AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议,快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具,帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
OpenFeature 实战:统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案
在金融风控场景中,模型迭代速度与线上稳定性之间的平衡是一大挑战。传统硬编码方式存在耦合度高、控制粒度粗、缺乏审计等问题,导致误拦截损失显著。本文介绍了基于 OpenFeature 的解决方案,通过动态配置、细粒度控制和多语言支持实现高效特征管理,并结合灰度发布、熔断机制和安全审计提升系统稳定性与发布安全性。实战数据显示,该方案显著缩短上线周期、降低故障率并提升模型覆盖率,具备高可用性和可扩展性,适用于复杂风控环境下的策略迭代需求。
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。
java 入门学习视频_2025 最新 java 入门零基础学习视频教程
《Java 21 入门实操指南(2025年版)》提供了Java最新特性的开发指导。首先介绍了JDK 21和IntelliJ IDEA 2025.1的环境配置,包括环境变量设置和预览功能启用。重点讲解了Java 21三大核心特性:虚拟线程简化高并发编程,Record模式优化数据解构,字符串模板提升字符串拼接可读性。最后通过图书管理系统案例,展示如何运用Record定义实体类、使用Stream API进行数据操作,以及结合字符串模板实现控制台交互。该指南完整呈现了从环境搭建到实际项目开发的Java 21全流程实
从实验室到生产线:机器学习模型部署的七大陷阱及PyTorch Serving避坑指南
本文深入探讨了机器学习模型从实验室到生产环境部署过程中常见的七大陷阱,并提供基于PyTorch Serving的解决方案。内容涵盖环境依赖、模型序列化、资源管理、输入处理、监控缺失、安全防护及模型更新等关键环节。通过真实案例分析与代码示例,帮助读者理解部署失败的原因并掌握避坑技巧。同时,文章介绍了高级部署架构、性能优化策略及未来趋势,如Serverless服务和边缘-云协同部署,助力构建稳健高效的模型部署体系。
深入研究:淘宝天猫商品详情接口详解
淘宝天猫商品详情API接口由淘宝开放平台提供,支持获取商品主图、价格、标题、销量及属性等详细信息,广泛应用于电商数据分析与自动化购物领域。其功能涵盖商品基础信息(标题、类目、价格等)、详情描述、图片视频资源、SKU属性及评价统计数据的查询。示例代码展示了使用Python调用该API的方法,包括签名生成和参数构造,方便开发者快速集成与使用。
深入研究:速卖通商品详情API接口详解
速卖通(AliExpress)是阿里巴巴旗下的跨境电商平台,其商品详情API为开发者提供获取商品标题、价格、库存等详细信息的功能。通过HTTP GET/POST请求,结合请求URL与必要参数(如app_key、access_token、product_id等),可灵活获取所需数据,用于构建价格监控、比价网站或商品分析系统等应用,助力跨境电商领域的创新开发。

流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理(如SIMD指令)、现有技术现状,以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎(基于Velox构建),实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设,并展示了线上作业性能提升的具体数据(平均提升75%,最佳达14倍)。最后展望了未来规划,包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
基于PSO粒子群优化的多无人机路径规划matlab仿真,对比WOA优化算法
本程序基于粒子群优化(PSO)算法实现多无人机路径规划,并与鲸鱼优化算法(WOA)进行对比。使用MATLAB2022A运行,通过四个无人机的仿真,评估两种算法在能耗、复杂度、路径规划效果及收敛曲线等指标上的表现。算法原理源于1995年提出的群体智能优化,模拟鸟群觅食行为,在搜索空间中寻找最优解。环境建模采用栅格或几何法,考虑避障、速度限制等因素,将约束条件融入适应度函数。程序包含初始化粒子群、更新速度与位置、计算适应度值、迭代优化等步骤,最终输出最优路径。
鸿蒙NEXT上传图片功能PhotoViewPicker核心功能解析
`PhotoViewPicker` 是鸿蒙系统中用于媒体资源选择的核心组件,通过它可以便捷地实现图片、视频等媒体文件的选择功能。下面从基本用法、参数配置到高级应用进行全面解析:
基于图神经网络的自然语言处理:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
本文探讨了在企业数字化转型中,大型概念模型(LCMs)与图神经网络结合处理非结构化文本数据的技术方案。LCMs突破传统词汇级处理局限,以概念级语义理解为核心,增强情感分析、实体识别和主题建模能力。通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道,整合符号方法的结构化优势与语义方法的理解深度,实现精准的文本分析。具体应用中,该架构通过预处理、图构建、嵌入生成及GNN推理等模块,完成客户反馈的情感分类与主题聚类。最终,LangGraph工作流编排确保各模块高效协作,为企业提供可解释性强、业务价值高的分析结果。此技术融合为挖掘非结构化数据价值、支持数据驱动决策提供了创新路径。

