无监督学习与数据聚类：从理论到实践

淘宝买家秀数据接口（taobao.item_review_show）可获取买家上传的图片、视频、评论等“买家秀”内容，为潜在买家提供真实参考，帮助商家优化产品和营销策略。使用前需注册开发者账号，构建请求URL并发送GET请求，解析响应数据。调用时需遵守平台规定，保护用户隐私，确保内容真实性。

在信息化时代，网络成为生活的重要部分，为保护个人信息安全，使用静态IP代理变得越来越普遍。本文介绍了五种实现静态IP代理的方法：租用服务、自建服务器、云服务、ISP提供及转发代理，帮助用户根据需求选择最合适的方式。

Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。

小红书商品详情API接口使用指南：先注册并实名认证获取权限，阅读API文档了解使用方法；通过编程调用API，构建请求参数，处理返回数据；注意高并发下的性能优化，确保安全合规；申请API权限，查阅文档，完成开发与调试。

GE-Predix 是一个由通用电气公司开发的工业互联网平台，旨在为工业设备提供连接、分析和管理服务。它支持设备数据的收集与分析，帮助企业优化运营效率，实现智能化转型。

本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。

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。

档案文件内容丰富多样，传统人工管理耗时低效。思通数科AI平台通过自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别、嵌套内容还原及元数据生成等功能，实现档案的高精度分块处理和结构化存储，大幅提升管理和检索效率。某历史档案馆通过该平台完成了500万页档案的数字化，信息检索效率提升60%。

本教程介绍了如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库训练一个 BERT 模型进行情感分析。主要内容包括：导入必要库、下载 Yelp 评论数据集、数据预处理、模型加载与配置、定义训练参数、评估指标、实例化训练器并开始训练，最后保存模型和训练状态。整个过程详细展示了如何利用预训练模型进行微调，以适应特定任务。

别再靠“人海战术”了：数据如何帮社交媒体搞定内容审核？

面对真实数据不知该用哪种分布？本文精炼总结8个实战必备概率分布，涵盖使用场景、避坑指南与代码实现。从二元事件到计数、等待时间、概率建模，再到小样本处理，教你快速选择并验证合适分布，用对模型显著提升分析准确性。

本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。

本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧农业中的关键应用，聚焦农产品市场价格预测与种植决策支持。通过多源数据采集、机器学习模型构建及动态预测预警，Java 大数据助力农户科学决策，提升收益并降低风险。结合山东寿光与黑龙江北大荒的实践案例，展示了技术在实际农业中的显著成效。

本文汇总了Java学习的全面资料，涵盖Java基础、面向对象编程、核心知识、高级特性及常用框架，如Spring和Hibernate。内容包括技术详解、代码实例及学习资源推荐，助力从入门到精通Java编程，适合各阶段学习者参考。

本文深入探讨了机器学习模型从实验室到生产环境部署过程中常见的七大陷阱，并提供基于PyTorch Serving的解决方案。内容涵盖环境依赖、模型序列化、资源管理、输入处理、监控缺失、安全防护及模型更新等关键环节。通过真实案例分析与代码示例，帮助读者理解部署失败的原因并掌握避坑技巧。同时，文章介绍了高级部署架构、性能优化策略及未来趋势，如Serverless服务和边缘-云协同部署，助力构建稳健高效的模型部署体系。

阿里云人工智能平台PAI 平台推出模型权重服务，通过分布式缓存架构、RDMA高速传输、智能分片等技术，显著提升大语言模型部署效率，解决模型加载耗时过长的业界难题。实测显示，Qwen3-32B冷启动时间从953秒降至82秒（降幅91.4%），扩容时间缩短98.2%。

1688为开发者提供涵盖商品、交易、物流等核心业务的丰富API。商品类API支持搜索、详情获取及图片搜索等功能；交易类API可实现订单创建、查询与支付；物流类API提供报价、轨迹查询及服务商列表获取等服务，满足多样化开发需求。

