DataWorks 数据集成
DataWorks 数据集成是一个稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,致力于提供在复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间高速稳定的数据移动及同步能力。
京东图片搜索商品拍立淘接口(JD.item_search_img)
拍立淘是阿里巴巴淘宝平台推出的基于图像识别技术的购物应用功能,旨在提升商品搜索效率与准确性。用户可通过上传图片快速找到相似商品。其核心接口item_search_img利用先进图像识别技术提取商品特征,并在数据库中匹配相似商品,返回包含商品ID、标题、价格等详细信息的结果列表,支持按价格、销量等多种方式排序,极大优化了用户的购物体验。
aliyun多模态数据信息提取方案评测
该页面设计布局合理,左右分区呈现文档与操作区域,实现了理论指导与实际操作的紧密结合,极大提升了部署流程的便捷性和效率。关键步骤提供详细提示,降低用户学习成本和操作难度,尤其适合初次使用者。信息整合方便对比,减少错误,增强用户体验。整体简洁明了,鼓励自主操作,适用于新手和技术人员,显著提高了部署任务的流畅性和成功率。不足之处在于多模态数据融合处理和跨平台兼容性有待优化。
陪玩系统安全问题 陪玩系统用户体验 陪玩系统功能 陪玩搜索功能优化 陪玩系统开发教程
陪玩系统的安全问题至关重要,涉及用户数据保护、支付安全和平台稳定性。关键措施包括多因子认证、支付接口加密、防止恶意脚本注入、DDoS攻击防护及数据加密。同时,优化用户体验也非常重要,如简化操作流程、提供互动功能和个性化服务。核心功能涵盖用户注册、陪玩师资料展示、智能匹配、实时通讯、支付结算等。开发时需综合考虑需求分析、技术选型、界面设计和功能实现,并进行充分测试与优化,确保系统稳定性和安全性。
LEC: 基于Transformer中间层隐藏状态的高效特征提取与内容安全分类方法
通过利用Transformer中间层的隐藏状态,研究提出了层增强分类(LEC)技术,该技术能够以极少的训练样本和参数实现高效的内容安全和提示注入攻击分类,显著提升了模型的性能,并验证了其跨架构和领域的泛化能力。
DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅
本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门,包含:Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等,同时,使用DataWorks Copilot体验智能数据开发,体验智能交互式数据探索之旅。
如何建立自己的体育直播平台-源码搭建全流程
随着在线观看体育赛事用户的爆发式增长,搭建专业体育直播应用成为趋势。利用如熊猫比分的全链路解决方案,创业者可快速启动平台。主要步骤包括前期技术准备(赛事API接口、服务器配置、域名选择、短信服务、云直播服务)、定制化(LOGO标识、功能测试与优化)及正式上线与运营(推广、持续更新、主播入驻)。此方案使创业者能高效进入体育市场,抓住机遇。
通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况
该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程,通过迭代选择、交叉和变异操作,提高染色体适应度,优化解的质量,同时保持种群多样性,避免局部最优。代码展示了算法的核心流程,包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤,并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。
2024FFA-分论坛-核心技术专场1
FFA2024核心技术专场由Apache Flink核心贡献者与来自阿里云智能、小红书、哔哩哔哩、Shopee、蚂蚁金服等公司的一线技术专家解析Flink技术动向与应用实践,重点探讨Flink的核心技术在实际生产环境中面临的挑战,以及如何通过最佳实践来进行扩展和改进。
Selenium和Pyppeteer有什么区别?
