条路线，覆盖所有节点并满足时间窗约束。核心代码包括初始化、适应度计算、交叉变异及局部搜索等环节，确保解的质量与可行性。遗传算法通过模拟自然进化过程，逐步优化种群个体，有效解决复杂约束条件下的路径规划问题。
淘宝天猫图片搜索商品接口（附代码示例）
拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL，在淘宝、天猫平台搜索相似商品，适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST（上传图片）或GET（图片URL）请求方式，返回JSON格式数据，包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情，参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等，默认返回20条。
深入研究：淘宝天猫商品评论接口详解
淘宝天猫商品评论接口是用于获取商品用户评价信息的RESTful API，支持电商数据分析、竞品调研等需求。通过HTTP请求返回JSONP格式数据，包含评论内容、评分、时间及用户信息等字段。数据结构中，`rateDetail.rateList`为评论列表，`paginator`提供分页信息如每页数量、总评论数和最后一页页码，适用于情感分析与市场研究等多个领域。
如何评估数据接口的稳定性和可靠性
评估数据接口（API）的稳定性和可靠性是保障系统运行的关键。本文从基础技术指标、场景化测试、长期监控及供应商评估四方面展开。技术指标涵盖响应时间、并发能力等；场景化测试包括负载、压力、容错与兼容性测试，确保复杂环境下的稳定性；长期监控通过实时指标、日志分析和历史数据复盘优化性能；供应商评估则关注资质、SLA与文档支持。建议建立常态化健康检查机制，确保API始终可靠。
提升长序列建模效率：Mamba+交叉注意力架构完整指南
本文探讨了Mamba架构中交叉注意力机制的集成方法，Mamba是一种基于选择性状态空间模型的新型序列建模架构，擅长处理长序列。通过引入交叉注意力，Mamba增强了多模态信息融合和条件生成能力。文章从理论基础、技术实现、性能分析及应用场景等方面，详细阐述了该混合架构的特点与前景，同时分析了其在计算效率、训练稳定性等方面的挑战，并展望了未来优化方向，如动态路由机制和多模态扩展，为高效序列建模提供了新思路。
【Java 程序员面试 + 学习指南】覆盖互联网一线大厂 Java 程序员所需面试知识点与技巧
本指南专为Java程序员准备互联网大厂面试而设，涵盖面试知识点与技巧两大部分。知识点包括Java基础（面向对象、集合框架、并发编程）、JVM（内存分区、回收机制、类加载机制）、数据库（MySQL、Redis）、开发框架（Spring、Spring Boot、MyBatis）及其他相关技术（计算机网络、操作系统）。面试技巧涉及简历撰写、项目经验阐述及答题策略，助你全面提升面试成功率。提供资源链接，支持深入学习。
介绍一下这只小水獭 —— Fluss Logo 背后的故事
Fluss是一款开源流存储项目，致力于为Lakehouse架构提供高效的实时数据层。其全新Logo以一只踏浪前行的小水獭为核心形象，象征流动性、适应性和友好性。水獭灵感源于“Fluss”德语中“河流”的含义，传递灵活与亲和力。经过30多版设计迭代，最终呈现动态活力的视觉效果。Fluss计划捐赠给Apache软件基金会，目前已开启孵化提案。社区还推出了系列周边礼品，欢迎加入钉钉群109135004351参与交流！
使用DataWorks PyODPS节点调用XGBoost算法
本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。
京东商品详情 API 接口全攻略：从入门到精通
京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务，用于获取商品详细信息。通过调用接口，开发者可获得商品属性、价格、库存、促销信息等数据，适用于电商应用、价格比较工具及数据分析平台等场景。支持GET/POST请求方式，参数包括API版本、密钥等。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用该接口，并获取JSON格式的返回数据，包含商品基本信息、价格、库存和用户评价等内容。
华为仓颉语言初识：并发编程之线程的基本使用
本文详细介绍了仓颉语言中线程的基本使用，包括线程创建（通过`spawn`关键字）、线程名称设置、线程执行控制（使用`get`方法阻塞主线程以获取子线程结果）以及线程取消（通过`cancel()`方法）。文章还指出仓颉线程与Java等语言的差异，例如默认不提供线程名称。掌握这些内容有助于开发者高效处理并发任务，提升程序性能。
解读 Python 3.14：模板字符串、惰性类型、Zstd压缩等7大核心功能升级
Python 3.14 引入了七大核心技术特性，大幅提升开发效率与应用安全性。其中包括：t-strings（PEP 750）提供更安全灵活的字符串处理；类型注解惰性求值（PEP 649）优化启动性能；外部调试器API标准化（PEP 768）增强调试体验；原生支持Zstandard压缩算法（PEP 784）提高效率；REPL交互环境升级更友好；UUID模块扩展支持新标准并优化性能；finally块语义强化（PEP 765）确保资源清理可靠性。这些改进使Python在后端开发、数据科学等领域更具竞争力。
HarmonyOS实战：自定义时间选择器
在鸿蒙开发中，官方提供的默认时间选择器可能无法满足特定需求。本文分享了自定义时间选择器的实现过程：通过 TextPicker 控件实现年月日及时分的选择，支持默认选中当前时间、精确到时分，并注意闰年计算与日期格式处理。代码中使用 Promise 处理耗时的日期计算，确保显示和逻辑正确。总结指出，尽管看似简单，但需关注时间计算、格式化等细节。快动手试试吧！
Serverless爬虫架构揭秘：动态IP、冷启动与成本优化
随着互联网数据采集需求的增长，传统爬虫架构因固定IP易封禁、资源浪费及扩展性差等问题逐渐显现。本文提出基于Serverless与代理IP技术的新一代爬虫方案，通过动态轮换IP、弹性调度任务等特性，显著提升启动效率、降低成本并增强并发能力。架构图与代码示例详细展示了其工作原理，性能对比数据显示采集成功率从71%提升至92%。行业案例表明，该方案在电商情报与价格对比平台中效果显著，未来有望成为主流趋势。
高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
