实验报告:让AI自动生成采集代码,会踩哪些坑?
本文复盘AI自动生成采集代码的实战效果,梳理出“模拟行为”与“接口调用”两大技术路线。AI在浏览器自动化中表现良好,适合简单场景;但面对加密接口与强反爬时仍需人工介入。最终结论:AI是高效助手,但核心难题仍需工程师掌控。
2026版基于python大数据的旅游可视化及推荐系统
本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统,利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势,结合Django框架与MySQL数据库,构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据,运用机器学习算法挖掘用户偏好,实现精准推荐;借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化,直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验,也助力旅游企业优化产品设计与营销策略,推动行业数字化转型与智能化发展。
从0到1掌握1688API:图片搜索获取技巧与避坑指南
1688图片搜索API基于图像识别技术,支持上传JPG/PNG格式图片(Base64或URL),实现同款或相似商品搜索。适用于电商选品、供应链管理等场景,提供价格、销量等多维度筛选,返回商品ID、标题、价格、销量及供应商信息。
Kubeflow-Trainer-架构学习指南
本指南系统解析Kubeflow Trainer架构,涵盖核心设计、目录结构与代码逻辑,结合学习路径与实战建议,助你掌握这一Kubernetes原生机器学习训练平台的原理与应用。
向量存储vs知识图谱:LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案,对比向量检索与知识图谱架构优劣,分析Zep、Mem0、Letta等开源框架,并提供成本优化策略,助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
Gartner报告:可观测性平台魔力象限
本文由Gregg Siegfried等作者撰写,阐述了可观测性平台如何通过遥测数据采集、AI分析与成本优化,助力企业提升系统健康度与业务韧性,并详解市场定义、核心功能及主流供应商优劣势。
AI智能体开发实战:17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文系统解析了17种AI智能体设计模式,涵盖反思、工具调用、多智能体协作、思维树、规划执行、集成决策等核心架构,结合LangGraph实现与代码演示,揭示如何通过模式组合构建高效、可靠的大规模AI系统。
基于springboot的4s店汽车试驾销售服务系统
针对传统4S店运营效率低、服务体验差等问题,研究基于SpringBoot的汽车销售服务系统,融合Java、Vue、MySQL等技术,实现业务自动化、客户个性化服务与数据智能分析,提升管理效率与客户满意度,推动4S店数字化转型与竞争力升级。
LangGraph实战:从零构建智能交易机器人,让多个AI智能体像投资团队一样协作
如今的量化交易已远超传统技术指标,迈向多智能体协作的新时代。本文介绍了一个基于 **LangGraph** 构建的多智能体交易系统,模拟真实投资机构的运作流程:数据分析师收集市场情报,研究员展开多空辩论,交易员制定策略,风险团队多角度评估,最终由投资组合经理做出决策。系统具备记忆学习能力,通过每次交易积累经验,持续优化决策质量。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在舆情分析中的情感倾向判断与话题追踪(185)
本篇文章深入探讨了Java大数据与机器学习在舆情分析中的应用,重点介绍了情感倾向判断与话题追踪的技术实现。通过实际案例,展示了如何利用Java生态工具如Hadoop、Hive、Weka和Deeplearning4j进行舆情数据处理、情感分类与趋势预测,揭示了其在企业品牌管理与政府决策中的重要价值。文章还展望了多模态融合、实时性提升及个性化服务等未来发展方向。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构,涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容,适用于构建企业级数据平台体系。
AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议,快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具,帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
OpenFeature 实战:统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案
在金融风控场景中,模型迭代速度与线上稳定性之间的平衡是一大挑战。传统硬编码方式存在耦合度高、控制粒度粗、缺乏审计等问题,导致误拦截损失显著。本文介绍了基于 OpenFeature 的解决方案,通过动态配置、细粒度控制和多语言支持实现高效特征管理,并结合灰度发布、熔断机制和安全审计提升系统稳定性与发布安全性。实战数据显示,该方案显著缩短上线周期、降低故障率并提升模型覆盖率,具备高可用性和可扩展性,适用于复杂风控环境下的策略迭代需求。
跨境卖家必看:1688店铺订单列表,订单详情,订单物流接口详解
1688平台提供丰富的API接口,涵盖商品、订单、物流等核心业务场景。主要接口包括:**order.list**(查询订单列表)、**order.get**(获取订单详情)及**logistics.track**(查询物流信息),均支持GET请求方式,广泛应用于跨境寻源、数据采集、ERP系统等场景。
2025年颠覆闭源大模型?MonkeyOCR:这款开源AI文档解析模型,精度更高,速度更快!
