本项目针对东方财富股吧设计精细化采集方案，解决重复采集、调度混乱与反爬等问题，构建舆情分析数据模型。通过采集帖子内容、用户行为与情绪信号，实现情绪趋势可视化、热点识别与个股预警，助力把握市场风向。

在AI代理系统中，多代理协作虽能提升整体准确性，但真正决定性能的关键因素之一是**内存管理**。随着对话深度和长度的增加，内存消耗呈指数级增长，主要源于历史上下文、工具调用记录、数据库查询结果等组件的持续积累。本文深入探讨了从基础到高级的九种内存优化技术，涵盖顺序存储、滑动窗口、摘要型内存、基于检索的系统、内存增强变换器、分层优化、图形化记忆网络、压缩整合策略以及类操作系统内存管理。通过统一框架下的代码实现与性能评估，分析了每种技术的适用场景与局限性，为构建高效、可扩展的AI代理系统提供了系统性的优化路径和技术参考。

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。

本文介绍如何在鸿蒙系统中实现一个自定义表情键盘，涵盖数据处理、布局设计与交互逻辑，助你打造个性化输入体验。

Flink Forward Asia 2025将于7月3日在新加坡举办，主题为“实时智能的未来”。大会聚焦实时AI、实时湖仓与实时分析，展示Apache Flink及社区项目如Paimon、Fluss的最新成果。来自阿里云、AWS、TikTok等企业专家将分享洞见，现场及直播观众均可参与互动抽奖，共襄技术盛宴。

Fluss 0.7 版本正式发布！历经 3 个月开发，完成 250+ 次代码提交，聚焦稳定性、架构升级、性能优化与安全性。新增湖流一体弹性无状态服务、流式分区裁剪功能，大幅提升系统可靠性和查询效率。同时推出 Fluss Java Client 和 DataStream Connector，支持企业级安全认证与鉴权机制。未来将在 Apache 孵化器中继续迭代，探索多模态数据场景，欢迎开发者加入共建！

本文探讨了使用NLP技术进行网页商品数据抽取时遇到的三大瓶颈：请求延迟高、结构解析慢和分类精度低，并以目标站点goofish.com为例，展示了传统方法在采集商品信息时的性能问题。通过引入爬虫代理降低封禁概率、模拟真实用户行为优化请求，以及利用关键词提取提升分类准确性，实现了请求成功率从65%提升至98%，平均请求耗时减少72.7%，NLP分类错误率下降73.6%的显著优化效果。最终，代码实现快速抓取并解析商品数据，支持价格统计与关键词分析，为构建智能推荐模型奠定了基础。

Fluss是一款开源流存储项目，致力于为Lakehouse架构提供高效的实时数据层。其全新Logo以一只踏浪前行的小水獭为核心形象，象征流动性、适应性和友好性。水獭灵感源于“Fluss”德语中“河流”的含义，传递灵活与亲和力。经过30多版设计迭代，最终呈现动态活力的视觉效果。Fluss计划捐赠给Apache软件基金会，目前已开启孵化提案。社区还推出了系列周边礼品，欢迎加入钉钉群109135004351参与交流！

本文介绍了在现代互联网中，传统DOM爬虫难以应对动态加载和视觉驱动内容的问题，并提出了“视觉爬虫”的解决方案。通过Puppeteer实现浏览器自动化，结合计算机视觉技术完成页面元素的动态定位与信息提取。文章对比了DOM爬虫与视觉爬虫的技术特点，展示了基于Node.js的核心代码示例，用于小红书平台的视频搜索、播放及截图处理。最后指出，视觉爬虫能够突破传统限制，在强JS渲染和动态内容场景中更具优势，为数据采集提供了新方向。

本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践，包括数据采集平台化、稳定性建设，以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构，通过自优化服务解决小文件问题，提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合，打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。

