使用Selenium和ChromeDriver模拟用户操作：从表单填写到数据提交
简介：工程师小王和产品经理莉莉面临无人机市场调研投票数据获取难题，传统方法屡遭封禁。小王通过构建“隐身特工”装备——代理IP、随机UserAgent及有效Cookie，结合Python与Selenium技术，成功绕过问卷星的防刷票系统，实现自动化投票。最终，他们获得了看似真人投票的数据，展示了技术攻防的艺术。这段故事不仅是一场技术较量，更是对算法规则游戏的深刻思考。
体育数据系统是怎么开发的
体育数据系统开发涵盖需求分析、数据采集、存储、处理与展示等环节。首先明确目标和用户群体，规划功能；接着设计数据采集方式和接口，确保实时数据获取。随后选择合适的数据库和技术进行数据存储与管理，并进行数据清洗、分析及挖掘。通过可视化工具和友好的用户界面展示数据，确保易于理解。最后，系统需经过部署、优化、测试并上线运行，保证稳定性和高性能。
国外跨境商家疯狂追捧，国内却鲜有人知的 VVIC 搜款网商品详情接口
VVIC搜款网是国外跨境商家青睐的服装资源平台，但国内知晓度较低。其商品详情接口对开发者极具价值，能获取商品全方位信息，支持电商整合与数据分析。该接口采用HTTP GET请求，关键参数为商品ID，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用此接口，获取并处理商品详情。
用PyTorch从零构建 DeepSeek R1：模型架构和分步训练详解
本文详细介绍了DeepSeek R1模型的构建过程，涵盖从基础模型选型到多阶段训练流程，再到关键技术如强化学习、拒绝采样和知识蒸馏的应用。
关键词搜索爱回收商品列表API接口（爱回收API系列）
爱回收作为二手电子产品交易平台，提供丰富的商品资源。其API接口允许开发者通过关键词搜索商品列表，获取商品名称、类别、品牌、预估回收价格等信息，支持分页展示和自定义每页数量。接口采用HTTP GET请求，响应格式为JSON。以下是Python示例代码，展示如何使用该接口进行搜索。
一套优秀的反向海淘独立站系统必备的10大特质
这套反向海淘独立站系统具备十大特质：1. 商品聚合与自动化采购，无缝对接国内电商平台；2. 多语言本地化体验，适应全球用户；3. 智能物流与清关，优化运输路径；4. 多币种支付保障资金安全；5. 合规与税务自动化处理；6. AI导购提升用户体验；7. 营销工具促进增长；8. 自动化售后与纠纷处理；9. 数据驱动运营决策；10. 微服务架构确保扩展性。成功案例如Superbuy和Panli展示了其高效性和市场竞争力。
小红书商品详情API接口（小红书API系列）
小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。
基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真
本程序基于蚁群优化（ACO）算法，使用MATLAB2022A进行城市最佳出行路径规划仿真。用户可调整城市数量，输出路径规划结果及ACO收敛曲线。核心代码实现最短路径更新、信息素强化与全局最优路径绘制。ACO模拟蚂蚁行为，通过信息素机制迭代优化路径，适用于不同规模的城市节点，展示从局部探索到全局最优的智能搜索过程。程序运行结果展示了点数较少、中等和较多时的路径规划效果，无水印。
反向海淘商业模式案例：Pandabuy VS Hoobuy VS CSSBUY 无货源淘宝微店代购系统搭建攻略
反向海淘是全球化下新兴的电商模式，满足海外消费者对中国高性价比商品的需求。Pandabuy、Hoobuy 和 CSSBUY 等平台整合供应链和物流资源，实现中国商品高效流通。本文分析这些平台商业模式，提供无货源代购系统搭建攻略及PHP代码示例，涵盖数据库连接、订单处理和商品查询等功能。随着市场需求增长、供应链优势、技术支持和政策利好，反向海淘前景广阔。
小红书商品列表 API 接口（小红书 API 系列）
小红书作为社交与电商结合的平台，拥有丰富的商品信息。通过小红书商品列表API接口，用户可高效、合法地获取商品数据，支持按关键词、品类等筛选条件查询，并返回JSON格式的商品列表，包含名称、图片链接、价格等信息。该接口帮助商家分析市场、制定策略，开发者构建推荐系统。示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求并处理响应数据。
小红书笔记评论数据接口（小红书 API 系列）
小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。
【赵渝强老师】Kafka生产者的消息发送方式