还在依赖昂贵且慢的闭源OCR工具?华中科技大学开源的MonkeyOCR文档解析模型,以其超越GPT4o的精度和更快的推理速度,在单机单卡(3090)上即可部署,正颠覆业界认知。本文将深入解析其设计哲学、核心突破——大规模自建数据集,并分享实测体验与避坑指南。
10个常用的无头CMS(Headless CMS)
无头CMS是一种内容管理系统,它将前端和后端分离,只关注内容的创建和管理,而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起,即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦,提供了一种更加灵活的方式来处理内容。
千万级数据秒级响应!碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构,解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题,显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍,查询出错率减少30倍,集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验,还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
ClickHouse 应用剖析:设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统,主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年,在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构,实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念,以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题,并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
这个被忽略的CSS:hover隐藏用法,让交互设计师都跪了
本文详细介绍了CSS中的伪类选择器`:hover`及其应用。`:hover`用于定义鼠标悬停在元素上时的样式,常见于超链接、按钮等交互场景。文章通过多个实例演示了`:hover`不仅可控制当前元素,还能影响其子元素或后代元素,但通常不适用于兄弟元素。此外,还分享了如何避免`:hover`导致的布局抖动问题,如提前设置透明边框。最后,结合实际案例展示了如何利用`:hover`实现复杂的交互效果,例如三级菜单,帮助开发者更好地掌握这一实用技巧。
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享,聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程,解决复杂业务场景下的数据分析挑战,如多维OLAP分析、大屏监控等。同时,文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案,优化存储成本并提升查询效率,以及存算分离的应用实践。最后,对未来数据服务的发展方向进行了展望,计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设,进一步提升数据分析能力。
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
本地部署DeepSeek教程:一键远程访问,还能解决Ollama安全隐患
本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型,并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先,安装Ollama并下载DeepSeek模型,根据显存选择合适参数(如4G选1.5B)。接着,通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后,利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置,支持HTTPS加密传输,保障数据安全。整个过程无需云服务器,轻松打造专属AI助手。
Apache Flink 2.0.0: 实时数据处理的新纪元
Apache Flink 2.0.0 正式发布!这是自 Flink 1.0 发布九年以来的首次重大更新,凝聚了社区两年的努力。此版本引入分离式状态管理、物化表、流批统一等创新功能,优化云原生环境下的资源利用与性能表现,并强化了对人工智能工作流的支持。同时,Flink 2.0 对 API 和配置进行了全面清理,移除了过时组件,为未来的发展奠定了坚实基础。感谢 165 位贡献者的辛勤付出,共同推动实时计算进入新纪元!
淘宝图片搜索商品列表API接口全攻略
淘宝图片搜索API(拍立淘)通过上传图片快速检索淘宝/天猫相似商品,支持标题、价格、销量等信息返回。核心功能包括以图搜图、商品筛选和分页查询,具备高效性、准确性和多语言支持。开发者需注册账号、创建应用并申请权限后调用接口,适用于电商平台、比价工具等场景。
ssm151大学生就业信息管理系统+jsp(文档+源码)_kaic
大学生就业信息管理系统基于现代经济快速发展和信息化技术的升级,旨在通过软件工具提升数据管理效率。该系统利用SSM框架、Java语言和Mysql数据库开发,实现数据的科学化、规范化与自动化管理。系统界面简洁美观,功能模块布局合理,提供高效的数据处理能力,并注重数据安全。通过此系统,管理者能够快速处理大量信息,提高工作效率,同时确保数据的安全性和可靠性。关键词:大学生就业信息管理系统;SSM框架;Mysql;自动化。
深入解析:使用 Python 爬虫获取淘宝店铺所有商品接口
本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥,申请接口权限。接着,通过构建请求、生成签名、调用接口(如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`)及处理响应,实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法,并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。
通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
阿里云向量检索服务Milvus 2.5版本在全文检索、关键词匹配以及混合检索(Hybrid Search)方面实现了显著的增强,在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能,并阐述其在RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
解锁 DeepSeek API 接口:构建智能应用的技术密钥
在数字化时代,智能应用蓬勃发展,DeepSeek API 作为关键技术之一,提供了强大的自然语言处理能力。本文详细介绍 DeepSeek API,并通过 Python 请求示例帮助开发者快速上手。DeepSeek API 支持文本生成、问答系统、情感分析和文本分类等功能,具备高度灵活性和可扩展性,适用于多种场景。示例展示了如何使用 Python 调用 API 生成关于“人工智能在医疗领域的应用”的短文。供稿者:Taobaoapi2014。
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。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型(LLMs)中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法,以及温度参数、惩罚机制等优化手段,为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法,强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果,帮助读者理解其优缺点及适用场景。
PPO 实战:第一次跑通 PPO,到底难在哪
PPO实战难点不在算法理解,而在系统性不确定:动态数据、不稳reward、多目标冲突。关键在于明确对齐目标、用SFT模型起步、必备reference、设计偏好型reward、聚焦policy更新、善用KL系数调控风险,并以行为变化而非loss曲线评估进展——耐心跑通最小闭环,才是成功核心。
1688宝贝详情数据接口实战—B 端视角下的竞品(供应商)数据拆解全指南
本指南面向B端企业,详解如何通过1688宝贝详情API实现竞品与供应商数据化拆解。涵盖API接入、字段商业价值映射(价格梯度、MOQ、SKU库存、资质认证、物流履约、销量反馈等)、实战分析框架及合规要点,助力跨境铺货、批发选品、定价优化与供应链决策,真正将API转化为业务增长引擎。(239字)
为什么 loss 几乎没用:微调里最容易让人“自嗨”的指标
本文揭示了大模型微调中一个常见误区:过度依赖loss曲线判断训练效果。loss仅反映模型对训练数据的拟合程度,并不衡量实际表现。它可能平稳下降,但模型输出无改善甚至变差。尤其在SFT/LoRA微调中,loss易被“虚假优化”,掩盖行为偏移、泛化缺失等问题。真正关键的是人工对照输出变化,结合loss作为辅助参考,而非决策核心。
【AI大模型面试宝典十】- 推理部署篇
【AI大模型面试宝典】聚焦模型压缩核心技术:量化解析(INT8/INT4/GPTQ/AWQ)、激活量化、稀疏化与知识蒸馏,配实战代码与面试高频题。助你攻克大模型部署难题,精准提升面试竞争力,offer轻松拿!点赞关注,持续更新中~
【AI大模型面试宝典七】- 训练优化篇
【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点:从MDP、贝尔曼方程到策略梯度、Actor-Critic框架,详解价值函数、优势函数与GAE等高频概念,结合蒙特卡洛与TD方法的偏差方差权衡,助你系统掌握RL原理与面试要点,轻松应对大模型算法挑战!
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。