本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。

本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。

强化学习在游戏开发中的应用：打造智能化游戏体验

本程序基于进化优化（EO）中的平衡优化器算法，在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制，动态调整搜索参数，确保种群多样性与收敛性的平衡，高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法，结合粒子群优化思想，引入动态调整策略，促进快速探索与有效利用解空间。

在信息化时代，互联网已成为生活的重要部分。使用HTTP代理IP的应用日益增多，但不同用户的代理IP有效率却各不相同。本文介绍了影响代理IP有效率的几个方面，包括代理服务器的性能与稳定性、IP资源质量、目标网站的防护策略和负载情况，以及用户使用时的并发请求控制和网络环境稳定性。通过选择高质量代理、使用就近服务器、定期轮换IP和监控代理池，可以提高代理IP的使用效率。

本文介绍了数据仓库建模规范，包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为企业决策提供支持。

Scrutor 是一个简化 ASP.NET Core 应用程序中依赖注入（DI）注册过程的开源库，支持自动扫描和注册服务。通过简单的配置，开发者可以轻松地从指定程序集中筛选、注册服务，并设置其生命周期，同时支持服务装饰等高级功能。适用于大型项目，提高代码的可维护性和简洁性。仓库地址：<https://github.com/khellang/Scrutor>

随着数字化时代的发展，网络安全与隐私保护成为核心需求，代理IP因其技术优势受到关注。本文介绍了住宅IP与运营商IP的区别，包括定义、使用场景、安全性、成本及地理位置等方面，帮助用户根据需求选择合适的IP类型。

Spring 5作为最新版本，更新了JDK基线至8，修订了核心框架，增强了反射和接口功能，支持响应式编程及Kotlin语言，引入了函数式Web框架，并提升了测试功能。Spring框架可在其官网下载，包括文档、jar包和XML Schema文档，适用于Java SE和Java EE项目。

企业微信与普通微信在应用场景和开发体系上存在本质区别，主要体现在身份认证、功能丰富性和开放能力等方面。企业微信开发需使用特定的API和工具，本文介绍了企业微信开发的基本步骤、特点及开发进度安排，帮助开发者更好地理解和应用企业微信的开发环境。

孔夫子旧书网提供API接口，通过关键词获取在售商品信息，包括注册开发者账号、创建应用、获取API密钥等步骤。API文档详细列出参数、请求方式和返回数据格式，并提供Python调用示例。此外，孔子的教育思想强调素质教育、道德教育和教育平等，对当代教育有重要影响。

Hive是基于Hadoop的数据仓库平台，提供SQL-like的HQL语言进行数据分析，无需编写复杂的Java代码。Hive支持丰富的数据模型，可将SQL语句转换为MapReduce任务在Yarn上运行，底层依赖HDFS存储数据。Hive可通过CLI、JDBC和Web界面执行SQL查询。

本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构，包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持，解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题，提高了开发效率和数据一致性。

平时用 Sqoop 导入导出时，命令一长就容易出错，特别是增量任务还得记 last-value，很麻烦。其实 Sqoop 有 Job 功能，能把命令“存档”，以后直接 --exec 执行，配合调度工具特别省心。本文手把手讲 Job 创建、管理、免密执行技巧（密码文件、Credential Provider），还带实战例子，搞完你就能写出稳稳当当的自动化 Sqoop 作业了！

针对校园跑腿服务效率低、信任难等问题，本研究设计基于Spring Boot与Vue的校内跑腿管理系统，融合MySQL数据库与智能化调度技术，实现任务发布、智能匹配、实时追踪与评价反馈一体化，提升服务效率与质量，助力智慧校园建设。

基于协方差交叉（CI）的多传感器融合算法，通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差（RMSE）及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现，结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性，有效降低估计误差。

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。

京东商品详情API由京东开放平台提供，支持获取商品基础信息、价格库存、SKU规格等120+字段，适用于价格监控、库存管理等场景。接口采用HTTPS协议、JSON格式，数据延迟≤30秒，支持高并发。提供Python请求示例，便于快速接入。

Shell脚本利用curl/wget发起请求，结合文本处理工具构建轻量级爬虫，支持并行加速、定时任务、增量抓取及分布式部署。通过随机UA、异常重试等优化提升稳定性，适用于日志监控、价格追踪等场景。相比Python，具备启动快、资源占用低的优势，适合嵌入式或老旧服务器环境，复杂任务可结合Python实现混合编程。

