数据治理 vs. 数据管理：别再傻傻分不清！

小红书作为生活方式分享平台，评论是用户互动的核心形式。通过小红书笔记评论API接口，开发者可高效获取特定笔记下的评论数据（如内容、昵称、时间、点赞数等），用于舆情分析、用户反馈收集和市场调研。请求参数包括`note_id`、`page`、`page_size`、`timestamp`和`sign`，采用HTTP方式调用，返回JSON格式数据，为业务决策提供数据支持。

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。

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探索AI吉卜力：用人工智能创造迷人的吉卜力风格图像。吉卜力工作室以独特的动画风格著称，每一部作品都充满宁静的魔力。近年来，随着AI技术的发展，“AI吉卜力”现象兴起，通过OpenAI等技术生成模仿宫崎骏经典艺术风格的图像。尽管AI能复制吉卜力的视觉美学，但是否能捕捉其灵魂仍存争议。宫崎骏曾批评AI动画“是对生命的侮辱”。本文探讨了AI吉卜力的技术原理、工具应用及伦理问题，同时展示了其在个人创作、游戏开发和营销等领域的潜力。在享受AI带来的便利时，我们也需尊重原创艺术的价值。

穿戴科技新风尚：智能服装设计与技术全解析

淘宝开放平台提供`taobao.items.onsale.get`接口，可批量获取店铺在售商品列表，包括商品ID、标题、价格等信息，适用于商品管理、竞品监控等场景。调用流程：注册账号、创建应用、申请权限。核心参数有nick、page_no、page_size等。Python示例代码展示如何通过API获取商品数据，并处理分页和异常。注意事项包括权限申请、频率限制及数据安全。扩展应用如结合商品详情接口进行数据分析。

玩转大数据：从零开始掌握SQL查询基础

1688快递费用API接口为企业和开发者提供自动化、高效化的快递费用查询服务，打破人工查询的繁琐局面。通过输入寄件与收件地址、商品重量、体积及选择快递公司等信息，接口精准计算费用并返回结果，支持中通、圆通等主流快递。输出内容包括快递费用、预估时效及附加费说明，助力电商精细化运营。Python示例代码展示了如何使用requests库发起POST请求并解析响应数据，实现费用查询自动化。

淘宝淘口令转换API是用于将淘宝商品或店铺链接与淘口令进行双向转换的接口，支持HTTP POST请求。开发者可通过此API生成或解析淘口令，方便在不同平台传播淘宝内容，吸引更多潜在客户。API返回JSON格式数据，包含转换结果和状态信息。使用前需注册并申请权限，确保调用稳定可靠。示例代码展示了如何通过Python实现淘口令的生成和解析功能。

AI预测体育比赛结果依赖于历史数据、球员表现、球队状态等多因素。通过数据收集与处理、机器学习模型（如回归分析、神经网络）、模拟与蒙特卡洛方法、实时数据分析及自然语言处理等技术，AI能识别影响比赛的关键模式，评估胜负概率，并结合统计学与优化算法不断调整预测，提升准确性。

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。

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%。

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。

需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。

以下是使用 Python 调用速卖通商品列表接口（以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例）的代码示例。该示例包含准备基础参数、生成签名、发送请求和处理响应等关键步骤，并附有详细注释说明。代码展示了如何通过公共参数和业务参数构建请求，使用 HMAC-SHA256 加密生成签名，确保请求的安全性。最后，解析 JSON 响应并输出商品信息。此接口适用于商品监控、数据采集与分析及商品推荐等场景。注意需通过 OAuth2.0 获取 `access_token`，并根据官方文档调整参数和频率限制。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

Shopee 商品详情接口（item_get）用于获取商品的标题、价格、描述、库存和图片等详细信息。开发者需使用 Shopee 提供的 API 密钥进行认证，通过 GET 请求访问指定 URL。请求参数包括 partner_id、shopid、itemid、timestamp 和 sign。签名生成需按字母顺序排序参数，拼接后与 API 密钥进行 HMAC-SHA256 加密。响应为 JSON 格式，包含商品详细信息及错误提示。注意妥善保管 API 密钥，并遵守请求频率限制。