介绍一下这只小水獭 —— Fluss Logo 背后的故事
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!
京东拍立淘图片搜索 API 接口使用指南:从原理到实践
京东拍立淘图片搜索API,基于先进图像识别技术,支持上传图片、URL或拍摄实物搜索相似商品。其特点包括:搜索便捷高效,用户可快速发起搜索;精准匹配结果,通过算法捕捉商品特征确保准确;数据覆盖广泛,依托京东海量商品资源满足个性化需求;智能推荐拓展,根据用户行为挖掘潜在需求,提升购物体验。

如何实现电竞比赛的实时直播?
电竞直播如何实现丝滑体验?揭秘其背后架构与技术!从选手操作数据捕获到观众多视角体验,超低延迟编码、智能OB系统、全球加速网络等五大关键技术支撑。面对海量数据与同步挑战,采用列式存储、时间戳同步和区块链防作弊。未来还将迎来云游戏式直播、AR可视化等创新,甚至全息投影与AI集锦生成,为观众带来沉浸式享受。
华为仓颉语言初识:结构体struct和类class的异同
华为仓颉语言是一种基于鸿蒙系统的新型编程语言,结合了Java和C的特点,支持与ArkTs互相调用,提升应用性能。本文详细对比了仓颉语言中结构体(struct)和类(class)的区别:struct不支持继承,赋值时为值传递;而class支持单继承、多实现,赋值时为引用传递。两者均支持构造函数及成员访问修饰符,但struct新增internal修饰符限制包内访问。开发者需根据实际需求选择合适的使用场景。
解读 Python 3.14:模板字符串、惰性类型、Zstd压缩等7大核心功能升级
Python 3.14 引入了七大核心技术特性,大幅提升开发效率与应用安全性。其中包括:t-strings(PEP 750)提供更安全灵活的字符串处理;类型注解惰性求值(PEP 649)优化启动性能;外部调试器API标准化(PEP 768)增强调试体验;原生支持Zstandard压缩算法(PEP 784)提高效率;REPL交互环境升级更友好;UUID模块扩展支持新标准并优化性能;finally块语义强化(PEP 765)确保资源清理可靠性。这些改进使Python在后端开发、数据科学等领域更具竞争力。
HarmonyOS实战:一招解决等待多个并发结果
本文分享了在开发鸿蒙NEXT版本软件时遇到的并发问题及解决方案。公司为赶在鸿蒙纯血系统上市前发布相关软件,将开发重点放在清除缓存功能上。针对需同时清除四个缓存文件夹的需求,文章分析了官方API 11文档中提供的异步处理方法(如Promise和async/await)的不足,并提出使用Promise.all实现优雅解决方案,避免多层嵌套与代码混乱。通过封装异步任务、构建任务数组及统一处理结果,最终实现高效清除缓存并统计大小的功能。文末呼吁开发者共同参与优化鸿蒙生态。
python做ocr卡证识别很简单
本示例展示了如何使用 `potencent` 库调用腾讯云 OCR 服务识别银行卡和身份证信息。代码中分别通过本地图片路径 (`img_path`) 和配置文件 (`potencent-config.toml`) 实现了银行卡和身份证的 OCR 识别,并输出结果。测试图片及结果显示了识别效果,需提前配置腾讯云的 `SECRET_ID` 和 `SECRET_KEY`。