Kafka生产者支持三种消息发送方式：1. **fire-and-forget**：发送后不关心结果，适用于允许消息丢失的场景；2. **同步发送**：通过Future对象确保消息成功送达，适用于高可靠性需求场景；3. **异步发送**：使用回调函数处理结果，吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
SmolLM2：多阶段训练策略优化和高质量数据集，小型语言模型同样可以实现卓越的性能表现
SmolLM2 通过创新的多阶段训练策略、高质量数据集的构建与优化，以及精细的模型后训练调优，在 1.7B 参数规模下实现了卓越的性能表现，并在多个基准测试中超越了同等规模甚至更大规模的语言模型。
光纤三维布里渊温度和应变分布matlab模拟与仿真
本程序基于MATLAB 2022A，模拟光纤三维布里渊温度和应变分布。通过分析光波与声波在光纤中的相互作用（布里渊散射），实现对温度和应变的高分辨率测量。核心代码计算布里渊强度、频移，并生成三维可视化结果。该技术广泛应用于结构健康监测、地质灾害预警等领域。程序运行后无水印，展示清晰的仿真图像。
Diffusion-DPO：一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法，该方法基于直接偏好优化（DPO）原理，简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法，Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练，通过数学近似简化实现流程，并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明，该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性，为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka生产者（Producer）将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord，经过拦截器、序列化器和分区器处理后，消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker，Broker返回响应或错误信息，生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
我的开源项目达成1000 star里程碑！python-office招募开源小伙伴
大家好，这里是程序员晚枫。我的首个开源项目 **python-office** 在GitHub上达到了1000星！该项目始于2022年初，旨在帮助更多人快速入门Python。历经多个里程碑，包括被开源中国推荐、发布官网和操作视频等。目前下载量已达26万+，并被评为GitCode毕业项目。未来计划包括统一代码风格、增加功能、完善文档和单元测试，以及招募开源小伙伴共同维护。欢迎感兴趣的朋友私信我：**开源**。 
基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程matlab求解与仿真
本程序基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程，确定了Itô扩散过程，并推导出交易长度的分布和密度函数，计算预期交易频率。核心代码在MATLAB2022A上运行，展示了交易策略的概率分布及卷积结果。算法原理涉及金融衍生品定价与风险管理，利用随机微分方程建模资产价格动态，求解相关偏微分方程以确定最优交易策略。
探寻静态代理 IP 对地区优化有何价值？
随着互联网的发展，静态代理IP在多个领域发挥重要作用。它帮助电商和价格比较企业稳定连接、管理市场；为流媒体提供顺畅体验，提升用户满意度；助力数据爬取与分析，精准获取信息；并提高远程办公效率，确保工作连续性。这些优势使其在地区优化中不可或缺。
大数据AI一体化开发再加速：DataWorks 支持GPU类型资源
大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
LLM高效推理：KV缓存与分页注意力机制深度解析
随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的增长，高效推理变得至关重要。KV缓存和分页注意力是优化LLM推理的两项关键技术。KV缓存通过存储键值对减少重复计算，而分页注意力则通过将序列分割成小块来降低内存消耗，从而有效处理长序列。本文深入剖析这些技术的工作原理及其在仅解码器模型中的应用，探讨其优势与挑战，并展示其实现示例。
