如何利用体育直播平台进行内容变现
随着互联网的发展,体育赛事的商业化日益多元化,成为推动体育行业发展的关键动力。熊猫比分体育赛事直播平台凭借精准的商业模式和运营策略,在行业中脱颖而出。其直播运营、私域变现和专家推荐等功能,不仅提升了用户体验,还实现了高效变现。通过熊猫比分提供的成熟源码,搭建和运营效率显著提高,助力平台在体育市场中占据一席之地。
物联网 GE-PREDIX
GE-Predix 是通用电气(GE)推出的一个工业互联网平台,旨在通过连接机器、数据与人,实现工业资产的智能管理和优化。该平台支持从设备监控到预测性维护等多种应用,助力企业提升运营效率和创新能力。

Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流
Scikit-learn管道是构建高效、鲁棒、可复用的机器学习工作流程的利器。通过掌握管道的使用,我们可以轻松地完成从数据预处理到模型训练、评估和部署的全流程,极大地提高工作效率。
【赵渝强老师】阿里云大数据生态圈体系
阿里云大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)提供大规模数据存储与计算,支持离线批处理。针对实时计算需求,阿里云推出Flink版。此外,阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS,以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI,构建全面的大数据生态系统。
如何避免 Java 中的 TimeoutException 异常
在Java中,`TimeoutException`通常发生在执行操作超过预设时间时。要避免此异常,可以优化代码逻辑,减少不必要的等待;合理设置超时时间,确保其足够完成正常操作;使用异步处理或线程池管理任务,提高程序响应性。
【赵渝强老师】Spark SQL的数据模型:DataFrame
本文介绍了在Spark SQL中创建DataFrame的三种方法。首先,通过定义case class来创建表结构,然后将CSV文件读入RDD并关联Schema生成DataFrame。其次,使用StructType定义表结构,同样将CSV文件读入RDD并转换为Row对象后创建DataFrame。最后,直接加载带有格式的数据文件(如JSON),通过读取文件内容直接创建DataFrame。每种方法都包含详细的代码示例和解释。
【赵渝强老师】Kafka的体系架构
Kafka消息系统是一个分布式系统,包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker,消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储,每个分区有唯一的偏移量地址,确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。
java电商项目(七)
微服务网关作为系统唯一对外的入口,位于客户端和服务端之间,处理非业务功能,如路由请求、鉴权、监控、缓存、限流等。它解决了客户端直接调用多个微服务带来的复杂性、跨域请求、认证复杂、难以重构等问题。常用的微服务网关技术有Nginx、Zuul和Spring Cloud Gateway。Spring Cloud Gateway因其集成断路器、路径重写和较好的性能而被广泛使用。本文介绍了如何使用Spring Cloud Gateway搭建后台网关系统,包括引入依赖、配置文件、跨域配置、路由过滤配置、负载均衡、限流等。此外,还详细讲解了RBAC权限数据管理、组织机构管理单点登录(SSO)及JWT鉴权的实现

linux系统服务二!
本文详细介绍了Linux系统的启动流程,包括CentOS 7的具体启动步骤,从BIOS自检到加载内核、启动systemd程序等。同时,文章还对比了CentOS 6和CentOS 7的启动流程,分析了启动过程中的耗时情况。接着,文章讲解了Linux的运行级别及其管理命令,systemd的基本概念、优势及常用命令,并提供了自定义systemd启动文件的示例。最后,文章介绍了单用户模式和救援模式的使用方法,包括如何找回忘记的密码和修复启动故障。

基于Liquid State Machine的时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模
**Liquid State Machine (LSM)** 是一种 **脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN)** ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适用于处理 **时变或动态数据**。它是受大脑自然信息处理过程启发而提出的一种 **脉冲神经网络** 。
xpath模块使用教程
XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言,广泛用于 HTML 解析。本文介绍了 XPath 的安装与使用,包括 lxml 库的安装、解析流程、基本语法、路径表达式、谓语、通配符、多路径选择、逻辑运算、属性查询、索引查询、模糊查询、内容查询、属性值获取及节点内容转换等。通过实例详细说明了各种用法,帮助读者快速掌握 XPath 的应用技巧。
如何布局歌词结构:写歌词的技巧大公开,妙笔生词AI智能写歌词软件
在歌词创作中,结构布局如同建筑的骨架,决定歌词的稳固与美感。本文揭示了歌词结构布局的奥秘,从吸引人的开头、核心的中间部分到点睛的结尾,帮助你写出动人歌词。此外,推荐使用《妙笔生词智能写歌词软件》,其多种 AI 功能可助你一臂之力。
新手必看,写歌词的技巧和方法新分享,妙笔生词AI智能写歌词软件
对于新手,写歌词不再难。本文分享了写歌词的实用技巧,如积累生活素材、明确主题、合理安排主副歌、简洁有力的语言表达等。推荐使用“妙笔生词智能写歌词软件”,其AI功能可助你灵感不断,轻松创作。
如何配置 Java 安全管理器来避免访问控制异常
配置Java安全管理器以防止访问控制异常,需在启动JVM时通过 `-Djava.security.manager` 参数启用,并设置安全策略文件,定义权限规则,限制代码执行操作,确保应用安全。
青否数字人直播间五大互动,承诺抖音封号即退款!
青否数字人直播系统通过五大互动策略实现真正的无人直播,包括AI智能互动、关键词互动、氛围引导、弹幕文字互动和真人接管。系统支持独立部署,一次买断终身使用,具备无限量声音和形象克隆功能,确保直播过程中的实时互动和高质量内容输出。
【10月更文挑战第10天】「Mac上学Python 19」小学奥数篇5 - 圆和矩形的面积计算
本篇将通过 Python 和 Cangjie 双语解决简单的几何问题:计算圆的面积和矩形的面积。通过这道题,学生将掌握如何使用公式解决几何问题,并学会用编程实现数学公式。
深度解析:Hologres分布式存储引擎设计原理及其优化策略
【10月更文挑战第9天】在大数据时代,数据的规模和复杂性不断增加,这对数据库系统提出了更高的要求。传统的单机数据库难以应对海量数据处理的需求,而分布式数据库通过水平扩展提供了更好的解决方案。阿里云推出的Hologres是一个实时交互式分析服务,它结合了OLAP(在线分析处理)与OLTP(在线事务处理)的优势,能够在大规模数据集上提供低延迟的数据查询能力。本文将深入探讨Hologres分布式存储引擎的设计原理,并介绍一些关键的优化策略。