查询加速 MaxQA 功能解读及使用演示
为满足现代数据分析和业务应用中对低延迟的需求,阿里云推出 MaxQA 查询加速功能,显著减少查询响应时间,适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。 本视频为大家介绍MaxQA在性能、稳定性及使用成本上的核心优势以及相较于MCQA1.0的能力升级,还有产品专家实操演示教学。 公测期间可申请100CU(价值15000元)计算资源用于测试(加入钉群申领:87535025714)

实战案例:采集 51job 企业招聘信息
本文基于Feapder框架,从零开始搭建企业级招聘信息爬虫管道。内容涵盖基础概念(数据管道与Feapder特点)、生动比喻(快递系统类比爬虫流程)、技术场景(代理IP、Cookie管理)及实战案例(采集51job岗位信息并分类存储)。通过完整代码示例,展示如何配置代理、自定义中间件及Pipeline。无论产品经理还是学生,均可轻松上手,构建高效稳定的爬虫系统。

如何用Pyppeteer打造高并发无头浏览器采集方案
本文从电商行业数据采集痛点出发,结合 Pyppeteer 高并发无头浏览器技术,打造可配置代理的高效采集方案。通过爬虫代理突破 IP 限制,模拟真实用户行为,实现 Amazon 特价商品数据的稳定抓取与分析。代码示例详细展示了代理集成、并发控制及数据处理流程,实验验证效率提升超 4 倍。该方案助力商业决策、竞品分析,并支持技术扩展与创新应用。

直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
在数字化转型中,企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00,阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案,帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景,具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师,参与还有机会领取定制好礼!扫描海报二维码或点击链接预约直播:[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)
1688 商品列表 API 深度拆解:从参数配置到数据获取
1688 是重要的批发采购平台,其商品列表 API 接口为开发者、商家和数据分析人员提供批量获取商品基础信息(如名称、价格、销量等)的能力。该接口支持市场调研、竞品分析等场景,助力商业决策与效率提升。接口基于 HTTPS 协议,采用 GET 或 POST 请求方式,需提供通用参数(如 app_key、timestamp 等)和业务参数(如 category_id、page_no 等)。响应数据以 JSON 格式返回,包含商品详情及分页信息。
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石,但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期,牛津大学等机构提出NoProp方法,通过扩散模型概念,将训练重塑为分层去噪任务,无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体(DT、CT、FM),具备低内存占用与高效训练优势,在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练,为无梯度深度学习提供了新方向。
【Uber 面试真题】SQL :每个星期连续5星评价最多的司机
本文是【SQL周周练】系列的第一篇,作者“蒋点数分”分享了一道来自Uber面试的真题及其解法。题目要求找出每周连续获得5星好评最多的司机ID。文章详细解析了利用SQL窗口函数解决“连续”问题的思路,并通过Python和NumPy生成模拟数据,最终提供Hive SQL解答方案。后续还将涉及Streamlit应用、时间序列分析、AB实验设计等内容,欢迎关注。

