云原生信息提取系统：容器化流程与CI/CD集成实践
本文介绍如何通过工程化手段解决数据提取任务中的稳定性与部署难题。结合 Scrapy、Docker、代理中间件与 CI/CD 工具，构建可自动运行、持续迭代的云原生信息提取系统，实现结构化数据采集与标准化交付。
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。
1688商品列表API全参数指南：从基础搜索到高级筛选
1688商品列表API是阿里巴巴B2B平台的核心接口，支持关键词搜索、高级筛选、排序与分页功能，适用于选品、价格监控等场景。数据规范、稳定高效，日均调用量大。提供Python示例代码，便于快速接入与扩展应用。
大数据时代的智能研发平台需求与阿里云DIDE的定位
阿里云DIDE是一站式智能大数据开发与治理平台，致力于解决传统大数据开发中的效率低、协同难等问题。通过全面整合资源、高度抽象化设计及流程自动化，DIDE显著提升数据处理效率，降低使用门槛，适用于多行业、多场景的数据开发需求，助力企业实现数字化转型与智能化升级。
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。
AI重新定义体育直播
2024年的AI体育直播正以前所未有的方式革新观赛体验：进球瞬间生成多语言解说、预判精彩镜头、实时战术分析、自动生成集锦。AI不仅取代传统导播，还提供风格化解说、情绪化运镜和防作弊辅助，让比赛更智能、互动更丰富。开发者可借助开源工具入局，未来或将实现全息解说与脑机直连，为体育注入科技魅力！
Java 最新技术实操：从基础到进阶的详细指南
本文介绍了Java 17及后续版本的核心技术实操，涵盖新特性、集合框架、异常处理和多线程编程等内容。主要包括：密封类(Sealed Classes)的继承层级控制、模式匹配(Pattern Matching)简化类型判断、文本块(Text Blocks)处理多行字符串；集合框架中的工厂方法和Stream API高级操作；异常处理的最佳实践如自动资源管理(ARM)和自定义异常；多线程编程中的CompletableFuture异步编程和ReentrantLock显式锁使用。
基于时间图神经网络多的产品需求预测：跨序列依赖性建模实战指南
本文展示了如何通过学习稀疏影响图、应用图卷积融合邻居节点信息，并结合时间卷积捕获演化模式的完整技术路径，深入分析每个步骤的机制原理和数学基础。
基于云模型的车辆行驶速度估计算法matlab仿真
本项目基于云模型的车辆行驶速度估计算法，利用MATLAB2022A实现仿真。相比传统传感器测量方法，该算法通过数据驱动与智能推理间接估计车速，具备低成本、高适应性特点。核心程序通过逆向正态云发生器提取样本数据的数字特征（期望、熵、超熵），再用正向云发生器生成云滴进行速度估算。算法结合优化调整云模型参数及规则库更新，提升速度估计准确性。验证结果显示，其估算值与高精度传感器测量值高度吻合，适用于交通流量监测、安全预警等场景。
PyTorch + MLFlow 实战：从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。
云计算SLA响应时间的matlab模拟与仿真
本项目基于MATLAB 2022a，模拟了排队理论中的FIFO（先入先出）队列模型。程序通过Poisson随机变量生成数据包流量，使用公式`q(t)=max(0,q(t-1)+a(t)-1)`计算缓冲区中数据包数量随时间的变化，并输出`q(t)`柱状图及时间差分析结果。核心算法结合M/M/1排队模型与Little's Law，评估响应时间受网络延迟、处理时间和队列等待等因素的影响，为云计算SLA性能优化提供理论支持。
NLP驱动网页数据分类与抽取实战
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。
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法，使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列，确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果，运行结果清晰准确，且完整程序输出无水印。
AppTrace技术全景：开发者视角下的工具链与实践经验
本文全面介绍了AppTrace技术，涵盖其核心价值、实现方案及实战经验。通过性能剖析、行为分析、异常诊断和优化验证等功能，开发者可深入了解应用行为并解决性能问题。文章详细解析了iOS与Android平台的原生工具（如Signpost API、Android Profiler）以及跨平台解决方案（如Firebase Performance Monitoring）。同时分享了列表滚动卡顿优化和内存泄漏排查等实战案例，并探讨商业级APM工具与开源工具的应用场景。最后展望了AI驱动异常检测、端侧机器学习分析等未来趋势，强调在追踪深度与用户隐私间寻求平衡的重要性。
