京东按图搜索商品（拍立淘）API 接口（.jd.item_search_img）通过上传图片搜索京东平台上的相似商品，基于图像识别技术提供便捷的商品搜索方式。适用于电商平台展示、比价等场景。响应参数包括公共参数、商品信息及搜索结果相关参数，方便分页展示和了解整体搜索规模。Python 请求示例展示了如何使用该接口进行图片搜索。

京东商品列表API接口为开发者提供获取店铺内商品详细信息的功能，包括名称、价格、库存、图片、ID、销量等。通过HTTP GET请求并包含必要参数（如店铺ID、API密钥），可获取JSON格式的商品列表数据，适用于展示、库存管理、价格监控等场景。示例代码展示了使用Python调用该接口的方法，返回的数据包含状态码、商品总数、分页信息及具体商品详情。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、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。

本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架，以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示，进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。

AI在体育分析与预测中的深度应用：变革体育界的智能力量

公司近期使用文本分析框架处理标书文件，主要采用无监督学习模型。当前版本展示堆积图与畸高排名，支持标书自助检测。未来将引入有监督学习，实现语义分析，并训练招投标领域的NLP模型，为产品化提供支持。

本项目基于魏格纳函数和焦散线方法，使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束，并设计相应方法，展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析，实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤： 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析，验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布，结合数值模拟技术，实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布，可改变其传播特性，如聚焦或加速。

雷同性分析问题探讨了企业投标数据的相似度计算方法及其应用。通过比例计算（分子为匹配条数，分母为投标次数乘积）评估企业间关联，达到75%阀值则视为团伙。文中对比了分箱算法、聚类算法和暴力穷举法等方案的可行性，指出目前以比率作为评判依据较为合理，但需进一步讨论其有效性。前端展示方面，建议采用类似企业关联网的方式呈现关联关系。

搭建直播网站涉及技术选型、开发与部署。技术选型包括服务器端（Java/Go、MySQL/PostgreSQL、Redis、阿里云OSS等）、前端（React/Vue.js、React Native/Flutter）、流媒体技术（RTMP、HLS、WebRTC、H.264/AAC）和CDN加速。系统架构设计涵盖前端、后端、流媒体服务器及数据库，使用负载均衡器分发流量，包含用户认证、推拉流管理、实时通信等功能模块。开发流程包括环境搭建、API实现、WebSocket通信、页面开发及流媒体配置。部署阶段涉及服务器搭建、Docker容器化、CDN配置、日志监控及CI/CD自动化部署。

京东商品SKU价格接口（Jd.item_get）是京东开放平台提供的API，用于获取商品详细信息及价格。开发者需先注册账号、申请权限并获取密钥，随后通过HTTP请求调用API，传入商品ID等参数，返回JSON格式的商品信息，包括价格、原价等。接口支持GET/POST方式，适用于Python等语言的开发环境。

深入解析BeautifulSoup：从sohu.com视频页面提取关键信息的实战技巧

云产品评测｜分布式Python计算服务MaxFrame

通义千问VL图片理解大模型部分规格降价，PAI 灵骏智算资源配额支持多个VSW，对象存储 OSS 资源池 QoS 发布，详情请点击阿里云产品十二月刊

模型恢复出错，是特征参数不一致问题

多模态数据信息提取解决方案评测

本文介绍如何使用R语言的`colnames`函数优化爬虫数据处理流程，以采集BOSS直聘招聘信息为例。通过设置合理的列名，提升数据可读性和分析效率。具体步骤包括配置代理IP、发起HTTP请求、解析JSON数据并保存为CSV文件。进一步分析薪资、岗位和公司热度，助力业务决策。示例代码展示了从数据采集到可视化的完整过程。

京东商品视频数据接口（JD.item_video）是京东开放平台提供的API，开发者可通过指定商品ID（num_iid）获取商品视频资源，用于丰富电商平台展示、提升用户体验。该接口适用于电商平台建设、商品推荐系统、市场研究与竞品分析及价格监测平台等场景，帮助用户更直观了解商品，提高购买转化率。示例代码展示了如何使用Python调用此接口并解析返回的JSON数据。

阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务，兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务，具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势，适用于多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统，创建和配置Milvus实例，并利用Attu工具进行可视化操作，快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域，并完成相关配置与开通服务。

人工智能与情感计算：AI如何理解人类情感

本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真，简化为喷水减温器和末级过热器组合，考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行，展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理，适用于优化锅炉效率。

