MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。

在信息化时代，互联网不可或缺。使用HTTP动态代理IP时，快速排查故障至关重要。主要步骤包括：1. 检查代理IP有效性（Ping测试、HTTP请求测试）；2. 监控连接速度（延迟和带宽测试）；3. 分析错误信息（HTTP状态码、日志）；4. 检查代理设置（配置文件、协议支持）；5. 使用调试工具（Wireshark、浏览器开发者工具）；6. 咨询服务提供商；7. 检查网络环境（防火墙、ISP限制）；8. 逐步排查并记录变化。这些技巧能有效找出并解决问题。

人工智能与机器人的结合：智能化世界的未来

阿里云DataWorks是一款集数据集成、开发、分析与管理于一体的大数据平台，支持多种数据源无缝整合，提供可视化ETL工具和灵活的任务调度机制。其内置的安全体系和丰富的插件生态，确保了数据处理的高效性和安全性。通过实际测试，DataWorks展现了强大的计算能力和稳定性，适用于中小企业快速搭建稳定高效的BI系统。未来，DataWorks将继续优化功能，降低使用门槛，并推出更多灵活的定价方案，助力企业实现数据价值最大化。

TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种用于信息检索与数据挖掘的加权技术，通过评估词语在文档中的重要性来过滤常见词语，保留关键信息。本文介绍了TF-IDF的基本概念、公式及其在Python、NLTK、Sklearn和jieba中的实现方法，并讨论了其优缺点。TF-IWF是TF-IDF的优化版本，通过改进权重计算提高精度。

抖音商品详情SKU数据接口（Dy.item_sku）由抖音开放平台提供，用于获取商品详细信息，包括名称、价格、图片等。开发者需注册并获取权限，遵循API限制，通过商品ID调用接口，解析JSON格式返回数据。该接口广泛应用于商品展示、库存管理、订单处理及数据分析，助力提升工作效率和用户体验。使用时需遵守平台规则，确保数据安全。

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

阿里云大数据AI平台推出大模型后训练解决方案，通过全栈AI能力提供从算力到平台的一体化支撑，提升训练效率100%，适配多行业需求，打通大模型落地“最后一公里”。

闲鱼商品详情API（goodfish.item_get）通过商品ID获取标题、价格、描述、图片等信息，支持Python等多语言调用。本文提供Python请求示例，包含请求构造与数据处理方法。

阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。

科学界的“外挂”？AI正加速改变发现的方式！

DataLine 是一个开源数据分析工具，支持自然语言交互，可快速生成图表与报告。数据默认存储本地，保障隐私安全，兼容 Postgres、MySQL、Excel 等多种数据源。提供可视化仪表盘、触发器及知识库功能，支持 Windows、Mac、Linux 平台运行，并可通过 Docker 部署，适合企业使用。

本文系统介绍了主流Python AutoML库的技术特点与适用场景，涵盖AutoGluon、PyCaret、TPOT、Auto-sklearn、H2O AutoML及AutoKeras等工具，帮助开发者根据项目需求高效选择自动化机器学习方案。

本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。

别光知道存数据库了，数据建模才是王道！（入门指南+实战代码）

这是一份详尽的Java学习路线图，涵盖从入门到精通的全流程。基础阶段包括环境搭建、语法基础与面向对象编程；进阶阶段深入数据结构、算法、多线程及JVM原理；框架阶段学习Spring、MyBatis等工具；数据库阶段掌握SQL与NoSQL技术；前端阶段了解HTML、CSS及JavaScript框架；分布式与微服务阶段探讨容器化、服务注册与发现；最后通过项目实战提升性能优化与代码规范能力。资源地址：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，内置阿里巴巴15年大数据建设方法论，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。

智慧看护：可穿戴设备在老年护理中的技术探索

DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能，在较小参数规模下，显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。

本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

淘宝图片搜索接口（Taobao.item_search_img）允许开发者通过上传商品图片或提供图片地址，获取相似的淘宝商品列表。该接口基于深度学习和计算机视觉技术，支持注册账号、申请权限、构造请求参数、调用接口、解析响应数据等步骤。适用于电商平台购物体验提升、商家商品优化与推广、商品推荐系统和图片版权保护等场景。

Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能，支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重，适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析，帮助读者更好地理解和应用这一功能。

本文深入解析了企业级RAG全链路的关键技术、效果优化、性能优化及应用实践。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

在音乐世界里，歌词是触动人心的灵魂。本文介绍如何掌握写歌词的技巧，包括灵感捕捉、结构布局、语言运用等，并推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助你轻松创作动人心弦的歌词。

本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用，通过使用Transformer模型，实现了更智能的搜索功能，如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue，使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程，并展示了实际效果和待改进点。

在使用Python的Selenium库进行网页爬虫开发时，翻页操作是常见需求。本文详细介绍如何通过Selenium实现翻页，包括定位翻页控件、执行翻页动作以及等待页面加载等关键步骤，并提供了基于“下一页”按钮和输入页码两种方式的具体示例代码。此外，还特别提醒开发者注意页面加载完全、动态内容加载及反爬机制等问题，确保爬虫稳定高效运行。

大数据广泛应用于商业、金融、医疗和政府等多个领域。在商业上，它支持精准营销、客户细分及流失预测，并优化供应链管理；金融领域则利用大数据进行风险评估、市场预测及欺诈检测；医疗行业通过大数据预测疾病、提供个性化治疗；政府运用大数据进行城市规划和公共安全管理；工业领域则借助大数据进行设备维护、故障预测及质量控制。

京东开放平台商品详情API提供标准化接口，支持获取SPU/SKU信息，适用于价格监控、库存管理等场景。支持HTTPS与JSON格式，具备高效性与扩展性。

本文系统梳理了现代开发工具图谱，涵盖软件、硬件、AI等六大领域。软件开发部分对比了传统工具（如IntelliJ IDEA、SpringBoot）与新兴工具（如AI代码助手Cursor、边缘计算框架Workers），并列出国产替代方案（华为CodeArts、阿里OpenSumi）。硬件开发突出开源EDA工具KiCad和物联网OS Zephyr。AI领域对比了TensorFlow与JAX框架，推荐本地LLM工具Ollama。文章特别设置工具选型指南，针对不同场景推荐方案，如国产化需求建议PaddlePaddle

大数据& AI 产品技术月刊【2025年7月】，涵盖7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。

Apache InLong（应龙）是一站式、全场景海量数据集成框架，支持数据接入、同步与订阅，具备自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力。源自腾讯大数据团队，现为 Apache 顶级项目，广泛应用于广告、支付、社交等多个领域，助力企业构建高效数据分析与应用体系。

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。

文章摘要： 本文系统梳理Java并发编程核心知识点，助力2025年秋招面试。内容涵盖：1）基础概念，包括线程/进程区别、创建线程的3种方式（Thread/Runnable/Callable）、6种线程状态及转换；2）关键机制，对比sleep()与wait()的锁行为差异，解释start()而非run()启动线程的原因；3）工具类与典型应用场景。通过技术原理与代码示例结合的方式，帮助开发者深入理解并发模型、线程同步等核心问题，为高并发系统设计打下坚实基础。（150字）

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。

本文介绍了使用NET代码调用阿里云增值税发票识别API的实现方式。通过示例代码，详细展示了如何构造请求、设置签名以及发送HTTP请求的具体步骤。代码中涵盖了请求参数的处理、签名生成逻辑（如HMAC-SHA256算法）以及调用API后的结果处理。此外，还提供了运行结果的截图和参考文档链接，帮助开发者更好地理解和应用该接口。