Selenium和Pyppeteer均为浏览器自动化工具,适用于网页测试与爬虫开发。Selenium需手动配置环境,支持多浏览器;Pyppeteer自动下载Chromium,仅支持Chrome,但配置简便、性能更优,适合Chrome特定需求的用户。Selenium则适合跨浏览器、跨平台的复杂场景。
FFA2024分论坛-核心技术
FFA 2024 核心技术专场由 Apache Flink 核心贡献者与来自阿里云智能、小红书、哔哩哔哩、蚂蚁金服、Shopee等公司的一线技术专家解析 Flink 技术动向与应用实践,重点探讨 Flink 的核心技术(如状态管理、容错机制、数据传输、大规模调度和核心算法等)在实际生产环境中面临的挑战,以及如何通过最佳实践来进行扩展和改进。
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文探讨了Transformer模型中变长输入序列的优化策略,旨在解决深度学习中常见的计算效率问题。文章首先介绍了批处理变长输入的技术挑战,特别是填充方法导致的资源浪费。随后,提出了多种优化技术,包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式,显著提升了模型的性能。实验结果显示,使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒,相比未优化版本提升了约2.5倍。
基于改进自适应分段线性近似(IAPLA)的微分方程数值解法研究: 从简单动力系统到混沌系统的应用分析
IAPLA方法为复杂动力系统的数值模拟提供了一个灵活、高效且易于实现的框架,在众多实际应用中可以作为现有数值求解器的有效替代方案。
GE Fanuc S2K系列 IC800SSI228RD2 控制器伺服电机
S2K系列控制器专为GE Fanuc的S系列和MTR系列伺服及步进电机优化设计,支持多种电源输入。步进控制器需115VAC单相电源,伺服控制器支持115/230VAC单相或230VAC三相电源,部分型号兼容460VAC。配套电机涵盖30W至5kW功率范围,采用不同安装配置,便于集成。所有伺服电机可选配24VDC保持制动器。S2K控制器可通过Motion Developer软件轻松配置和编程,满足不同用户需求。
如何确保 GE-PREDIX 平台数据的安全性和隐私性
GE-PREDIX平台的数据安全性和隐私性通过多重措施保障,包括数据加密、访问控制、安全审计等,确保数据在传输和存储过程中的安全性,同时遵守相关法律法规,保护用户隐私。
阿里云DataV“山海计划” x Epic Fab:“中国风AIGC”助力智慧城市建设
DataV“山海计划”根据中国城市规划特色,建立城市地块、建筑、道路等“城市要素知识库”,基于AI大模型技术生成更贴近“中国特色”的城市场景。基于DataV“山海计划”的UE引擎插件已经登陆Epic Fab,广大UE引擎开发者可以通过该插件免费体验城市历史悠久的广州场景三维资产。除了三维城市场景生成,DataV为智慧城市提供完整的数据看板解决方案,提供200+基础图表、支持API、MySQL、SQL Server、人大金仓、达梦等30+数据源,通过DataV与UE引擎,广大开发者可以低成本获得“智慧城市”开发方案,将更多精力放在满足用户业务需求上,从而提升智慧城市项目的交付质量。
DataWorks on EMR StarRocks,打造标准湖仓新范式
本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕(簌篱)在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用,详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台,提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案,结合StarRocks的高性能分析能力,帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理,满足复杂业务场景下的需求,提升数据处理和分析效率。
从零开始构建nlp情感分析模型!
本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤,可以实现一个简单而有效的情感分析模型。
12 种 Pandas 测试技巧,让数据处理少踩坑
本文介绍12种实用的Pandas测试技巧,涵盖数据工厂、模式校验、属性测试、快照比对、边界用例、随机控制、NA处理、索引验证、双实现对照、性能监控、I/O往返和Join检查,帮助开发者提前发现隐藏bug,提升数据处理代码的可靠性与可维护性。
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
MySQL 到 ClickHouse 明细分析链路改造:数据校验、补偿与延迟治理
蒋星熠Jaxonic,数据领域技术深耕者。擅长MySQL到ClickHouse链路改造,精通实时同步、数据校验与延迟治理,致力于构建高性能、高一致性的数据架构体系。
1688商品详情API技术深度解析:从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API(item_get接口)可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据,适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回,需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
京东商品数据获取新姿势:商品列表API参数全解析
京东商品列表API是京东开放平台的核心接口,支持开发者高效获取商品名称、价格、销量等信息,适用于电商分析、价格监控等场景。提供关键词搜索、分类筛选、价格区间、排序及分页功能,支持HTTPS请求,数据实时更新,单次可查询最多200个SKU,助力电商应用开发。
