搜款网VVIC商品详情数据接口（搜款网API系列）
搜款网（VVIC）作为专业服装批发平台，提供商品详情数据接口，帮助开发者快速获取商品描述、价格、尺码、颜色、库存等信息。使用该接口需申请开发者权限并遵守平台规定。请求方式为HTTP GET，响应格式为JSON。Python示例代码展示了如何通过API获取商品详情。使用前务必确保合法授权，并注意错误处理和性能优化。
Vision Transformer中的图像块嵌入详解：线性投影和二维卷积的数学原理与代码实现
本文详细介绍了 Vision Transformer 中图像块嵌入的实现过程，结合理论与代码示例，帮助读者深入理解这一关键机制。
DataWorks X DeepSeek : 用AI实现数据开发治理！
阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。
探寻HTTP代理IP访问站点失败的背后因素
随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的人越来越多。但有时使用代理后仍无法访问站点，原因包括：1. IP失效；2. 网络质量差；3. 浏览器或程序设置错误；4. 需尝试其他代理商；5. 联系网站管理员；6. 不符合目标站点规范。选择高质量的代理服务商可提升访问成功率。
搜款网VVIC商品列表数据接口（搜款网API系列）
搜款网（VVIC）是知名服装批发平台，开发者可通过API获取商品列表数据，用于市场调研、数据分析等。API请求通常为HTTP GET，需申请权限并提供API Key。响应数据为JSON格式，包含商品基本信息。Python示例代码展示了如何发送请求和处理响应。使用API时需确保合法合规，注意错误处理和性能优化。
基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
本程序基于线性核函数的SVM算法实现数据分类，使用MATLAB2022A版本运行。程序生成随机二维数据并分为两组，通过自定义SVM模型（不依赖MATLAB工具箱）进行训练，展示不同惩罚参数C下的分类结果及决策边界。SVM通过寻找最优超平面最大化类别间隔，实现高效分类。 核心代码包括数据生成、模型训练和结果可视化，最终绘制了两类数据点及对应的决策边界。此实现有助于理解SVM的工作原理及其在实际应用中的表现。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
基于阿里云 Milvus + DeepSeek + PAI LangStudio 的低成本高精度 RAG 实战
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
深度解析：使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作
本文介绍了基于无界面浏览器（如ChromeDriver）和代理IP技术的现代爬虫解决方案，以应对传统爬虫面临的反爬机制和动态加载内容等问题。通过Selenium驱动ChromeDriver，并结合亿牛云爬虫代理、自定义Cookie和User-Agent设置，实现高效的数据采集。代码示例展示了如何配置ChromeDriver、处理代理认证、添加Cookie及捕获异常，确保爬虫稳定运行。性能对比显示，Headless模式下的ChromeDriver在数据采集成功率、响应时间和反爬规避能力上显著优于传统爬虫。该方案广泛应用于电商、金融和新闻媒体等行业。
反向海淘Superbuy代购集运系统搭建攻略详解
Superbuy代购模式是跨境淘宝代购集运系统，提供一站式购物及物流解决方案。它整合了淘宝、天猫、京东等平台的商品资源，涵盖服装、电子产品等多品类，满足海外用户多样化需求。系统支持多语言和货币切换，提供代买、待收、代运等全程服务，并通过API接口实现实时数据同步。用户可享受集运、质检、仓储及高效国际物流服务，确保购物体验便捷、安全且经济。
DeepSeek 如何开启大模型的下半场战争｜DeepSeek十日谈终结版
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为行业变革的核心力量。DeepSeek作为先锋，通过技术突破（如高效训练、自适应学习）、深耕应用场景（金融科技、医疗健康、智能制造）、构建开放生态（开发者社区、产学研合作）和全球化战略布局（市场拓展、品牌建设），在竞争激烈的市场中脱颖而出。本文从四个维度探讨DeepSeek的制胜之道，展望其未来发展，引领人工智能新篇章。
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存，但并非立即生效，而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除，建议结合检查点机制保证容错。示例中，读取大文件并多次调用`count`，使用缓存后执行效率显著提升，最后一次计算仅耗时98ms。
海量日志接入 Elasticsearch Serverless 应用降本70%以上
