PAI-Rec推荐平台针对实时特征有三个处理层次：1) 离线模拟反推历史请求时刻的实时特征；2) FeatureStore记录增量更新的实时特征，模型特征导出样本准确性达99%；3) 通过callback回调接口记录请求时刻的特征。各层次确保了实时特征的准确性和时效性。

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法，旨在降低OFDM信号的高峰均功率比（PAPR），以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证，核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码，最小化最大瞬时功率，同时约束信号重构误差，确保数据完整性。完整程序运行后无水印，展示优化后的PAPR性能提升效果。

1688快递费用API接口为企业和开发者提供自动化、高效化的快递费用查询服务，打破人工查询的繁琐局面。通过输入寄件与收件地址、商品重量、体积及选择快递公司等信息，接口精准计算费用并返回结果，支持中通、圆通等主流快递。输出内容包括快递费用、预估时效及附加费说明，助力电商精细化运营。Python示例代码展示了如何使用requests库发起POST请求并解析响应数据，实现费用查询自动化。

在电子商务和跨境交易蓬勃发展的背景下，第三方支付行业迎来爆发式增长，但也面临数据量激增、实时性瓶颈、高并发压力及成本效率失衡等挑战。富友支付通过引入MaxCompute、Hologres和DataWorks等技术，重构新一代数据仓库体系，实现高性能、高稳定性和降本增效，助力商户数字化经营，推动支付行业生态的可持续发展。

量子计算：揭示气候预测的未来

本文介绍了大数据集群的安装与配置，涵盖Hadoop、Zookeeper、Kafka和Flume等组件。主要内容包括： 1. **数据模拟** 2. **Hadoop安装部署**：详细描述了HDFS和YARN的配置，包括NameNode、ResourceManager的内存分配及集群启动脚本。 3. **Zookeeper安装**：解压、配置`zoo.cfg`文件，并创建myid文件 4. **Kafka安装**：设置Kafka环境变量、配置`server.properties` 5. **Flume安装**：配置Flume采集日志到Kafka，编写启动脚本进行测试。

随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。静态长效代理IP通过智能路由、动态IP池管理、加密技术、负载均衡及API集成等创新，提升数据传输速度与安全性。它在信息安全保护、访问控制、数据传输保护及网络监控等方面发挥重要作用，为各行业提供高效、安全的网络解决方案，应用前景广阔。

CURL库网页爬取：从错误处理到结果验证

B端产品经理根据其负责的产品类型和业务领域，细分为多个类别，如核心业务系统、通用服务系统、业务支撑系统、行业解决方案、商业产品、后台产品、数据产品和战略规划产品经理。每个类别有特定的职责和挑战，涵盖从构建企业核心流程系统到设计数据驱动工具，以及制定长期战略规划等不同方面。这些分类反映了他们在企业级产品开发中的独特角色和专业要求。

随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理的带宽受以下因素影响：1. 代理服务器硬件与安全机制；2. 使用人数，过多会导致带宽分担；3. IP质量，包括可用率、纯净度等；4. 并发数，高并发会分担带宽。选择HTTP代理时，需综合考虑服务商的性价比、IP质量和稳定性，以提升请求速度和安全性。

搜款网（VVIC）是知名服装批发平台，开发者可通过API获取商品列表数据，用于市场调研、数据分析等。API请求通常为HTTP GET，需申请权限并提供API Key。响应数据为JSON格式，包含商品基本信息。Python示例代码展示了如何发送请求和处理响应。使用API时需确保合法合规，注意错误处理和性能优化。

开发者可高效接入淘宝商品数据。若需特定场景的代码示例

在零售行业，干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂，每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展，销售的类目从几种到几十种，甚至到上百种，数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情，现在光是整理这些数据就够让人头疼了，更别说还要从中找出有用的信息，做成清晰易懂的报告。因为，面对这么庞大的数据量，我们真是遇到了前所未有的挑战。DataV Note作为一个智能分析文档，解决了我们的困境。

在网站服务器管理中，使用静态长效代理具有多重优势。其稳定性与持久性确保长时间稳定运行，简化网络管理，减少配置更改；能访问受限资源，提升工作效率，增强安全性与信息保护，优化网络营销策略，如SEO和关键词排名监测。静态代理是现代网络管理不可或缺的工具。