如何利用Java和Kotlin实现动态网页内容抓取

本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。

AI在交通管理系统中的应用

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。

机器学习在图像识别中的应用：解锁视觉世界的钥匙

本文主要介绍了如何利用阿里云的 OpenSearch 和 AI 搜索开放平台来构建一个无需编写代码就能完成的图片搜索功能。

本项目使用MATLAB2022A版本，对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能，主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程，加入反向学习机制及多种改进策略，以提升算法跳出局部最优的能力，增强全局搜索效率。

Java多线程并发编程是指在Java程序中使用多个线程同时执行，以提高程序的运行效率和响应速度。通过合理管理和调度线程，可以充分利用多核处理器资源，实现高效的任务处理。本内容将介绍Java多线程的基础概念、实现方式及常见问题解决方法。

本文介绍了如何确定和解决Flink任务向Doris数据库写入数据时遇到的背压问题。首先通过Flink Web UI和性能指标监控识别背压，然后从Doris数据库性能、网络连接稳定性、Flink任务数据处理逻辑及资源配置等方面排查原因，并通过分析相关日志进一步定位问题。

阿里云大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）提供大规模数据存储与计算，支持离线批处理。针对实时计算需求，阿里云推出Flink版。此外，阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS，以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI，构建全面的大数据生态系统。

本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外，还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码，以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例，如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容，读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。

歌词是音乐的灵魂伴侣，其结构蕴含独特艺术魅力。掌握歌词结构技巧是创作者成功的关键。开头需迅速吸引听众，主体部分通过叙事、抒情或对话形式展开，结尾则点睛收尾。创作时可借助《妙笔生词智能写歌词软件》，利用 AI 功能优化歌词，提供丰富模板和案例，助力灵感涌现，轻松掌握歌词结构艺术。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

【10月更文挑战第10天】随着自然语言处理（NLP）技术的发展，对话系统已经从简单的基于规则的问答系统演变为能够理解复杂语境并提供个性化服务的智能助手。然而，传统的对话系统往往依赖于预先定义好的模板或有限的知识库，这限制了它们在理解和生成多样化响应方面的能力。为了解决这一问题，GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生。GraphRAG结合了大规模的知识图谱和先进的NLP模型，旨在提升对话系统的理解和响应能力。

【10月更文挑战第5天】 Python实现深度学习模型：智能库存管理系统

在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业面临的重大挑战。数据治理作为确保数据质量、安全性、合规性和可访问性的关键过程，其核心在于制定并执行一套科学、合理的数据标准与规范。本文将探讨如何制定数据标准与规范，以推动企业的数据治理实践。

在数据驱动的时代，数据已成为企业宝贵资产，蕴含推动业务增长与创新的无限可能。数据治理通过科学策略挖掘、整合、保护数据，成为企业数字化转型的核心驱动力。本文阐述了数据治理的定义、重要性及其实践路径，强调跨部门协作与全员参与，确保数据质量、安全及合规性，支持企业战略目标实现。通过明确数据战略、建立管理体系、推动数据共享和持续优化，数据治理助力企业实现数据与业务的伴生共长。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

本内容介绍了淘宝商品详情API的调用与数据解析方法，涵盖商品基础信息、价格、库存、规格、促销、物流等关键数据的获取方式。提供了核心接口如taobao.item.get、taobao.itemprops.get、taobao.item.sku.get的功能说明及Python请求示例，适用于跨平台数据整合、价格监控、自动化运营等场景，并提示了字段兼容性、错误处理及数据更新等注意事项。

京东拍立淘API基于深度学习，利用CNN提取图像特征，结合余弦相似度实现商品精准匹配。支持图片搜索、类目限定与相似度筛选，日均处理千万级请求，广泛应用于移动购物与社交带货场景。

智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。