开启云上 AIGC 动手实践，探索技术创意
面向 GenAI 时代，阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。
Headless Chrome 优化：减少内存占用与提速技巧
在数据驱动的时代，爬虫技术至关重要。本文聚焦 Headless Chrome 优化方案，解决传统爬虫内存占用高、效率低等问题。通过无界面模式、代理 IP等配置，显著降低资源消耗并提升速度。实际案例中，该方案用于采集汽车点评数据，性能提升明显：内存占用降低 30%-50%，页面加载提速 40%-60%。结合技术架构图与演化树，全面解析爬虫技术演进，助力高效数据采集。
深挖京东商品详情 API：一键获取全维度商品数据
京东商品详情API是京东开放平台为开发者提供的关键接口，支持通过编程方式获取商品详细信息，包括基本信息、描述、规格和用户评价等。该API数据全面、实时性强、稳定性高且灵活可定制，满足多场景需求。示例代码展示了如何用Python调用此API，帮助开发者快速集成京东商品数据到自身系统中，实现高效的商品数据分析与应用开发。体验链接：c0b.cc/R4rbK2 。
RAL-Writer Agent：基于检索与复述机制，让长文创作不再丢失关键信息
RAL-Writer Agent是一种专业的人工智能写作辅助技术，旨在解决生成高质量、内容丰富的长篇文章时所面临的技术挑战，确保全文保持连贯性和相关性。本研究将系统分析RAL-Writer的核心技术架构、功能特点及其在内容创作、学术研究和专业交流领域的应用前景。
借助淘宝拍立淘API，打造超便捷商品识别引擎
淘宝拍立淘API是基于图像识别技术的强大工具，允许开发者通过上传商品图片，在淘宝海量数据库中精准查找相关商品。它支持高精度识别、快速响应、丰富结果展示，并易于集成到各类应用中。用户只需上传图片，即可获取商品基本信息及链接，大幅提升搜索效率。该API采用严格安全机制保障数据隐私，同时提供Python等多语言支持，方便开发者调用。体验链接：c0b.cc/R4rbK2。
一文读懂：京东、淘宝、拼多多 API 接口，功能大不同，场景各有招
本文深入解析京东、淘宝、拼多多三大电商巨头的API接口特点与差异。京东API以商品管理、订单处理和物流跟踪见长，适合电商平台及零售商；淘宝API功能丰富，涵盖商品查询、订单管理与用户认证，适用多场景电商业务；拼多多API聚焦社交电商，提供拼团、砍价等特色玩法，助力商家提升曝光与销量。开发者和商家需根据自身需求选择合适的API接口，并关注其安全性与稳定性。随着技术进步，这些API将持续优化，推动电商行业蓬勃发展。
数据抓取的缓存策略：减少重复请求与资源消耗
本教程聚焦于提升爬虫效率与稳定性，通过结合缓存策略、代理IP技术（如爬虫代理）、Cookie和User-Agent设置，优化数据采集流程。以知乎为例，详细讲解如何抓取指定关键词的文章标题和内容。内容涵盖环境准备、代码实现、常见问题及解决方案，并提供延伸练习，帮助读者掌握高效爬虫技巧。适合具备Python基础的初学者，助你规避网站机制，顺利获取目标数据。
人工智能技术对未来就业的影响
人工智能大模型技术正在重塑全球就业市场，但其核心是"增强"而非"取代"人类工作。虽然AI在数据处理、模式识别等标准化任务上表现出色，但在创造力、情感交互和复杂决策等人类专属领域仍存在明显局限。各行业呈现差异化转型：IT领域人机协同编程成为常态，金融业基础分析岗位减少但复合型人才需求激增，医疗行业AI辅助诊断普及但治疗决策仍依赖医生，制造业工人转向技术管理，创意产业中人类聚焦高端设计。未来就业市场将形成人机协作新生态，要求个人培养创造力、情商等AI难以替代的核心能力，企业重构工作流程。AI时代将推动人类向更高价值的认知活动跃升，实现人机优势互补的协同发展。
Apache Flink 2.0.0: 实时数据处理的新纪元
Apache Flink 2.0.0 正式发布！这是自 Flink 1.0 发布九年以来的首次重大更新，凝聚了社区两年的努力。此版本引入分离式状态管理、物化表、流批统一等创新功能，优化云原生环境下的资源利用与性能表现，并强化了对人工智能工作流的支持。同时，Flink 2.0 对 API 和配置进行了全面清理，移除了过时组件，为未来的发展奠定了坚实基础。感谢 165 位贡献者的辛勤付出，共同推动实时计算进入新纪元！
分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间
预测不确定性量化在数据驱动决策中至关重要，分位数回归（QR）虽能生成自适应预测区间，但缺乏严格覆盖保证；共形预测（CP）则提供覆盖保证但缺乏强自适应性。Conformalized Quantile Regression (CQR)融合两者优势，通过校准分位数回归模型，生成既适应数据特性又具备统计保证的预测区间。本文深入探讨CQR理论、实现与应用，展示其在医疗、金融等领域提升预测可靠性的潜力，为高风险决策提供更精确和可信的支持。
体育应用怎么通过API接口接入数据源与直播源
本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统，采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略，实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析，助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储，提供完整的技术路线图与代码示例。
Dataphin 评测报告
