Gartner 报告指出，到 2024 年，低代码应用开发将占应用开发总数的 65％以上，将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时，市场研究机构的数据显示，在传统开发模式下，超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题，平均延长时间达到原计划的 30%；约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难；而面对个性化需求，近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢，无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明，当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性，低代码开发平台的兴起势在必行 ，其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。

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（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

文生图（Text-to-Image Generation）是AIGC的重要方向，近年来模型效果显著提升，受到投资界与研究界高度关注。本文从评测体系、可控生成、个性化模型及高质量数据集四个角度探讨该领域面临的关键问题与研究进展。尽管生成模型如Diffusion Model和Stable Diffusion在效果与效率上突破显著，但在文本理解、生成控制、模型定制及数据质量等方面仍存在挑战。如何建立统一的评价标准、提升生成与文本的一致性、实现个性化定制及构建高质量多语言数据集，是未来研究与应用的关键方向。文生图的发展有望推动人机交互方式变革，成为人工智能迈向“人性化”的重要一步。

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。

“RSA还能撑多久？”——聊聊量子计算下密码学的危与机

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。

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。

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”。

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。

《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

阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）

Scrapy框架下地图爬虫的进度监控与优化策略

Python爬虫如何应对网站的反爬加密策略？

爬虫爬取抖音和快手的短视频数据时，如果遇到数据缺失的情况，如何使用 SQL 语句完成数据的补全。

别让“数据”白跑！大数据也能拯救地球

如何避免爬虫因Cookie过期导致登录失效

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。

实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。

本文深入解析京东、淘宝、拼多多三大电商巨头的API接口特点与差异。京东API以商品管理、订单处理和物流跟踪见长，适合电商平台及零售商；淘宝API功能丰富，涵盖商品查询、订单管理与用户认证，适用多场景电商业务；拼多多API聚焦社交电商，提供拼团、砍价等特色玩法，助力商家提升曝光与销量。开发者和商家需根据自身需求选择合适的API接口，并关注其安全性与稳定性。随着技术进步，这些API将持续优化，推动电商行业蓬勃发展。

可穿戴设备在运动领域的应用：科技让运动更智能

数据生命周期管理：从生成到销毁，数据的“生死”之旅

本文介绍了在Linux上搭建本地DeepSeek的步骤。主要涉及安装ollama、下载deepseek模型（1.5b参数版本）和配置ChatboxAI客户端。通过命令行安装ollama后，使用`ollama run deepseek-r1:1.5b`下载模型，并配置环境变量以确保服务正常运行。最后，通过ChatboxAI与模型进行交互。整个过程适合初学者，服务器配置为4核CPU和8GB内存，无GPU，响应速度稍有延迟但可接受。相关资源链接已提供。

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

本文探讨AI从技术竞赛迈向产业落地的关键转型：2026年成规模化应用分水岭。强调落地核心不在模型参数，而在数据治理、工作流重构、RAG工程化、推理可控性、人类协同机制及四大落地准则——场景对齐、知识解耦、架构弹性、迭代闭环。

除了提升开发效率、降低资源成本，更能保障决策一致性、赋能业务敏捷分析，并构成未来 AI 应用不可或缺的 AI-Ready 数据底座

量子通信：真·不可破解的传输通道，还是被神话了？

【AI大模型面试宝典】详解知识蒸馏：从软标签、温度机制到特征对齐，涵盖KL散度、黑/白盒蒸馏策略与代码实现，拆解高频面试题，助你精准掌握大模型压缩核心考点，轻松应对技术追问，offer拿到手软！

复旦大学联合阿里云开展“天池AI案例100开发”项目，赵卫东团队依托产业级平台构建“理论-实训-实战”教学新体系，开发4大综合性AI案例，覆盖图像识别、自然语言处理等方向。通过MOOC、教材、师资培训多渠道辐射全国，累计惠及超13万学习者，形成可复制的产教融合示范范式，推动人工智能人才培养与产业需求无缝对接。（238字）

在云原生时代，信任已成为技术发展的基础设施。本文深入剖析为何“信任”决定开源项目、API与云产品的成败，并从行为一致、承诺可验证、错误修复、输出稳定四大技术维度，揭示构建长期信任的实操路径，助力开发者实现可持续增长。

AI模型会因数据分布变化和时间推移而性能下降，即“模型衰老”与“数据漂移”。如同知识过时，旧模型难以适应新环境，导致预测不准。需通过PSI、KS等指标监测，并定期重训练以保持其有效性。

Kafka Streams vs Flink：别再纠结了，选错不是技术问题，是场景没想清楚

通义实验室推出QwenLong-L1.5，基于Qwen3-30B-A3B打造的长文本推理专家。通过高质量多跳数据合成、稳定强化学习算法与突破窗口限制的记忆框架，系统性解决长文本“学不好、用不了”难题，在多跳推理、超长上下文等任务中媲美GPT-5与Gemini。