5G+远程手术：当“低延迟”成为一把手术刀

从铁钩到“仿生手”：AI正在重写假肢的未来

AI+基因数据：健康诊断的“未来体检报告”来了

本文探讨了基于 Java 的大数据可视化技术在企业生产运营监控与决策支持中的关键应用。面对数据爆炸、信息孤岛和实时性不足等挑战，Java 通过高效数据采集、清洗与可视化引擎，助力企业构建实时监控与智能决策系统，显著提升运营效率与竞争力。

本文探讨 Java 大数据在智能教育虚拟学习环境中的应用，涵盖多源数据采集、个性化推荐、实时互动优化等核心技术，结合实际案例分析其在提升学习体验与教学质量中的成效，并展望未来发展方向与技术挑战。

本文探讨 Java 大数据与机器学习在电商用户流失预测与留存策略中的应用。通过构建高精度预测模型与动态分层策略，助力企业提前识别流失用户、精准触达，实现用户留存率与商业价值双提升，为电商应对用户流失提供技术新思路。

1688商品详情API可获取商品标题、价格、库存、图片等信息，支持数据分析与价格监控。本文介绍其接口规范及Python调用方法，含完整示例代码，助开发者快速集成。

本文探讨了Java大数据与机器学习模型在金融风险压力测试中的创新应用。通过多源数据采集、模型构建与优化，结合随机森林、LSTM等算法，实现信用风险动态评估、市场极端场景模拟与操作风险预警。案例分析展示了花旗银行与蚂蚁集团的智能风控实践，验证了技术在提升风险识别效率与降低金融风险损失方面的显著成效。

“RSA还能撑多久？”——聊聊量子计算下密码学的危与机

小红书笔记详情API可获取笔记核心数据，适用于内容分析与竞品监测。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，包含笔记标题、互动数据及作者信息。文档提供Python请求示例，建议添加异常重试机制，助力品牌营销与用户行为分析。

本实践案例深入探讨了Java大数据技术在智慧文旅中的创新应用，聚焦旅游线路规划与游客流量调控难题。通过整合多源数据、构建用户画像、开发个性化推荐算法及流量预测模型，实现了旅游线路的精准推荐与流量的科学调控。在某旅游城市的落地实践中，游客满意度显著提升，景区流量分布更加均衡，充分展现了Java大数据技术在推动文旅产业智能化升级中的核心价值与广阔前景。

本篇文章深入探讨了Java大数据与机器学习在舆情分析中的应用，重点介绍了情感倾向判断与话题追踪的技术实现。通过实际案例，展示了如何利用Java生态工具如Hadoop、Hive、Weka和Deeplearning4j进行舆情数据处理、情感分类与趋势预测，揭示了其在企业品牌管理与政府决策中的重要价值。文章还展望了多模态融合、实时性提升及个性化服务等未来发展方向。

本文详解Java知识结构图，涵盖Java语言基础、JVM原理、集合框架、并发编程、网络通信及主流框架（如Spring Boot、MyBatis），并结合学生信息管理系统实例，帮助初学者构建完整知识体系，提升实战开发能力。

本项目基于Spring Boot 3与React 18构建学生信息管理系统，涵盖前后端开发、容器化部署及测试监控，提供完整实操指南与源码，助你掌握Java全栈开发技能。

随着人工智能技术的飞速发展，从生成式人工智能（GenAI）到自主代理人工智能（Agentic AI）的演进，企业面临着构建 AI Native 应用的机遇与挑战。本文将深入探讨 AI 开发模式的转变、企业应用的挑战以及技术架构和开发工具的应用，旨在为读者提供一个全面的视角，以理解如何利用数据和模型驱动 AI Native 应用的发展。

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”。

客户老是流失？可能是你没用好大数据！

AI做广告，效果还真不差？聊聊怎么用AI搞定个性化广告创作

ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具，结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标，通过动态权重分配与蜡烛图模式识别，实现多周期（1h、4h、1d、1w）交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理（ATR 止损止盈）及仓位控制逻辑，旨在提升交易适应性与收益风险比。

本文围绕 Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用展开，深入剖析行业痛点，系统阐述大数据技术的应用架构，结合大型体育中心停车场案例，展示系统实施过程与显著成效，提供极具实操价值的技术方案。

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。