使用DataWorks PyODPS节点调用XGBoost算法
本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。
淘宝天猫店铺商品API接口全方位接入指南
本攻略介绍淘宝天猫店铺商品API接口的使用方法，涵盖接口概述、请求方式、参数说明及响应数据等内容。核心接口如`tb.items.onsale.get`和`tb.items.inventory.get`，支持获取出售中或库存商品信息，采用HTTP POST请求，返回JSON格式数据。通用参数包括`app_key`、`timestamp`等，业务参数涉及`seller_nick`、分页设置等。响应数据包含商品ID、标题、价格、图片URL等关键信息，助力开发者高效整合与分析店铺商品数据，并提供Python请求示例方便实践。
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。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
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。
高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
本文深入解析了NumPy中的`einsum()`函数，从基础语法到高级应用全面展开。文章首先介绍了爱因斯坦求和约定的数学基础，解释了`einsum()`如何通过简洁的索引符号实现复杂的多维数组运算。
1688商品详情API实战：Python调用全流程与数据解析技巧
本文介绍了1688电商平台的商品详情API接口，助力电商从业者高效获取商品信息。接口可返回商品基础属性、价格体系、库存状态、图片描述及商家详情等多维度数据，支持全球化语言设置。通过Python示例代码展示了如何调用该接口，帮助用户快速上手，适用于选品分析、市场研究等场景。
京东商品详情API接口攻略
本文介绍如何使用京东商品详情API获取商品信息，包括名称、价格、规格和用户评价等。该API基于RESTful设计，支持HTTP POST/GET请求，返回JSON格式数据。文章提供了Python请求示例，涵盖参数配置、签名生成与错误处理，帮助开发者快速集成并构建比价工具或推荐系统等应用。通过调整`param_json`参数，可灵活获取所需商品详情信息。
小红书笔记详情API接口如何使用
小红书作为社交媒体平台，拥有海量优质笔记内容。为方便开发者获取笔记详情（如标题、正文、图片、点赞数等），可假设存在一个合规的 API 接口。该接口通过 note_id、timestamp 和 sign 等参数进行调用，采用 HTTP 请求方式，返回 JSON 或 XML 格式的响应数据。尽管小红书官方未正式开放 API，但此假设有助于理解其潜在应用场景，如内容分析与数据挖掘等。
中原银行实时场景企业级解决方案
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。
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
频率派与贝叶斯统计在营销组合建模中的应用比较：隐私优先时代的方法选择
营销组合建模（MMM）是量化营销渠道贡献的核心工具，在数字营销进入隐私优先时代后焕发新生。文章探讨了频率派与贝叶斯统计学在MMM中的应用，前者实现简单、结果直观，适合数据充足场景；后者能整合先验知识、量化不确定性，适应复杂和数据稀缺情况。两者各有优劣，选择需结合业务需求与数据条件。贝叶斯方法在隐私保护趋势下尤为重要，为未来营销分析提供新思路。
linux常用命令详细说明以及案例
本文介绍了Linux中几个常用的命令及其用法，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（切换目录）、`mkdir`（创建目录）、`rm -p`（删除目录及内容）和`mv`（移动或重命名文件/目录）。每个命令都配有详细说明、语法格式、常见选项及实用案例，帮助用户更好地理解和使用这些基础命令。内容源自[linux常用命令详细说明以及案例](https://linux.ciilii.com/show/news-285.html)。
QuickBI产品和服务的双重绝杀
作为一名大数据开发工程师，我从2020年开始接触阿里云服务，最初简单尝试了QuickBI的可视化功能。2022年，因公司需求深入使用QuickBI进行数据可视化，对比多款工具后选定QuickBI，因其模板丰富、生态完善和技术售后出色。使用过程中，QuickBI的技术支持帮助我解决了诸多难题，如图表配置、复杂需求调试和SQL问题排查。其API接口功能给我留下深刻印象，能有效解决用户权限控制问题。如今再次选择QuickBI用于实时数仓的数据可视化建设，希望它能继续保持优质服务，助力更多开发者成为数据报表大师。
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。