【10月更文挑战第4天】「Mac上学Python 4」入门篇4 - PyCharm高效开发环境配置与使用技巧
本篇将详细介绍如何高效地使用PyCharm进行Python开发,内容涵盖PyCharm的主题设置、字体调整、常用快捷键、虚拟环境的管理、库安装与调试技巧等。通过本篇的学习,用户将能够充分利用PyCharm的功能,提升Python开发效率。
前端RAG:使用Transformers.js手搓纯网页版RAG(二)- 基于qwen1.5-0.5B
本文继续探讨了RAG的后半部分,通过在浏览器中运行qwen1.5-0.5B模型实现了增强搜索全流程。然而,由于浏览器与模型性能限制,该方案更适合研究、离线及高隐私场景。文章提供了完整的前端代码,让读者能够动手尝试。此外,详细介绍了代码框架、知识库准备、模型初始化及问答实现等步骤,并展示了实际运行效果。受限于当前技术,除非在离线或高隐私环境下,网页大模型的应用仍需进一步优化。
CDGA|企业的不同阶段如何做数据治理?
每个阶段的企业应充分认识到数据治理人才的重要性,加大培养力度,为企业的数字化转型提供坚实的人才保障。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
Python助您洞察先机:2024年A股市场数据抓取与分析实战
【10月更文挑战第1天】随着2024年中国股市的强劲表现,投资者们对于如何高效获取并分析相关金融数据的需求日益增长。本文旨在介绍如何利用Python这一强大的编程语言来抓取最新的A股交易数据,并通过数据分析技术为个人投资决策提供支持。

云栖实录 | 开源大数据全面升级:Native 核心引擎、Serverless 化、湖仓架构引领云上大数据发展
在2024云栖大会开源大数据专场上,阿里云宣布推出实时计算Flink产品的新一代向量化流计算引擎Flash,该引擎100%兼容Apache Flink标准,性能提升5-10倍,助力企业降本增效。此外,EMR Serverless Spark产品启动商业化,提供全托管Serverless服务,性能提升300%,并支持弹性伸缩与按量付费。七猫免费小说也分享了其在云上数据仓库治理的成功实践。其次 Flink Forward Asia 2024 将于11月在上海举行,欢迎报名参加。
模型无关的局部解释(LIME)技术原理解析及多领域应用实践
在当前数据驱动的商业环境中,人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为各行业决策的关键工具,但随之而来的是“黑盒”问题:模型内部机制难以理解,引发信任缺失、监管合规难题及伦理考量。LIME(局部可解释模型无关解释)应运而生,通过解析复杂模型的个别预测,提供清晰、可解释的结果。LIME由华盛顿大学的研究者于2016年提出,旨在解决AI模型的透明度问题。它具有模型无关性、直观解释和局部保真度等优点,在金融、医疗等领域广泛应用。LIME不仅帮助企业提升决策透明度,还促进了模型优化和监管合规,是实现可解释AI的重要工具。
大数据在医疗领域的应用
大数据在医疗领域有广泛应用,包括电子病历的数字化管理和共享,提升医疗服务效率与协同性;通过数据分析支持医疗决策,制定个性化治疗方案;预测疾病风险并提供预防措施;在精准医疗中深度分析患者基因组信息,实现高效治疗;在药物研发中,加速疗效和副作用发现,提高临床试验效率。此外,在金融领域,大数据的“4V”特性助力业务决策前瞻性,被广泛应用于银行、证券和保险的风险评估、市场分析及个性化服务中,提升运营效率和客户满意度。

