京东商品列表 API 接口全攻略
京东商品列表API接口是京东开放平台提供的开发者工具，支持关键词搜索、店铺ID指定和商品分类筛选等查询方式，实时获取商品基础及拓展信息。接口数据丰富、查询灵活、更新及时且安全可靠，适用于电商数据分析、比价应用开发等场景。Python调用示例展示了如何安装必要库、构造请求参数及签名、发送请求并处理响应，确保开发者能高效利用该接口。
Claude 3.7登顶webdev榜首，国内怎么使用Claude 3.7
Claude 3.7 登顶 Webdev 榜首,Claude 3.7 Sonnet 以 1363.7 分的竞技场评分位列榜首，远超第二名。相比前代，它在数学与编码能力上提升显著，尤其在代理编码测试中准确率达 62.3%，工具交互测试中达 81.2% 的 SOTA 表现。支持 128k Token 输入，上下文处理能力提升 16 倍，并引入扩展思考模式，大幅提升复杂任务解决效率。 Claude 3.7 是 Anthropic 推出的新一代 LLM，具备卓越的推理和编程能力。国内用户可参考特定指南注册使用。
深入解析Tiktokenizer：大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具，旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元（token）。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法，还结合了上下文感知能力，适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性，使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计，Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性，并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外，它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理，能够应对各种复杂的文本输入需求。
分别通过LS和RML进行模型参数辨识matlab仿真
本程序通过最小二乘法（LS）和递归最大似然估计（RML）进行模型参数辨识，并在MATLAB2022A中仿真。仿真输出包括参数辨识误差及收敛值。程序展示了两种方法的参数估计值及其误差收敛情况，适用于控制系统设计与分析。最小二乘法适合离线批量处理，而RML则适用于实时在线处理。核心代码实现了LS辨识，并绘制了参数估计值和误差变化图。
PyTorch内存优化的10种策略总结：在有限资源环境下高效训练模型
在大规模深度学习模型训练中，GPU内存容量常成为瓶颈，特别是在训练大型语言模型和视觉Transformer时。本文系统介绍了多种内存优化策略，包括混合精度训练、低精度训练（如BF16）、梯度检查点、梯度累积、张量分片与分布式训练、
淘宝淘口令转换API接口（淘宝API系列）
淘宝淘口令转换API是用于将淘宝商品或店铺链接与淘口令进行双向转换的接口，支持HTTP POST请求。开发者可通过此API生成或解析淘口令，方便在不同平台传播淘宝内容，吸引更多潜在客户。API返回JSON格式数据，包含转换结果和状态信息。使用前需注册并申请权限，确保调用稳定可靠。示例代码展示了如何通过Python实现淘口令的生成和解析功能。
云上玩转DeepSeek系列之五：实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理
DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。
一文彻底拿下，赶紧本地部署DeepSeek体验一下最牛的大模型
本文介绍如何本地化部署DeepSeek大模型（deepseek-r1）及open-webui的安装过程，包括命令行操作、版本兼容性处理等详细步骤。DeepSeek号称“国运级”大模型，性能媲美OpenAI，支持直接对话，降低使用门槛。通过本教程，读者可以快速上手体验这一强大的推理模型。
LLM高效推理：KV缓存与分页注意力机制深度解析
随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的增长，高效推理变得至关重要。KV缓存和分页注意力是优化LLM推理的两项关键技术。KV缓存通过存储键值对减少重复计算，而分页注意力则通过将序列分割成小块来降低内存消耗，从而有效处理长序列。本文深入剖析这些技术的工作原理及其在仅解码器模型中的应用，探讨其优势与挑战，并展示其实现示例。
DataWorks X DeepSeek : 用AI实现数据开发治理！
阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。
打造高效的Web Scraper：Python与Selenium的完美结合
本文介绍如何使用Python结合Selenium，通过代理IP、设置Cookie和User-Agent抓取BOSS直聘的招聘信息，包括公司名称、岗位、要求和薪资。这些数据可用于行业趋势、人才需求、企业动态及区域经济分析，为求职者、企业和分析师提供宝贵信息。文中详细说明了环境准备、代理配置、登录操作及数据抓取步骤，并提醒注意反爬虫机制和验证码处理等问题。
京东商品详情API接口：电商数据驱动的核心入口解析
京东商品详情API（如jd.union.open.goods.detail.query）是官方合规、稳定、实时的商品数据接口，支持获取全维度商品信息（价格、库存、促销、评价等），广泛应用于比价导购、竞品分析、智能推荐与自动化运营，助力企业高效、合法地释放电商数据价值。（239字）
为什么你调的不是参数，而是风险
大模型微调不是调参，而是风险管理：学习率决定偏离幅度，batch size影响偏差放大，epoch迫使模型“选边”，LoRA rank拓展失控空间。参数非“强度 knob”，实为“风险杠杆”——每次调整都在重分配行为分布。成熟微调，重在理解并可控承担风险。
淘宝店铺全量商品API接口技术实践指南
本文详解淘宝开放平台taobao.item_search_shop接口，涵盖核心功能、参数配置、签名生成、调用流程及实战要点，助力开发者高效获取店铺全量商品数据，实现电商运营与数据分析的自动化对接。（238字）
别再只把 Pulsar 当 Kafka 平替了：主题分层、持久化和跨地域复制，才是它的杀手锏
