本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。

本案例设计了一个囤菜系统原型，主要方法是利用冰箱内安装的摄像头，通过目标检测算法识别食材类别，判断存取动作，增加或者减少相应的食材的数量，并记录存取时间等相关数据，设计出了具备提示清理和补货等功能的智能化囤菜系统原型。

大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。

物联网与大数据：揭秘万物互联的新纪元

本文将探讨在日志场景下，使用阿里云Elasticsearch Serverless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实现高达 70%以上的成本节约。

用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂

从Excel到大数据：别让工具限制你的思维！

亚马逊的商品列表数据接口为电商从业者、数据分析人员和开发者提供了宝贵的市场洞察。通过该接口，用户可以批量获取商品的关键信息，包括基本信息、价格、销售排名和库存状态等，助力市场分析、竞品研究和商品推荐。开发者需在亚马逊开发者中心注册并申请API权限，使用安全凭证进行认证，支持HTTP/HTTPS协议的GET和POST请求。Python示例展示了如何调用接口获取商品列表，并解析响应数据。应用场景涵盖市场趋势分析、竞品对比、个性化推荐及库存管理，帮助商家优化策略，提升竞争力。

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。

Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘，以支持容错。当任务执行出错时，可以从检查点位置重新计算，减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤，并附有代码示例和视频讲解。

图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。

但当企业竞争进入“深水区”，当AI技术以周为单位迭代时，堆砌知识量 → 标准化课件 → 单向灌输这套模式注定失效。真正的破局者在哪里？那些能将培训嵌入业务毛细血管，用真实项目倒逼能力跃迁，靠前沿技术直击行业痛点的机构，正在改写游戏规则。

Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

B端产品经理试用期考核指标涵盖了项目策划、用户需求理解、团队协作、技术能力、创新思维、项目管理、产品投放时间、产品质量、产品利润及基础服务接入等方面。这些指标通过自我评估和上级评估相结合的方式进行，分为优秀（5分）到不合格（1分）五个等级。具体内容包括制定合理项目计划、准确把握用户需求、有效沟通协调团队、掌握技术细节、提出创新方案等。实际案例展示了如何通过成功项目实施、解决业务痛点、优化产品功能等方式，全面评估产品经理的综合能力，确保其胜任后续工作任务。

大数据无处不在：揭秘日常生活中的大数据魔力

国内一家服装公司，年销售额达数千万元，覆盖七个区域。财年后需分析销售数据以指导下年度战略。传统工作流涉及业务人员与BI研发协作，但存在沟通、分析和制作困难。为解决这些问题，采用阿里云DataV Note进行智能数据分析。该工具支持多人协作、AI驱动的可视化分析，并能数字化沉淀成果，极大提升了效率和美观度。通过对比不同品类销售额、品牌占比及地区业绩等维度，最终生成专业报告，满足多样化汇报需求。总结来看，DataV Note提供了高效、智能的数据分析解决方案。

本简介介绍了使用 Python 调用京东商品搜索和详情 API 的方法。首先需安装 `requests` 库，`hashlib` 和 `time` 为内置库无需安装。API 支持按关键词、类别等条件搜索商品，返回 JSON 格式的商品列表，包括 ID、名称、价格等信息。通过商品 ID 可获取详细信息如描述、规格等。示例代码展示了如何生成签名并发送请求。应用场景包括市场调研、竞品监测和价格预警等，为企业决策提供数据支持。

阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。

本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。

阿里云推出的主动式智能导购AI助手方案，基于百炼大模型和Multi-Agent架构，通过多轮对话收集用户需求，实现精准商品推荐。其优势包括主动交互、灵活可扩展的架构、低代码开发及快速部署。商家可在10分钟内完成部署，并享受低成本试用。尽管技术细节尚需完善，该方案为电商提供了高效的客户服务工具，未来有望在个性化推荐和多模态交互方面取得突破。

本文介绍了AI框架在数学上对自动微分的表达和处理，以及其在多线程算子加速、GPU/NPU支持、代码编译优化等方面的技术挑战。文章详细梳理了AI框架的发展历程，从萌芽阶段到深化阶段，探讨了不同阶段的关键技术和代表性框架。同时，文章展望了AI框架的未来趋势，包括全场景支持、易用性提升、大规模分布式支持和科学计算融合。

在电商领域，数据采集和分析对提升业务效率、优化用户体验至关重要。淘宝作为国内最大电商平台之一，提供了丰富的商品数据。通过淘宝商品采集API，开发者可高效获取这些数据，支持决策。本文详细介绍了如何注册、申请权限、构建请求、处理响应及注意事项，助力商家和开发者利用API进行商品数据采集。

阿里巴巴商品详情数据接口（alibaba.item_get）允许商家通过API获取商品的详细信息，包括标题、描述、价格、销量、评价等。主要参数为商品ID（num_iid），支持多种返回数据格式，如json、xml等，便于开发者根据需求选择。使用前需注册并获得App Key与App Secret，注意遵守使用规范。

本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。

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。

本文介绍了框架的基本概念及其在编程领域的应用，强调了软件框架作为通用、可复用的软件环境的重要性。文章分析了早期Java EE开发中使用JSP+Servlet技术的弊端，包括可维护性差和代码重用性低等问题，并阐述了使用框架的优势，如提高开发效率、增强代码规范性和可维护性及提升软件性能。最后，文中详细描述了几种主流的Java EE框架，包括Spring、Spring MVC、MyBatis、Hibernate和Struts 2，这些框架通过提供强大的功能和支持，显著提升了Java EE应用的开发效率和稳定性。

当处理大规模图数据时，复杂性难以避免。PyTorch-BigGraph (PBG) 是一款专为此设计的工具，能够高效处理数十亿节点和边的图数据。PBG通过多GPU或节点无缝扩展，利用高效的分区技术，生成准确的嵌入表示，适用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。本文详细介绍PBG的设置、训练和优化方法，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、性能优化和实际应用案例，帮助读者高效处理大规模图数据。

最新版Hadoop实现了基于Router的联盟架构，增强了集群管理能力。Router将挂载表从客户端中分离，解决了ViewFS的问题。RBF架构包括Router和State Store两个模块，其中Router作为代理服务，负责解析ViewFS并转发请求至正确子集群，State Store则维护子集群的状态和挂载表信息。

2024年11月22日，阿里云与Elastic联合举办“AI Search Tech Day”技术思享会活动。

使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型

AI Agents 崛起：让 AI 自己“干活”的时代，终于来了！

WorldSimBench提出了一种新框架，旨在将视频生成模型发展为具备物理理解与动作执行能力的世界模拟器。通过构建层次化评估体系（S0-S3）和HF-Embodied数据集，结合显式感知与隐式操作双重评估，推动具身智能体在Minecraft、自动驾驶和机器人等场景中的真实任务表现。

Oracle 12c引入多租户架构，PDB共享CDB的UNDO表空间。19c新增Local Undo特性，支持各PDB独立管理UNDO，提升性能、隔离性与可管理性，且为热克隆、PDB迁移等高级功能的前提。建议19c环境启用Local Undo。

蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。

本内容介绍了小红书开放平台的笔记详情API接口功能，涵盖笔记标题、内容、互动数据及多媒体资源的获取方式。提供接口概述、请求方式及Python调用示例，适用于内容分析与营销策略优化，帮助开发者高效集成与使用。

天上的“WiFi”：低轨卫星互联网正在改变全球通信格局

5G加持下的实时翻译：从“卡顿”到“秒懂”的进化之路

6G来了，智能设备会“脱胎换骨”吗？