量化合约系统开发架构入门
量化合约系统核心在于数据、策略、风控与执行四大模块的协同，构建从数据到决策再到执行的闭环工作流。强调可追溯、可复现与可观测性，避免常见误区如重回测轻验证、忽视数据质量或滞后风控。初学者应以MVP为起点，结合回测框架与实时风控实践，逐步迭代。详见相关入门与实战资料。
告别手动埋点！Android 无侵入式数据采集方案深度解析
传统的Android应用监控方案需要开发者在代码中手动添加埋点，不仅侵入性强、工作量大，还难以维护。本文深入探讨了基于字节码插桩技术的无侵入式数据采集方案，通过Gradle插件 + AGP API + ASM的技术组合，实现对应用性能、用户行为、网络请求等全方位监控，真正做到零侵入、易集成、高稳定。
竞品数据对比接口技术解析
竞品数据对比接口通过自动化采集与分析对手公开数据，助力企业优化策略。本文详解其设计原则、Python实现及优缺点，结合RESTful API与行业实践，提升决策效率与竞争力。
实时销售数据采集接口技术实现方案
本系统实现低延迟、高吞吐的实时销售数据采集，支持万级QPS并发写入，端到端延迟≤500ms，保障ACID事务与exactly-once交付，结合Kafka、Flink与Protobuf构建高效稳定的数据 pipeline。
重磅干货｜《AI时代数据治理白皮书》正式发布！
AI时代，数据质量决定智能上限。阿里巴巴Dataphin推出《AI时代数据治理白皮书》，提出“好数据×好知识=真智能”，详解面向AI的四层治理体系，揭示如何以高质量数据驱动智能化转型，助力企业构建核心竞争力。
【赵渝强老师】大数据日志采集引擎Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统，支持从多种数据源收集日志信息，并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成，通过Event封装数据，保障高效与可靠传输。