别再只把 Pulsar 当 Kafka 平替了：主题分层、持久化和跨地域复制，才是它的杀手锏
AI时代增长逻辑迁移白皮书
本白皮书探讨AI时代企业增长从“流量采购”向“系统信任”的范式迁移，提出SPREAD增长飞轮框架，解析算法推荐环境下的新逻辑，助力企业构建可持续、可复利的长期增长路径。
Vue3 Composition API深度解析：原理、用法与迁移实践
本文深度解析Vue3 Composition API的核心优势、常用API、底层原理与迁移实践，对比Options API的局限性，详解ref、reactive、watch、生命周期钩子等用法，剖析基于Proxy的响应式机制，并提供渐进式迁移策略，助开发者高效掌握Vue3开发范式。
SpringBoot使用汇总
本课程系统讲解Spring Boot核心知识，涵盖环境搭建、JSON处理、日志配置、全局异常处理、AOP切面编程及MyBatis、Redis等主流框架集成，并结合实际项目搭建完整开发架构，助你快速掌握微服务开发技能。
AgentScope x RocketMQ：构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里巴巴推出的开发者友好型多智能体框架，支持模块化、可定制的智能体应用开发。通过集成RocketMQ，实现高效、可靠的A2A通信，助力构建如“智能旅行助手”等复杂协作场景，提升开发效率与系统可扩展性。（238字）
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者是跨模型的标准协议，实现多工具动态集成；后者是模型调用外部功能的机制。MCP构建通用连接桥梁，支持多模型、跨平台协作，具备高扩展性与解耦能力；Function Call则依赖特定模型，直接解析意图并调用函数。两者在企业级系统中可协同工作：模型通过Function Call识别意图，转为MCP标准请求调用工具，兼顾智能解析与生态扩展。未来将趋向融合，形成“模型解析-协议传输-工具执行”的统一范式。
全面认识MCP：大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的AI“万能接口”，旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力，被誉为AI时代的“USB-C”。通过标准化通信，MCP让智能体可自主调用工具、执行复杂任务，推动AI应用迈向高效、安全、可扩展的新阶段。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文记录了一次线上服务因Paimon数据湖与RocksDB集成引发的三次内存溢出（OOM）故障排查全过程。通过MAT、NMT、async-profiler等工具，结合监控分析与专家协作，最终定位到RocksDB通过JNI申请的堆外内存未释放是根源。团队通过架构优化，改由Flink统一写入Paimon，彻底解决问题。文章系统梳理了排查思路与工具使用，为类似技术栈提供宝贵经验。
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码与嵌入层，支持文本分割为Token进行处理。参数量达十亿乃至万亿级，展现涌现与泛化能力，能完成多任务推理。混合专家模型（MoE）提升效率与扩展性，推动大模型持续发展。（237字）
不写规则也能抽数据？
本文探讨了企业在招聘数据分析中对薪资信息采集的挑战，分析了从纯规则采集到智能解析的发展，并指出智能解析在招聘场景中的局限性。推荐企业采用人工规则与智能解析相结合的策略，以确保数据的稳定性和可解释性。
五、Hive表类型、分区及数据加载
在 Hive 中设计表，绝不仅是“建个结构那么简单”。选对内部表或外部表，决定了数据的归属和生命周期；设计合理的静态/动态分区策略，则直接关系到大数据场景下的查询效率和存储管理成本。本文深入讲解 Hive 表类型与分区机制，配合大量实战代码与练习题，带你从“写对语法”走向“设计合理”，让你的数仓查询快到飞起！
构建AI智能体：六十八、集成学习：从三个臭皮匠到AI集体智慧的深度解析
集成学习不是简单的"模型堆砌"，而是有深刻理论支撑的系统性方法。理解其核心思想：集体智慧，多个不完美的个体可以组成一个强大的集体，误差分解，通过降低方差或偏差来提升性能，多样性驱动，模型间的差异是集成效果的关键，分层学习，从数据学习到学习如何学习。集成学习代表了机器学习中的一个重要哲学：通过协作和组合，我们可以创造出超越任何单个组件能力的系统。这正是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"在人工智能时代的具体实践。
具身智能：零基础入门睿尔曼机械臂（四）—— 夹爪无响应？官方例程踩坑与排错实战
本文复盘睿尔曼机械臂夹爪“指令成功但无动作”的故障，揭示官方例程遗漏末端电压配置与通信协议初始化两大隐患。通过“软件—硬件—通信”三步排查，结合万用表测量与示教器配置，最终解决供电缺失与指令失效问题，为末端执行器部署提供可落地的实战方案。
实战解析：淘宝商品评论item_review接口
本文详解2025年淘宝开放平台taobao.item.review.get接口合规调用方法，涵盖权限申请、参数配置、HMAC-SHA1签名生成及Java原生代码实现，无需第三方SDK，可快速集成至数据采集系统，稳定获取商品评论详情。
Python | K折交叉验证的参数优化的GradientBoost及SHAP可解释性分析回归预测算法
本教程介绍基于Python的GradientBoost回归预测算法，结合K折交叉验证与贝叶斯/随机/网格搜索进行超参数优化，并引入SHAP实现模型可解释性分析。涵盖数据预处理、模型训练、多维度评估及可视化，适用于地球科学、医学、工程、经济等多个领域的连续变量预测任务，代码与数据齐全，适合科研与实际应用。
构建AI智能体：五十九、特征工程：数据预处理到特征创造的系统性方法
摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。
淘宝商品评论API实战：从数据获取到情感分析
淘宝商品评论API是开放平台提供的核心接口，支持获取文字、评分、多媒体等评论数据，具备实时性强、分类筛选、批量查询等特点，助力电商数据分析与用户行为研究，提升产品优化与服务质量。（238字）
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。
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。
