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。

本文探讨了Java大数据与机器学习模型在游戏用户行为分析及游戏平衡优化中的应用。通过数据采集、预处理与聚类分析，开发者可深入洞察玩家行为特征，构建个性化运营策略。同时，利用回归模型优化游戏数值与付费机制，提升游戏公平性与用户体验。

本文介绍了如何通过“场景查询（名称关键词）”API快速获取POI数据。该API只需输入场景关键词即可返回丰富的POI信息，如名称、地址、经纬度等，支持品牌、分类、城市等多维度筛选，并提供分页功能。接口简洁易用，响应速度快，适合用于竞品分析、门店扩展等场景。开发者可通过开放平台注册获取API Key，并使用SDK快速集成。推荐有POI查询需求的开发者体验使用。

LangFlow 是一个强大的可视化流程开发工具，支持全平台部署与多模型集成。通过 Docker 快速启动、本地开发或云服务部署，用户可灵活配置环境。其核心功能包括四大对象管理、可视化编程、自定义组件开发及与 LangChain 的深度整合，适用于客户服务、金融、医疗等多领域自动化流程构建。结合性能优化与版本管理，助力开发者高效实现企业级 AI 应用。

springboot项目集成大数据第三方dolphinscheduler调度器

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。

本文简要介绍了文本生成的常见预训练任务（如MLM、CLM、NSP等），多模态模型中的SOTA模型及CLIP的优势，以及多模态大模型如Stable Diffusion的原理。重点解析了Stable Diffusion的扩散机制与图像生成流程，帮助理解其高效性和广泛应用的原因。

ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具，结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标，通过动态权重分配与蜡烛图模式识别，实现多周期（1h、4h、1d、1w）交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理（ATR 止损止盈）及仓位控制逻辑，旨在提升交易适应性与收益风险比。

本文系统梳理了Java编程的40个核心知识点，涵盖基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO流、反射机制等关键领域。重点包括：JVM运行原理、基本数据类型、封装/继承/多态三大特性、集合类对比（ArrayList vs LinkedList、HashMap vs TreeMap）、异常分类及处理方式、线程创建与同步机制、IO流体系结构以及反射的应用场景。这些基础知识是Java开发的根基，掌握后能为后续框架学习和项目开发奠定坚实基础。文中还提供了代码资源获取方式，方便读者进一步实践学习。

在亿级用户画像计算中，传统全量更新面临数据量大、更新频繁、延迟敏感等挑战。本文详解如何结合 Spark 与 Delta Lake 实现高效增量更新，通过仅处理变化数据，显著降低资源消耗并提升实时性，助力构建高性能用户画像系统。

把娱乐“搬到”你眼前：增强现实AR如何让文娱产业更卷更有趣？

大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】，涵盖5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。

如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣？本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标，让你不仅能说出模型的好坏，还能找到改进的方向，避免在实际应用中翻车。

使用aiohttp实现异步HTTPS爬虫的SSL优化

PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发，详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景，涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题，并结合分布式训练和NCCL通信优化，开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导，助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。

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？

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。

数据不忽悠：如何用大数据预测未来？

本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”，以其4V特性（体量、多样性、速度、真实性）为机器学习提供燃料，而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著，推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时，文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战，并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重，倡导持续学习以把握智能时代机遇。

小红书作为社交电商的重要平台，其笔记评论蕴含丰富市场洞察与用户反馈。本文介绍的小红书笔记评论API，可获取指定笔记的评论详情（如内容、点赞数等），支持分页与身份认证。开发者可通过HTTP请求提取数据，以JSON格式返回。附Python调用示例代码，帮助快速上手分析用户互动数据，优化品牌策略与用户体验。

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

本文介绍如何通过第三方数据服务平台获取1688商品评论数据。由于1688官方未提供通用评论API，商家和研究人员可借助第三方接口分析消费者反馈、优化产品与服务。使用时需注册账号获取API Key，并通过必要参数（如商品ID、页码等）调用接口，返回JSON格式的评论数据。文中提供了Python示例代码，利用`requests`库发送请求，帮助用户快速上手，注意根据实际平台调整API地址和参数。

Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具，支持Legacy BIOS和UEFI模式，可直接启动多个ISO文件（无需解压），兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘，拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网：https://www.ventoy.net，GitHub：https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。

智能可穿戴设备如何革新职业健康管理？

百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。

数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？

本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。

可穿戴设备在运动领域的应用：科技让运动更智能

本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。

在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上，阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024！

从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路

当深度学习遇上故障根因分析：运维人的绝佳拍档

本程序使用MATLAB2022A模拟泵浦光与斯托克斯光在非线性光学材料中的耦合效应，基于拉曼散射原理。通过非线性薛定谔方程描述两者相互作用，实现能量转换与放大。核心代码展示了时间与距离上的光强变化，最终生成动态图像展示耦合过程。完整程序无水印，运行结果如附图所示。该仿真有助于理解非线性光学现象及其应用。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。

在信息化时代，网络成为生活不可或缺的一部分。HTTP代理服务器位于客户端与服务器之间，通过数据压缩、缓存机制和路由优化等方式，有效提高数据传输速度并保护个人信息安全。使用91HTTP等工具，用户可在业务需求中获得更快更安全的网络体验。

在传统工业领域，我们通过引入DataV-Note平台，成功实现了企业智能数据分析与数字化管理的初步目标。这一平台不仅显著提升了数据处理的效率和准确性，还为我们的日常运营提供了更加科学、直观的决策支持。然而，这只是智能化转型的第一步。展望未来，我们期望能够进一步深化技术应用，推动企业管理向更高层次的智能化方向迈进。通过持续优化数据分析能力、完善数字化管理体系，我们致力于将企业的运营模式从传统的经验驱动转变为数据驱动，从而全面提升管理效能和市场竞争力，为企业创造更大的长期价值