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。

HTTPS 通过“证书如身份证、密钥交换如临时暗号”的握手流程，实现身份认证与数据加密双重保障，确保通信安全可靠。

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。

淘宝图搜是基于图像识别的便捷购物工具，支持通过图片查找商品，省去手动输入关键词的麻烦。本文详解其功能、常见问题及解决方法，助你高效使用这一工具。

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。

本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。

穿越量子边界：量子计算的伦理与社会影响

淘宝订单相关API接口是电商自动化的核心工具，提供订单数据管理和物流追踪功能。开发者可通过HTTP协议调用，支持Python、Java等语言，响应JSON格式数据。主要功能包括：订单列表查询、订单详情获取和物流轨迹追踪。申请流程：注册账号（c0b.cc/R4rbK2），创建应用并生成App Key，申请所需接口权限如taobao.trades.sold.get、taobao.trade.fullinfo.get等。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

Ollama是一个开源平台，用于本地部署和管理大型语言模型（LLMs），简化了模型的训练、部署与监控过程，并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行，如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置，Ollama提供了灵活的环境变量设置，以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI，一个自托管且功能丰富的Web界面，用户可以更便捷地管理和使用这些大模型，即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外，通过配置特定环境变量，解决了国内访问限制的问题，例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。

1688作为国内领先的批发采购平台，提供了买家订单、订单物流及订单回传三大API接口，助力企业实现订单管理、物流跟踪和信息反馈的自动化。通过这些接口，企业可以获取订单详情、物流状态，并将处理结果回传至平台，提升运营效率。Python示例代码展示了如何使用这些接口进行数据交互，适用于电商内部管理、物流跟踪及数据分析等场景。

京东商品SKU价格接口（Jd.item_get）是京东开放平台提供的API，用于获取商品详细信息及价格。开发者需先注册账号、申请权限并获取密钥，随后通过HTTP请求调用API，传入商品ID等参数，返回JSON格式的商品信息，包括价格、原价等。接口支持GET/POST方式，适用于Python等语言的开发环境。

在电商平台的后台管理中，订单接口至关重要。本文介绍了如何获取商品订单接口及其作用，包括注册开发者账号、创建应用、申请API权限和调用接口获取订单及物流信息的详细步骤，并提供了Python示例代码。同时，强调了遵守平台规则、数据安全和接口维护的重要性。

本文主要介绍了如何利用阿里云的 OpenSearch 和 AI 搜索开放平台来构建一个无需编写代码就能完成的图片搜索功能。

本文详细探讨了分布式机器学习系统的发展现状与挑战，重点分析了数据并行、模型并行等核心训练范式，以及参数服务器、优化器等关键组件的设计与实现。文章还深入讨论了混合精度训练、梯度累积、ZeRO优化器等高级特性，旨在提供一套全面的技术解决方案，以应对超大规模模型训练中的计算、存储及通信挑战。

淘宝商品详情接口（Taobao.item_get）允许开发者通过HTTP GET方法获取淘宝商品的详细信息，包括商品ID、价格、库存等。请求需包含key、secret、num_iid等必选参数，支持缓存及多种返回格式。此接口广泛应用于电商数据分析、商品选品、价格监控等领域，提升商家运营效率。

Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。

“NoSuchFieldError”是Java中常见的运行时错误，通常由于访问不存在的类字段引起。解决方法包括：检查字段拼写、确保类路径正确、更新依赖库版本等。

跨域问题是指浏览器同源策略限制了不同域名之间的资源访问。解决方法包括：1. CORS（跨域资源共享）：服务器设置Access-Control-Allow-Origin响应头；2. JSONP：利用script标签不受同源策略限制的特点；3. 代理服务器：通过后端代理转发请求。

本文介绍了五个常用的电商平台获取店铺商品信息的 API 接口：淘宝、京东、1688、拼多多和慢慢买。每个接口的功能、使用方式及优势各不相同，涵盖商品详情、价格、销量、库存等信息，适用于商品分析、竞品分析、价格监控等场景，帮助商家提升业务效率和市场竞争力。

歌词是音乐的灵魂，优化其结构能让作品更加动人。掌握开头吸引人、主体结构清晰、情感递进自然及结尾余味悠长等技巧至关重要。同时，借助《妙笔生词智能写歌词软件》的多种AI功能，如智能写词、押韵优化等，可有效提升创作效率与质量，为你的歌词增添光彩。

本文将分两部分教大家如何在网页中实现一个RAG系统，本文聚焦于深度搜索功能。通过浏览器端本地执行模型，可实现文本相似度计算和问答匹配，无需依赖服务器。RAG搜索基于高维向量空间，即使不完全匹配也能找到意义相近的结果。文中详细介绍了如何构建知识库、初始化配置、向量存储及相似度计算，并展示了实际应用效果。适用于列表搜索、功能导航、文档查询及表单填写等多种场景。

【10月更文挑战第1天】随着信息技术的发展，投资者现在能够访问到前所未有的海量金融数据。本文将指导您如何利用Python来抓取当前股市行情的大数据，并通过分析这些数据为自己提供决策支持。我们将介绍从数据获取到处理、分析以及可视化整个流程的技术方法。

随着人工智能和大数据技术的发展，互联网算法在内容推荐、用户画像等领域日益重要，但也带来了安全风险和合规挑战。国家互联网信息办公室为此发布了《互联网算法备案管理规定》，要求具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者进行算法备案，以确保算法透明性和合规性，维护网络健康秩序。唯安创远AI合规专家将解析备案的必要性、流程及其对企业的影响，帮助企业顺利完成备案。

Polars 最新开发了 GPU 加速执行引擎，支持对超过 100GB 的数据进行交互式操作。本文详细介绍了 Polars 中 DataFrame（DF）的概念及其操作，包括筛选、数学运算和聚合函数等。Polars 提供了“急切”和“惰性”两种执行模式，后者通过延迟计算实现性能优化。启用 GPU 加速后，只需指定 GPU 作为执行引擎即可大幅提升处理速度。实验表明，GPU 加速比 CPU 上的懒惰执行快 74.78%，比急切执行快 77.38%。Polars 的查询优化器智能管理 CPU 和 GPU 之间的数据传输，简化了 GPU 数据处理。这一技术为大规模数据集处理带来了显著的性能提升。

WIN7共享打印机无法被WIN11连接，出现错误代码0x0000011b或0x00000709，可能是系统版本不兼容所致。本文提供多个轻量级修复工具，无需安装，双击即用，专为解决此类小问题设计，操作简单，适合普通用户快速修复打印机连接异常。

在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！

在开发和运维中，处理大量文件是常见需求，如备份配置、归档日志或构建部署包。手动复制粘贴已无法满足高效需求！Python 的 `shutil` 模块提供了强大的文件操作功能，支持单文件复制、目录树迁移及自动化任务构建。本文详解 `shutil.copy()` 基础用法与进阶技巧，如批量复制、自动路径检测、时间戳命名备份等，助你实现高效自动化。结合实战案例（如自动备份系统），让你的代码更专业！学习后，欢迎交流心得，一起精进 Python 技能。关注我，获取更多编程技巧与源码分享！