微店商品列表接口是微店API系列的一部分，帮助开发者获取店铺中的商品信息。首先需注册微店开发者账号并完成实名认证，选择合适的开发工具如PyCharm或VS Code，并确保熟悉HTTP协议和JSON格式。该接口支持GET/POST请求，主要参数包括店铺ID、页码、每页数量和商品状态等。响应数据为JSON格式，包含商品详细信息及状态码。Python示例代码展示了如何调用此接口。应用场景包括商品管理系统集成、数据分析、多平台数据同步及商品展示推广。

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。

随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求，指纹浏览器应运而生。它通过客户端信息唯一标识用户身份。搭配HTTP代理IP可增强安全性，具体表现为：1. 保护用户地址；2. 提高信息安全；3. 防止指纹检测；4. 增强网络安全。HTTP代理以其稳定性、安全性，在网络营销等领域发挥重要作用，二者结合为用户提供更强的隐私和安全保护。

很久前试用DataWorks，初版功能完善，通过提工单解决问题并学会日志分析。Copilot接入后，发现其SQL功能未严格遵循阿里云官方文档，修改的SQL不尽如人意，有待提升。整体而言，DataWorks功能强大、可定制化高、集成方便，在大数据处理方面表现出色。

大数据揭秘：从数据湖到数据仓库的全面解析

主动式智能导购AI助手构建解决方案评测

WebSocket 在实时体育比分网站中用于实时比分更新、动态赛事信息推送、交互式功能（如即时聊天和投票）、赛程提醒与推送通知、比分预测与数据分析，以及多平台支持。通过持久连接，服务器可即时推送比分变化、球员动态、比赛状态等信息，减少延迟并提升用户体验。同时，WebSocket 支持双向通信，使用户能实时互动，确保跨平台的实时数据同步。

京东按图搜索商品（拍立淘）API 接口（.jd.item_search_img）通过上传图片搜索京东平台上的相似商品，基于图像识别技术提供便捷的商品搜索方式。适用于电商平台展示、比价等场景。响应参数包括公共参数、商品信息及搜索结果相关参数，方便分页展示和了解整体搜索规模。Python 请求示例展示了如何使用该接口进行图片搜索。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

公司近期使用文本分析框架处理标书文件，主要采用无监督学习模型。当前版本展示堆积图与畸高排名，支持标书自助检测。未来将引入有监督学习，实现语义分析，并训练招投标领域的NLP模型，为产品化提供支持。

深入解析BeautifulSoup：从sohu.com视频页面提取关键信息的实战技巧

多模态数据信息提取解决方案评测

本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真，简化为喷水减温器和末级过热器组合，考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行，展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理，适用于优化锅炉效率。

本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。

本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。

PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

阿里云MaxCompute MaxFrame推出分布式Python计算服务MaxFrame评测活动，助力开发者高效完成大规模数据处理、可视化探索及ML/AI开发。活动时间为2024年12月17日至2025年1月31日，参与者需体验MaxFrame并发布评测文章，有机会赢取精美礼品。

本文介绍如何设计高效、安全且易用的item_search_shop API接口，用于微店商品检索和管理。关键需求包括数据完整性、高并发支持、安全性及易用性。开发者需在微店开放平台注册获取API凭证，并通过Access Token调用接口。接口支持一次性获取店铺所有商品信息，提供Python示例代码。注意事项涵盖凭证安全、异常处理和数据准确性。此API助力商家提升电商运营效率。

本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。

本次介绍EMR开源大数据平台2.0的最新特性，基于微服务架构，提供更稳定高效的服务。平台升级主要体现在智能化和Serverless两个方面。智能化功能利用大语言模型提升运维效率，推出一键诊断和根因分析，缩短问题定位时间。全托管弹性伸缩根据业务动态自动调整资源，提高资源利用率。即将推出的EMR on ACS产品形态支持离在线业务混部，进一步优化资源使用，帮助用户实现降本增效。

本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络（e1, e2）协同工作，结合遗传算法优化，提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果，验证了该方法的有效性。

本研究基于控制理论，建立了多级线性供应链模型，利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大，导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型，描述各节点订单量与库存水平的动态变化，采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本，展示了模型的有效性和可扩展性。