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。
新闻聚合项目:多源异构数据的采集与存储架构
本文探讨了新闻聚合项目中数据采集的技术挑战与解决方案,指出单纯依赖抓取技术存在局限性。通过代理IP、Cookie和User-Agent的精细设置,可有效提高采集策略;但多源异构数据的清洗与存储同样关键,需结合智能化算法处理语义差异。正反方围绕技术手段的有效性和局限性展开讨论,最终强调综合运用代理技术与智能数据处理的重要性。未来,随着机器学习和自然语言处理的发展,新闻聚合将实现更高效的热点捕捉与信息传播。附带的代码示例展示了如何从多个中文新闻网站抓取数据并统计热点关键词。
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)
【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!
1688图片搜索相似商品API指南
1688图片搜索相似商品API基于图像识别技术,支持通过图片查找平台内相似商品,提供商品信息与相似度评分,适用于以图搜货、比价、供应链寻源等场景,提升采购效率。
AI 十大论文精讲(六):拆解 LLM 智能体的 “通用密码”
本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块,涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景,提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点,并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题,为构建通用智能体提供统一范式,被誉为该领域“入门圣经”。
发票验真API:基于权威数据源与阿里云平台的发票验真代码解析
发票验真迈向智能化新阶段,融合OCR识别与权威查验平台,实现全票种自动化验真。一站式接口高效、安全、可溯,支持批量处理与高并发调用,显著提升效率、降低合规风险,助力企业构建智能财税风控体系。(238字)
【跨国数仓迁移最佳实践6】MaxCompute SQL语法及函数功能增强,10万条SQL转写顺利迁移
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第六篇,MaxCompute SQL语法及函数功能增强。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
构建AI智能体:十二、给词语绘制地图:Embedding如何构建机器的认知空间
Embedding是一种将词语、图像等信息转化为低维稠密向量的技术,使计算机能捕捉语义关系。不同于传统One-Hot编码,Embedding通过空间距离表达语义相似性,如“国王-男人+女人≈王后”,广泛应用于NLP、推荐系统与大模型中,是AI理解世界的基石。
【2025云栖大会】AI 搜索智能探索:揭秘如何让搜索“有大脑”
2025云栖大会上,阿里云高级技术专家徐光伟在云栖大会揭秘 Agentic Search 技术,涵盖低维向量模型、多模态检索、NL2SQL及DeepSearch/Research智能体系统。未来,“AI搜索已从‘信息匹配’迈向‘智能决策’,阿里云将持续通过技术创新与产品化能力,为企业构建下一代智能信息获取系统。”
亚马逊商品详情 API 秘籍!轻松获取 SKU 属性数据
亚马逊商品详情API是官方接口,通过ASIN获取商品标题、价格、库存、评价等50余项数据,支持多站点查询。包含Product Advertising API与MWS两类,分别用于商品信息获取和卖家店铺管理,采用AWS4-HMAC-SHA256认证,保障请求安全。
速卖通商品详情API秘籍!轻松获取SKU属性数据
速卖通商品详情API(aliexpress.item.get)支持通过编程获取商品标题、价格、SKU、库存、销量、物流模板、评价及店铺信息,适用于价格监控、选品分析等场景。接口支持多语言返回,采用AppKey+AppSecret+Token认证,需签名验证,确保安全调用。
Kubeflow-KServe-架构学习指南
KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台,支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署,系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理,并提供学习路径与贡献指南,助你快速掌握云原生AI服务技术。
企业级 AI 模型无代码落地指南:基于阿里云工具链,从 0 到 1 实现业务价值
某汽车零部件厂商通过阿里云PAI、OSS等工具,实现无代码AI质检落地:仅用控制台操作完成数据治理到部署,质检效率提升3倍,模型周期从2月缩至2周。本文详解全栈可视化方案,助力企业零代码落地AI。
SAPO去中心化训练:多节点协作让LLM训练效率提升94%
SAPO(Swarm Sampling Policy Optimization)提出去中心化异步强化学习框架,通过节点间共享rollouts提升大模型后训练效率。实验显示,在数千节点上可实现94%回报提升,尤其助力中等规模模型突破性能瓶颈。
拆解AI-Agentforce企业级智能体中台:如何让企业AI落地从“噱头”到“实效”
在GDMS峰会上,迈富时集团尹思源指出41.3%中国企业尚未布局AI Agent,已应用者亦陷“Demo化、孤岛化”困局。其发布的AI-Agentforce智能体中台,以“冰山模型”重构架构,打通认知、价值、能力三重鸿沟,覆盖内容、获客、销售、陪练、分析五大场景,助力企业实现AI从“工具”到“数字员工”的全链路协同升级。
AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南
曾被热捧的提示工程正逐渐退潮,本文揭示其局限性,并提出“上下文工程”新范式:通过结构化提示、精准上下文管理、工具调用与统一状态,构建可扩展、可恢复、生产级的智能体工作流,推动AI系统迈向工程化与可控化。
从零搭建RAG应用:跳过LangChain,掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