作为一名数据开发工程师，我有幸体验了阿里云的Dataphin工具。它提供一站式数据生命周期管理，涵盖采集、建模、治理到使用全流程，显著提升效率。开通试用简单友好，离线管道任务开发通过可视化拖拽组件降低门槛，SQL计算任务实用但调度依赖配置稍复杂。补数据功能出色，即席分析准确，数据分析可视化直观。优点包括全流程覆盖、易用性强、灵活性高；改进建议涉及文档优化、模板丰富度和性能监控增强。总之，Dataphin是构建企业级数据中台的理想选择，值得尝试！
淘宝天猫宝贝详情页面商品评论采集接口全解析
淘宝天猫商品评论采集接口为电商数据挖掘提供了重要工具。通过分析海量评论，消费者可获取购买决策参考，商家能优化产品与服务，市场研究者则能洞察行业趋势与竞品表现。该接口支持Python请求，助力开发者构建智能分析应用，推动电商生态中各方价值提升。使用时需遵守平台规则，确保数据安全与合法利用。
SANA-Sprint：基于连续时间一致性蒸馏的单步扩散模型，0.1秒即可生成图像
Nvidia 提出的 SANA-Sprint 是一种混合蒸馏框架，结合连续时间一致性模型（sCM）与潜在对抗扩散蒸馏（LADD），实现快速高质量文本到图像生成。它支持 1-4 步推理，单步生成 FID 7.59、GenEval 0.74，H100 GPU 上 0.1 秒生成 1024×1024 图像，比 FLUX-Schnell 快 10 倍。通过无训练一致性变换和稳定训练技术，SANA-Sprint 克服传统方法局限，推动实时生成应用。
广义优势估计(GAE)：端策略优化PPO中偏差与方差平衡的关键技术
广义优势估计（GAE）由Schulman等人于2016年提出，是近端策略优化（PPO）算法的核心理论基础。它通过平衡偏差与方差，解决了强化学习中的信用分配问题，即如何准确判定历史动作对延迟奖励的贡献。GAE基于资格迹和TD-λ思想，采用n步优势的指数加权平均方法，将优势函数有效集成到损失函数中，为策略优化提供稳定梯度信号。相比TD-λ，GAE更适用于现代策略梯度方法，推动了高效强化学习算法的发展。
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。
FlowMo: 模式搜索+扩散模型提升图像Token化性能
FlowMo是一种基于Transformer的扩散自编码器，无需卷积网络或对抗性损失，在图像Token化领域实现技术突破。它通过两阶段训练（模式匹配预训练与模式搜索后训练）和一维潜在表征，达到低高比特率下的领先性能。FlowMo摒弃传统方法限制，展现卓越重建质量，但推理计算开销较大。其创新为视觉生成系统提供了新方向。
通义灵码 AI 程序员-全平台AI程序员插件
人工智能正在深度融入开发流程，阿里云通义灵码AI程序员全面上线，支持VS Code与JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的AI程序员工具。它不仅能生成代码、续写功能，还支持跨语言编程和图片生成代码。相较1.0版本，新增多项功能，模型更丰富，生成速度更快。快来体验未来开发的魅力！链接附上，欢迎探索。
《智能数据建设与治理 Dataphin》的最佳实践
本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。
查询队列（Query Queue）快速入门
本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。
Hologres诊断与优化快速入门
本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。
Hologres计算组实例&分时弹性入门实践
本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。
Hologres实时湖仓能力入门实践
本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。
深入探究小红书笔记详情页面数据采集接口
小红书作为当下热门的内容分享平台，涵盖时尚、美妆、旅游等领域，其笔记详情页数据对品牌方和市场研究者具有重要意义。通过数据采集接口，可获取标题、评论、点赞等信息，用于竞品分析、内容营销效果评估及趋势预测。例如，企业可通过分析用户兴趣优化产品策略，研究新兴消费趋势指导市场推广。文中还提供了Python请求示例，帮助开发者快速上手使用API接口。
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架，使大型语言模型（LLM）具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理，无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法，SEARCH-R1显著提升问答性能，在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术，推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性，SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
基于 pyflink 的算法工作流设计和改造
本文分享了硕橙科技大数据工程师程兴源在Flink Forward Asia 2024上的演讲内容，围绕工业互联网场景下的Flink应用展开。主要内容包括：为何选择Flink、算法工作流设计、性能优化实践、上下游链路协作思考及未来展望。团队通过Flink处理工业设备数据（如温度、振动等），实现故障预测与分析。文章详细探讨了性能优化路径（如批处理、并行度提升）、KeyBy均衡化、内存管理等技术细节，并介绍了数据补全方法和告警规则的设计。最后，对未来基于Flink的编码强化、CEP模式改进及工业数据归因目标进行了展望。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
