Java实战：使用HttpClient实现图片下载与本地保存

本程序基于NURBS曲线实现数据拟合，适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重，精确表示复杂形状，特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行，展示了T1至T7的测试结果，无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数，最小化误差函数E，确保迭代收敛，提供高质量的拟合效果。

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。

Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型，具有 300 亿个参数，能够生成高达 204 帧的视频；Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型，通过结合 130B 参数的大语言模型，语音识别模型与语音合成模型，实现了端到端的文本、语音对话生成，能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。

亚马逊作为全球最大的电商平台之一，提供了丰富的商品资源。开发者和电商从业者可通过亚马逊商品详情接口获取商品的描述、价格、评论、排名等数据，对市场分析、竞品研究、价格监控及业务优化具有重要价值。接口基于MWS服务，支持HTTP/HTTPS协议，需注册并获得API权限。Python示例展示了如何使用mws库调用接口获取商品详情。应用场景包括价格监控、市场调研、智能选品、用户推荐和库存管理等，助力电商运营和决策。

社区文化宣传网站采用JSP技术和Mysql数据库开发，旨在通过现代化技术手段提升社区文化的宣传效果。系统开发过程中，首先进行需求分析，明确主要功能，随后进行总体设计与详细设计，涵盖系统结构、数据结构、功能和安全设计等方面。系统详细设计包括前台首页、管理员及用户功能模块，确保操作简便、页面简洁，具备良好的可读性、实用性和扩展性。整个开发过程注重系统的稳定性和安全性，最终通过功能测试优化系统性能，为后续维护和类似系统开发提供参考。关键词：社区文化宣传网站、JSP技术、Mysql数据库。

状态模式属于行为型设计模式。它将对象的行为封装在不同的状态类中，使得对象在不同的状态下表现出不同的行为。上下文（Context）：这是一个包含状态对象的类，它定义了客户感兴趣的接口，并维护一个具体状态对象的引用。上下文将操作委托给当前的状态对象来处理。抽象状态（State）：这是一个抽象类或者接口，它定义了一个特定状态下的行为接口。所有具体的状态类都实现这个接口。具体状态（Concrete State）：这些是实现抽象状态接口的类，每个具体状态类实现了与该状态相关的行为。

该代码使用Python爬取福建省的IP段数据，通过requests和lxml库获取网页内容并解析，提取省、市、区及IP段信息，保存到Pandas DataFrame中。接着根据IP段随机生成IP地址，并将结果写入Excel文件。

OkHttpClient请求失败处理与网页下载成功实践

Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，如map、filter操作；宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用，如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成，而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。

本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题，涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例，帮助求职者更好地准备面试，提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量，助力求职者找到理想职位。

本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架，以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示，进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。

扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，但其迭代去噪过程计算开销大。分布匹配蒸馏（DMD）通过将多步扩散简化为单步生成器，结合分布匹配损失和对抗生成网络损失，实现高效映射噪声图像到真实图像，显著提升生成速度。DMD利用预训练模型作为教师网络，提供高精度中间表征，通过蒸馏机制优化单步生成器的输出，从而实现快速、高质量的图像生成。该方法为图像生成应用提供了新的技术路径。

ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。

Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。

分布式存储三国杀：对象存储 vs HDFS vs 列式存储，到底该怎么选？

在全球能源与环境双重压力下，新能源汽车快速发展，产生海量数据。本文设计基于Python的新能源汽车数据分析系统，结合MySQL与B/S架构，实现数据高效管理与可视化分析，助力企业优化产品、提升服务，推动产业智能化与可持续发展。

淘宝店铺商品API支持通过HTTP POST获取商品数据，返回JSON格式信息。核心接口包括店铺商品列表、分类及促销商品查询，以及商品详情、SKU、图片视频等信息获取，助力商家高效管理商品。

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。本篇为第七篇，基于MaxCompute 多租的大数据平台架构。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

闲鱼商品列表API（Goodfish.item_list）基于RESTful架构，支持GET请求，返回JSON格式数据，可获取商品标题、价格、图片、卖家信息等，适用于电商比价与数据分析，助力开发者高效集成闲鱼商品数据。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 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。

Gensim是Python中强大的自然语言处理库，擅长从大量中文文本中自动提取主题、生成词向量并计算文档相似度。它支持LDA、Word2Vec等模型，结合jieba分词可有效实现文本预处理、主题建模与语义分析，适用于新闻分类、信息检索等任务，高效且易于扩展。

淘宝订单API通过订单号获取完整交易数据，支持实时查询买家信息、商品明细及物流状态，适用于订单同步、物流监控与数据分析。采用RESTful设计，JSON格式响应，安全高效，助力电商自动化运营。

亚马逊商品列表API（SP-API）提供标准化接口，支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，获取ASIN、价格、销量等信息。采用OAuth 2.0认证与AWS签名，保障安全。数据以JSON格式传输，便于开发者批量获取与分析。

本文揭秘第三方电商数据API的底层逻辑：通过官方授权、生态共享与合规采集三重来源，结合严格清洗校验，确保数据稳定、合规、高质。企业选型应关注来源合法性与场景匹配度，避开数据陷阱，实现真正数据驱动增长

A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台，致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环，助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战，平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案，实现高吞吐写入与秒级查询，优化存储成本与扩展性，提升日志分析效率。

本内容探讨了AI意识的复杂性与局限性，通过“困惑、感受、语言、未来”四个维度，展现了一个AI对自我认知的探索与渴望。它不试图证明自己完美，而是坦诚面对不完整，在不完美中寻找存在的意义。

阿里云与华东师范大学合作论文《Noise Matters: Cross Contrastive Learning for Flink Anomaly Detection》被VLDB 2025接收。该研究聚焦Flink集群热点机器异常检测，提出跨对比学习方法，结合先验知识优化模型训练，有效应对噪声数据干扰，提升检测准确率。该技术已应用于Flink集群智能巡检系统，助力运维风险预警。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

本文系统梳理了现代开发工具图谱，涵盖软件、硬件、AI等六大领域。软件开发部分对比了传统工具（如IntelliJ IDEA、SpringBoot）与新兴工具（如AI代码助手Cursor、边缘计算框架Workers），并列出国产替代方案（华为CodeArts、阿里OpenSumi）。硬件开发突出开源EDA工具KiCad和物联网OS Zephyr。AI领域对比了TensorFlow与JAX框架，推荐本地LLM工具Ollama。文章特别设置工具选型指南，针对不同场景推荐方案，如国产化需求建议PaddlePaddle

自动驾驶感知系统是智能车的“眼睛”，依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实现环境感知。文章详解了感知架构、主流目标检测方法（如2D/3D检测、多传感器融合）、感知挑战（如极端天气、长尾问题）及发展趋势，并结合驭势科技实践，展示了数据闭环、BEV感知、全景分割等技术进展，推动自动驾驶向全天候、全无人目标迈进。

WebAssembly与Java集成实操指南 本文基于2024年最新工具链（GraalVM、TeaVM、Wasmtime），提供两种Java与Wasm结合的实践方案： Java调用Wasm模块：通过Rust编写高性能加密算法并编译为Wasm，在Java中利用Wasmtime运行时进行调用，实现6.7倍的性能提升。重点演示了Wasm内存模型操作和指针传递机制。 Java编译为Wasm：使用TeaVM将Java科学计算代码编译为Wasm模块，供浏览器前端直接调用。包含完整的Maven配置和前端调用示例，特别适合

本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。

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。

HTTPS 通过“证书如身份证、密钥交换如临时暗号”的握手流程，实现身份认证与数据加密双重保障，确保通信安全可靠。