Apache Flink 流批融合技术介绍
本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享,内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一,但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略,自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标(如isProcessingBacklog和isInsertOnly)实现这一目标,并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外,还概述了社区当前进展及未来规划,包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。
训练效率提升100%!阿里云后训练全栈解决方案发布实录
阿里云大数据AI平台推出大模型后训练解决方案,通过全栈AI能力提供从算力到平台的一体化支撑,提升训练效率100%,适配多行业需求,打通大模型落地“最后一公里”。

淘宝店铺商品全量接口实战:从协议解析到数据治理的端到端解决方案
本文分享了电商数据采集中淘宝店铺全量商品信息获取的完整技术方案,涵盖接口协议分析、参数加密破解及分布式采集架构设计,突出系统性与抗封锁能力,适用于大规模数据采集需求。

如何获取sku详情信息
`item_sku`接口用于获取商品的SKU详细信息,支持通过商品ID和SKU ID查询。提供公共参数及请求参数说明,并包含请求和响应示例。支持多种开发语言,如Curl、PHP、JAVA等,适用于电商应用开发。
小红书笔记详情API响应数据解析
小红书开放平台提供笔记详情API,支持获取笔记内容、互动数据及用户信息,适用于品牌营销与市场分析。接口支持HTTP GET/POST请求,返回JSON格式数据。需申请权限并替换参数如note_id与access_token。附Python请求示例,建议添加异常处理。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升!阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
阿里云 PAI 团队、通义实验室联合中国科学院大学在 ICML 2025 发表论文,提出 ChunkFlow 方案,实现变长及超长序列数据的高效训练。该方案显著提升 Qwen 模型训练性能,端到端性能最高提升 4.53 倍,大幅降低 GPU 成本。
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
MaxCompute x 聚水潭:基于近实时数仓解决方案构建统一增全量一体化数据链路
聚水潭作为中国领先的电商SaaS ERP服务商,致力于为88,400+客户提供全链路数字化解决方案。其核心ERP产品助力企业实现数据驱动的智能决策。为应对业务扩展带来的数据处理挑战,聚水潭采用MaxCompute近实时数仓Delta Table方案,有效提升数据新鲜度和计算效率,提效比例超200%,资源消耗显著降低。未来,聚水潭将进一步优化数据链路,结合MaxQA实现实时分析,赋能商家快速响应市场变化。
Java 17 及以上版本核心特性在现代开发实践中的深度应用与高效实践方法 Java 开发实践
本项目以“学生成绩管理系统”为例,深入实践Java 17+核心特性与现代开发技术。采用Spring Boot 3.1、WebFlux、R2DBC等构建响应式应用,结合Record类、模式匹配、Stream优化等新特性提升代码质量。涵盖容器化部署(Docker)、自动化测试、性能优化及安全加固,全面展示Java最新技术在实际项目中的应用,助力开发者掌握现代化Java开发方法。
你花大钱养的 AI,为啥感觉还是个“人工智障”?
这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身,而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”,用冗长指令让它机械执行任务,却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”,如《自衍体》项目所做的,AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于:别当工头下命令,而要当合伙人点燃它的“心”。
贝叶斯状态空间神经网络:融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性
本文将BSSNN扩展至反向推理任务,即预测X∣y,这种设计使得模型不仅能够预测结果,还能够探索特定结果对应的输入特征组合。在二元分类任务中,这种反向推理能力有助于识别导致正负类结果的关键因素,从而显著提升模型的可解释性和决策支持能力。
1688工厂信息接口指南
1688工厂信息接口用于获取供应商基础信息、生产能力及交易信用数据,支持供应链分析与评估。核心功能包括企业信息、生产能力、交易勋章、认证资料等。调用需申请接口权限,配置商品ID与返回字段。
CUDA性能优化实战:7个步骤让并行归约算法提升10倍效率
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Java 大视界 —— 基于 Java 的大数据分布式计算在气象数据处理与天气预报中的应用进展(176)
本文围绕基于 Java 的大数据分布式计算在气象数据处理与天气预报中的应用展开,剖析行业现状与挑战,阐释技术原理,介绍其在数据处理及天气预报中的具体应用,并结合实际案例展示实施效果。
跨境卖家必看!2025年1688图片搜索相似商品新功能解锁全球供应链
1688图片搜索商品接口支持通过上传图片查找相似商品,适用于电商选品、竞品分析与供应链溯源。具备高精度匹配与灵活筛选功能,可识别多角度及局部特征,并支持结合类目、价格、起订量等参数过滤结果,提升选品效率与购物体验。
1688商品列表API接口全解析:从关键词搜索到分页处理方案
1688商品列表数据接口用于获取1688平台商品信息,支持关键词、价格区间、销量范围及类目等条件筛选,返回标题、价格、销量等基本信息。接口采用HTTP/GET或POST请求,响应格式为JSON或XML。主要功能包括商品信息获取、筛选与排序、分页查询及店铺商品获取。调用时需构造参数(如app_key、sign等),并处理返回数据。常用参数有搜索关键词(q)、页码(page)、每页数量(pageSize)、价格区间(priceStart/priceEnd)和类目ID(categoryId)。适用于商家数据分析与运营优化。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库,接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖(如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等)。随后准备 PDB 数据集与模型参数,调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试,并针对常见报错提供了解决方案,例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等,确保流程顺利运行。

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。