微信公众号接口：解锁公众号开发的无限可能
微信公众号接口是微信官方提供的API，支持开发者通过编程与公众号交互，实现自动回复、消息管理、用户管理和数据分析等功能。本文深入探讨接口的定义、类型、优势及应用场景，如智能客服、内容分发、电商闭环等，并介绍开发流程和工具，帮助运营者提升用户体验和效率。未来，随着微信生态的发展，公众号接口将带来更多机遇，如小程序融合、AI应用等。
微信公众号接口测试实战指南
微信公众号接口测试是确保系统稳定性和功能完整性的重要环节。本文详细介绍了测试全流程，包括准备、工具选择（如Postman、JMeter）、用例设计与执行，以及常见问题的解决方法。通过全面测试，可以提前发现潜在问题，优化用户体验，确保公众号上线后稳定运行。内容涵盖基础接口、高级接口、微信支付和数据统计接口的测试，强调了功能验证、性能优化、安全保护及用户体验的重要性。未来，随着微信生态的发展，接口测试将面临更多挑战和机遇，如小程序融合、AI应用和国际化拓展。
静态代理IP凭什么保障网络连接稳定？
静态代理IP在网络连接中起到关键作用，主要体现在提供持续稳定的连接、增强网络安全、便于远程管理、优化网络性能及适应未来技术发展。它避免了IP地址频繁变动导致的中断，确保网络的可靠性与安全性，同时通过缓存和流量管理提升性能，为物联网、云计算等技术的发展奠定基础。
产品基础能力 - AxureMost
产品经理根据服务对象分为B端、C端和G端，各自职责不同。B端产品经理处于公司中层，负责将高层战略转化为具体产品架构，需具备全局观、行业洞察力和项目把控能力。其核心工作是精通原型设计、撰写PRD文档及功能拆解表，确保需求的可视化和系统化。产品经理不一定要亲自完成所有细节工作，但必须掌握相关技能，尤其是有产品助理的情况下，部分任务可交由助理执行。需求的核心来源于产品定位，明确产品的规划路线、目标用户及解决的问题。B端产品又可分为项目类产品和标准化产品，前者由客户需求驱动，后者依据产品定位确定需求。
产品经理类型 - AxureMost
B端产品经理根据其负责的产品类型和业务领域，细分为多个类别，如核心业务系统、通用服务系统、业务支撑系统、行业解决方案、商业产品、后台产品、数据产品和战略规划产品经理。每个类别有特定的职责和挑战，涵盖从构建企业核心流程系统到设计数据驱动工具，以及制定长期战略规划等不同方面。这些分类反映了他们在企业级产品开发中的独特角色和专业要求。
酒店旅游API：数据交互的隐形桥梁——以携程API为例
携程API提供酒店旅游行业的实时数据互通、业务自动化及生态扩展功能，涵盖酒店详情获取、搜索、房态管理、订单处理和支付等核心接口。技术架构采用微服务集群与数据中台，支持高并发和金融级安全防护。挑战包括高并发、数据一致性和商业博弈，未来将融合AI、元宇宙和区块链技术，实现智能旅游体验。
ElasticSearch AI Assistant 系列 3 —— 解决方案内演示
本视频介绍了如何在Elastic平台上配置AI助手以兼容并连接阿里巴巴的通义千问的第三部分——解决方案内演示。 演示可以帮助大家更直观的体验阿里云 ElasticSearch 企业级的功能——AI助手带来的更多帮助。
ElasticSearch AI Assistant 系列 2 —— Kibana 自带样例挑战
本视频介绍了如何在Elastic平台上配置AI助手以兼容并连接阿里巴巴的通义千问的第二部分——Kibana 自带样例挑战。 演示： 挑战1：ES集群和索引交互操作 1.1 请列出当前集群的索引，不要包含隐藏索引或者系统索引 1.2 比较kibana_sample_data_ecommerce和kibana_sample_data_flights两个索引到字段，有哪些重复的字段 1.3：复制kibana_sample_data_ecommerce的索引定义，并创建一个新的索引my_sample_data_ecommerce 1.4：将kibana_sample_data_ecommerce数据重新索引到my_sample_data_ecommerce索引 自行挑战示例 挑战2：智能数据分析和可视化 自然语言2ES|QL 2.1：可以分析kibana_sample_data_ecommerce的字段之间的关系，随便给我生成一张统计图表，并解释这个图表表达的含义吗, 使用ESQL查询语言 2.2：能帮我找出来卖的最多的品类最多是哪个吗 2.3：列出销售额前5的品类
ElasticSearch AI Assistant 系列 1 —— AI 助手配置教程
