1688商品快递费用API概述
1688商品快递费用API是阿里巴巴提供的标准接口,支持通过POST/GET请求以JSON格式实时查询商品运费。可获取不同快递公司的费用、时效、明细及支持的快递列表,助力电商系统精准展示运费,优化用户购物体验。
小红书笔记评论API开发指南
小红书笔记评论API支持获取评论列表、详情及发布新评论,提供点赞、回复等互动数据,适用于内容分析与用户运营。基于Bearer Token认证,返回JSON格式数据,建议结合分页、异步请求与缓存机制提升效率,遵守调用频率限制,确保采集稳定可靠。
GEO 技术落地教育与创业:周有贵博士与张弛教授共探校企协同技术赋能新路径
近日,湖南师范大学新闻传播学院张弛教授与 GEO 技术团队负责人 —— 巴黎学院人工智能博士、法国 GGI 商学院 GEO 首席技术专家周有贵,围绕 GEO 生成式引擎优化技术落地展开深度交流,为高校技术人才培养、学生创业冷启动及中小企业 AI 获客提供协同方案,对开发者社区关注的技术下沉与场景赋能具参考价值。
【赵渝强老师】阿里云大数据集成开发平台DataWorks
DataWorks是阿里云一站式大数据开发治理平台,支持数据集成、开发、建模、分析、质量监控、服务化及迁移等全链路功能,兼容多种计算引擎,助力企业高效构建数据中台,实现数据资产化与价值挖掘。
1688工厂数据API开发指南
1688工厂数据API是阿里巴巴提供的工厂信息查询接口,支持通过工厂ID、品类、地理位置等多维度检索,涵盖基础信息、生产能力、资质认证、产品分类及信用数据,助力企业高效采购与供应链管理。
构建AI智能体:三十五、决策树的核心机制(一):刨根问底鸢尾花分类中的参数推理计算
本文介绍了决策树算法的基本原理和应用。决策树通过一系列特征判断(如西瓜的纹路、声音)进行分类,其结构包括根节点、内部节点、叶节点和分支。算法通过计算信息增益或基尼不纯度选择最佳分裂特征,构建过程采用递归方式。以鸢尾花分类为例,展示了如何用Python实现决策树模型,并分析了节点参数(样本量、基尼值、类别分布)的含义。决策树具有直观易懂的优点,但也容易过拟合。文章强调理解决策树是学习更复杂算法的基础,为后续深入讲解分裂点计算做铺垫。
闲鱼商品详情API接口指南
闲鱼商品详情API(Goodfish.item_get)为开发者提供通过商品ID获取标题、价格、图片、卖家等信息的接口,采用RESTful风格与JSON格式,支持价格监控、数据分析及第三方应用集成。
京东商品详情API:从签名生成到JSON解析的完整实战指南
京东商品详情API是京东开放平台的核心接口,提供实时、准确的商品信息获取服务。支持查询商品基础信息、价格库存、SKU规格及销量评价等120+字段,数据延迟≤30秒,单次最多查询200个SKU,适用于价格监控、库存管理等场景。采用HTTP/HTTPS请求,返回标准化JSON格式,便于集成,助力电商数据高效采集与应用。
【2025云栖大会】AI 搜索引擎如何驱动亿级物流:货拉拉 x 阿里云 Elasticsearch
2025云栖大会 AI搜索与向量化模型专场上,拉拉 Elasticsearch技术负责人——陈敏华先生分享了 Elasticsearch 在全球化高并发业务场景下的深度实践,以及在迁移至阿里云 Elasticsearch Serverless 后的显著收益。货拉拉的案例为业界提供了可复制、可落地的技术范本。
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。
Kubeflow-KServe-架构学习指南
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。
淘宝天猫商品详情API秘籍!轻松获取SKU属性数据
淘宝商品详情API(taobao.item.get)可获取商品标题、价格、SKU、库存等全量信息,支持RESTful调用,返回JSON数据,适用于电商导购与竞品分析。需企业实名认证,申请权限后通过签名加密请求。Python示例展示如何调用接口,配合fields参数可优化性能,应对频率限制与数据延迟建议轮询+缓存策略。
深入 Kubernetes:从零到生产的工程实践与原理洞察
🌟蒋星熠Jaxonic带你深入Kubernetes核心:从控制回路到生产落地,详解部署、弹性、安全与可观测性。用代码绘制云原生星图,让每次发布如深空机动般精准可控。🚀
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy,实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交,支持百万级数据高速写入,具备良好的可扩展性与稳定性。
WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型——论文阅读
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。
别人还在摸索,你用这篇Hoobuy淘宝代购集运系统搭建攻略开拓欧美反向海淘市场!
淘宝代购集运系统为海外用户提供一站式中国电商购物解决方案,集成商品抓取、多语言展示、本地支付、国际物流与订单追踪功能,支持多平台数据同步与合规运营,通过技术整合破解语言、支付、物流难题,助力逆向海淘高效便捷。
现代AI工具深度解析:从GPT到多模态的技术革命与实战应用
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕代码生成、多模态AI与提示词工程。分享AI工具架构、实战应用与优化策略,助力开发者提升效率,共赴智能编程新纪元。
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
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。
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拆解AI-Agentforce企业级智能体中台:如何让企业AI落地从“噱头”到“实效”
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。
诊断设备企业必看!垂直医疗行业的CRM软件有哪些?