基于python的网上外卖订餐系统
本系统基于Python与Flask框架,结合MySQL数据库及Vue前端技术,实现了一个功能完善的网上订餐平台。系统涵盖餐品、订单、用户及评价管理模块,并深入研究订餐系统的商业模式、用户行为与服务质量。技术上采用HTML、PyCharm开发工具,支持移动端访问,助力餐饮业数字化转型。
基于python的汽车数据可视化、推荐及预测系统
本研究围绕汽车数据可视化、推荐及预测系统展开,结合大数据与人工智能技术,旨在提升用户体验与市场竞争力。内容涵盖研究背景、意义、相关技术如 Python、ECharts、协同过滤及随机森林回归等,探讨如何挖掘汽车数据价值,实现个性化推荐与智能预测,为汽车行业智能化发展提供支持。
GPU集群扩展:Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
Ray Serve与Celery对比:Ray Serve适用于低延迟、高并发的GPU推理服务,支持资源感知调度;Celery适合CPU密集型的离线批处理,具备成熟的任务队列机制。两者设计理念不同,适用场景各异,可根据任务类型灵活选型。
ODPS十五周年实录|构建 AI 时代的大数据基础设施
本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成,演讲信息如下: 张治国:阿里云智能集团技术研究员、阿里云智能计算平台事业部 ODPS-MaxCompute 负责人 活动:【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布
天猫商品详情API 数据解析(附代码)
天猫商品详情API(tmall.item_get)通过商品ID获取标题、价格、库存、图片、SKU等信息,支持高并发,适用于电商数据分析与价格策略优化。接口采用HTTP请求与JSON返回,需AppKey+签名认证。附Python请求示例,含签名验证与异常处理。前往体验:c0b.cc/R4rbK2
小红书笔记列表API数据解析(附代码)
本内容介绍如何利用小红书开放平台的笔记列表API,批量获取与关键词或用户相关的笔记数据,包括标题、封面图、互动数据等。接口支持按关键词分页查询及排序筛选,适用于内容聚合与用户分析。附Python示例代码,演示通过GET请求调用API的方法,并处理返回的JSON数据。
【赵渝强老师】Hadoop HDFS的快照
Hadoop HDFS快照是文件系统或目录在某一时刻的镜像,提供备份机制,适用于防止错误操作、备份数据、测试环境搭建及灾难恢复等场景。通过管理员命令可开启目录快照功能,并使用操作命令创建、删除、重命名快照。文章演示了具体操作步骤,包括创建两个快照并进行对比,展示了如何通过命令行和Web Console查看快照信息。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用,重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术,挖掘游客情感需求,进而优化景区服务。文章结合实际案例,展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力,为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时数据处理在工业互联网设备协同制造中的应用与挑战(222)
本文探讨了基于 Java 的大数据实时数据处理在工业互联网设备协同制造中的应用与挑战。文章分析了传统制造模式的局限性,介绍了工业互联网带来的机遇,并结合实际案例展示了 Java 在多源数据采集、实时处理及设备协同优化中的关键技术应用。同时,也深入讨论了数据安全、技术架构等挑战及应对策略。
[VLDB 2025]面向云计算平台的多模态慢查询根因排序
阿里云联合团队提出RCRank,用于云数据库慢查询根因分析。该方法通过多模态数据融合与神经网络模型,实现根因影响估计与排序,提升优化效率14%,被VLDB 2025接收。
[VLDB 2025]面向Flink集群巡检的交叉对比学习异常检测
阿里云与华东师范大学合作论文《Noise Matters: Cross Contrastive Learning for Flink Anomaly Detection》被VLDB 2025接收。该研究聚焦Flink集群热点机器异常检测,提出跨对比学习方法,结合先验知识优化模型训练,有效应对噪声数据干扰,提升检测准确率。该技术已应用于Flink集群智能巡检系统,助力运维风险预警。
深度剖析epub reader for mac:原理、兼容性与工程实现全解读
数字内容正重塑阅读方式,而EPUB作为开放电子书标准,在Mac平台的体验却参差不齐。本文从工程师视角解析EPUB文件结构、渲染机制与跨平台兼容难题,探讨为何同一EPUB文件在不同阅读器中呈现效果迥异,涉及字体、排版、目录、多媒体支持等技术细节,并结合用户反馈与开发实践,揭示提升EPUB阅读体验的关键路径。
电商程序猿开发实录:淘宝商品python(2)
本文分享了开发者在对接淘宝商品详情API过程中的真实经历,涵盖权限申请、签名验证、限流控制、数据解析及消息订阅等关键环节,提供了实用的Python代码示例,帮助开发者高效调用API,提升系统稳定性与数据处理能力。
PCA多变量离群点检测:Hotelling's T2与SPE方法原理及应用指南
主成分分析(PCA)是一种经典的无监督降维方法,广泛应用于多变量异常值检测。它通过压缩数据维度并保留主要信息,提升检测效率,同时支持可视化与可解释性分析。本文系统讲解基于PCA的异常检测原理,重点介绍霍特林T²统计量与SPE/DmodX方法,并结合葡萄酒与学生成绩数据集,演示连续变量与分类变量的实际建模过程。通过Python实现,展示如何识别并可视化异常样本,提升异常检测的准确性与理解深度。
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。