本文将探讨在日志场景下，使用阿里云Elasticsearch Serverless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实现高达 70%以上的成本节约。
云上玩转DeepSeek系列之三：PAI-RAG集成联网搜索，构建企业级智能助手
本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。
当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路
简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）
短效HTTP代理IP的优点表现在哪些方面？
短效HTTP代理IP凭借其独特优势，在数字化时代备受青睐。它能满足多种业务场景，如广告推广、数据采集等，支持多个API参数，提供高效稳定的个性化定制服务。短效代理IP用量大、更换频繁，确保正常访问行为，提升业务执行效率。选择高质量的HTTP代理服务商，能保证更好的稳定性和请求速度，满足用户的核心需求。
接入DeepSeek的云盒子AI知识库，欢迎内测！
云盒子AI智能知识库以其开放性和灵活性著称，目前正内测接入DeepSeek-R1。此次升级延续了云盒子的开放理念，为企业提供灵活选择，支持按需定制和自由适配。DeepSeek的加入拓展了知识库的能力边界，满足不同行业需求，提升了文档利用与知识获取的智能化水平。云盒子通过专利数据采集技术、深度解析、权限隔离和持续学习能力，确保高效、安全的知识管理。适用于单文档问答、企业内部知识管理、客户服务支持、教育与培训及医疗单位等多种场景，为用户带来全新体验。
aliyun评测零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版
DeepSeek-R1满血版是一款零门槛、高性能的深度学习工具，旨在帮助开发者和研究人员高效实现创新。评测显示，其操作界面设计友好，左右分屏布局使理论与实践紧密结合，极大提升了操作连贯性和效率。用户可轻松获取API-KEY，并通过Chatbox配置进行深度学习对话，整个过程简单流畅。该工具在部署集成性、易用性及高性能计算支持方面表现出色，尤其适合本地软件部署，满足用户的实际需求。阿里云提供的详尽文档和引导也使得初次使用者能快速上手，体验极佳。
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。
STAR: 利用时空注意力机制和动态频率损失的视频超分辨率增强框架
STAR提出了一种创新的视频超分辨率解决方案，基于文本到视频(T2V)扩散模型架构，解决现有模型过度平滑和时间一致性不足的问题。通过引入局部信息增强模块(LIEM)和动态频率(DF)损失函数，STAR有效提升了空间细节重建能力和保真度。实验表明，STAR在合成数据集和真实场景数据集上均优于现有最先进的方法，展现出优秀的细节重建、时间和空间一致性。
义乌购商品列表数据接口（义乌购API系列）
义乌购作为全球知名的小商品批发平台，提供了丰富的商品数据接口。通过其商品列表接口，开发者和商家可以获取商品名称、价格、库存等信息，助力电商数据分析、竞品调研及店铺运营优化。本文详细介绍该接口的概念、请求方式、参数与响应数据，并提供Python请求示例，帮助用户高效利用接口资源。接口支持HTTP/HTTPS协议的GET和POST请求，返回JSON格式数据，需在开放平台注册并申请权限，遵守调用限制。
义乌购商品详情API接口（义乌购API系列）
义乌购作为全球知名的小商品批发平台，提供了商品详情接口，助力开发者和商家高效获取商品信息。该接口支持HTTP/HTTPS协议，通过GET或POST请求获取商品的详细描述、价格、库存、图片等核心数据，广泛应用于市场分析、供应链管理等领域。本文介绍接口概念，并提供Python代码示例，演示如何使用requests库发起请求，获取并处理商品详情数据。接口响应为JSON格式，包含商品基本信息、价格、库存、描述和图片等，帮助用户全面了解商品特性。开发者需在义乌购开放平台注册并申请权限，确保合法稳定使用接口。
携程网地方美食品列表数据接口（携程 API 系列）
携程网作为国内领先的在线旅游服务平台，整合了丰富的美食资源。通过其地方美食品列表数据接口（假设存在），开发者可获取各地特色美食信息，如名称、菜系、评分等，并按价格、热门程度筛选。接口返回 JSON 格式数据，支持地区和筛选参数设置，且有调用频率限制。示例代码展示了如何使用 Python 的 requests 库发送请求并处理响应，模拟查询北京地区的美食。实际接口需替换为真实 URL。
DeepMind发布Matryoshka（套娃）量化：利用嵌套表示实现多精度LLM的低比特深度学习
本文介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术（MatQuant），该技术通过训练单个大型语言模型（LLM）实现多精度部署，革新了深度学习
静态代理IP的特点及其使用场景详解
在信息化时代，网络不可或缺，静态代理IP的应用日益广泛。其优点包括：安全性高，保护用户信息；地域性强，可选择不同地区的IP；可用性好，稳定可靠；带宽高，提供流畅体验。应用场景涵盖多账号管理、社媒养号、数据采集及营销广告验证等，有效保障用户需求与信息安全。