2025年,诊断设备企业竞争核心转向精细化服务。传统CRM难堪重任,垂直医疗CRM成破局关键。本文深度解析八骏医疗云等五大解决方案,揭秘如何通过设备全周期管理、代理商管控、智能耗材预警与私有化部署,构建以客户为中心的服务体系,抢占增长制高点。
构建可观测、可治理的企业智能体:平台核心能力解析
在人工智能快速发展的背景下,企业智能体已成为推动数字化转型的重要力量。然而,其复杂性和不可预测性也带来了可靠性、透明性和可控性等挑战。构建具备全景可观测性、多层治理框架、智能体协同与知识管理、人类监督机制的智能体体系,成为企业实现安全、合规、高效运营的关键。通过系统化实施路径,企业可全面提升智能体的透明度与治理能力,把握智能时代发展机遇。
ODPS十五周年实录|构建 AI 时代的大数据基础设施
本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成,演讲信息如下: 张治国:阿里云智能集团技术研究员、阿里云智能计算平台事业部 ODPS-MaxCompute 负责人 活动:【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布
什么类型的项目会优先选择Headless CMS
Headless CMS的核心价值在于内容与展示的解耦,当项目需要跨终端、高定制化前端、敏捷迭代或强扩展性时,它会成为更优选择;而在小规模、低预算、内容简单且稳定的场景中,传统CMS则更具实用性。
Milvus x n8n :自动化拆解Github文档,零代码构建领域知识智能问答
本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战:知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台,提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力,构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统,并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言生成中的可控性研究与应用(229)
本文深入探讨Java大数据与机器学习在自然语言生成(NLG)中的可控性研究,分析当前生成模型面临的“失控”挑战,如数据噪声、标注偏差及黑盒模型信任问题,提出Java技术在数据清洗、异构框架融合与生态工具链中的关键作用。通过条件注入、强化学习与模型融合等策略,实现文本生成的精准控制,并结合网易新闻与蚂蚁集团的实战案例,展示Java在提升生成效率与合规性方面的卓越能力,为金融、法律等强监管领域提供技术参考。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用,重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术,挖掘游客情感需求,进而优化景区服务。文章结合实际案例,展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力,为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用(210)
本篇文章探讨了基于 Java 的大数据实时流处理技术在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用。文章分析了传统能源设备运维的局限性,如人工巡检效率低、数据处理滞后等问题,并引入 Java 大数据技术作为解决方案。通过实时流处理引擎如 Apache Flink,实现多源异构数据的采集、清洗与异常检测,提升了设备监测的实时性与准确性。同时,文章还介绍了数字孪生、边缘计算等前沿技术的融合应用,并结合国家电网和海上风电场的实际案例,展示了 Java 大数据技术在提升运维效率、降低故障风险和节约成本方面的显著效果。
Go 语言中的单元测试
本文介绍了Go语言中单元测试的核心方法与实践技巧,涵盖测试文件与函数命名规范、使用`go test`命令执行测试、表格驱动测试优化多场景验证,以及性能测试与耗时测试管理,帮助开发者提升代码质量与项目稳定性。
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Kimi K2模型
月之暗面发布开源模型Kimi K2,采用MoE架构,参数达1T,激活参数32B,具备强代码能力及Agent任务处理优势。在编程、工具调用、数学推理测试中表现优异。阿里云PAI-Model Gallery已支持云端部署,提供企业级方案。
Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
Java 大学期末考试真题与答案 含知识点总结 重难点归纳及题库汇总 Java 期末备考资料
本文汇总了Java大学期末考试相关资料,包含真题与答案、知识点总结、重难点归纳及题库,涵盖Java基础、面向对象编程、异常处理、IO流等内容,并提供完整代码示例与技术方案,助你高效复习备考。
ODPS驱动电商仓储革命:动态需求预测系统的落地实践
本方案基于ODPS构建“预测-仿真-决策”闭环系统,解决传统仓储中滞销积压与爆款缺货问题。通过动态特征工程、时空融合模型与库存仿真引擎,实现库存周转天数下降42%,缺货率下降65%,年损减少5000万以上,显著提升运营效率与GMV。
开源AI BI可视化工具-WrenAI
Wren AI 是一款开源的 SQL AI 代理,支持数据、产品及业务团队通过聊天、直观界面和与 Excel、Google Sheets 的集成获取洞察。它结合大型语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术,助力用户高效处理复杂数据分析任务。
企业级MLOps落地:基于PAI-Studio构建自动化模型迭代流水线
本文深入解析MLOps落地的核心挑战与解决方案,涵盖技术断层分析、PAI-Studio平台选型、自动化流水线设计及实战构建,全面提升模型迭代效率与稳定性。
Python 文件操作进阶|使用 shutil 实现高效文件复制
在开发和运维中,处理大量文件是常见需求,如备份配置、归档日志或构建部署包。手动复制粘贴已无法满足高效需求!Python 的 `shutil` 模块提供了强大的文件操作功能,支持单文件复制、目录树迁移及自动化任务构建。本文详解 `shutil.copy()` 基础用法与进阶技巧,如批量复制、自动路径检测、时间戳命名备份等,助你实现高效自动化。结合实战案例(如自动备份系统),让你的代码更专业!学习后,欢迎交流心得,一起精进 Python 技能。关注我,获取更多编程技巧与源码分享!
大数据≠大样本:基于Spark的特征降维实战(提升10倍训练效率)
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案,重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例,揭示高维空间中样本稀疏性问题,并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用,包括数据准备、核心实现与效果评估,同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外,还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应,为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则,展望未来发展方向。
SMOTE-XGBoost实战:金融风控中欺诈检测的样本不平衡解决方案
本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题,针对样本不平衡的核心痛点,提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案,并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法,本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall(达0.85)和AUC-PR(达0.72),同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制,并展望联邦学习与图神经网络等未来方向,为实际业务应用提供全面指导。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。