本文深入解析了NumPy中的`einsum()`函数，从基础语法到高级应用全面展开。文章首先介绍了爱因斯坦求和约定的数学基础，解释了`einsum()`如何通过简洁的索引符号实现复杂的多维数组运算。
【SQL周周练】：利用行车轨迹分析犯罪分子作案地点
【SQL破案系列】第一篇： 如果监控摄像头拍下了很多车辆的行车轨迹，那么如何利用这些行车轨迹来分析车辆运行的特征，是不是能够分析出犯罪分子“踩点”的位置
python做ocr卡证识别很简单
本示例展示了如何使用 `potencent` 库调用腾讯云 OCR 服务识别银行卡和身份证信息。代码中分别通过本地图片路径 (`img_path`) 和配置文件 (`potencent-config.toml`) 实现了银行卡和身份证的 OCR 识别，并输出结果。测试图片及结果显示了识别效果，需提前配置腾讯云的 `SECRET_ID` 和 `SECRET_KEY`。
小红书笔记评论API接口如何使用
小红书作为生活方式分享平台，评论是用户互动的核心形式。通过小红书笔记评论API接口，开发者可高效获取特定笔记下的评论数据（如内容、昵称、时间、点赞数等），用于舆情分析、用户反馈收集和市场调研。请求参数包括`note_id`、`page`、`page_size`、`timestamp`和`sign`，采用HTTP方式调用，返回JSON格式数据，为业务决策提供数据支持。
Perforated Backpropagation：神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
深度学习近年来在多个领域取得了显著进展，但其核心组件——人工神经元和反向传播算法自提出以来鲜有根本性突破。穿孔反向传播（Perforated Backpropagation）技术通过引入“树突”机制，模仿生物神经元的计算能力，实现了对传统神经元的增强。该技术利用基于协方差的损失函数训练树突节点，使其能够识别神经元分类中的异常模式，从而提升整体网络性能。实验表明，该方法不仅可提高模型精度（如BERT模型准确率提升3%-17%），还能实现高效模型压缩（参数减少44%而无性能损失）。这一革新为深度学习的基础构建模块带来了新的可能性，尤其适用于边缘设备和大规模模型优化场景。
DataWorks Copilot 集成Qwen3-235B-A22B混合推理模型，数据开发与分析效率再升级！
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
中国联通网络资源湖仓一体应用实践
本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲，介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%，同步延迟从3小时降至3分钟，存储成本降低50%，为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合，推动数字化升级。
新手博主狂喜！用SimpleMemory一键生成高逼格博客，访客量翻了5倍的秘密在这
`SimpleMemory Theme Extension` 是一款专为博客园设计的前端美化插件，基于 `SimpleMemory` 主题开发，功能强大且易用。使用前需在博客园后台开通 JS 权限，下载最新版插件（v2.1.4）后，按照步骤配置选项、皮肤和代码。将插件中的 CSS 代码粘贴至自定义样式，并添加基础配置脚本即可完成设置，实现美观的博客效果。更多高级参数将在后续教程中详解。
移动端数据抓取：Android App的TLS流量解密方案
本文介绍了一种通过TLS流量解密技术抓取知乎App热榜数据的方法。利用Charles Proxy解密HTTPS流量，分析App与服务器通信内容；结合Python Requests库模拟请求，配置特定请求头以绕过反爬机制。同时使用代理IP隐藏真实IP地址，确保抓取稳定。最终成功提取热榜标题、内容简介、链接等信息，为分析热点话题和用户趋势提供数据支持。此方法也可应用于其他Android App的数据采集，但需注意选择可靠的代理服务。
基于AES的遥感图像加密算法matlab仿真
本程序基于MATLAB 2022a实现，采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括：将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素，通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加密，随后进行解密并验证图像质量（如PSNR值）。实验结果展示了原图、加密图和解密图，分析了图像直方图、相关性及熵的变化，确保加密安全性与解密后图像质量。该方法适用于保护遥感图像中的敏感信息，在军事、环境监测等领域具有重要应用价值。
深入研究：京东店铺所有商品API详解
本文介绍了一款强大的工具——京东店铺所有商品API，它可以帮助用户批量获取指定京东店铺的商品详细信息。通过传入店铺ID，API可返回包括商品名称、价格、库存、销量等在内的多维度数据，响应格式为JSON。文章还提供了Python调用示例，利用`requests`库完成签名生成与数据请求，助力商家管理店铺、开发者构建应用及数据分析人员挖掘商业价值，极大提升电商运营效率。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求，采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构，实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计（ODS、DWD、DIM、ADS）及关键技术挑战的解决方法，如高QPS点查、数据乱序重写等。目前，该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景，并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
如何用大数据与机器学习挖掘瞪羚企业认定标准
本文探讨如何利用大数据与机器学习技术挖掘瞪羚企业认定标准。通过阿里云的大数据平台和政策宝资源整合能力，结合机器学习算法分析政策文本，提取关键信息，助力企业精准理解认定标准。文章对比了传统获取方式的局限性与新技术的优势，并以案例说明政策宝在申报中的作用，强调数据整合、模型选择及数据安全的重要性，为企业提供发展方向和政策支持。
AI鱼类识别技术原理及示例代码
本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。
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。
