1688跨境属性接口系列是1688开放平台为满足跨境业务需求提供的API接口，核心接口1688.item_get用于查询商品的跨境属性，帮助开发者和商家获取关键信息，更好地开展跨境贸易。公共参数包括key、secret等，支持多种返回格式，默认json。Python示例代码展示了如何调用该接口获取海关编码、税率等信息。使用步骤包括注册、构建请求、发送请求和处理响应。

写歌词是充满魅力与挑战的创作活动。掌握灵感捕捉、主题明确、结构合理和语言生动等关键技巧至关重要。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化、歌词分析等功能，助你轻松创作出优秀的歌词作品，实现音乐梦想。

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战

Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度，但稳定性受内存限制。相比之下，Hive虽较慢，因使用MapReduce，其稳定性更高，对内存需求较小。在Shuffle方式上，Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上，Spark在处理速度和Shuffle上占优，Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。

有人说相关系数（correlation coefficient， r）和决定系数（coefficient of determination， R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？请听下文分解！

【朱颜不曾改，芳菲万户香。AIGC人物图片创作---InsCode Stable Diffusion 美图活动一期】

本文主要简要介绍Pytorch模型量化相关，并以ResNet18模型为例进行量化实践。

本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。

对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。 这要求风控系统一定要有实时性。

聊什么 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统.

AI也有“智商”吗？我们到底该用什么标准来评估它？

EMR AI 助手开启公测，通过合理利用 EMR AI 助手的各项功能，可以快速查询资源信息、唤起相关操作、诊断组件异常、获取技术支持等，能帮您提升运维效率和操作体验。

2025云栖大会阿里云AI搜索专场上，发布了年度AI搜索技术与产品升级成果，推出Agentic Search架构创新与云原生引擎技术突破，实现从“信息匹配”到“智能问题解决”的跨越，支持多模态检索、百亿向量处理，助力企业降本增效，推动搜索迈向主动服务新时代。

基于YOLOv8实现香烟品牌与规格（条装/单盒装）识别，采用“品牌+规格”组合为60类的复合类别方案，结合充足标注数据（每类300-500张）、数据增强与反例优化，进行端到端联合训练，提升模型在复杂场景下的检测与分类精度。

Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。

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。

Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理，支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，助力用户高效处理复杂数据分析任务。

Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。

从零开始搭建大数据平台：屌丝逆袭指南

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。

数据湖与数据仓库：初学者的指南

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和教育领域的 RAG 解决方案。

API 和 SDK 的区别在于：API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口，用于实现不同软件组件之间的通信；而 SDK 是一个全面的工具集合，包含 API、编译器、调试器、文档等，用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广，内容更丰富，更具体和具象化，适合复杂的开发需求；API 则更加抽象，侧重于功能的定义和调用方式。

【10月更文挑战第11天】

【8月更文第28天】RabbitMQ 是一个非常流行的消息队列中间件，它支持多种消息协议，并且可以轻松集成到各种系统中。随着应用的扩展，确保 RabbitMQ 在高负载环境下能够高效稳定地运行变得至关重要。本文将深入探讨如何通过配置、监控以及最佳实践来优化 RabbitMQ 的性能。

【8月更文第27天】随着人工智能技术的广泛应用，模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型，模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式，支持在不同框架之间交换训练好的模型，同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率，减少模型大小并加快推理速度。

Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战

开源与闭源AI模型各有利弊。开源促进创新、透明度和学习，但可能有安全风险和质量不一；闭源则保护IP、提供定制服务，但可能限制创新和透明度。混合策略，如基础开源加高级服务闭源，成为平衡点。选择取决于创新、产权、透明度和商业目标。

词云是文本数据可视化的工具，显示单词频率，直观、美观，适用于快速展示文本关键信息。 - 用途包括关键词展示、数据探索、报告演示、情感分析和教育。 - 使用`wordcloud`和`matplotlib`库生成词云，`wordcloud`负责生成，`matplotlib`负责显示。 - 示例代码展示了从简单词云到基于蒙版、颜色和关键词权重的复杂词云生成。 - 案例覆盖了中文分词（使用`jieba`库）、自定义颜色和关键词权重的词云。 - 代码示例包括读取文本、分词、设置词云参数、显示和保存图像。

IBM研究人员提出Tiny Time Mixers (TTM)，这是一个轻量级、基于mlp的TS模型，参数量小于1M，在M4数据集上表现优于大型SOTA模型，且具备优秀的零样本预测能力。TTM无注意力机制，利用TSMixer进行多级建模，自适应补丁和频率前缀调整等创新特性提升性能。预训练和微调阶段各有独特设计，预训练仅用单变量序列，微调时学习多变量依赖。TTM在某些任务中证明了小模型的优越性，且模型已开源。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

本文介绍了SQL中判断字符串是否包含子串的几种方法。`IN`函数判断元素是否完全等于给定元素组中的某项，而非包含关系。`INSTR`和`LOCATE`函数返回子串在字符串中首次出现的位置，用于检测是否存在子串。`SUBSTR`则用于提取字符串的子串。`LIKE`用于模糊匹配，常与通配符配合使用。注意`IN`并非用于判断子串包含。