本文介绍了如何通过微店的micro.item_get接口获取商品详情，涵盖商品信息、描述、图片及销量等数据，并提供Python调用示例，适用于电商开发、数据分析与个性化推荐场景。

本文深入探讨了Java大数据技术在智能物流运输中车辆调度与路径优化的应用。通过遗传算法实现车辆资源的智能调度，结合实时路况数据和强化学习算法进行动态路径优化，有效提升了物流效率与客户满意度。以京东物流和顺丰速运的实际案例为支撑，展示了Java大数据在解决行业痛点问题中的强大能力，为物流行业的智能化转型提供了切实可行的技术方案。

本文介绍了如何使用Spring WebFlux构建高效、可扩展的非阻塞API，涵盖响应式编程核心概念、技术方案设计及具体实现示例，适用于高并发场景下的API开发。

小红书笔记详情API可获取笔记核心数据，适用于内容分析与竞品监测。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，包含笔记标题、互动数据及作者信息。文档提供Python请求示例，建议添加异常重试机制，助力品牌营销与用户行为分析。

本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明，Isolation Forest作为一个强大的异常检测模型，无需显式建模正常模式即可有效工作，在处理未见风险事件方面具有显著优势。

本攻略介绍淘宝天猫店铺商品API接口的使用方法，涵盖接口概述、请求方式、参数说明及响应数据等内容。核心接口如`tb.items.onsale.get`和`tb.items.inventory.get`，支持获取出售中或库存商品信息，采用HTTP POST请求，返回JSON格式数据。通用参数包括`app_key`、`timestamp`等，业务参数涉及`seller_nick`、分页设置等。响应数据包含商品ID、标题、价格、图片URL等关键信息，助力开发者高效整合与分析店铺商品数据，并提供Python请求示例方便实践。

1688图片搜索API接口支持通过上传图片搜索相似商品，适用于电商及商品推荐场景。用户上传图片后，经图像识别提取特征并生成关键词，调用接口返回包含商品ID、标题和价格的相似商品列表。该接口需提供图片URL或Base64编码数据，还可附加分页与筛选参数。示例代码展示Python调用方法，调试时建议使用沙箱环境测试稳定性，并优化性能与错误处理逻辑。

本文由Hologres PD赵红梅分享，主题为Dynamic Table快速入门。内容分为三部分：一是介绍Dynamic Table，包括其在实时数仓中的应用场景及技术实现；二是讲解Dynamic Table的使用方法与实操，涵盖全量、增量及混合刷新模式的创建与操作；三是提供使用建议，如选择刷新模式、监控延迟、分区表应用及计算资源分配等。此外，还对比了Dynamic Table与其他产品（如DIS异步物化视图和Snowflake Dynamic Tables）的功能差异，并推荐下载Hologres 3.0实践手册以深入了解一体化实时湖仓平台的最新功能。

Java实战：使用HttpClient实现图片下载与本地保存

使用 User-Agent 模拟浏览器行为的技巧

本文介绍了如何使用京东开放平台API获取商品价格信息。首先，需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，进而获取Access Token。准备好开发工具后，通过调用`jd.item_search`和`jd.item_get`接口，可以分别按关键字搜索商品和获取指定商品的详细信息及价格。示例代码展示了如何使用Python的requests库进行API请求。应用场景包括价格监控、商家定价策略、电商平台数据分析及商业智能决策支持。

GE-Predix 是通用电气（GE）推出的一个工业互联网平台，旨在通过连接机器、数据与人，实现工业资产的智能管理和优化。该平台支持从设备监控到预测性维护等多种应用，助力企业提升运营效率和创新能力。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2025年 8 月】，涵盖 8 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。

阿里云MaxCompute是快速、全托管的EB级数据仓库解决方案，适用于离线计算场景。它由计算与存储层、逻辑层、接入层和客户端四部分组成，支持多种计算任务的统一调度与管理。

实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。

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。

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。

随着中国医药制造业的蓬勃发展，中国已跃居全球第二大医药市场。随着监管政策的深入实施，市场对医药企业在生产、运营、管理等方面提出了更为严苛的要求。2025年政府工作报告明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。

聚合电商API接口平台整合淘宝、天猫、京东等多平台API，提供一站式数据服务。核心功能包括数据整合、多平台搜索、详细解析与定制化服务，助力商家高效管理订单、优化商品推荐及支持数据驱动决策。平台注重智能化、个性化与全渠道发展，保障数据安全，推动业务增长。

淘宝图片搜索API是基于深度学习和计算机视觉技术的图片搜索工具，支持通过上传图片或URL搜索淘宝相似商品。其核心接口如`taobao.image.search`适用于电商购物、商品推荐及竞品分析等场景。该API具备高效性、准确性和易用性，用户只需提供一张图片即可快速获取相似商品，极大提升购物体验与效率。同时，商家也可借此优化商品展示以提高曝光率和销售机会。使用时，用户可通过Python代码调用API，上传图片并获取搜索结果。

本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。

探索绝对零度的极限：量子计算机的冷却技术

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。

《用户体验五要素》介绍了构建成功用户体验设计的五个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和表现层。战略层明确产品目标与用户需求；范围层定义功能和内容需求；结构层规划交互与信息架构；框架层设计界面、导航和信息布局；表现层则通过视觉设计创造感知体验。每一层都依赖于其下一层，形成自下而上的连锁效应，确保各要素相互作用，共同实现用户体验目标。

图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。

随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括：1) 代理服务器无法连接：检查网络、防火墙和代理服务状态；2) 认证失败：确认凭据和配置；3) 请求超时：增加超时时间、检查后端服务和网络延迟；4) 缓存问题：清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存；5) SSL/TLS问题：正确配置证书并确保客户端信任；6) 访问控制问题：检查ACL和日志；7) 性能问题：监控资源、负载均衡和优化配置；8) 日志记录与分析问题：启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题，可以更有效地管理HTTP代理。

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。

本文探讨了大模型从数据处理、模型训练到推理的全流程解决方案，特别强调数据、算法和算力三大要素。在数据处理方面，介绍了多模态数据的高效清洗与存储优化；模型训练中，重点解决了大规模数据集和CheckPoint的高效管理；推理部分则通过P2P分布式加载等技术提升效率。案例展示了如何在云平台上实现高性能、低成本的数据处理与模型训练，确保业务场景下的最优表现。

实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。

OpenSearch向量检索版推出了面向企业开发者的GPU图算法方案（CAGRA算法），支持客户直接购买GPU规格节点，是国内首家支持GPU规格的向量检索产品。

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构，包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持，解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题，提高了开发效率和数据一致性。

本文详细介绍了如何使用Java开发API接口，涵盖创建、实现、测试和部署接口的关键步骤。同时，讨论了接口的安全性设计和设计原则，帮助开发者构建高效、安全、易于维护的API接口。