本文根据《Data+AI融合趋势下的智能数仓平台建设》线下 meetup 演讲实录整理而成 王龙强-畅捷通数据架构师 今天非常荣幸能够与大家分享用友畅捷通基于阿里云 MaxCompute（以下简称 MC）构建智能数据仓库的落地实践经验。本次分享将从以下几个方面展开：一是业务背景，介绍我们在2017年启动数仓搭建时的技术选型背景；二是选择 MC 作为核心技术平台的原因及具体应用案例；三是对未来工作的展望。

Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年6月】，涵盖6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。

淘宝商品详情接口是淘宝开放平台的核心服务之一，支持开发者通过编程获取商品的标题、价格、销量、描述、图片、视频及SKU信息。广泛应用于电商数据分析、价格监控、竞品分析和自动化工具开发，助力企业提升运营效率与市场竞争力。

使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3，构建基于 AI 搜索开放平台 × Elasticsearch 的 AI Search RAG 智能检索应用。

爆款背后的秘密：大数据如何让你买得更准、更快、更爽？

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

Windows下版本控制器（SVN）-启动服务器端程序

本文介绍了Java 17及后续版本的核心技术实操，涵盖新特性、集合框架、异常处理和多线程编程等内容。主要包括：密封类(Sealed Classes)的继承层级控制、模式匹配(Pattern Matching)简化类型判断、文本块(Text Blocks)处理多行字符串；集合框架中的工厂方法和Stream API高级操作；异常处理的最佳实践如自动资源管理(ARM)和自定义异常；多线程编程中的CompletableFuture异步编程和ReentrantLock显式锁使用。

这是一个基于Python的API应用Dockerfile，使用`python:slim`镜像构建。它安装了必要工具（如nano、telnet），创建了上传文件目录，复制了应用代码，并通过`pip`安装依赖。容器暴露8000端口，使用Gunicorn运行API服务，配置了4个工作进程和600秒超时。适合部署Python API应用，提高可移植性和一致性。

淘宝天猫订单API接口简介：支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单，按状态/时间筛选；taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息；taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限，并使用编程语言调用API，传递必要参数（如App Key、订单ID），处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

速卖通（AliExpress）商品列表 API 是跨境电商开发者的重要工具，支持通过关键词、分类、价格区间等多种条件批量获取商品信息。该接口采用 HTTP GET/POST 请求方式，返回 JSON 格式的响应数据，并提供分页机制以处理大量数据。适用于电商数据分析、价格监控及比价工具开发等场景，助力高效挖掘商品资源。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的跨境电商平台，其商品详情API为开发者提供获取商品标题、价格、库存等详细信息的功能。通过HTTP GET/POST请求，结合请求URL与必要参数（如app_key、access_token、product_id等），可灵活获取所需数据，用于构建价格监控、比价网站或商品分析系统等应用，助力跨境电商领域的创新开发。

本项目实现了一种基于小波变换层次化编码的遥感图像加密算法，并通过MATLAB2022A进行仿真测试。算法对遥感图像进行小波变换后，利用Logistic混沌映射分别对LL、LH、HL和HH子带加密，完成图像的置乱与扩散处理。核心程序展示了图像灰度化、加密及直方图分析过程，最终验证加密图像的相关性、熵和解密后图像质量等性能指标。通过实验结果（附图展示），证明了该算法在图像安全性与可恢复性方面的有效性。

一个基于Python的印刷字体识别系统，遵循 GNU_GPL_v3 许可，具备字体倾斜校正、行与字符分割及字符识别功能。采用HOG算法训练SVM模型，使用Chars74K数据集。系统包含简单UI，支持动态加载和结果展示。核心算法包括自适应扩展+连通域辅助的行分割，以及垂直投影+连通域+极小值法细分粘连字符的字符分割。项目文件结构清晰，涵盖图像处理、模型训练与加载等功能模块。

本文全面总结了Java基础知识，涵盖语言特性、语法基础、面向对象编程、集合框架、异常处理等核心内容。文章详细解析了Java的面向对象特性（如类与对象、构造方法、方法重载）、集合框架（如ArrayList、HashMap）、异常分类及处理，并深入探讨JVM内存模型、字符串比较、BigDecimal使用等重要知识点。此外，还提供了实际应用示例，帮助开发者更好地理解和掌握Java编程。代码资源可从文末链接获取。

本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。

本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法，重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征，其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换：`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图，后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现（如`knn_graph`），我们简化了图结构创建过程，并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架，从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。

本指南结合最新Java技术趋势，涵盖微服务（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（Spring WebFlux）、容器化部署（Docker+Kubernetes）、函数式编程、性能优化及测试等核心领域。通过具体实现步骤与示例代码，深入讲解服务注册发现、配置中心、熔断限流、响应式数据库访问、JVM调优等内容。适合备战Java面试，提升实操能力，助力技术进阶。资源链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)

# 使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件 #鸿蒙开发工具 #DevEco Studio

如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus，以支持高效的向量检索和相似性分析，可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks，快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。

本项目实现了一种基于混沌加密的遥感图像加密算法MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。通过Logistic映射与Baker映射生成混沌序列，对遥感图像进行加密和解密处理。程序分析了加解密后图像的直方图、像素相关性、信息熵及解密图像质量等指标。结果显示，加密图像具有良好的随机性和安全性，能有效保护遥感图像中的敏感信息。该算法适用于军事、环境监测等领域，具备加密速度快、密钥空间大、安全性高的特点。

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

本内容介绍了亚马逊商品列表API接口的应用价值与操作方法。在电商数据分析驱动决策的背景下，该接口可自动化获取商品基本信息（如名称、价格、评价等），助力市场调研、竞品分析及价格监控等场景。接口通过设置搜索条件（关键词、类目、价格范围等）筛选商品列表，以GET请求方式调用，返回JSON或XML格式数据，包含商品基本信息、价格、评价、图片链接及库存状态等内容。合理使用此接口可提升运营效率、降低人力成本并及时掌握市场动态。

深度学习训练中，GPU内存不足（OOM）是常见难题。PyTorch虽提供内存分析工具，但其官方可视化方案存在严重性能瓶颈，尤其在处理大型模型快照时表现极差。为解决这一问题，SnapViewer项目应运而生。该项目通过将内存快照解析为三角形网格结构并借助成熟渲染库，充分发挥GPU并行计算优势，大幅提升大型快照处理效率。此外，SnapViewer优化了数据处理流水线，采用Rust和Python结合的方式，实现高效压缩与解析。项目不仅解决了现有工具的性能缺陷，还为开发者提供了更流畅的内存分析体验，对类似性能优化项目具有重要参考价值。

亚马逊商品详情API（Product Advertising API）让开发者以编程方式获取亚马逊商品信息，如标题、价格、库存、评价等。功能涵盖商品基本信息、购买属性、用户反馈、分类与促销信息。使用时需选择端点（如ItemLookup或ItemSearch）、构建请求、发送至服务器并处理响应数据（JSON/XML格式），同时做好错误处理。适合电商应用开发与数据分析。

这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。

本文从开发者视角解析App Trace技术的关键功能与实现方法，涵盖传参安装、一键拉起和快速安装技术。详细介绍了Android和iOS平台的具体实现代码与配置要点，探讨了参数丢失、跨平台一致性及iOS限制等技术挑战的解决方案，并提供了测试策略、监控指标和性能优化的最佳实践建议，帮助开发者提升用户获取效率与体验。