Hologres V3.0引入查询队列功能，实现请求有序处理、负载均衡和资源管理，特别适用于高并发场景。该功能通过智能分类和调度，确保复杂查询不会垄断资源，保障系统稳定性和响应效率。在电商等实时业务中，查询队列优化了数据写入和查询处理，支持高效批量任务，并具备自动流控、隔离与熔断机制，确保核心业务不受干扰，提升整体性能。

构建电商数据采集系统需经历需求分析、技术选型、系统设计、开发实现、测试优化及部署维护六大步骤。过程中要明确目标与数据范围，选择合适的工具和数据库，并设计合理的架构与采集策略。还需考虑合法合规、分布式采集、数据质量控制及动态调整等策略，确保系统高效、稳定运行，适应电商环境变化。

反向海淘指海外消费者通过跨境电商平台购买中国商品。其流程包括：1) 海外消费者在支持多语言和货币的平台上选品、加入购物车并填写准确收货信息下单；2) 支付方式涵盖国际信用卡、第三方支付平台（如PayPal）、本地支付及电子钱包；3) 订单管理涉及订单确认、拣货包装、发货跟踪及售后处理，并通过数据分析优化库存与销售；4) 库存管理强调实时监控、多渠道同步、预警补货及滞销处理；5) 物流方案提供国际快递、邮政包裹、专线物流和海外仓等多种选择，确保全程跟踪和清关服务。

本文介绍了一些数学符号以及这些符号的含义。

AI在交通管理系统中的应用

本文介绍了如何使用PyTorch 2.5及以上版本中的FlexAttention和BlockMask功能，实现因果注意力机制与填充输入的处理。通过attention-gym仓库安装相关工具，并详细展示了MultiheadFlexAttention类的实现，包括前向传播函数、因果掩码和填充掩码的生成方法。实验设置部分演示了如何组合这两种掩码并应用于多头注意力模块，最终通过可视化工具验证了实现的正确性。该方法适用于处理变长序列和屏蔽未来信息的任务。

Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。

本次主题介绍通过ROS低代码CADT无代码和可视化能力管理云上基础设施。首先探讨了云上部署的挑战，如手动部署耗时、缺乏一致性等。接着介绍了阿里云资源编排（ROS）的核心能力，包括资源栈模板和Terraform托管，简化多地域、多账号的自动化部署。重点展示了ROS的可视化编译器，用户无需编写IaC模板，可通过拖拽资源、配置属性实现一键部署。最后讨论了如何利用生成式人工智能开发IaC模板，提升架构设计效率。通过这些工具，可以显著提高云上架构的构建和管理效率，降低学习成本，并确保一致性和标准化。

本文介绍了阿里云上的自动化与基础设施即代码（IaC）的整体情况。阿里云提供了2万多个API，每日调用量达300亿次，同比增长40%。文中探讨了自动化集成的方式，包括通过API、SDK和IaC工具，并分析了不同场景下的选择策略。对于资源管理较少的企业，控制台界面更合适；而对于高频变更和复杂操作，API和IaC是更好的选择。此外，文章还提到了低代码/无代码解决方案及AI在IaC和自动化中的应用前景。

本文介绍了基于阿里云搭建RAG（检索增强生成）应用的技术分享。首先回顾了RAG技术背景及其面临的挑战，如大模型幻觉、知识局限和数据安全问题。接着详细讲解了阿里云提供的RAG技术架构，涵盖数据处理、模型服务和高性能检索引擎等多方面能力。最后，通过自研引擎与开源组件的结合，展示了如何快速构建RAG应用，并提供端到端的最佳实践方案，确保系统在企业级应用中的高效性和成本优化。

本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。

Chrome浏览器实例的TypeScript自动化脚本

本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

随着科技和互联网发展，越来越多企业使用代理。SOCKS代理在SEO方面有以下用处：1. 提升网站信任度；2. 提供全面的数据分析；3. 优化SEO策略；4. 支持地理性SEO工作；5. 实现高效的SERP检查；6. 间接优化网站速度。通过模拟不同地区用户环境、绕过个性化搜索结果等方式，SOCKS代理帮助企业更精准地进行SEO优化，提升搜索引擎排名。

本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。

PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

1688商品详情数据接口是1688平台提供的数据交互通道，支持H5和APP端，提供商品的全面信息（如标题、价格、库存、销量等），并实时更新。开发者可通过HTTP/HTTPS协议调用接口，使用GET或POST方法获取数据。示例代码展示了如何用Python请求该接口，需替换API密钥和商品ID。

如何让DataWorks调度依赖一个非DataWorks的任务结点，如数据上传任务？创建一个表的空分区，然后通过DataWorks去检查这个分区。