本文详解如何从零搭建RAG(检索增强生成)应用,跳过LangChain等框架,深入掌握文本解析、分块、向量检索、对话记忆、指代消解等核心技术,提升系统可控性与优化能力。
Mixture of Experts架构的简要解析
Mixture of Experts(MoE)架构起源于1991年,其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分,并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活,仅激活部分专家,从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计,如线性门控、噪声Top-K门控等,确保模型能根据输入特征自适应选择专家。
阿里云大数据AI产品月刊-2025年8月
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。
【清爽加速】Windows 11 Pro 24H2-Emmy精简系统
“清爽加速”Windows 11 Pro 24H2 针对老旧或低配设备,通过精简系统、优化服务与简化装机流程,降低资源占用,提升运行流畅度,兼顾安全性与稳定性,让老设备也能轻松应对日常办公与轻度娱乐需求。
2025 年最新 Java 学习路线图含实操指南助你高效入门 Java 编程掌握核心技能
2025年最新Java学习路线图,涵盖基础环境搭建、核心特性(如密封类、虚拟线程)、模块化开发、响应式编程、主流框架(Spring Boot 3、Spring Security 6)、数据库操作(JPA + Hibernate 6)及微服务实战,助你掌握企业级开发技能。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在企业生产运营监控与决策支持中的应用(228)
本文探讨了基于 Java 的大数据可视化技术在企业生产运营监控与决策支持中的关键应用。面对数据爆炸、信息孤岛和实时性不足等挑战,Java 通过高效数据采集、清洗与可视化引擎,助力企业构建实时监控与智能决策系统,显著提升运营效率与竞争力。
只需完成手画线稿,让AI算法帮你自动上色
本文介绍了如何利用图像处理技术生成手绘风格图像及自动上色的方法。内容涵盖图像灰度化、梯度调整、虚拟深度实现手绘效果,以及使用 Python 编程实现相关算法。此外,还介绍了 AI 工具 Style2Paints V4.5,其可为线稿自动上色并支持多种线稿类型,如插画和手绘铅笔稿,适用于艺术创作与图像处理领域。
Apache Flink:从实时数据分析到实时AI
Apache Flink 是实时数据处理领域的核心技术,历经十年发展,已从学术项目成长为实时计算的事实标准。它在现代数据架构中发挥着关键作用,支持实时数据分析、湖仓集成及实时 AI 应用。随着 Flink 2.0 的发布,其在流式湖仓、AI 驱动决策等方面展现出强大潜力,正推动企业迈向智能化、实时化的新阶段。
Apache InLong:构建10万亿级数据管道的全场景集成框架
Apache InLong(应龙)是一站式、全场景海量数据集成框架,支持数据接入、同步与订阅,具备自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力。源自腾讯大数据团队,现为 Apache 顶级项目,广泛应用于广告、支付、社交等多个领域,助力企业构建高效数据分析与应用体系。
解决提示词痛点:用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案
本文介绍了一种基于用户意图的提示词优化系统,利用多智能体架构实现自动化优化,提升少样本学习场景下的提示词质量与模型匹配度。系统通过专用智能体协同工作,识别并修复逻辑矛盾、格式不清及示例不一致等问题,结合Pydantic结构化数据模型与OpenAI评估框架,实现高效、可扩展的提示词优化流程。该方案显著减少了人工干预,增强了系统效率与输出一致性,适用于复杂研究任务与深度AI应用。
借助最新技术构建 Java 邮件发送功能的详细流程与核心要点分享 Java 邮件发送功能
本文介绍了如何使用Spring Boot 3、Jakarta Mail、MailHog及响应式编程技术构建高效的Java邮件发送系统,涵盖环境搭建、异步发送、模板渲染、测试与生产配置,以及性能优化方案,助你实现现代化邮件功能。
性能提升 10 倍, DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式 零改造实现
将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba,可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性,显著提升系统性能与扩展能力,适用于复杂 AI 业务场景。
你花大钱养的 AI,为啥感觉还是个“人工智障”?
这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身,而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”,用冗长指令让它机械执行任务,却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”,如《自衍体》项目所做的,AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于:别当工头下命令,而要当合伙人点燃它的“心”。
java 入门学习视频_2025 最新 java 入门零基础学习视频教程
《Java 21 入门实操指南(2025年版)》提供了Java最新特性的开发指导。首先介绍了JDK 21和IntelliJ IDEA 2025.1的环境配置,包括环境变量设置和预览功能启用。重点讲解了Java 21三大核心特性:虚拟线程简化高并发编程,Record模式优化数据解构,字符串模板提升字符串拼接可读性。最后通过图书管理系统案例,展示如何运用Record定义实体类、使用Stream API进行数据操作,以及结合字符串模板实现控制台交互。该指南完整呈现了从环境搭建到实际项目开发的Java 21全流程实
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。