携程网获取景点列表 API 接口（携程 API 系列）
携程作为国内知名的在线旅游服务提供商，其景点列表API对接口功能、参数和返回格式进行了详细定义。该接口可获取景点基本信息（名称、地区、开放时间等），支持条件筛选查询（如按地区、评分、价格区间等）。接口返回JSON或XML格式数据，并设有调用限制以确保系统稳定性和数据安全。虽然携程未公开免费API，开发者可通过商务合作申请权限。以下为模拟Python请求示例，展示了如何使用该接口获取景点信息。 代码示例中，通过`requests.get()`发送GET请求，设置请求参数（如地区、门票价格等）和请求头（模拟浏览器访问），并处理响应数据。实际应用需替换为真实的接口URL，并遵循携程官方文档要求。
基于遗传优化算法的风力机位置布局matlab仿真
本项目基于遗传优化算法（GA）进行风力机位置布局的MATLAB仿真，旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行，核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制，通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤，在复杂约束条件下找到最优布局方案，提升风场整体能源产出效率。
Transformer 学习笔记 | Encoder
本文记录了学习Transformer模型过程中对Encoder部分的理解，包括多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络（Feed-Forward Network）的工作原理。每个Encoder Layer包含残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），以缓解梯度消失问题并稳定训练过程。文中详细解释了Q、K、V的含义及缩放点积注意力机制（Scaled Dot-Product Attention），并通过图解展示了各组件的工作流程。欢迎指正。
全网首发 | PAI Model Gallery一键部署阶跃星辰Step-Video-T2V、Step-Audio-Chat模型
Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。
DataWorks X DeepSeek : 用AI实现数据开发治理！
DataWorks Copilot × DeepSeek-R1产品演示：以2025年春节杭州的旅游热点分析为例，通过DataWorks Copilot使用DeepSeek-R1满血版模型，进行SQL代码的自动生成、改写和测试操作，实现高效的数据开发流程。
静态代理IP对于网站测试有什么帮助？
随着互联网发展，静态代理IP在网站测试中发挥重要作用。其优势包括：1. **完整性**：确保24小时在线稳定，适用于性能和负载测试；2. **稳定性**：固定IP地址保障长时间测试的可靠性和准确性；3. **安全性**：避免IP变动带来的风险，保护测试数据；4. **提高效率**：简化环境设置与管理，便于控制和配置。静态代理IP以其独特的优势，在网站测试中不可或缺。
Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
动态HTTP代理IP的使用案例与成功经验分享有哪些？
在信息化时代，网络不可或缺。动态HTTP代理IP广泛应用于网络爬虫、信息安全保护、安全访问站点和市场调研等领域。通过选择合适的代理服务、合理配置请求频率、监控IP状态、使用代理池及结合其他技术，用户可提升工作效率和数据安全性。
打造高效的Web Scraper：Python与Selenium的完美结合
本文介绍如何使用Python结合Selenium，通过代理IP、设置Cookie和User-Agent抓取BOSS直聘的招聘信息，包括公司名称、岗位、要求和薪资。这些数据可用于行业趋势、人才需求、企业动态及区域经济分析，为求职者、企业和分析师提供宝贵信息。文中详细说明了环境准备、代理配置、登录操作及数据抓取步骤，并提醒注意反爬虫机制和验证码处理等问题。
MOIRAI-MOE: 基于混合专家系统的大规模时间序列预测模型
MOIRAI 是 Salesforce 开发的早期时间序列基础模型，凭借出色的基准测试性能和开源的大规模预训练数据集 LOTSA 获得广泛关注。最新升级版本 MOIRAI-MOE 引入混合专家模型（Mixture of Experts, MOE），在模型性能上实现显著提升。本文深入分析 MOIRAI-MOE 的技术架构与实现机制，对比其与原版 MOIRAI 的差异，探讨 MOE 在提升预测准确率和处理频率变化问题上的作用，并展示其在分布内和零样本预测中的优异表现。实验结果显示，MOIRAI-MOE 以更少的激活参数量实现了更高的性能提升，成为时间序列预测领域的重要里程碑。
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。