本指南专为Java程序员准备互联网大厂面试而设，涵盖面试知识点与技巧两大部分。知识点包括Java基础（面向对象、集合框架、并发编程）、JVM（内存分区、回收机制、类加载机制）、数据库（MySQL、Redis）、开发框架（Spring、Spring Boot、MyBatis）及其他相关技术（计算机网络、操作系统）。面试技巧涉及简历撰写、项目经验阐述及答题策略，助你全面提升面试成功率。提供资源链接，支持深入学习。

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。

Python+Selenium爬虫：豆瓣登录反反爬策略解析

本程序基于双向RRT算法实现三维空间最优路径规划，适用于机器人在复杂环境中的路径寻找问题。通过MATLAB 2022A测试运行，结果展示完整且无水印。算法从起点和终点同时构建两棵随机树，利用随机采样、最近节点查找、扩展等步骤，使两棵树相遇以形成路径，显著提高搜索效率。相比单向RRT，双向RRT在高维或障碍物密集场景中表现更优，为机器人技术提供了有效解决方案。

4月27日，阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B，实现 MLLM 与 DiT 的深度融合，在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中，Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型，比肩 GPT-4o 与 Gemin。PAI-ModelGallery 支持Step1X-Edit一键部署方案。

本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台，基于 LLM+RAG 的系统框架，构建“宠物医院AI助手”的实践过程。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。DistilQwen2.5-DS3-0324 系列模型是基于 DeepSeek-V3-0324 通过知识蒸馏技术并引入快思考策略构建，显著提升推理速度，使得在资源受限的设备和边缘计算场景中，模型能够高效执行复杂任务。实验显示，DistilQwen2.5-DS3-0324 系列中的模型在多个基准测试中表现突出，其32B模型效果接近参数量接近其10倍的闭源大模型。

5G+智慧城市：让城市自己“思考”的时代来了！

本内容探讨了如何通过多方面策略提升体育比分小程序的日活跃用户（DAU）。首先优化核心功能，如实时推送、个性化订阅与比赛提醒；其次建立用户激励体系，包括签到奖励、预测小游戏和等级系统；再者增强社交功能，例如球迷社区讨论和好友对战；同时利用数据分析优化用户体验，并结合营销推广扩大影响力。代码片段展示了部分数据处理逻辑，确保功能实现的精准性。建议根据数据表现逐步完善功能，优先解决关键问题以提高留存和活跃度。

本文介绍了如何构建一个反检测爬虫以爬取Amazon商品信息。通过使用`undetected-chromedriver`规避自动化检测，修改`navigator.webdriver`属性隐藏痕迹，并结合代理、Cookie和User-Agent技术，实现稳定的数据采集。代码包含浏览器配置、无痕设置、关键词搜索及数据提取等功能，同时提供常见问题解决方法，助你高效应对反爬策略。

可穿戴设备助力远程医疗：从数据监测到智能诊疗的技术变革

大数据未来五大趋势，这些变化你真的准备好了吗？

可穿戴设备在运动领域的应用：科技让运动更智能

1688拍立淘图片搜索接口由阿里巴巴提供，支持通过上传图片在1688平台搜索相似商品。该接口基于图像识别技术，具备高精度匹配、丰富商品信息返回、支持多图片格式及可定制化搜索等特点，适用于电商选品、商品溯源和智能购物等场景。开发者需注册获取app_key与app_secret，并通过Python示例代码调用接口，实现图片搜索功能。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

本文详细介绍了淘宝店铺订单相关的三个关键API接口：订单列表、订单详情和订单物流。通过这些接口，开发者可以获取订单信息、买家详情、商品清单、支付信息及物流轨迹，支持多种筛选条件和复杂参数传递。此外，文章还强调了接口权限申请、数据安全处理及调用频率限制等注意事项，帮助开发者高效集成这些接口，提升电商系统的功能和用户体验。供稿者：Taobaoapi2014。 （239字符）

上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示，7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性，并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路，区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能，还为未来AI研究提供了新方向。

AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。

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。