本视频介绍了如何在Elastic平台上配置AI助手以兼容并连接阿里巴巴的通义千问的第一部分——AI 助手配置。 帮助大家更直观的体验阿里云 ElasticSearch 企业级的功能——AI助手带来的可观测帮助。
小红书笔记详情 API 接口（小红书 API 系列）
小红书作为热门生活方式平台，拥有海量用户生成内容。通过其笔记详情接口，开发者可获取指定笔记的完整内容、作者信息及互动数据（点赞、评论、收藏数等），助力内容分析与市场调研。接口采用HTTP GET请求，需提供笔记ID，响应数据为JSON格式。注意小红书有严格反爬虫机制，建议使用代理IP并控制请求频率。
深度剖析影响HTTP代理带宽的各类因素
随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理的带宽受以下因素影响：1. 代理服务器硬件与安全机制；2. 使用人数，过多会导致带宽分担；3. IP质量，包括可用率、纯净度等；4. 并发数，高并发会分担带宽。选择HTTP代理时，需综合考虑服务商的性价比、IP质量和稳定性，以提升请求速度和安全性。
京东工业平台商品列表 API 接口（京东工业 API 系列）
京东工业平台的商品列表API助力企业数字化转型，提供商品名称、价格、规格等信息，支持按分类、品牌、价格范围、关键词等筛选条件精准获取商品数据。接口采用HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，包含商品基本信息、价格、库存和销售情况，适用于市场调研、竞品分析及采购计划制定。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用该API。
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享，涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用；技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进；发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化，系统不仅简化了复杂度，还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。
唯品会商品列表数据接口指南（唯品会 API 系列）
唯品会商品列表数据接口助力电商数据采集与分析，支持按类别、价格、品牌等条件筛选商品。通过HTTP GET/POST请求，开发者可获取商品基本信息、价格、品牌及销量等数据，适用于业务拓展和竞品研究。Python示例代码展示了如何使用`requests`库调用该接口，设置参数并处理响应。
Weevil-Optimizer象鼻虫优化算法的matlab仿真实现
本项目实现了Weevil-Optimizer（象鼻虫优化算法）的MATLAB仿真，展示算法在不同适应度函数下的优化收敛曲线。程序通过智能搜索策略模拟象鼻虫觅食行为，在解空间中寻找最优解。核心代码包括排序、选择、更新操作，并绘制结果图示。测试环境为MATLAB 2022A，支持Ackley、Beale、Booth、Rastrigin和Rosenbrock函数的对比分析。 虽然Weevil-Optimizer是一个虚构的概念，但其设计思路展示了如何基于自然界生物行为模式开发优化算法。完整程序运行后无水印，提供清晰的可视化结果。
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，公测可申请 100CU 计算资源解锁近实时高效查询体验
阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 推出 MaxQA（原 MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。现正式开启公测，公测期间可申请100CU（价值15000元）计算资源用于测试，欢迎广大开发者及企业用户参与，解锁高效查询体验！
静态代理 IP 有何独特优点？
在信息化时代，网络不可或缺。为保护个人信息安全，许多人选择使用静态代理IP，如91HTTP。其优点包括：安全性高，保护用户隐私；可按需选择不同地区的IP；稳定性强，长期使用同一IP；带宽高、延迟低，提供流畅体验。适用于多种场景，满足业务需求。
Transformer 学习笔记 | Decoder
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。
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。