RAG-MCP是一种通过检索增强生成技术解决大型语言模型（LLM）工具选择困境的创新框架。它针对提示词膨胀和决策效率低的问题，利用语义检索动态筛选相关工具，显著减少提示词规模并提升准确率。本文深入解析其技术原理，包括外部工具索引构建、查询时检索处理等核心步骤，以及实验评估结果。RAG-MCP不仅优化了LLM的工具使用能力，还为AI代理的发展提供了重要支持，未来可在极端规模检索、多工具工作流等方面进一步探索。

这是一份详细的MySQL安装与配置教程，适合初学者快速上手。内容涵盖从下载到安装的每一步操作，包括选择版本、设置路径、配置端口及密码等。同时提供基础操作指南，如数据库管理、数据表增删改查、用户权限设置等。还介绍了备份恢复、图形化工具使用和性能优化技巧，帮助用户全面掌握MySQL的使用方法。附带常见问题解决方法，保姆级教学让你无忧入门！

本文是关于“视觉爬虫开发”的速查指南，重点介绍如何使用 Puppeteer 和 OpenCV 在小红书上实现视频截图与评论采集。内容包括代理 IP 接入、Cookie 与 User-Agent 设置、动态元素坐标获取及评论采集的代码示例。提供功能点列表、常用代码片段、配置建议和快速测试方式，帮助开发者快速掌握核心技术和实践方法。通过 Puppeteer 截图结合 OpenCV 模板匹配，精准定位动态元素坐标，提升爬虫稳定性与效率。

本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲，介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%，同步延迟从3小时降至3分钟，存储成本降低50%，为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合，推动数字化升级。

近期发布的LLaMA 4模型引入混合专家（MoE）架构，以提升效率与性能。尽管社区对其实际表现存在讨论，但MoE作为重要设计范式再次受到关注。本文通过Pytorch从零实现简化版LLaMA 4 MoE模型，涵盖数据准备、分词、模型构建（含词元嵌入、RoPE、RMSNorm、多头注意力及MoE层）到训练与文本生成全流程。关键点包括MoE层实现（路由器、专家与共享专家）、RoPE处理位置信息及RMSNorm归一化。虽规模小于实际LLaMA 4，但清晰展示MoE核心机制：动态路由与稀疏激活专家，在控制计算成本的同时提升性能。完整代码见链接，基于FareedKhan-dev的Github代码修改而成。

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，高质量数据成为智能系统的关键基础。**Crawl4AI**是一款专为LLMs设计的开源网页爬取工具，可高效提取并结构化处理网页数据，突破传统API限制，支持JSON、HTML或Markdown等格式输出。

中原银行实时数据开发平台负责人杜威科在Flink Forward Asia 2024分享了银行业实时数据处理的经验。内容涵盖需求分析、解决方案、场景案例与现状展望。银行业需构建全链路、全场景的企业级实时数据平台，解决动账场景下的复杂计算需求。通过Flink+Paimon方案，实现高效更新、低成本存储与便捷查询。案例包括账户表实时更新入湖、交易协同优化、实时图应用、海量数据存储及业务人员易用性建设。未来目标是实现上千张表实时入湖，缩短延迟并探索AI结合的新场景。

DataWorks X MCP产品演示：使用DataWorks MCP Server和Hologres MCP Server来自动化完成数据集成实时数据同步任务开发和Hologres数据分析。

本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进，从传统数据集成方案的痛点出发，探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分：起源、探索、未来。在起源部分，分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题，引出 Flink CDC 的优势；探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力，深入讲解了 YAML 作业的细节，如模式演变、数据转换等；未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向，包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。

本项目基于aiohttp与Asyncio开发异步爬虫，目标采集今日头条新闻数据。初期因网站限制机制导致请求异常，通过设置代理IP、Cookie和UserAgent解决拦截问题，并优化异步任务调度与异常捕获提升性能。方案包括动态代理池、统一请求头配置及日志监控，确保高并发下的稳定性。示例代码展示代理IP、请求头设置与错误处理方法，为类似项目提供参考。