基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕星海时空智能系统展开,涵盖四个核心部分:时空数据现状、实时场景多引擎化、典型应用及未来展望。系统日处理8000亿条数据,具备亚米级定位能力,通过Flink多引擎架构解决数据膨胀与响应时效等问题,优化资源利用并提升计算效率。应用场景包括运动状态识别、个体行为分析和群智感知,未来将推进湖仓一体改造与三维时空服务体系建设,助力数字化转型与智慧城市建设。
10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧,让模型训练速度翻倍
本文系统总结了PyTorch性能调优的关键技术,涵盖混合精度训练、PyTorch 2.0编译功能、推理模式优化、Channels-Last内存格式、图优化与变换、cuDNN基准测试、内存使用优化等多个方面。通过实证测试,文章详细分析了各技术的实现细节、优势及适用场景,如混合精度训练可显著提升计算效率和内存利用率,torch.compile()能自动优化代码生成以加速模型运行。此外,还探讨了推理模式的选择、卷积操作优化及模型构建的最佳实践。这些方法结合良好的编码习惯,有助于开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。
深度解析!淘宝商品详情 API 接口的高效调用与实战应用
淘宝商品详情API为开发者提供高效获取商品信息的途径,支持名称、价格、销量等详细数据的提取。接口通过GET/POST请求方式调用,需携带商品ID与授权信息(如AppKey)。其特点包括数据全面、实时性强及安全性高,满足电商应用、数据分析等需求。本文还提供了Python调用示例,涵盖签名生成、参数构建及请求发送全流程,助力开发者快速集成淘宝商品数据至自身系统中。
亚马逊商品详情 API 接口开发指南
亚马逊商品详情API为开发者、分析师及电商从业者提供了获取商品数据的便捷途径。通过HTTP/HTTPS协议,支持GET/POST请求,可指定市场代码(如US、UK)和其他参数(如数据格式、附加信息)。返回信息涵盖商品基本信息(标题、品牌等)、价格(售价、货币单位)、库存状态、评论与评分(平均分、总评论数)以及销售排名等,助力市场分析、竞品研究和业务优化。
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家(MoE)模型
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。
ReSearch:基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架,利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”,无需监督数据。它将搜索操作融入推理链,通过文本推理决定搜索时机与方式,并用搜索结果引导后续推理。研究显示,ReSearch自然形成高级推理能力,如反思与自我纠正。技术上,采用特定标签封装搜索查询与结果,迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型,使用MuSiQue数据集训练,在多跳问答任务中显著超越基线模型,展现出强大泛化能力。动态分析表明,模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题,奖励指标也呈现稳定增长趋势。
阿里云 Elasticsearch Serverless 检索增强型 8.17 版来袭!
阿里云Elasticsearch Serverless 8.17版本,深度融合无服务器架构与分层扩展能力,面向信息检索、向量搜索、语义分析等通用场景,提供全托管服务,在最新特性扩展、自动扩缩性能、资源成本优化等维度均有显著提升。

大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望
本文深入探讨数据库课程设计 MySQL 的数据安全。以医疗、电商、企业案例,详述用户管理、数据加密、备份恢复及网络安全等措施,结合数据安全技术发展趋势,与《大数据新视界 -- 大数据大厂之 MySQL 数据库课程设计》紧密关联,为 MySQL 数据安全提供全面指南。

dataphin评测报告
本文是一篇关于Dataphin的使用总结与测评报告。作为一位开发工程师,作者在使用Dataphin过程中发现其具备数据规范化构建、全链路数据治理、数据资产化及跨平台兼容的优势,能有效降低开发门槛并提升效率。文章详细介绍了从进入工作台到数据规划、引入数据、数据处理、功能周期任务补数据、数据验证以及数据分析的全流程操作步骤,并通过截图辅助说明,帮助用户快速上手Dataphin,实现高效的数据开发与治理,在测评使用过程中整体感觉dataphin这个产品功能非常强大,能够为开发人员提高工作效率,界面也是比较清晰的感觉,容易初学者上手学习。
深入研究:1688 拍立淘图片搜索 API 详解
本文介绍了 1688 拍立淘图片搜索 API 的功能与使用方法。该 API 支持开发者通过上传图片,在 1688 平台上搜索相似商品,返回商品标题、价格、销量等信息,适用于电商数据分析和商品推荐等场景。文章详细说明了接口的请求方式(HTTP POST)、参数(如 app_key、timestamp、sign 和 image)及 JSON 响应格式。此外,提供了 Python 请求示例代码,涵盖图片 Base64 编码、签名生成、发送请求及响应处理等步骤,帮助开发者快速集成与调试。

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。